автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Рациональное управление больнично-поликлиническим комплексом муниципального района на основе информационного мониторинга, анализа и прогнозирования заболеваемости

На правах рукописи

САПОЖНИКОВА Наталия Георгиевна

РАЦИОНАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ БОЛЬНИЧНО-ПОЛИКЛИНИЧЕСКИМ КОМПЛЕКСОМ МУНИЦИПАЛЬНОГО РАЙОНА НА ОСНОВЕ ИНФОРМАЦИОННОГО МОНИТОРИНГА, АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ

Специальность 05 13 01 - Системный анализ управаение

и обработка информации (технические и медицинские системы)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора медицинских наук

СЮ3444Б52

Воронеж-2008

003444652

Работа выполнена в ГОУВПО «Воронежский государственный технический университет»

Научный консультант

доктор медицинских наук, профессор Фролов Михаил Вадимович

Официальные оппоненты

доктор медицинских наук, профессор Нехаенко Наталия Евгеньевна,

доктор медицинских наук, профессор Меремьянин Леонид Владимирович,

доктор медицинских наук Припачкина Александра Павловна

Ведущая организация

ГОУВПО «Курский государственный медицинский университет»

Защита состоится «28» ноября 2008 года в 15°° часов в конференц-зале на заседании диссертационного совета Д 212 037 02 ГОУ ВПО «Воронежский государственный техническим университет» по адресу 394026, г Воронеж, Московский просп , 14

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет»

Автореферат разослан » §)

2008 г

Ученый секретарь диссертационного совета

Федорков Е Д

ОБЩАЯ ХАРКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Повышение эффективности системы здравоохранения требует анализа и характеристики ситуации в здравоохранении по региону, разработки новых концепций оценки качества и эффективности медицинского обслуживания, информатизации и компьютеризации здравоохранения

Основной задачей органов управления здравоохранением остается контроль качества деятельности лечебно-профилактических учреждений (ЛПУ), обеспечение доступности и качества медицинской помощи населению

Внедрение мониторинговых подходов к слежению за состоянием здоровья населения с учетом воздействия на него факторов окружающей среды, условий труда и быта, качества медицинской помощи требует принципиально иных методов накопления информации и ее аналитической обработки Поэтому особое значение требуется уделять медицинскому мониторингу по общей заболеваемости и по отдельным нозологиям в регионе и в административных территориях

Перспективность этих направлений обусловлена, в частности, реализацией возможностей геоинформационных технологий, позволяющих проводить анализ пространственно-распределенной информации и отслеживать данные с учетом временного аспекта, а также разрабатывать подсистемы принятия решений, использующие результаты моделирования Слежение за медицинской обстановкой региона позволяет осуществить контроль за уровнем здоровья населения

Реализация возможностей геоинформационных технологий позволяет проводить анализ пространственно-распределенной информации и отслеживать данные с учетом временного аспекта, а также разрабатывать подсистемы принятия решений, использующие результаты моделирования Слежение за медицинской обстановкой региона дает возможность осуществлять контроль за уровнем здоровья населения, позволяет контролировать ситуацию в системе медицинского обслуживания региона Методы геоинформационных технологий могут быть использованы для разработки информационно-справочных систем медицинского назначения, что обеспечивает принципиально новые возможности экологической экспертизы, систематизации и быстрой выдачи пространственно-распределенной информации для мониторинга и задач управления медико-экологическим состоянием различных территорий

Возможность управления ситуацией в медицинском обслуживании должна опираться на прогнозирование развития этой ситуации, для чего необходимы прогнозные оценки изменения показателей системы здравоохранения Построение прогноза на будущий срок с использованием прогностических мо-

делей является дополнительной информационной поддержкой процесса принятия решений по нормализации ситуации, а исследование динамики показателей системы здравоохранения административного территориально распределенного региона позволяет выделять "неблагополучные" территории, участки и объекты для принятия управленческих решений по распределению материальных ресурсов и планированию профилактических и организационных мероприятий

Определяющими условиями рационального управления являются информационное обеспечение процесса управления, поиск, сбор, накопление и переработка необходимой информации, выработка рекомендаций для формирования программы лечебно-профилактических мероприятий в условиях ограниченных ресурсов, с учетом комфортности среды проживания и уровня риска заболеваемости

Сложность современных медицинских технологий определяет комплексный подход к их внедрению, учитывающий не только медицинские аспекты, но и организацию функционирования лечебно-профилактического учреждения (ЛПУ) или инновационного отделения в целом, включая рациональный выбор его компонентов и оптимальное формирование связей между ними Отсюда возникает необходимость применения методов оптимизации при выборе структурных компонентов медицинского учреждения и их взаимодействия в условиях перехода к инновационным технологиям медицинского обслуживания

В настоящее время стратегическим приоритетом в здравоохранении является перемещение значительной доли стационарных услуг в амбулаторно-поликлинический сектор, в том числе на основе развития стационарзамещаю-щих технологий (дневные стационары, стационары на дому, центры амбулаторной хирургии)

Поэтому актуальность проблемы заключается в разработке методов анализа и принятия решений при управлении амбулаторно-поликлиническим регионом, оценки комфортности проживания и риска заболеваемости по территориальным единицам и врачебным участкам для формирования на основе моделей конечных результатов, высоких медицинских, информационных и компьютерных технологий с учетом рационального распределения органических ресурсов

Работа выполнена в соответствии с региональной программой администрации Липецкой области "Здоровье" и одним из основных научных направлений ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» "Проблемно-ориентированные системы управления"

Цель и задачи исследования является анализ состояния заболеваемости в муниципальном районе, моделирование и прогнозирование развития на основе медицинского мониторинга для рационального формирования лечебно-

профилактических мероприятий и управления амбулаторно-поликлиническим обслуживанием населения

Для достижения поставленной цели определим следующие задачи на основе статистической информации сформировать медицинский мониторинг, исследовать и проанализировать состояние заболеваемости и обращаемости в лечебно-профилактические учреждения муниципального района,

исследовать динамику госпитализированной заболеваемости и обращаемости в лечебно-профилактические учреждения,

построить прогностические модели заболеваемости населения муниципального района и обращаемости в больнично-поликлинические учреждения,

разработать методы оценки комфортности проживания и риска заболеваемости населения поликлинического региона по врачебным участкам,

разработать метод распределения ограниченных ресурсов с учетом риска и прогноза заболеваемости населения по территориальным единицам муниципального района,

разработать метод оценки и прогнозирования обращаемости населения в амбулаторно-поликлинические учреждения,

разработать методику и сформировать структуру системы автоматизированного прогнозирования заболеваемости и принятия управленческих решений, апробировать и внедрить полученные результаты в систему управления здравоохранением

Методы исследования. Для решения поставленных задач используются методы теории управления, принципы и основные положения теории вероятности и математической статистики, нечеткой логики, методы экспертного оценивания и геоинформационного моделирования

Научная новизна. В работе получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной

информационный мониторинг по нозологическим формам заболеваемости и обращаемости в лечебно-профилактические учреждения населения муниципального района, позволяющий оценивать уровни риска заболеваемости для формирования управленческих лечебно-профилактических мероприятий и распределения ограниченных ресурсов,

прогностические модели и характеристики заболеваемости по административным территориям муниципального района и нозологическим формам, позволяющие получать прогноз развития заболеваемости и определять управляющие меры по упреждающему воздействию на развитие неблагоприятной ситуации по заболеваемости как по различным нозологическим формам, так и по территориальным единицам системы медицинского обслуживания муниципального района,

процедура комплексной оценки территорий риска заболеваемости, комфортности проживания, уровня заболеваемости с учетом экспертной оценки административных территорий, позволяющая оптимизировать информационное обеспечение для принятия решений,

метод оценки тенденции развития заболеваемости и комфортности проживания, учитывающий результаты прогнозирования и влияния на уровень риска заболеваемости,

оптимизационная модель и процедура планирования инновационных видов амбулаторно-поликлинического обслуживания населения, отличающаяся характером учета различных периодов и обращаемости по традиционным и инновационным видам медицинских услуг,

оптимизационная модель распределения ограниченных ресурсов по административным территориям с учетом уровня заболеваемости по нозологическим формам, обеспечивающая рациональный подход к выбору управленческих решений при формировании целевой программы лечебно-профилактических мероприятий,

методика процедуры принятия решений при рациональном управлении амбулаторно-поликлиническим обслуживанием населения муниципального района, позволяющая формировать управленческие решения с учетом риска заболеваемости и ограниченных ресурсов,

структурное и информационное обеспечение автоматизированной поддержки принятия управленческих решений, отличающихся инвариантностью в предметно-ориентированных областях управления в системе здравоохранения

Практическая значимость и результаты внедрения. Разработана методика визуализации информации о заболеваемости по нозологическим формам и административным территориям для обработки статистической медицинской информации Предложенные методы оценки позволяют определять комфортность проживания и территории риска заболеваемости по ретроспективной информации и в автоматизированном режиме, планировать лечебно-профилактические мероприятия, осуществлять рациональное распределение ограниченных ресурсов на предыдущий период управления, как на уровне административного района, так и на уровне ЛПУ и его структурных подразделений

Материалы работы в виде информационного обеспечения и данных медицинского мониторинга, а также методы анализа состояния и развития заболеваемости используются в управлении здравоохранением администрации Липецкой области, а также в учебном процессе кафедры системного анализа и управления в медицинских системах ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» по специальности 200401 - «Биотехнические и медицинские аппараты и системы»

Апробация работы. Основные положения и научные результаты работы докладывались и обсуждались на Всероссийской конференции «Интеллектуальные информационные системы» (Воронеж, 2001-2008), Всероссийской конференции «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» (Воронеж, 2001-2008), научно-практической конференции «Актуальные проблемы деятельности консультативно-диагностических центров» (Екатеринбург, 2008), Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии» (Курск, 2008), научно-тематическом семинаре «Проблемно-ориентированные системы управления» ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» (Воронеж, 2002, 2008), научно-методическом семинаре кафедры системного анализа и управления в медицинских системах ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» (Воронеж, 2000, 2002, 2006, 2008)

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 43 научные работы, том числе монография и 7 - в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, лично соискателем произведен сбор статистической информации и сформирован медицинский мониторинг, проанализировано состояние заболеваемости в районе и дана интерпретация полученных результатов [9,10,13,14,20,29,31], исследована динамика развития заболеваемости в административном районе и по нозологическим формам ЛПУ и оценена тенденция их развития [11,27], сформирована база данных для построения прогностических моделей развития заболеваемости населения в районе, дана оценка прогноза заболеваемости и получена классификация территориальных единиц [8,15,17,27,28], предложены методы оценки комфортности проживания и риска заболеваемости на основе экспертной информации результатов трансформации информации [1,3,12,16,19,22,24,25,38,43], разработана методика исследования и прогнозирования поликлинического обслуживания населения [7,18,21,23,26], предложены методы информационной поддержки управления территориальными системами здравоохранения, оптимизации поликлинического обслуживания [2,4,6,32,35,36,37,39,40,41,42], сформированы структура автоматизированной системы и методы организации принятия решений при управлении поликлиническим регионом [5,30,33,34]

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения, приложения, содержит список литературы из 188 наименований Работа изложена на 221 странице, содержит 42 таблицы и 172 рисунка

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обосновывается актуальность темы диссертационной рабо-

ты, сформулированы цель и задачи исследования, изложены основные научные положения, определена практическая значимость, приведены сведения об апробации и внедрении работы

В первой главе рассматриваются пути повышения эффективности обслуживания населения в региональных территориально распределенных системах здравоохранения, рассматриваются методы анализа состояния заболеваемости и обосновывается применение многовариантного моделирования состояния и прогнозирования развития заболеваемости на базе ГИС-технологий

Показано, что главной задачей создания системы медико-экологического мониторинга является организация на базе новых компьютерных технологий иерархической системы сбора, обработки, хранения и представления визуальной информации, обеспечивающей динамическую оценку здоровья населения по нозологическим формам заболеваемости и территориально распределенным системам здравоохранения, информационную поддержку принятия решений, направленных на улучшение ситуации по заболеваемости

В связи с увеличением объема информации, имеющей пространственно-координатную географическую привязку, для реализации анализа системы здравоохранения целесообразно применение геоинформационных систем (ГИС-технологий)

Так как переход к рыночным отношениям и индустриальное развитие и урбанизация негативно воздействуют как на социальные условия, так и на окружающую среду, проблема здоровья населения является одной из главных медицинских и социальных проблем

Поэтому в связи с необходимостью повышения эффективности функционирования системы здравоохранения на основе геоинформационных данных прогнозирования и динамики развития ее показателей возникает задача оценки риска заболеваемости по нозологическим формам и административным единицам, и в условиях ограниченных ресурсов требуется разработать подходы к их оптимальному распределению, а в целом - разработать методологию принятия управленческих решений на основе автоматизированного выбора с учетом информационного медицинского мониторинга

При прогнозировании и оценке риска заболеваемости в муниципальном районе помимо общей заболеваемости по территориальным единицам необходимо располагать данными и по отдельным нозологическим формам

Во второй главе приводятся результаты визуализации информации о заболеваемости в муниципальном городском округе, дается оценка динамики развития заболеваемости и результаты прогнозирования по общей заболеваемости по годам и по нозологическим формам

Как видно из гистограммы (рис 1), высокий уровень наблюдается по болезням органов дыхания, системы кровообращения, мочеполовой системы,

травмам и отравлениям, а наименьший уровень - по болезням крови, состояниям, возникающим в перинатальном периоде, врожденным аномалиям. Детальный анализ распространенности заболеваний по годам показал, что на протяжении пяти лет наиболее распространенными остаются болезни органов дыхания и заболевания системы кровообращения, а наименее распространенными -врожденные аномалии, состояния, возникающие в перинатальном периоде, бо-

Анализ распространенности отдельных заболеваний, входящих в основные нозологические формы, показал, что среди болезней крови наиболее распространены случае заболеваемости анемией (92,8 %); среди болезней эндокринной системы - сахарный диабет (44,2 %); среди болезней нервной системы -болезни периферической нервной системы (10,2 %); среди болезней глаза и его придаточного аппарата - миопия (15,9 %) и катаракта (12,2 %); среди болезней системы кровообращения - ишемическая болезнь сердца (30,9 %), цереброва-скулярные болезни (26,4 %), болезни, характеризующиеся повышенным кровяным давлением (16,5 %); среди болезней органов пищеварения - гастрит и дуоденит (22,9 %), болезни желчного пузыря, желчевыводящих путей (21,2 %), бо-

лезни поджелудочной железы (11,3 %); среди болезней кожи и подкожной клетчатки — контактный дерматит (24,4 %); среди болезней костно-мышечной системы и соединительной ткани - артрозы (26,6 %); среди болезней мочеполовой системы - доброкачественная дисплазия, гипертрофия молочной железы (15,4 %) и гломерулярные, тубулоинтерстициальньге болезни почек, другие болезни почки и мочеточника (12,6 %); среди врожденных аномалий — врожденные аномалии системы кровообращения (36,5 %).

Динамика развития общей заболеваемости по городскому округу представлена на рис. 2, из которого следует, что уровень общей заболеваемости имеет динамику роста на протяжении пяти последних лет.

Рис. 2. Динамика общей заболеваемости среди населения города Елец

Цепные коэффициенты роста Тц,-(}',- У,.,)/)',.¡*Ю0 по общей заболеваемости среди населения г. Елец в общем случае носят положительный характер: Т2ооз = + 7,98 %, Т2004= -2,77 %, Т2005 = +2,69 %, Т2006 = +2,95 %. Базисный прирост Т6=(УГ УоУУо*Ю0 общей заболеваемости за последние пять лет составляет Т6= +11,00 %, что характеризует рост общей заболеваемости среди населения г. Елец. Сведения о приросте по основным нозологическим формам приведены в табл. 1.

Таблица 1

Темпы приростов основных нозологических форм по городу Елец

№ Нозология Тгооз 1*200-1 Т2005 Т2006 т6 Тенденция

1 Инфекционные и паразитарные болезни -5,70 +3,32 +5,93 + 10,99 + 14,54 +

2 Новообразования + 15,53 + 11,35 +2,56 -5,02 +25,31 +

3 Болезни крови -5,67 -10,23 -26,99 + 12,21 -30,62 -

4 Болезни эндокринной системы + 14,03 + 19,19 -2,94 -0,24 +31,61 +

5 Психические расстройства и расстройства поведения +4,82 -4,22 -0,70 +2,72 +2,40 +

6 Болезни нервной системы +9,09 -4,24 -1,62 -11,67 -9,22 -

7 Болезни паза и его придаточного аппарата -10,88 -11,29 +0,13 -5,22 -24,97 -

8 Болезни уха и сосцевидного отростка +21,59 -9,43 -5,93 +104 14 + 111,45 +

9 Болезни системы кровообращения -5,85 +9 19 + 9 24 -3 27 +8 64 +

10 Болезни органов дыхания +29,07 -18,69 +3 16 + 1,02 +9 37 +

11 Болезни органов пищеварения +14 74 +6,52 -0,78 +5 70 +28,18 +

12 Болезни коли и подкожной кпетчагки +9,80 -8,01 -2,89 -11,08 -12 79

13 Болезни костно-чышечной системы -4,91 -4,74 +6 30 + 11,98 +7,81 +

14 15 Болезни мочеполовой системы +10,22 + 1539 +5,13 +2 01 +36 04 +

Беременность роды -0,42 + 15,03 -8 24 -4 46 +0,41 +

16 Состояния возникающие в перинатальном периоде -8,59 -3,41 + 19 44 + 19 64 +26 16 +

17 Врожденные аномалии +42,93 +2,66 +6,72 +2,11 +59,91 +

18 Прочие заболевания +54,16 +4,44 +79,78 +21,27 +250,99 +

19 Травмы и отравления -4,54 -5,11 -2,87 +4,73 -7,86 -

20 Общая ¡аболеваемость +7,98 -2,77 +2,69 +2,95 + 11 00 +

Из полученных результатов исследования данных можно сделать вывод, что для города Елец практически по всем нозологическим формам, за исключением болезней крови, нервной системы, глаза и его придаточного аппарата, кожи и подкожной клетчатки, травм и отравления, наблюдается тенденция роста уровня заболеваемости за последние пять лет (табл 1)

Для построения краткосрочного прогноза использована модель экспоненциального сглаживания В качестве основной модели ряда рассматривается его представление в виде полинома невысокой степени, коэффициенты которого медленно меняются со временем

Я0 = «х(0+(1-«М'-1), (1)

где а - параметр сглаживания.

Начальное значение тренда зависит от его типа: для экспоненциального тренда

т=хС2.)/хоу,ло)=х(1)/4т, (2)

для линейного тренда

5(0) = (*(я)-х(1))/(и-1); Я0) = х(1)-^(0)/2. (3)

Для исследования дальнейшей тенденции развития заболеваемости по Липецкой области было проведено краткосрочное прогнозирование на 2008 и 2009 годы. На рис.3 представлены результаты прогнозирования по общей заболеваемости среди населения городского округа.

2000 1900 1800 Й 1700

Г

и

£ 1600 03

£ 1500 □

о 5

й 1400 со

О)

ю 1300

го

со

1200 1100 1000

2001 2002 2003 2004 2005 200В 2007 2008 2009 2010 — общая заболеваемость ••-- прогноз

Рис. 3. Краткосрочный прогноз по общей заболеваемости среди населения города Елец

Оптимальные параметры прогностических моделей и результаты краткосрочного прогнозирования по различным нозологическим формам среди населения городского округа представлены в табл. 2. Результаты краткосрочного прогнозирования показывают, что в целом по городу Ельцу прогнозируется рост количества заболеваний по 14 нозологическим формам (инфекционные и

Таблица 2

Результаты краткосрочного прогнозирования по различным нозологическим формам среди населения города Елец

Наименование заболевания Тренд у(0) х(0) а Прогноз

2007 г 2008 г 2009 г

Инфекционные и паразитарные болезни Лин 41,54 1,538 1 50,0 51,5 53,1

Новообразования Лии 28,11 1,836 1 38,2 40,0 41,9

Болезни крови Лин 5,45 -0,402 0 3,0 2,6 2,2

Болезни эндокринной системы Лин 43,34 3,566 0 64,7 68,3 71,9

Психические расстройства и расстройства поведения Лин 77,61 0,467 0 80,4 80,9 81,3

Болезни нервной системы Лин 29,33 -0,668 1 25,7 24,9 24,3

Болезни глаза и его придаточного аппарата Лин 70,03 -4,24 0 44,6 40,4 36,1

Болезни уха и сосцевидного отростка Лин 21,54 6,972 1 59 9 66,9 73 8

Болезни системы кровообращения Лин 206,1 4,502 0 233,1 237,6 242 1

Болезни органов дыхания Лин 299,2 7,092 0 341,7 348,8 355,9

Болезни органов пищеварения Лин 64,29 4,695 0 92,5 67,2 101,9

Болезни кожи и подкожной клетчатки Лин 46,87 -1 47 0,921 39 0 37,6 36,1

Болезни костно-мышечной системы Лин 96 37 1 901 I 106 8 108,7 110,6

Болезни мочеполовой системы Лин 102 9 9,812 0 161,8 171,6 181,4

Беременность роды Лин 42 06 0,043 0,611 43,3 43,4 43,4

Состояния, возникающие в перинатальном периоде Лин 4,191 0,283 1 5,8 6,0 6,3

Врожденные аномалии Лин 3,42 0,553 0 6,7 7,3 7,9

Прочие заболевания Лин 2,979 2,724 0,721 17,8 20,5 23,3

Травмы и отравления Лин 129,9 -2,53 1 116,0 113,5 110,9

Общая заболеваемость Лин 1315 36,68 0 1535 3 1572,0 1608,7

паразитарные болезни, новообразования, эндокринной системы, психические расстройства, уха, системы кровообращения, органов дыхания, органов пищеварения, костно-мышечной системы, мочеполовой системы, беременности и роды, состояния, возникающие в перинатальном периоде, врожденные аномалии, прочие заболевания), а по 5 нозологическим формам (болезни крови, нервной системы, глаза, кожи травмам и отравлениям) - снижение (табл 2)

Анализируя полученные результаты был сделан вывод, что в среднем ошибка по моделям не превышает 10 %, что свидетельствует о достоверности полученных результатов прогнозирования заболеваемости по различным нозологическим формам

Третья глава посвящена формированию медицинского мониторинга системы больничных лечебно-профилактических и амбулаторно-поликлинических учреждений городского округа

В систему медицинского обслуживания населения городского округа входят следующие лечебно-профилактические учреждения больница им Семашко Н А , больница №2, детская больница, поликлиника №1, поликлиника №2, тубдиспансер, психодиспансер, наркодиспансер, кожвендиспансер

Как показал анализ сформированных сводных данных по основным нозологическим формам для каждого лечебно-профилактического учреждения, высокий уровень госпитализированных в больнице им Семашко Н А наблюдается по количеству беременностей и родов (21,1 %), болезней мочеполовой системы (19,5 %) и новообразованиям (14,7 %), для больницы №2 наибольшее количество заболеваний пациентов отмечается по болезням мочеполовой системы (26,8 %), системы кровообращения (20,6 %) и органов пищеварения (14,6 %), а для детской больницы наибольшее количество заболеваний приходится на болезни органов дыхания (59,1 %)

Результаты гистограмм по распространенности основных нозологических форм в амбулаторно-поликлинических учреждениях по обращениям показывает, что в поликлинике №1 наибольший уровень обращаемости отмечается по травмам, отравлениям (21,5 %), заболеваниям системы кровообращения (20,9 %), болезням органов дыхания (15,4 %) и заболеваниям костно-мышечной системы (12,0 %), поликлинике №2 - по заболеваниям системы кровообращения (28,4 %), болезням органов дыхания (23,5 %) и мочеполовой системы (10,3 %), в тубдиспансере традиционно высокий уровень отмечается по инфекционным и паразитарным болезням (94,8 %), в психо- и наркодиспансерах - по психическим расстройствам и расстройствам поведения 96,5 % и 100 % соответственно, а в кожвендиспансере - по инфекционным и паразитарным болезням (32,8 %) и болезням кожи (67,2 %)

Соотношение общей заболеваемости по среднему показателю за 20022006 гг по лечебно-профилактическим учреждениям городского округа пред-

ставлено на рис. 4, из которого следует, что наибольшее количество обращений за медицинской помощью приходится на поликлиники и детскую больницу.

Из гистограмм соотношений различных заболеваний установлено, что по инфекционным и паразитарным болезням высокий уровень отмечается в кож-вендиспансере, детской больнице и больнице им. Семашко H.A.; по новообразованиям - в больнице им. Семашко H.A.; по болезням крови - в детской больнице; по болезням эндокринной системы - в поликлиниках №1 и №2; по психическим расстройствам и расстройствам поведения - в психо- и наркодиспансерах; по болезням нервной системы - в поликлинике №1 и детской больнице; по болезни глаза и его придаточного аппарата - в поликлинике №1; по болезням уха и сосцевидного отростка - в детской больнице; по болезням системы кровообращения - в поликлиниках №1 и №2; по болезням органов дыхания - в детской больнице; по болезням органов пищеварения - в поликлиниках №1 и №2; по болезням кожи и подкожной клетчатки - в кожвендиспансере; по болезням костно-мышечной системы - в поликлинике №1; по болезням мочеполовой системы - в больнице им. Семашко H.A.; по беременностям, родам - в больнице им. Семашко H.A.; по состояниям, возникающим в перинатальном периоде - в больнице им. Семашко H.A.; по врождённым аномалиям - в дет-

ской больнице, по прочим заболеваниям - детской больнице, по травмам и отравлениям - в поликлинике №1

По формулам (1)-(3) были построены краткосрочные прогнозы по заболеваниям пациентов в ЛПУ городского округа В результате анализа прогнозных оценок и тенденций развития заболеваний показано, что прогнозируется небольшой спад общей заболеваемости пациентов в больнице им Семашко Н А , по больнице №2 прогнозируется рост количества пациентов с заболеваниями по 4 нозологическим формам (болезни эндокринной системы, болезни уха, органов пищеварения и мочеполовой системы), а по 4 нозологическим формам (болезни системы кровообращения, органов дыхания, костно-мышечной системы, травмы и отравления) - снижение, по инфекционным и паразитарным болезням, новообразованиям, болезням нервной системы, кожи и подкожной клетчатки, врожденным аномалиям прогнозируется количество больных на том же уровне, по детской больнице прогнозируется рост количества пациентов по заболеваниям практически по всем нозологическим формам, за исключением болезней крови, глаза и системам кровообращения, по поликлинике №1 прогнозируется уменьшение количества пациентов с заболеваниями практически по всем нозологическим формам, за исключением инфекционных и паразитических болезней, болезней уха, мочеполовой системы, по поликлинике №2 прогнозируется рост по 7 нозологическим формам (инфекционные и паразитические болезни, болезни эндокринной системы, болезни уха, системы кровообращения, органов пищеварения костно-мышечной системы и прочие заболевания), а по 9 нозологическим формам (новообразования, болезни крови, нервной системы, уха, органов дыхания, кожи и подкожной клетчатки, мочеполовой системы, врожденные аномалии, травмы и отравления) - снижение, в трех диспансерах (тубдиспансере, психодиспансере и кожвендиспансере) - уменьшение уровня заболеваемости, а в наркодиспансере, наоборот, увеличение

В четвертой главе приводятся результаты анализа заболеваемости в муниципальном районе на основе медицинского мониторинга, прогнозирования и классификации врачебных участков территориальных единиц

Из полученных гистограмм соотношений заболеваний установлено, что высокий уровень наблюдается по заболеваниям системы кровообращения, болезням органов дыхания, глаза, костно-мышечной, нервной и мочеполовой систем Анализируя данные по подросткам, можно сделать вывод, что наиболее распространенными являются болезни органов дыхания и нервной системы, для детей наиболее распространенными являются также заболевания органов дыхания

На рис 5 представлена картограмма, отражающая уровень общей заболеваемости по врачебным участкам Елецкого района среди взрослого населения

Рис. 5. Классификация врачебных участков Елецкого муниципального района по общей заболеваемости (взрослые)

По общей заболеваемости среди подростков неблагоприятными являются Казацкий, Н-Воргольский, Волчанский, Ключ жизни, Елецкий и Архангельский врачебные участки, а по общей детской заболеваемости - Н-Воргольский и Ключ жизни. Воронецкий и Голоковский-Сокольский являются врачебными !

участками, где наблюдается наименьшая общая заболеваемость среди подростков, а Пищулинский, Б.Извальский и Голиковский-Сокольский - наименьшая | детская общая заболеваемость. Результат классификации врачебных участков j приведен на рис. 6.

Для классификации врачебных участков Елецкого района Липецкой области по различным нозологическим формам был применен кластерный анализ. Обработка проводилась при помощи пакета Statistica 5.0. Результат кластерного I

анализа врачебных участков Елецкого района по нозологическим формам для взрослого населения приведен в табл. 3 и на рис. 7. '

Рис.6. Ранги врачебных участков Елецкого района по основным заболеваниям

Таблица 3

Кластеры врачебных участков по заболеваниям взрослого населения

№ класса Название районов

1 Казацкий, Лавский, Федоровский-М.Боевский, Пищулинский

2 Голиковский-Сокольский, Б.Извальский, Воронецкий

3 Н-Воргольский, Колосовский-Черкасский, Волчанский, Архангельский, Ключ жизни, Елецкий

Рис 7 Дендраграмма распределения врачебных участков Елецкого района по основным заболеваниям среди взрослого населения

Результаты классификации врачебных участков по уровню заболеваемости приведены в табл 4

Таблица 4

Врачебный участок Номер класса Уровень заболеваний

Воронецкий 1 низкий

Елецкий 2 средний

Архангельский 2 средний

Ключ жизни 3 высокий

Б Извальский 1 низкий

Пищулинский 1 низкий

Волчанский высокий

Лавский 1 низкий

Федоровский-М Боевский 1 низкий

Казацкий 1 низкий

Колосовский-Черкасский 2 средний

Н-Воргольский 3 высокий

Голиковский-Сокольский 1 низкий

Использование ГИС-технологий позволяет установить новые зависимости между сборами медицинских, экологических и географических данных, их пространственного анализа и представляет пользователю возможность оптимизировать процесс выбора стратегий в составлении плана лечебно-профилактических мероприятий Геоинформационное моделирование проводилось с использованием пакета АгсУ1е\у 3 О

Следует отметить, что при использовании прогностических оценок необходимо учитывать изменение отраслей политики в оказании медицинской помощи и реструктуризацию ЛПУ В настоящее время стратегическим приоритетом является перемещение значительной доли стационарных услуг в амбула-торно-поликлинический сектор, в том числе на основе развития стационарза-мещающих технологий (дневные стационары, стационары на дому, центры амбулаторной хирургии) Поэтому актуальной проблемой является научная и теоретическая разработка методов анализа и принятия решений при управлении поликлиническим регионом медицинского обслуживания населения, формирование системы управления медицинским обслуживанием населения на основе моделей конечных результатов и методики формирования плана работы ЛПУ, высоких медицинских информационных и компьютерных технологий

В пятой главе рассматриваются методы формализации информации для принятия решений при управлении поликлиническими регионами, предлагаются методы оценки комфортности проживания населения при отсутствии априорной и объективной информации об экологическом состоянии окружающей среды, риска заболеваемости по результатам трансформации информации, динамики и тенденции развития заболеваемости, оценки обращаемости населения по сезонности и распределение ресурсов по врачебным участкам

Комфортность проживания населения на административной территории является комплексным показателем, включающим в себя уровень заболеваемости и экологические оценки Если показатели заболеваемости ежегодно определяются в системе медстатистики, то экологические показатели по территориям региона в большинстве случаев отсутствуют Поэтому в условиях неполной априорной информации появляется информация, получаемая от экспертов При этом для обработки экспертной информации применяется метод априорного ранжирования, так как отсутствуют количественные показатели комфортности проживания

Метод априорного ранжирования, использующий экспертную информацию и не требующий, в отличие от дисперсионного анализа и метода случайного баланса, постановки эксперимента на объекте Метод априорного ранжирования позволяет объективно оценить субъективное мнение специалистов (экспертов), так как при большом числе факторов мнения экспертов о степени влияния того или иного фактора могут расходиться

В результате ранжирования переменных по степени убывания или возрастания их влияния каждой переменной присваивается определенный ранг

Для большей наглядности полученные результаты представляются на гистограмме ранжирования Если распределение неравномерное и убывание влияния переменных немонотонное, можно произвести выделение наиболее существенных переменных (факторов) [1]

Например, для оценки комфортности проживания населения административного района (Елецкого района) по его территориальным единицам при сборе априорной информации, основанной на опыте, интуиции и знании специалистов (врачей-экспертов), семи экспертам (т=7), имеющим сгаж практической работы в системе здравоохранения района от 3 до 45 лет, было предложено заполнить анкеты, в которых необходимо было оценить комфортность проживания по 13 территориальным единицам муниципального района (врачебным участкам ЦРБ) (п=13) в зависимости от уровня комфортности проживания по степени ее убывания В результате ранжирования эксперт присваивал определенные ранги территориальным единицам для оценки их комфортности По совокупности мнений экспертов была сформирована матрица ранжирования

По результатам априорного ранжирования было получено значение коэффициента конкордации W=0,705, а затем определена величина %2рас - 59,22 (3 5) для оценки значимости коэффициента конкордации Так как расчетное значение критерия Пирсона %2рас = 59,22 оказалось больше критического (табличного) %2кр = 21,026 при числе степеней свободы f = п-1 = 12 и уровне значимости q = 5 %, то гипотеза о согласованности экспертов была принята, а по обобщенной сумме рангов были определены ранги территориальных единиц, а результаты ранжирования представлены на гистограмме (рис 8)

Так как распределение (рис 8) неравномерное, то разделим все территориальные единицы на 3 группы

К группе I отнесем наиболее благополучные по комфорту проживания участки (территориальные единицы муниципального района) Ключ жизни, М Боевский, Федоровский, Н Воргольский, Архангельский, Волчанский, Елецкий

К группе II (средняя комфортность проживания) относятся участки Во-ронецкий, Колосовский, Черкасский, Пищулинский, Б Извальский

К группе III (с низким уровнем комфортности) отнесены следующие участки Голиковский, Сокольский, Лавский и Казацкий

Так как эксперты, естественно, связывали в своих оценках комфортность проживания с уровнем заболеваемости, то имеет место сравнить полученные

результаты ранжирования с данными медицинской статистики, которые показали достаточно высокую корреляцию (И. = 0,67).

90,00 80,00 70,00 60,00 50,00 40,00 30,00 20,00 10,00 0,00

Рис. 8. Гистограмма ранжирования

Одним из важных аспектов эффективной работы региональной системы здравоохранения является научная поддержками обоснования методов прогнозирования развития медико-эколог ической ситуации. Проводимые, в последнее время исследования показали важность изучения взаимодействия между медицинскими и экологическими показателями, реализуемого методами статистического анализа. Результатом таких исследований является выделение и оценка экологических факторов риска, построение моделей, описывающих динамику уровней заболеваемости. Полученные модели позволяют делать прогнозные оценки медицинских и экологических показателей, которые используются при решении задач, связанных с принятием управленческих решений, направленных на нормализацию медико-экологической ситуации в регионе.

Оценка риска здоровья человека, который обусловливается загрязнением окружающей среды, является в настоящее время одной из важнейших медико-экологических проблем, решение которой потребовало создания информационного фонда медико-экологического мониторинга в виде автоматизированных БД, разработки концептуальной модели исследуемой предметной области, определяющей перечень необходимых показателей и структуру информационных

! потоков с указанием взаимосвязей между ними

При исследовании статистического взаимодействия показателей техногенного прессинга на окружающую среду и уровня заболеваемости населения региона необходимо преобразовать данные медико-экологического мониторинга с целью выделения интересующих нас наиболее информативных групп показателей Преобразование осуществляется в несколько этапов На первом этапе выделяются данные по заболеваемости населения по исследуемым нозологическим формам На основе отобранных экологических показателей формируется индекс комфортности проживания для каждой территориальной единицы (рис 9) Его структура расширяется за счет добавления медицинских показателей (как показателей уровня заболеваемости, так и организационных показателей здравоохранения) Затем возможно добавление дополнительных показателей комфортности проживания (экономических, социальных и т д) Кроме этого, структура индекса комфортности может включать различный временной интервал

Рис 9 Структура индекса комфортности проживания

Для сравнения показателей, измеряемых в разных шкалах, производится их нормировка

Х'ш>р„={Х,-Х)1а (4)

Формируется медицинский Км и экологический К, индексы комфортности территориальных единиц региона, интерпретируемые как интегральные оценки медико-экологической ситуации относительно выбранных временного интервала и нозологических форм Формирование индексов комфортности осуществляется по каждому из рассматриваемых нозологических показателей за интересующий временной интервал, а затем осуществляется свертка

(5)

у=1 /=1 I 1

к? ! ЬТ > (6)

/=| 1-1

где 1 = 1, /,_/ = 1,./,* = \,Т,1 = 1, Ь 1 - количество территориальных единиц (районов), Т - рассматриваемый временной интервал, J и Ь - количество рассматриваемых нозологических форм и экологических показателей соответственно

Фрагмент исследования (5), (6) по территориальным единицам района представлен в табл 5

Таблица 5

Номер района км к!

1 0,32 0,55

2 0,85 0,64

32 0,39 0,68

Проведенное исследование дает возможность оценить интегральный показатель общей заболеваемости и позволяет выявить группы районов с низкой, средней и повышенной комфортностью проживания относительно медико-экологического состояния региона

Формирование оптимального плана работы амбулаторно-поликлинического учреждения предполагает учет множества факторов, характеризующих как текущее состояние обслуживания населения, так и прогнозы его развития С этой целью предлагается использование уровней «риска» заболеваемости Уровень риска представляет собой экспертную оценку вероятности заболевания на различных участках обслуживаемой медицинским учреждением территории

Методика формирования оптимального плана состоит из трех этапов определения уровней риска и проведение экспертного анализа заболеваемости на участках с последующей обработкой полученных данных методом априорного ранжирования, построения критерия оптимизации, решения оптимизационной модели с целью получения оптимального плана работы

Применение указанной выше методики к организации работы амбула-торно-поликлинического учреждения, обслуживающего несколько участков Елецкого района Липецкой области выявило ряд особенностей, требующих ее модификации

неоднородность структуры населения одного участка, приводящая к различной структуре заболеваемости в разных социальных группах,

близкая по структуре заболеваемость в разных участках среди лиц одной социальной группы,

относительно низкий охват населения специализированным медицинским обслуживанием

Для учета указанных особенностей было предложено применять методику для каждой группы населения с последующей агрегацией оптимальных планов

Для построения модели требовались следующие статистические показатели количество врачебных участков, количество основных групп заболеваний, распределение уровней риска по каждой группе заболеваний по каждому участку, обращаемость населения

Район, обслуживаемый медицинским учреждением, разбит на 9 участков По результатам экспертного оценивания было выделено 4 основные группы заболеваний заболевания бронхо-легочной системы, сердечно-сосудистой системы, желудочно-кишечного тракта и заболевания костно-мышечной системы, составляющие основную массу первично выявленной заболеваемости взрослого населения После этого было проведено экспертное оценивание уровней риска заболеваемости по каждой группе заболеваний по всем участкам Результат экспертного оценивания был обработан методом априорного ранжирования, после чего были рассчитаны весовые коэффициенты (табл 69)

Таблица 6

Ранги уровней риска и высокие коэффициенты по первому виду заболеваний

Номера участков

1 2 3 4 5 6 7 8 19

Г| 29 40 29 35 11 68 36 62 50

р. 0 08 0 И 0 08 0 10 0 03 0 19 0 10 0 17 0 14

Таблица 7

Ранги уровней риска и высокие коэффициенты по второму виду заболеваний

Номера участков

1 2 3 4 5 6 7 8 9

г2 53 17 16 33 48 8 57 43 38

Р2 0,31 0,09 0,08 0,17 0,25 0,04 0,15 0,21 0,19

Таблица 8

Ранги уровней риска и высокие коэффициенты по третьему виду заболеваний

Номера участков

1 2 3 4 5 6 7 8 9

г3 44 61 16 25 15 40 40 70 49

Рз 0,12 0,17 0,04 0,07 0,04 0,11 0,11 0,20 0,14

Таблица 9

Ранги уровней риска и высокие коэффициенты по четвертому виду заболеваний

Номера участков

1 2 3 4 5 5 7 8 9

г4 56 56 14 55 29 48 32 20 50

Р4 0,16 0,15 0,04 0,15 0,08 0,13 0,09 0,06 0,14

Календарный период для оптимизации плана был выбран равным одному году Обращаемость населения по указанным видам медицинского обслуживания за прошлый календарный период представлена в табл 10

Таблица 10

Обращаемость населения по различным видам медицинского обслуживания

Показатель Номера участков

1 2 3 4 5 6 7 8 9

А, 651 274 89 272 253 60 309 44 2824

427 362 33 164 110 40 320 26 1540

Аз 106 44 34 61 87 16 89 35 659

л4 197 57 12 80 73 13 62 9 1913

Нормы времени на медицинское обслуживание составляют ti = t2 = t3 = t4 = 0,2 ч Гарантированный фонд времени Tj для участков равен участок 1 - 4095 ч, участок 2 - 1365 ч, участок 3 - 1365 ч, участок 4-1365 ч, участок 5 - 1365 ч, участок 6- 1365 ч, участок 7- 1365 ч, участок 8- 1365 ч, участок 9 - 6825 ч

Полученные данные использовались для построения оптимизационной модели Полученная оптимизационная задача размерностью 9x4 была решена с использованием инструмента поиска решений, входящего в состав электронной таблицы Microsoft Excel 2000 В результате решения был получен оптимальный годовой план работы, представленный в табл 11

Таблица 11

Прогнозирование обращаемости населения по различным видам медицинского обслуживания

Показа- Номера участков

тель 1 2 3 4 5 6 I7 I8 9

X* 770 370 121 195 230 97 362 63 2554

** 427 362 33 164 110 40 320 26 1540

106 44 34 61 87 16 89 35 659

Х4 197 57 12 80 73 13 62 9 1913

На основе полученных данных проводится планирование мероприятий по снижению заболеваемости на различных участках с учетом изменения экологической обстановки и социальных условий на врачебных участках, улучшения диспансерной профилактической работы

В современных условиях лечебно-профилактические учреждения (поликлиники, врачебные участки) полностью или частично функционируют на компенсационной основе в условиях рыночных отношений, что требует гибкого изменения их структуры Следовательно, надо располагать оценками обращаемости населения за медицинской помощью, а для оценки сезонности обращения тенденцией изменения и формирования модели текущих приоритетов видов обслуживания привлекать методы прогнозирования ситуации на основе ретроспективной информации о динамике обращаемости

Для решения оценки сезонной стабильности используется микродинамика обращаемости в течение года по месяцам, которая отражает сезонный характер(рис 10)

Количество

Рис. 10

В том случае, если сезонные изменения по годам имеют стабильный характер, то в соответствии с усредненной за несколько лет динамической характеристикой можно регулировать пропускную способность по любому виду медицинского обслуживания.

Для оценки стабильности предлагается использовать полиномиальные прогностические модели

х,(0 = <Р{аС1,а1,а2,0, (7)

где Х| - интенсивность обращения (количество лиц в месяц) по ¡-му виду обслуживания; I- номер месяца; ср(.) - функциональная зависимость от I, выраженная аналитически; аи,а1,а2 - параметры функции ф.

Определение параметров (1) по динамической характеристике типа (рис. 10) целесообразно осуществлять методом экспоненциального сглаживания. При этом строится одна из двух прогностических моделей:

линейная

Л.=а0+а,1 (8)

или квадратичная

Я,. ~а0+ а+ а2Г . (9)

Для линейной и квадратичной модели вычисляются дисперсии ошибки предсказания:

линейная модель

д(д) =У—~т[\ + бР+5/32+ 2у{\ + Зр)т + 2у2т2]о{е), (10)

квадратичная модель

0(Л) = (2у + Зу2 +Ъуът2)й(£), (11)

где у - постоянная сглаживания, 0 < у < 1; (5=1-у; т - количество интервалов от последнего наблюдаемого значения А., до предсказываемого значения (предлагается принимать 1 = 8, I + т = 12, т = 4); О(е) -величина дисперсии шума. В зависимости от того, для какой модели значение Э (X) минимально, та модель используется в качестве прогностической.

Прогностическая модель (8) или (9) строится по двум соседним годам и определяется по формулам (10) и (11), О, — для первого года и - для второго года.

Сравнение дисперсий осуществляется по критерию Фишера для числа степеней свободы (I + т - 1). Расчетное число критерия

ОМ)

Fp ~DMY

(12)

По числу степеней свободы для уровня значимости q из таблицы определяется F та6л. Если Fp < F та6л, будем считать, что сезонные изменения интенсивности обращения являются стабильными, и их можно использовать для формирования рациональной структуры поликлиники. В противном случае необходимо выбрать рациональный запас по пропускной способности, компенсирующий сезонный характер по годам.

Помимо сезонной стабильности необходимо прогнозировать тенденции изменения макродинамических характеристик обращаемости населения по i-му виду медицинского обслуживания. Макродинамика медицинской системы проявляется в суммарных значениях показателей. В данном случае сглаживание сезонных колебаний происходит при суммировании по кварталам. На рис. 11 показано изменение количества лиц декретированной группы, прошедших медицинский осмотр врачами специалистами, по кварталам.

Количество

1 кв.

2 кв.

3 кв.

4 кв.

Рис.11

Для выявления тенденции изменения обращаемости в сторону увеличения или уменьшения на основании квартальных данных по интенсивностям

ЯД/),/= 1,/будем использовать линейную прогностическую модель (8), поскольку коэффициент а, характеризует степень изменения А, (/)

Полученные оценки тенденции изменения обращаемости аь,1-\,1 используются при формировании модели приоритетов видов обслуживания

Априорное ранжирование видов медицинского обслуживания на основе экспертной информации позволяет нам получить ранговые оценки Ь,, 1 = 1,1 Формализованная экспертная информация должна быть верифицирована и скорректирована в соответствии с текущими статистическими данными и оценками тенденции изменения обращаемости аи,/ = 1,1

С этой целью используем аддитивный обобщенный показатель приведенного дохода поликлинического учреждения, функционирующего на компенсационной основе

я(О=2>ДА((О, (П)

1=]

где а,4 = \,1 - весовые коэффициенты, характеризующие приоритетность ви-

1

дов медицинского обслуживания, 0<а, < 1 = 1, с1, - средний удельный

1=1

доход от обслуживания одного пациента Определение весовых коэффициентов осуществляется на основе ранговых оценок Ь, ,1 = 1, /

Ъ,

а>~~1 (14)

1=1

Для показателя (13) строится линейная прогностическая модель (8) и вычисляется коэффициент а. Если этот коэффициент отрицательный, то требуется существенная реструктуризация медицинского учреждения В случае а, > О имеется возможность скорректировать весовые коэффициенты (14), полученные в модели приоритетов на основе экспертной информации По ранговым оценкам Ь, вычисляются скорректированные оценки значимости видов медицинского обслуживания С,

С, =Ь, +ш,а„, (15)

где 8 - нормализующий коэффициент, который подбирается эмпирически Величины (15) используются для определения скорректированных значений

с.

Ее,

Весовые коэффициенты (16) используются для последующего рационального выбора управленческих решений по гибкому изменению структуры медицинского обслуживания в поликлинике

Структурная схема определения оценок функционирования поликлиники по прогностическим моделям и их использования для принятия управленческих решений показана на рис 12

Рис 12 Структурная схема прогнозирования обращаемости населения

Данные, полученные в результате анализа и прогнозирования, далее используются в процедуре распределения ресурсов как между структурными подразделениями ЛПУ, так и в системе здравоохранения муниципального района

В шестой главе приводятся результаты реализации и внедрения в территориальную систему здравоохранения, излагается методика организации процедуры принятия решений при рациональном управлении медицинским обслуживанием населения поликлинического региона

Одним из подходов к рационализации управления региональной системой здравоохранения, эффективно сочетающимся с организацией информационного мониторинга, является использование для оценки и анализа деятельности ЛПУ, территориальных медицинских объединений типовых моделей конечных результатов Модель конечных результатов, содержащая нормативы и количественные оценки допустимых отклонений, позволяет верифицировать управленческие решения по ресурсному обеспечению и провести соответствующую коррекцию в плане перераспределения средств либо формирования новых каналов финансирования на основе системы платных услуг

На основе информационного мониторинга, методики оценки деятельности ЛПУ по конечным результатам, предложенной методике планирования и визуализации информации за предыдущие годы осуществляется рациональное управление поликлиническим регионом территориального распределенного административного района

Качество и эффективность медицинского обслуживания в регионе в большой степени зависит от ресурсного обеспечения Для оптимизации распределения ограниченных ресурсов используются рассмотренные результаты оценки территорий риска С учетом анализа заболеваемости по данным информационного мониторинга (рис 13)

Структурная схема комплексного применения результатов информационного мониторинга и моделей конечных результатов для принятия управленческих решений приведена на рис 14

Предложенная методика принятия управленческих решений используется для формирования целевой лечебно-профилактической программы муниципального региона в целом и поликлинического региона в частности

В лечебно-профилактической программе основное внимание должно уделяться выделению экологически неблагоприятных зон (т е территорий с положительной корреляцией интенсивности показателей состояния здоровья и уровня санитарно-гигиенического неблагополучия среды) с превышением пороговых показателей состояния здоровья, а также обоснованию роли «управляемых» факторов среды, влияющих на медицинскую ситуацию Причем в отношении факторов, подведомственных управлению здравоохранением (матери-

1 ально-техническая база здравоохранения, обеспеченность кадрами и т д ), целесообразно применять прямые распоряжения с целью перераспределения средств здравоохранения, в отношении других факторов (например, сельскохозяйственных, промышленных и т д ) целесообразно разрабатывать системы рекомендаций, направляемых в администрацию области и прочие организации и учреждения, имеющие полномочия воздействовать на ситуацию

Формирование данных информационного мониторинга по интенсивностям обращений и поступлений 1-го вида ресурсов на г-территории региона

Построение прогностической модели для заданного временного интервала

Оценка вероятности надежного обеспечения 1-м видом ресурса по прогностическим моделям

Рис 13 Структурная схема принятия управленческих решений по ресурсному обеспечению медицинского обслуживания

Анализ заболеваемости по данным информационного мониторинга

Рис 14 Структурная схема автоматизированной системы управления в территориально распределенном поликлиническом регионе

Фрагмент одной из возможных лечебно-профилактических программ представлен втабл 12

Таблица 12

Фрагмент возможной комплексной целевой лечебно-профилактической программы

Номер п/п Наименование раздела Содержание раздела

1 Неблагоприятные территории Указываются районы с заболеваемостью выше среднеобластного уровня, выше среднего по РФ уровня, выше нормативного порога, с положительным годовым приростом общей заболеваемости и по локализации в течение 5-10 лет и т д

2 Прогноз заболеваемости в течение 3 лет при сохранении существующего состояния среды и тенденций динамики заболеваемости Указываются ожидаемые интенсивные (в расчете на 100 тыс населения) показатели заболеваемости в разрезе региона и участков, диагнозов заболеваний в течение ближайших трех лет

3 Факторы среды, ранжированные по влиянию на он-коситуацию Указываются конкретные факторы среды, например 1 - % площади авиахимобработки, 2 — неудовлетворительное сан гигиеническое состояние водопроводов

4 Рекомендуемые уровни воздействия на среду для снижения заболеваемости Указываются конкретные величины динамики «факторов риска», обеспечивающие благополучие ситуации по отдельным диагнозам

5 Ответственные ведомства Указываются ведомства (организации), участие которых необходимо для реализации программы

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1 Проведен статистический анализ динамики основных нозологических форм по заболеваниям в Елецком муниципальном районе, который используется для информационной поддержки принятия управленческих решений и оценки развития медицинской ситуации в районе

2 Получена классификация территориальных единиц муниципального района по медицинским показателям с использованием ГИС-технологий Построены тематические карты по основным нозологическим формам

3 Построены прогностические модели методами прямого и адаптивного краткосрочного прогнозирования Получены прогнозные оценки по основным заболеваниям на 2008-2009 гг для различных возрастных групп

4 Проведена классификация врачебных участков Елецкого муниципального района по медицинским показателям на базе кластерного и дискрими-нантного анализов

5 Рассмотрены методы оценки комфортности проживания населения на основе априорной информации и данных медико-экологического мониторинга

6 Для оптимизации принятия решений для реабилитации лечебно-профилактических мероприятий разработан метод оценки уровня риска по административным террияториям региона, предложены оптимизационная модель и процедура формирования ресурсного обеспечения медицинской помощи

7 Предложена методика формирования оптимального плана работы амбула-горно-поликлинического учреждения на основе прогноза посещаемости и уровней риска заболеваемости

8 Обоснован и рассмотрен метод обращаемости населения в лечебно-профилактическое учреждение с учетом сезонности на основе прогностических моделей

9 Предложен рациональный метод оценки и анализа деятельности ЛПУ на основе имитационного эксперимента и модели конечных результатов деятельности медицинского учреждения, разработаны методика формирования оптимального плана работы ЛПУ и структура автоматизированной системы принятия решений при управлении территориально распределенной системой здравоохранения

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1 Сапожникова Н Г, Фролов М В Оценка комфортности проживания населения по территориальным единицам Елецкого района Липецкой области // Системный анализ и управление в биомедицинских системах журнал практической и теоретической биологии и медицины М , 2002 Т 1 № 3 С 297-299

2 Дмитренко М А , Сапожникова Н Г , Шамардина Е Н Методология исследования и информационная поддержка управления территориальными системами здравоохранения // Системный анализ и управление в биомедицинских системах журнал практической и теоретической биологии и медицины М ,2008 Т7 № 1 С 150-156

3 Дмитренко М А , Сапожникова Н Г , Шамардина Е Н Оценка комфортности проживания населения региона // Системный анализ и управление в биомедицинских системах журнал практической и теоретической биологии и медицины М , 2008 Т 7 № 1 С 264-266

4 Сапожникова Н Г , Шамардина Е Н Оптимизация объема обслуживания территориального медицинского учреждения поликлинического типа на

' основе уровня риска заболеваемости // Системный анализ и управление в биомедицинских системах журнал практической и теоретической биологии и медицины М, 2008 Т 7 № 2 С 529-530

5 Сапожникова Н Г, Фролов М В Формирование структуры автоматизированного управления поликлиническим регионом // Системный анализ и управление в биомедицинских системах журнал практической и теоретической биологии и медицины М , 2008 Т 7 №2 С 437-439

6 Сапожникова Н Г , Фролов М В Система управления медицинским обслуживанием населения региона на основе моделей конечных результатов // Системный анализ и управление в биомедицинских системах журнал практической и теоретической биологии и медицины М , 2008 Т 7 №2 С 482-484

7 Сапожникова Н Г, Фролов М В Метод оценки и прогнозирования обращаемости населения в лечебно-профилактические учреждения // Системный анализ и управление в биомедицинских системах журнал практической и теоретической биологии и медицины М , 2008 Т7 №2 С 414-416

Статьи и материалы конференций

8 Применение кластерного анализа для оценки заболеваемости в регионе /МЛ Бочоришвили, Е Н Коровин, Л И Летникова, Н Г Сапожникова // Интеллектуальные информационные системы труды Всерос конф Воронеж, 2001 4 1 С 26-28

9 Образцов И Д , Сапожникова Н Г Применение ГИС-технологий для анализа и оценки состояния здоровья населения // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах труды Всерос конф Воронеж, 2001 С 212-213

10 Методика формирования медицинского мониторинга на основе ГИС-технологий / В И Бородин, М Л Бочоришвили, Л И Летникова, Н Г Сапожникова // Высокие технологии в технике, медицине, экономике и образовании межвуз сб науч тр Воронеж ВГТУ, 2001,4 1 С 17-19

11 Бочоришвили М Л , Летникова Л И , Сапожникова Н Г Методы анализа динамики заболеваемости и прогнозирования показателей по нозологическим формам в регионе на основе ГИС-технологий и кластерного анализа // Высокие технологии в технике, медицине, экономике и образовании межвуз сб науч тр Воронеж ВГТУ, 2001 Ч 1 С 179-189

12 Оценка комфортности проживания населения / ЕН Коровин, Л И Летникова, Н Г Сапожникова, А В Фролова // Управление в социальных и экономических системах межвуз сб науч тр Воронеж ВГТУ, 2001 4 1 С 111114

13 Коровин Е Н , Летникова Л И , Сапожникова Н Г Моделирование и анализ показателей здоровья населения городского промышленного административного района // Управление в социальных и экономических системах межвуз сб науч тр Воронеж ВГТУ, 2001 4 1 С 121-127

14 Анализ показателей заболеваемости системы кровообращения в регионе на основе медицинского мониторинга / Е Н Коровин, Л И Летникова,

О В Родионов, Н Г Сапожникова // Управление в социальных и экономических системах межвуз сб науч тр Воронеж ВГТУ, 2001 4 1 С 121-127

15 Коровин Е Н , Летникова Л И , Сапожникова Н Г Прогнозирование заболеваемости системы кровообращения по административным единицам Липецкой области // Компьютеризация в медицине сб науч тр Воронеж ВГТУ, 2001 С 81-90

16 Летникова Л И , Сапожникова Н Г , Фролова А В Оценка уровня риска заболеваемости на основе визуализации информации // Компьютеризация в медицине сб науч тр Воронеж ВГТУ, 2001 С 142-147

17 Коровин ЕН, Летникова ЛИ, Сапожникова НГ Классификация административных единиц Липецкой области и прогнозирование заболеваемости системы кровообращения // Управление в социальных и экономических системах межвуз сб науч тр Воронеж ВГТУ, 2001 Ч 1 С 85-95

18 Подорожко С Л , Сапожникова Н Г , Фролов В Н Метод оценки и прогнозирования обращаемости населения в лечебно-профилактические учреждения // Управление в социальных и экономических системах межвуз сб науч тр Воронеж ВГТУ, 2001 4 1 С 10-15

19 Оценка уровня риска заболеваемости и распределения ресурсов поликлинических регионов /НЕ Нехаенко, Л И Летникова, Н Г Сапожникова, А В Образцов // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах труды Всерос конф Воронеж, 2002 С 120-122

20 Летникова Л И , Сапожникова Н Г , Фролова А В Мониторинг медицинской патологии в регионе с льготным социально-экономическим статусом // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах труды Всерос конф Воронеж, 2002 С 127-128

21 Летникова Л И , Сапожникова Н Г, Фролова ABO медицинском обслуживании населения региона с учетом специфических особенностей территории // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах труды Всерос конф Воронеж, 2002 С 143-144

22 Коровин Е Н , Летникова Л И , Сапожникова Н Г Анализ, моделирование и прогнозирование комфортности проживания в регионах на основе ГИС-технологий // Новые физико-математические и информационные технологии межрегион сб науч тр Рязань РГМУ, 2002 С 17-20

23 Заславский Е Л , Сапожникова Н Г, Фролов М В Прогнозирование объема обслуживания территориального медицинского учреждения поликлинического типа // Интеллектуальные информационные системы труды Всерос конф Воронеж, 2002 С 4-5

24 Оценка комфортности проживания и участков риска заболеваемости / Е Н Коровин, О В Родионов, Н Г Сапожникова, А В Фролова // Интеллектуальные информационные системы труды Всерос конф Воронеж, 2002 С 3031

25 Коровин Е Н , Сапожникова Н Г, Фролова А В Оценка комфортности проживания и участков риска в регионах на основе многовариантного мо-

Мелирования и прогнозирования // Управление в социальных и экономических системах межвуз сб науч тр Воронеж ВГТУ, 2002 С 183-187

26 Заславский Е Л , Сапожникова Н Г , Фролова А В Оптимизация объема обслуживания территориального медицинского учреждения поликлинического типа // Высокие технологии в технике, медицине, экономике и образовании межвуз сб науч тр Воронеж ВГТУ, 2002 Ч 1 С 85-89

27 Коровин Е Н , Родионов О В , Сапожникова Н Г Классификация врачебных участков Елецкого района на базе многовариантного подхода // Высокие технологии в технике, медицине, экономике и образовании межвуз сб науч тр Воронеж ВГТУ, 2002 Ч 1 С 134-139

28 Статистический анализ и моделирование ситуации по гинекологическим заболеваниям в регионе на основе кластерного и дискриминантного анализа // Е Н Коровин, Л И Летникова, О В Родионов, Н Г Сапожникова // Прикладные задачи моделирования и оптимизации межвуз сб науч тр Воронеж ВГТУ, 2002 С 149-154

29 Коровин Е Н , Родионов О В , Сапожникова Н Г Визуализация информации заболеваемости по врачебным участкам Елецкого района // Высокие технологии в технике, медицине, экономике и образовании межвуз сб науч тр Воронеж ВГТУ, 2002 4 3 С 15-21

30 Бочоришвили М Л , Сапожникова Н Г , Фролов М В Рациональное управление поликлиническим обслуживанием населения на основе визуализации информации и прогнозирования развития заболеваемости Воронеж ВГТУ, 2003 106 с (Моделирование, оптимизация и компьютеризация в сложных системах Кн 34)

31 Бочоришвили МЛ, Сапожникова НГ Анализ заболеваемости в районе на основе медицинского мониторинга // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах труды Всерос конф Воронеж, 2003 С 164-166

32 Бочоришвили М Л , Сапожникова Н Г , Фролов М В Организация процедуры принятия решений при рациональном управлении медицинским обслуживанием населения поликлинического региона // Интеллектуальные информационные системы труды Всерос конф Воронеж, 2003 Ч 1 С 86-87

33 Бочоришвили М Л , Заславский Е Л , Сапожникова Н Г Методы анализа принятия решений при управлении поликлиническими регионами на основе комфортности и риска заболеваемости // Прикладные задачи моделирования и оптимизации межвуз сб науч тр Воронеж ВГТУ, 2004 С 213-214

34 Дмитренко М А , Сапожникова Н Г, Шамардина Е Н Управление медицинским обслуживанием населения в современных условиях // Высокие технологии в технике, медицине, экономике и образовании межвуз сб науч тр Воронеж ВГТУ, 2007 С 142-144

35 Сапожникова Н Г , Шамардина Е Н Информационная поддержка управленческих решений в территориальных системах здравоохранения // Вы-

сокие технологии в технике, медицине, экономике и образовании межвуз сб науч тр Воронеж ВГТУ, 2007 С 146-147

36 Дмитренко М А , Сапожникова Н Г , Шамардина Е Н Методы исследования и управления территориальными системами // Управление в социальных и экономических системах межвуз сб науч тр Воронеж ВГТУ, 2007 С 93-95

37 Сапожникова Н Г, Шамардина Е Н Методы повышения эффективности обслуживания населения в региональных территориально распределенных системах здравоохранения // Управление в социальных и экономических системах межвуз сб науч тр Воронеж ВГТУ, 2007 С 96-97

38 Дмитренко М А , Сапожникова Н Г , Шамардина Е Н Методы оценки комфортности проживания населения региона // Прикладные задачи моделирования и оптимизации межвуз сб науч тр Воронеж ВГТУ, 2007 С 59-62

39 Дмитренко М А , Сапожникова Н Г , Шамардина Е Н Современный подход к управлению медицинским обслуживанием населения // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах труды Всерос конф Воронеж, 2008 С 127-131

40 Дмитренко М А , Сапожникова Н Г , Шамардина Е Н Исследование и управление территориальными системами здравоохранения // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах труды Всерос конф Воронеж, 2008 С 176-180

41 Дмитренко МА, Сапожникова НГ, Шамардина ЕН Повышение эффективности обслуживания населения в региональных территориально распределенных системах здравоохранения // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах труды Всерос конф Воронеж, 2008 С 164-165

42 Дмитренко М А , Сапожникова Н Г, Шамардина Е Н Процедура принятия решений в территориальных системах здравоохранения на основе информационного обеспечения // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах труды Всерос конф Воронеж, 2008 С 150152

43 Дмитренко М А , Сапожникова Н Г , Шамардина Е Н Оценка комфортности проживания населения региона // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах труды Всерос конф Воронеж, 2008 С 139-142

Подписано в печать 28 06 2008 Формат 60x84/16 Бумага для множительных аппаратов Уел печ л 2,0 Тираж 85 экз Заказ № ЗЗД?

ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» 394026 Воронеж, Московский просп , 14

ВВЕДЕНИЕ

1. ПУТИ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ МЕДИЦИНСКОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ НАСЕЛЕНИЯ В РЕГИОНЕ

1.1. Анализ подходов в управлении медицинским обслуживанием населения в современных условиях

1.2. Методы исследования и управления территориальными системами здравоохранения

1.3. Цель и задачи исследования

2. ИССЛЕДОВАНИЕ И АНАЛИЗ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ НАСЕЛЕНИЯ ГОРОДСКОГО ОКРУГА

2.1. Визуализация информации о заболеваемости населения по нозологическим формам

2.2. Оценка динамики развития заболеваемости по нозологическим формам

2.3. Прогнозирование развития заболеваемости по нозологическим формам 41 Выводы второй главы

3. МОНИТОРИНГ ЛЕЧЕБНО-ПРОФИЛАКТИЧЕСКИХ УСЛУГ, ОКАЗАННЫХ БОЛЬНИЧНЫМИ И АМБУЛАТОРНО-ПОЛИКЛИНИ-ЧЕСКИМИ УЧРЕЖДЕНИЯМИ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ ГОРОДСКОГО ОКРУГА

3.1. Анализ и визуализация информации о госпитализированной заболеваемости по обращаемости в амбулаторно-поликлинические учреждения

3.2. Динамика госпитализированной заболеваемости по обращаемости в лечебно-профилактические учреждения

3.3. Построение прогностических моделей обращаемости в больничные и амбулаторно-поликлинические учреждения

Выводы третьей главы

4. АНАЛИЗ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ НАСЕЛЕНИЯ В МУНИЦИПАЛЬНОМ РАЙОНЕ НА ОСНОВЕ МЕДИЦИНСКОГО МОНИТОРИНГА

4.1. Визуализация информации заболеваемости по врачебным участкам муниципального района

4.2. . Прогнозирование развития заболеваемости населения в муниципальном районе

4.3. Классификация врачебных участков муниципального района 152 Выводы четвертой главы

5. МЕТОДЫ АНАЛИЗА И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ПОЛИКЛИНИЧЕСКИМ РЕГИОНОМ МЕДИЦИНСКОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ НАСЕЛЕНИЯ

5.1. Оценка комфортности проживания населения поликлинического региона

5.2. Оптимизация объема обслуживания амбулаторно-поли-клинического учреждения на основе уровня риска заболеваемости

5.3. Метод оценки и прогнозирования обращаемости населения в ам-булаторно-поликлинические учреждения 179 Выводы пятой главы

6. АНАЛИЗ И РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ, АПРОБАЦИЯ

И ВНЕДРЕНИЕ В ПРАКТИКУ АДМИНИСТРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ БОЛЬНИЧНО-ПОЛИКЛИНИЧЕСКИМ КОМПЛЕКСОМ

6.1. Система управления медицинским обслуживанием населения на основе моделей конечных результатов

6.2. Метод принятия решений по ресурсному обеспечению медицинского обслуживания и формирования лечебно-профилактических мероприятий

Актуальность проблемы. Повышение эффективности системы здравоохранения требует анализа и характеристики ситуации в здравоохранении по региону, разработки новых концепций оценки качества и эффективности медицинского обслуживания, информатизации и компьютеризации здравоохранения.

Основной задачей органов управления здравоохранением остается контроль качества деятельности лечебно-профилактических учреждений (ЛПУ), обеспечение доступности и качества медицинской помощи населению.

Внедрение мониторинговых подходов к слежению за состоянием здоровья населения с учетом воздействия на него факторов окружающей среды, условий труда и быта, качества медицинской помощи требует принципиально иных методов накопления информации и ее аналитической обработки. Поэтому особое значение требуется уделять медицинскому мониторингу по общей заболеваемости и по отдельным нозологиям в регионе и в административных территориях.

Перспективность этих направлений обусловлена, в частности, реализацией возможностей геоинформационных технологий, позволяющих проводить анализ пространственно-распределенной информации и отслеживать данные с учетом временного аспекта, а также разрабатывать подсистемы принятия решений, использующие результаты моделирования. Слежение за медицинской обстановкой региона позволяет осуществить контроль за уровнем здоровья населения.

Реализация возможностей геоинформационных технологий позволяет проводить анализ пространственно-распределенной информации и отслеживать данные с учетом временного аспекта, а также разрабатывать подсистемы принятия решений, использующие результаты моделирования. Слежение за медицинской обстановкой региона дает возможность осуществлять контроль за уровнем здоровья населения, позволяет контролировать ситуацию в системе медицинского обслуживания региона. Методы геоинформационных технологий могут быть использованы для разработки информационно-справочных систем медицинского назначения, что обеспечивает принципиально новые возможности экологической экспертизы, систематизации и быстрой выдачи пространственно-распределенной информации для мониторинга и задач управления медико-экологическим состоянием различных территорий.

Возможность управления ситуацией в медицинском обслуживании должна опираться на прогнозирование развития этой ситуации, для чего необходимы прогнозные оценки изменения показателей системы здравоохранения. Построение прогноза на будущий срок с использованием прогностических моделей является дополнительной информационной поддержкой процесса принятия решений по нормализации ситуации, а исследование динамики показателей системы здравоохранения административного территориально распределенного региона позволяет выделять "неблагополучные" территории, участки и объекты для принятия управленческих решений по распределению материальных ресурсов и планированию профилактических и организационных мероприятий.

Определяющими условиями рационального управления являются информационное обеспечение процесса управления, поиск, сбор, накопление и переработка необходимой информации, выработка рекомендаций для формирования программы лечебно-профилактических мероприятий в условиях ограниченных ресурсов, с учетом комфортности среды проживания и уровня риска заболеваемости.

Сложность современных медицинских технологий определяет комплексный подход к их внедрению, учитывающий не только медицинские аспекты, но и организацию функционирования лечебно-профилактического учреждения (ЛПУ) или инновационного отделения в целом, включая рациональный выбор его компонентов и оптимальное формирование связей между ними. Отсюда возникает необходимость применения методов оптимизации при выборе структурных компонентов медицинского учреждения и их взаимодействия в условиях перехода к инновационным технологиям медицинского обслуживания.

В настоящее время стратегическим приоритетом в здравоохранении является перемещение значительной доли стационарных услуг в амбулаторно-поликлинический сектор, в том числе на основе развития стационарзамещающих технологий (дневные стационары, стационары на дому, центры амбулаторный хирургии).

Поэтому актуальность проблемы заключается в разработке методов анализа и принятия решений при управлении амбулаторно-поликлиническим регионом, оценки комфортности проживания и риска заболеваемости по территориальным единицам и врачебным участкам для формирования на основе моделей конечных результатов, высоких медицинских, информационных и компьютерных технологий с учетом рационального распределения органических ресурсов.

Работа выполнена в соответствии с региональной программой администрации Липецкой области "Здоровье" и одним из основных научных направлений ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» "Проблемно-ориентированные системы управления".

Целью работы является анализ состояния заболеваемости в муниципальном районе, моделирование и прогнозирование развития на основе медицинского мониторинга для рационального формирования лечебно-профилактических мероприятий и управления амбулаторно-поликлиническим обслуживанием населения.

Для достижения поставленной цели определим следующие задачи: на основе статистической информации сформировать медицинский мониторинг, исследовать и проанализировать состояние заболеваемости и обращаемости в лечебно-профилактические учреждения муниципального района; исследовать динамику госпитализированной заболеваемости и обращаемости в лечебно-профилактические учреждения; построить прогностические модели заболеваемости населения муниципального района и обращаемости в больнично-поликлинические учреждения; разработать методы оценки комфортности проживания и риска заболеваемости населения поликлинического региона по врачебным участкам; разработать метод распределения ограниченных ресурсов с учетом риска и прогноза заболеваемости населения по территориальным единицам муниципального района; разработать метод оценки и прогнозирования обращаемости населения в амбулаторно-поликлинические учреждения; разработать методику и сформировать структуру системы автоматизированного прогнозирования заболеваемости и принятия управленческих решений, апробировать и внедрить полученные результаты в систему управления здравоохранением.

Методы исследования. Для решения поставленных задач используются методы теории управления, принципы и основные положения теории вероятности и математической статистики, нечеткой логики, методы экспертного оценивания и геоинформационного моделирования.

Научная новизна. В работе получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной: информационный мониторинг по нозологическим формам заболеваемости и обращаемости в лечебно-профилактические учреждения населения муниципального района, позволяющий оценивать уровни риска заболеваемости для формирования управленческих лечебно-профилактических мероприятий и распределения ограниченных ресурсов; прогностические модели и характеристики заболеваемости по административным территориям муниципального района и нозологическим формам, позволяющие получать прогноз развития заболеваемости и определять управляющие меры по упреждающему воздействию на развитие неблагоприятной ситуации по заболеваемости как по различным нозологическим формам, так по территориальным единицам системы медицинского обслуживания муниципального района; процедура комплексной оценки территорий риска заболеваемости, комфортности проживания, уровня заболеваемости с учетом экспертной оценки административных территорий, позволяющая оптимизировать информационное обеспечение для принятия решений; метод оценки тенденции развития заболеваемости и комфортности проживания, учитывающий результаты прогнозирования и влияния на уровень риска заболеваемости; оптимизационная модель и процедура планирования инновационных видов амбулаторно-поликлинического обслуживания населения, отличающаяся характером учета различных периодов и обращаемости по традиционным и инновационным видам медицинских услуг; оптимизационная модель распределения ограниченных ресурсов по административным территориям с учетом уровня заболеваемости по нозологическим формам, обеспечивающая рациональный подход к выбору управленческих решений при формировании целевой программы лечебно-профилактических мероприятий; методика процедуры принятия решений при рациональном управлении амбулаторно-поликлиническим обслуживанием населения муниципального района, позволяющая формировать управленческие решения с учетом риска заболеваемости и ограниченных ресурсов; структурное и информационное обеспечение автоматизированной поддержки принятия управленческих решений, отличающиеся инвариантностью в предметно-ориентированных областях управления в системе здравоохранения.

Практическая значимость и результаты внедрения. Разработана методика визуализации информации о заболеваемости по нозологическим формам и административным территориям для обработки статистической медицинской информации. Предложенные методы оценки позволяют определять комфортность проживания и территории риска заболеваемости по ретроспективной информации и в автоматизированном режиме, планировать лечебно-профилактические мероприятия, осуществлять рациональное распределение ограниченных ресурсов на предыдущий период управления, как на уровне административного района, так и на уровне ЛПУ и его структурных подразделений.

Материалы работы в виде информационного обеспечения и данных медицинского мониторинга, а также методы анализа состояния и развития заболеваемости используются в управлении здравоохранением администрации Липецкой области, а также в учебном процессе кафедры системного анализа и управления в медицинских системах ГОУ ВПО «ВГТУ» по специальности 200401 - «Биотехнические и медицинские аппараты и системы».

Апробация. Основные положения и научные результаты работы докладывались и обсуждались на Всероссийской конференции «Интеллектуальные информационные системы» (Воронеж, 2001-2008), Всероссийской конференции «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» (Воронеж, 2001-2008), научно-практической конференции «Актуальные проблемы деятельности консультативно-диагностических центров» (Екатеринбург, 2008); Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии» (Курск, 2008); научно-тематическом семинаре «Проблемно-ориентированные системы управления» ГОУ ВПО «Воронежского государственного технического университета» (Воронеж, 2002, 2008); научно-методическом семинаре кафедры системного анализа и управления в и медицинских системах ГОУ ВПО «Воронежского государственного технического университета» (Воронеж, 2000, 2002, 2006, 2008) .

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 43 научные работы, том числе монография и 7 публикаций в изданиях рекомендованных ВАК РФ.

В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, соискателем произведен сбор статистической информации и сформирован медицинский мониторинг, проанализировано состояние заболеваемости в районе и дана интерпретация полученных результатов [9,1013,14,20,29,31]; исследована динамика развития заболеваемости в административном районе и по нозологическим формам ЛПУ, и оценена тенденция их развития [11,27]; сформирована база данных для построения прогностических моделей развития заболеваемости населения в районе, дана оценка прогноза заболеваемости и получена классификация территориальных единиц [8,15,17,27,28]; предложены методы оценки комфортности проживания и риска заболеваемости на основе экспертной информации результатов трансформации информации [1,3,12,16,19,22,24,25,38,43]; разработана методика исследования и прогнозирования поликлинического обслуживания населения [7,18,21,23,26]; предложены методы информационной поддержки управления территориальными системами здравоохранения, оптимизации поликлинического обслуживания [2,4,6,32,35,36,37,39,40,41,42]; сформирована структура автоматизированной системы и методы организации принятия решений при управлении поликлиническим регионом [5,30,33,34].

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения, приложения, содержит список литературы из 188 наименований. Работа изложена на 221 странице, содержит 42 таблицы и 172 рисунка.

6. АНАЛИЗ И РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ, АПРОБАЦИЯ И ВНЕДРЕНИЕ В ПРАКТИКУ АДМИНИСТРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ БОЛЬНИЧНО-ПОЛИКЛИНИЧЕСКИМ КОМПЛЕКСОМ

6.1. Система управления медицинским обслуживанием населения на основе моделей конечных результатов

Одним из подходов к рационализации управления региональной системой здравоохранения, эффективно сочетающимся с организацией информационного мониторинга, является использование для оценки и анализа деятельности ЛПУ, территориальных медицинских объединений типовых моделей конечных результатов [26,29].

В моделях [26,29] обобщается информация по результатам информационного мониторинга в виде нормативов и допустимых отклонений от них в сторону снижения и повышения для двух групп показателей: результативности и дефектов. Ориентация типовых моделей на задачи управления требует выбора наиболее информативных показателей. Такой выбор основывается на сравнении результатов адаптивного ранжирования показателей при построении прогностических моделей и групповых экспертных оценок ведущих специалистов региональной системы здравоохранения.

С этой целью группе экспертов с использованием метода дихотомии предлагается оценить значимость каждого показателя yi [i = 1, /j для включения в типовую модель. Обработка результатов осуществляется методом априорного ранжирования, в результате чего получают для /-го показателя значение ранга Qj[i = \91У На основании этих значений вычисляются вероятностные оценки [26,29]: а

Pi — j > ' U> (5 n za 1

Вероятностные оценки (6.1) имеют большое значение для формирования структуры информационных показателей. Поэтому, помимо процедуры группового экспертного оценивания, необходимо ввести процедуры верификации оценок Pi и а, и последующей коррекции а, по значениям Р{.

Верификация осуществляется на основе экспертной оценки исходов следующих альтернатив [26,29]:

1, оценка значимости /-го показателя по значениям

W— Pi и а{ является сходной; (6.2)

О, в противном случае, i = 1,1.

Будем считать значения ctj (/ = 1,1) априорными оценками альтернатив

6.2), а значения = 1,/j - некоторыми новыми субъективными оценками. Тогда удается вычислить скорректированные оценки [26]

Pi

CK

Pa i.

6.3)

Для окончательного выбора множества показателей результативности дефектов в структуре модели конечных результатов вводятся альтернативные переменные [26,29] 1, если i-й показатель включается в модель; = <

О, в противном случае, i — 1, / и матрицу парных сравнении показателей

6.4)

1, если j-й показатель включается в модель;

О, в противном случае, / — 1, /, у — 1, / .

6.5)

Тогда множество информативных показателей должно содержать минимальное их число при условии, что включаются показатели, перекрывающие по значимости и влиянию каждый из оставшихся показателей. Такое требование отражается следующей оптимизационной моделью [26,29]:

J] Xj —> min;

Hcijxi =bj = Ui; (6.6) i=I

1 — , 1=1,/. 0

На основании оптимизационной модели (6.6) проводится имитационный эксперимент. С этой целью производится замена переменных (6.4) на случайные альтернативные переменные xh имеющие следующее распределение [26,29]: р(Х; = 1) = Рх{, Р(хf = 0) = qx; = 1 -Pxt, i = \J. (6.7)

После этого генерируется последовательность псевдослучайных чисел, равномерно распределенных на интервале (0, 1). Эта последовательность используется в первую очередь для выбора показателей, участвующих в проверке условий оптимизационной модели (6.6) по величине вероятностных оценок Pi , а затем формирования комбинации уровней варьируемых переменных путем решения системы неравенств [26,29]

1, 2сли Pi — % ;

Xi = (6.8)

0, в противном случае.

Имитационный эксперимент с учетом распределения Р.СК , * ^^, (6.6), (6.8) и оценкой ограничений оптимизационной модели (6.8) следует интегрировать как случайное блуждание, отвечающее некоторой марковской цепи.

Состояниями этой цепи являются всевозможные наборы альтернативных переменных xh i = 1, ./; тем из них, которым соответствует допустимое решение (6.8), отвечают поглощающие состояния. Поскольку вероятность попадания из любого начального состояния конечной неприводимой марковской цепи в поглощающее состояние за конечное число шагов равна единице, каждый цикл имитационного эксперимента позволяет выйти на один из перспективных вариантов решения задачи (6.8). Множество перспективных вариантов подвергается экспертному анализу с целью выбора либо одного из вариантов, либо их комбинации. В результате формируется оптимизационное множество показателей результативности и дефектов для модели конечных результатов [26,29].

Модель конечных результатов является эффективной для управления территориальными медицинскими объединениями и лечебно-профилактическими учреждениями (ЛПУ) в том случае, если подобрана равномерная по всем показателям шкала отклонений, совпадающая с экспертными оценками в качественных градациях. Критерием выполнения этого требования является функция энтропии размытых оценок и /u2i [26,29]. В случае равномерного распределения эта функция достигает своего максимума и равна log I. Поэтому формирование модели конечных результатов проводится на основе анализа данных информационного мониторинга и экспертных оценок до тех пор, пока не будет выполнено условие [26,29]

I I -2>li tog^li ~Zlog^21 ^1.61og/f (6.9) j=l z=l где в левой части находятся значения энтропии размытых отношений в случае <увеличить> и <уменынить>, а правая часть определяется достаточностью для целей управления достичь значения энтропии 0,8 log I. Для выполнения уело-вия в первую очередь рассматриваются отклонения, по которым экспертные и балльные оценки расходятся. Структурная схема автоматизированных процедур формирования моделей конечных результатов медицинского обслуживания приведена на рис.6.1 [26,29].

Модель конечных результатов, содержащая нормативы и количественные оценки допустимых отклонений, позволяет верифицировать управленческие решения по ресурсному обеспечению и провести соответствующую коррекцию в плане перераспределения средств либо формирования новых каналов финансирования на основе системы платных услуг.

Структурная схема комплексного применения результатов информационного мониторинга и моделей конечных результатов для принятия управленческих решений приведена на рис.6.2.

На основе информационного мониторинга, методики оценки деятельности ЛПУ по конечным результатам и методике планирования и визуализации информации за предыдущие годы осуществляется рациональное управление поликлиническим регионом территориального распределенного муниципального района.

Рис. 6.1. Структурная схема автоматизированных процедур формирования моделей конечных результатов деятельности медицинских учреждений

Рис. 6.2. Структурная схема автоматизированной системы комплексного применения информационного мониторинга и моделей конечных результатов для принятия решений органами управления здравоохранением

6.2. Метод принятия решений по ресурсному обеспечению медицинского обслуживания и формирования лечебно-профилактических мероприятий

Качество и эффективность медицинского обслуживания в регионе в большой степени зависит от ресурсного обеспечения, которое предлагается рассматривать как дуальный динамический объект [158]. Микродинамическим является процесс изменения характеристик ресурсного обеспечения в течение календарного периода некоторым i-м (i-l<I) видом ресурсов г-й (r = l,i?) территории медицинского обслуживания населения. На уровне микродинамики эффективность этого процесса характеризуется изменением интегральных показателей в масштабах региона по данным информационного мониторинга.

Для указания микродинамики будем рассматривать процесс ресурсного обеспечения как систему массового обслуживания [158] с устойчивыми состояниями на некоторых интервалах (At) календарного периода t, функционирование которых определяется следующими характеристиками: xir — интенсивность обращений за i-м видом ресурсов на г-й территории за интервал времени At', fiirs(t) - интенсивность поступления /-го вида ресурсов на r-й территории по 5-му (£ = 1, S ) каналу обеспечения за интервал времени At.

Указанные данные, сформированные на основе мониторинга ресурсного обеспечения с использованием геоинформационной системы, позволяют определить вероятность надежного обеспечения i-м видом ресурсов в зависимости от временного интервала [158]: где

ЛДО/аД О)'

S=i

Ut)/Mirs(t))

S '

6.11) s-ms-^(t)/Mr(t) и s\

5=0

6.12)

По этим микродинамическим характеристикам формируется оптимизационная модель для интегральной оценки региональной системы ресурсного обеспечения (РСРО) [29,147,158].

В качестве целевой функции рассмотрим достижение максимальной надежности РСРО на заданном интервале времени m=flw- (6.13) 1

Ограничениями являются ресурсы региона, выделяемые органами здравоохранения и территориальным фондом обязательного медицинского страхования из других источников

5=1 r=1 /=1 где с,- - средние затраты на реализацию /-го вида ресурсов в определенный период времени;

С - консолидированные средства на РСРО.

Дополнительно необходимо обеспечить согласованность потребности и распределения ресурсов на r-й территории

Z (0 * К (0, i = й, Г = й?. (6.15)

J=1

Оптимизируемыми переменными являются количество источников ресурсного обеспечения S и интенсивности обслуживания по каждому каналу juirs.

Окончательно оптимизационная модель принимает вид т

П р(00, , t) max, (6л 6) s r i s С(0; |>J0 > ядо, / = U, Г = 1 ,R; (бЛ7)

5=1 Г=1 7=1 J=1

S>0, /i.s>0, / = =

Различные варианты функционирования РСРО в системе регионального здравоохранения определяется ограничениями (6.14), (6.15).

Структурная схема принятия управленческих решений по ресурсному обеспечению представлена на рис. 6.3 [21,29,158].

Оптимизационная модель (6.16) предполагает оптимальное распределение ресурсов в регионе, но не учитывает уровни риска заболеваемости по территориальным единицам. На верхнем уровне управления системой возникает задача рационального распределения ограниченных ресурсов между территориальными единицами с учетом показателей риска. Поэтому в качестве критерия оптимизации медицинского обслуживания был выбран показатель приведенного объема медицинского обслуживания населения [21,29,158]: i j

V = YLPiJx*J> (6.18)

1 У=1 где Pij - весовой коэффициент, характеризующий уровень «риска» j-го врачебного участка по заболеванию г-го класса; Ху — количество обслуженных пациентов с диагнозом z'-го класса, проживающих на у-ой территории.

Рис. 6.3. Структурная схема принятия управленческих решений по ресурсному обеспечению медицинского обслуживания

Весовой коэффициент определяется из матрицы уровней рисков г;у, определяемых методом обобщенной априорной оценки, рассмотренным выше: г.

Ра = 1 - * " (6-19)

2.2л

1 j=1

Ограничения связаны с пропускной способностью врачей-специалистов и V лабораторий:

I

YjixV-TJ> j = (6.20) i где f; - норма времени на медицинское обслуживание f-го вида; 7} — гарантированный фонд времени в течении планируемого календарного периода по у'-му I врачебному участку.

Следующее ограничение определяется прогнозируемыми данными суммарной обращаемости населения по указанным видам медицинского обслуживания

I J

ZIX-2' (6.21) i=l 7=1 где X - величина суммарной обращаемости за календарный период по указанным видам медицинского обслуживания.

Оптимизационная модель, состоящая из целевой функции (6.18) и ограничений (6.20), (6.21): i j

1 7=1

Tj, y = l, J, (6.22)

1 1=1 j=1

Решение оптимизационной модели позволяет получить значение , характеризующие оптимальное плановое количество пациентов, требующих /-го вида медицинского обслуживания по j-ой территориальной единице.

В любой лечебно-профилактической программе основное внимание должно уделяться выделению экологически неблагоприятных зон (т.е. территорий с положительной корреляцией интенсивности показателей состояния здоровья и уровня санитарно-гигиенического неблагополучия среды) с превышением пороговых показателей состояния здоровья, а также обоснованию роли «управляемых» факторов среды, влияющих на медицинскую ситуацию. Причем, в отношении факторов, подведомственных комитету по здравоохранению (материально-техническая база здравоохранения, обеспеченность кадрами и т.д.), целесообразно применять прямые распоряжения с целью перераспределения средств здравоохранения; в отношении других факторов (например, сельскохозяйственных, промышленных и т.д.) целесообразно разрабатывать системы рекомендаций, направляемых в администрацию области и прочие организации и учреждения, имеющие полномочия воздействовать на ситуацию.

Фрагмент одной из возможных лечебно-профилактических программ представлены в табл. 6.1 [29].

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Проведен статистический анализ динамики основных нозологических форм по заболеваниям в Елецком муниципальном районе, который используется для информационной поддержки принятия управленческих решений и оценки развития медицинской ситуации в районе.

2. Получена классификация территориальных единиц муниципального района по медицинским показателям с использованием ГИС-технологий. Построены тематические карты по основным нозологическим формам.

3. Построены прогностические модели методами прямого и адаптивного краткосрочного прогнозирования. Получены прогнозные оценки по основным заболеваниям на 2008-2009 гг. для различных возрастных групп.

4. Проведена классификация врачебных участков Елецкого муниципального района по медицинским показателям на базе кластерного и дискриминантного анализов.

5. Рассмотрены методы оценки комфортности проживания населения на основе априорной информации и данных медико-экологического мониторинга.

6. Для оптимизации принятия решений для реабилитации лечебно-профилактических мероприятий разработан метод оценки уровня риска по административным террияториям региона, предложены оптимизационная модель и процедура формирования ресурсного обеспечения медицинской помощи.

7. Предложена методика формирования оптимального плана работы амбулаторно-поликлинического учреждения на основе прогноза посещаемости и уровней риска заболеваемости.

8. Обоснован и рассмотрен метод обращаемости населения в лечебно-профилактическое учреждение с учетом сезонности на основе прогностических моделей.

9. Предложен рациональный метод оценки и анализа деятельности ЛПУ на основе имитационного эксперимента и модели конечных результатов деятельности медицинского учреждения, разработаны методика формирования оптимального плана работы ЛПУ и структура автоматизированной системы принятия решений при управлении территориально распределенной системой здравоохранения

1. Абрамов Ю.Ф. Картина мира и информация. Иркутск: Издательство ИГУ, 1988. 123 с.

2. Автоматизированное рабочее место для статистической обработки дан-ных/В.В. Шураков, Д.М. Дайитбеков, С.В. Мирзохи, С.В. Ясеновский. М.:Финансы и статистика, 1990.

3. Авцын А.П. Введение в географическую патологию. М.: Медицина, 1972.

4. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983.

5. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: ЮНИТИ, 1998.

6. Айламазян А.К., Осипов Г.С. Проблемы создания интегрированных сред поддержки лечебно-диагностического процесса// Информационные технологии. №10, 1997.

7. Акатова Н.А. Географическая информационная система базовая технология муниципальной интегрированной информационной системы // Тез.докл.науч.конф.молод.ученых "Реформы в России и проблемы управле-ния-95"/Под ред.проф. В.С.Румянцева.М.:ГАУ, 1995.

8. Александров В. В., Шнейдеров В. С. Обработка медико-биологических данных на ЭВМ. Л.: Медицина, 1984.

9. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. М.:Мир, 1970.

10. Аскалонов А.А. Разработка и внедрение модели перестройки здравоохранения в условиях крупного агропромышленного региона// Автореф.дис. д-р.мед.наук. М., 1988.

11. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Развитие интеллектуальной системы социально-экономического прогнозирования и принятия решений в условиях неопределенности// Информационные технологии, №2, 1999.

12. Антонова Г.М. Моделирование процессов для поиска рационального решения // Информационные технологии, №11, 1999.

13. Архангельский Н.Е., Валуев С.А., Половников В.А. и др. Экспертные оценки и методология их использования. М.: МЭСИ, 1974. 125 с.

14. Астахов Л.П. Автоматизированная система профилактических осмотров населения (АСПОН) // Медицинские информационные системы: Меж-вед. тематич. науч.сб. Таганрог; ТРТИ, 1988. Вып.1. С.27-31.

15. Баевский P.M. Принципы построения автоматизированных комплексов для оценки состояния здоровья в системе всеобщей диспансеризации населения //Вопросы медицинской электроники. Таганрог. 1986. № 6. С. 12-16.

16. База экологических данных Воронежской области (Воронеж, ВГУ. каф. ПМОС) // НТЦ «Информрегистр», № 0229703211.

17. Бандурин О.Е., Горкова А.А. Исследование нормативов в планировании, финансировании и стимулировании деятельности учреждений здравоохранения // Сов. мед. № 1. 1990. С.44-47.

18. Барвитенко Н.Т., Куролап С.А., Клепиков О.В. Информационное обеспечение системы регионального медико-экологического мониторинга // Вопросы региональн. экологии. Тамбов, 1995. С.6.

19. Белешев С.Д., Гурвич Ф.Г. Экспертные оценки. М.: Экономика, 1986. 445 с.

20. Беллман Р., Гликсберг И., Гросс О. Некоторые вопросы математической теории процессов управления.-М.: ИЛ.- 1962.

21. Бердников К.В., Тикунов B.C. Данные, информация, знания в картографии и геоинформатике. Изв. Русск.Географ. общ-ва, 1992,т. 124. Вып. 4.

22. Берлянт A.M. Образ пространства: карта и информация. М.: Мысль, 1986.

23. Берлянт A.M., Жалковский Е.А. К концепции развития ГИС в России. ГИС-обозрение, №2, 1996.

24. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и адаптация. Вып.1, 1974. 406 с. Вып. 2, 1974.

25. Бородин В.И., Дмитренко Л.Б., Федорков Е.Д. Оптимизация управления медицинским обслуживанием населения. Воронеж, Изд-во ВГТУ. 1999.

26. Бочоришвили М.Л., Сапожникова Н.Г. Анализ заболеваемости в районе на основе медицинского мониторинга // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: труды Всерос. конф. Воронеж, 2003. С. 164-166.

27. Бородин В.И., Бочоришвили М.Л., Летникова Л.И. Мониторинг медицинской патологии на основе визуализации информации // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: Тр. Всерос. конф. Воронеж, 2001.С. 163-164.

28. Венделин А.Г. Подготовка и принятие управленческого решения. М.: Экономика, 1977. 208 с.

29. Венедиктов Д.Д., Киселев А.С., Петровский A.M. и др. Системное моделирование здравоохранения. М.: ВНИИМИ, Экспресс-информация, 1976. 83 с.

30. Вилкас Э.Й., Майминас Е.З. Решения: Теория, информация, моделирование. М.: Радио и связь. 1981. 328 с.

31. Вишнев С.М. Основы комплексного прогнозирования. М.: Наука, 1977.

32. Воронов А.Г. Биогеография с основами экологии.М.:МГУ,1987.

33. Воронин А.И., Коровин Е.Н. Информационное обеспечение системы поддержки принятия решений в здравоохранении// Высокие технологии в технике, медицине, экономике и образовании. Ч.З. Воронеж, ВГТУ,2000 г.

34. Галкин Р.А., Тявкин В.П. Экспертиза качества лечения хирургических больных//РФ. Здравоохранение. 1993. № 3. С. 123-124.

35. Гаскаров Д.В., Голинкевич Т.А., Мозголевский А.В. Прогнозирование технического состояния и надежности радиоэлектронной аппаратуры. М.: Сов. радио, 1974.

36. Гаспарян С.А. Оптимизация структуры лечебного учреждения на основе имитационного моделирования // Матер, симп. по моделированию в биологии и медицине в ЧССР. 1979. С. 25-29.

37. Гаспарян С.А. Опыт моделирования в решении задач управления здравоохранением // В Междунар. сб. ком. по системному анализу при Президиуме АН СССР. 1983. Вып. 38. № 7. С. 38-54.

38. Гаспарян С.А. Принципы и методы оценки эффективности эксплуатации АСУ в медицине и здравоохранении. М. 1988. 118 с.

39. Геловани В.А., Ковригин О.В. Экспертные системы в медицине. М.: Знание, 1987. 232 с.

40. Геоинформационные системы с дистанционным потоком информации. М.: МГУ, 1990.

41. Гольберг Я.С. Совершенствование управления качеством терапевтической помощи // Сов.здравоохр. 1991. № 4. С.38-43.с

42. Гохман В.В., Калмыков Д.А. Выбор подходящей ГИС для Вас и Вашей организации//M.:ArcView. №1, 1999.

43. Гохман О. Г. Экспертное оценивание. Воронеж:ВГУ, 1991.

44. Грунина Г.С., Деменков Н.П. Решение многокритериальных задач оптимизации и принятия решений в нечеткой постановке// Информационные технологии. №1, 1998.

45. Гусейн-Заде С.М., Тикунов B.C. Создание анаморфированных изображений для географических исследований//Вестник Московского унив-та. Сер. 5. Географ., № 4, 1992.

46. Джумбаев Х.Р., Исакумов Б.Р. Моделирование сети учреждений здравоохранения на ЭВМ. Ташкент: Изд-во «Фан», 1990. 55 с.

47. Дмитренко М.А., Сапожникова Н.Г., Шамардина Е.Н. Методы оценки комфортности проживания населения региона // Прикладные задачи моделирования и оптимизации: межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2007. С. 5962.

48. Дмитренко М.А., Сапожникова Н.Г., Шамардина Е.Н. Методы исследования и управления территориальными системами // Управление в социальных и экономических системах: межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2007. С. 93-95.

49. Дмитренко М.А., Сапожникова Н.Г., Шамардина Е.Н. Оценка комфортности проживания населения региона // Системный анализ и управление в биомедицинских системах: журнал практической и теоретической биологии и медицины. М., 2008. Т.7. № 1. С. 264-266.

50. Дмитренко М.А., Сапожникова Н.Г., Шамардина Е.Н. Современный подход к управлению медицинским обслуживанием населения // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: материалы Все-рос. конф. Воронеж: ВГТУ, 2008. С. 127-131.

51. Дмитренко М.А., Сапожникова Н.Г., Шамардина Е.Н. Исследование и управление территориальными системами здравоохранения // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: материалы Всерос. конф. Воронеж: ВГТУ, 2008. С. 176-180.

52. Дмитренко М.А., Сапожникова Н.Г., Шамардина Е.Н. Оценка комфортности проживания населения региона // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: материалы Всерос. конф. Воронеж: ВГТУ, 2008. С. 139-142.

53. Дюран Н., Оделл П. Кластерный анализ. М.: Статистика, 1987.

54. Евдокимов Д.В. Оценка деятельности учреждений здравоохранения // Сов. здравоохран. 1990. № 2. С. 18-21.

55. Егорова И.А. Опыт использования принципа стандартизации медицинских учреждений // Тез. докл. I Всерос. конф. «Актуальные вопросы аккредитации и лицензирования мед. и фарм. деятельности». Курск, 1994. С. 93-95.

56. Заде JT.A. Размытые множества и их применение в распознавании образов и кластер-анализе. В кн.: Классификация и кластер. Под ред. Ю.И. Журавлева. М.:Мир , 1980.

57. Заславский E.JL, Сапожникова Н.Г., Фролов М.В. Прогнозирование объема обслуживания территориального медицинского учреждения поликлинического типа // Интеллектуальные информационные системы: Тр. Всерос. конф. Воронеж, 2002. С. 4-5.

58. Зацепина С.А., Львович Я.Е., Фролов М.В. Управление в биотехнических и медицинских системах: Учебное пособие. Воронеж. 1994. 145 с.

59. Казаков Ю.Н., Кулибанов B.C., Мовчан Б.С., Федосеев В.А. Социально-экономические условия формирования регионального комплекса «Здоровье». М.: Наука, 1988. 128 с.

60. Калью П.И. Современные проблемы управления здравоохранением. М.: Медицина, 1975. 248 с.

61. Кант В.И. Математические методы и моделирование в здравоохранении. М.: Медицина.-1987.

62. Карасев А.А. Географические информационные системы// Мир ПК.-1993.-№10. i

63. Катышева Е.А. Проблемы и перспективы применения массовых средств информатики в здравоохранении// Вестн. АМН СССР. 1988. №1.

64. Качество и стандартизация / Пер. с нем. под ред. X. Пипия. М.: Экономика, 1982. 74 с.

65. Кендэл М. Временные ряды. М.: Финансы и статистика, 1981.

66. Клементьев А.А. Разработка количественных моделей для решения задач управления в здравоохранении.-М.: Наука, 1985.

67. Коровин Е.Н., Родионов О.В., Федорков Е.Д. Алгоритмизация информационной поддержки принятия управленческих решений на основе многовариантного моделирования и прогнозирования в социальной сфере региона. Воронеж: ВГТУ, 2002.

68. Ковалева Л.Н. Многофакторное прогнозирование на основе рядов динамики. М.: Статистика. 1980. 103 с.

69. К концепции развития здравоохранения Российской Федерации: Группа авторов НИИ социальной гигиены, экономики и управления здравоохранением им. Н.А.Семашко // Проб. соц. гигиены и истории медицины. 1994, №1.

70. Комаров Ю.М., Ермаков С.П. Системный анализ в планировании и управлении здравоохранением. М.: ЦОЛИУВ, 1980. 18 с.

71. Коровин Е.Н., Образцов И.Д. Геоинформационная оценка состояния здоровья населения промышленного района // Компьютеризация в медицине. Воронеж, ВГТУ,2000 г.

72. Коровин Е.Н. Перспективы развития систем компьютерной поддержки принятия решений в здравоохранении// Труды всероссийской конференции «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах». Воронеж, ВГТУ, 2000 г.

73. Коровин Е.Н., Летникова Л.И., Сапожникова Н.Г. Прогнозирование заболеваемости системы кровообращения по административным единицам Липецкой области // Компьютеризация в медицине: Сб.науч.тр. Воронеж: ВГТУ, 2001. С.81-90.

74. Коровин Е.Н., Родионов О.В., Сапожникова Н.Г. Классификация врачебных участков Елецкого района на базе многовариантного подхода // Высокие технологии в технике, медицине, экономике и образовании: Межвуз. сб. науч. тр. Воронеж, 2002. 4.1. С. 134-139.

75. Коровин Е.Н., Родионов О.В., Сапожникова Н.Г. Визуализация информации заболеваемости по врачебным участкам Елецкого района // Высокие технологии в технике, медицине, экономике и образовании: Межвуз. сб. науч. тр. Воронеж, 2002. Ч.З. С. 15-21.

76. Косолапов А.В., Кошкарев А.В. Использование ЭВМ-картографирования для характеристики состояния здоровья населения северных районов СССР // Сов. Здравоохранение. 1986. № 8. С.37-39.

77. Крутько В.И. Человеко-машинная система прогноза здоровья населения // Теория, методология и практика системных исследований: Тез. докл. Всесоюз. конф. Секция 11. М., 1984. С. 75-76.

78. Кривошеев А.О., Голомидов Г.С., Таран А.Н. Перспективные Internet-технологии информационного обеспечения образовательных услуг // Информационные технологии. № 7,8. 1998.

79. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982.

80. Кошкарев А.В., Каракин В.П. Региональные геоинформационные системы. М.: Наука, 1987. 126 с.

81. Кошкарев А.В., Тикунов B.C. Геоинформатика/Под ред. Д.В. Лисиц-кого. М.:Картгеоцентр, 1993. 213 с.

82. Кошкарев А.В., Тикунов B.C., Трофимов A.M. Теоретические и методические аспекты развития географических информационных систем// Информационные технологии. №10, 1998.

83. Ларичев О.И. Объективные модели и субъетивные решения. М.: Наука, 1987.

84. Ларичев О.И., Мечитов А.И., Мошкович Е.М., Фуремс Е.М. Система выявления экспертных знаний в задачах классификации//Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1987. N2.

85. Ларичев О.И., Моргоев В.К. Проблемы, методы и системы извлечения экспертных знаний//АиТ. 1991. N 6.

86. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. Вербальный анализ решений. М.:Наука, 1996.

87. Летникова Л.И., Сапожникова Н.Г., Фролова А.В. Мониторинг медицинской патологии в регионе с льготным социально-экономическим статусом // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: Тр. Всерос. конф. Воронеж, 2002. С. 127-128.

88. Летникова Л.И., Сапожникова Н.Г., Фролова А.В. Оценка уровня риска заболеваемости на основе визуализации информации // Компьютеризация в медицине: Сб.науч.тр. Воронеж: ВГТУ, 2001. С. 142-147.

89. Литвак Б. Г. Экспертная информация. Методы получения и анализа. М.: Радио и связь, 1982.

90. Линденбратен А.Л. Об оценке качества и эффективности медицинской помощи // Сов. здравоохр. 1990. № 3. С. 32-34.

91. Лукашин Ю. П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования. М.: Статистика, 1979.

92. Львович Я.Е., Фролов М.В. Моделирование биотехнических и медицинских систем. Воронеж, 1994.

93. Львович Я.Е., Фролов В.Н. Теоретические основы конструирования, технологии и надежности РЭА. М. Радио и связь, 1986.

94. Любарский Ю.А. Интеллектуальные информационные системы. М.:Наука,1990.

95. Мандель И.Д. Кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1988.

96. Матвеев С.Ю. Геонформационные системы в Internet: новые возможности управления территориальной инфраструктурой// Информационные технологии. №11, 1998.

97. Медико-экологический мониторинг и оценка комфортности проживания населения региона/ В.И.Бородин, М.Л.Богоришвили, С.Б.Гриднева и др.// Вестник новых медицинских технологий. Тула, 2001. Т.VIII, №1.

98. Мелешко В.Н. Особенности практического применения математических моделей для управления сбалансированным развитием сложных систем// Информационные технологии. №1, 2000.

99. Медико-экологический паспорт сельского района (метод, рекомендации) / А.П.Айриян, В.Н.Астваццатурян, В.Г.Хачатуров, А.Л.Атабекян. Ереван, 1985. 14 с.

100. Медицинская география и здоровье / Сб. науч. тр. Л.: Наука, 1989. 218 с.

101. Методика формирования медицинского мониторинга на основе ГИС-технологий / В.И.Бородин, М.Л.Бочоришвили, Л.И.Летникова, Н.Г.Сапожникова // Высокие технологии в технике, медицине, экономике и образовании: Сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2001,4.1 С. 17-19.

102. Миронкина Ю.Н., Бобров А.Ф. Информационная технология статистического синтеза критериев и алгоритмов оценки функционального состояния человека в прикладных медико-биологических исследованиях// Информационные технологии №3, 1998.

103. Михалевич П.Н. Медицинские учреждения должны оборудоваться из экономических расчетов // Здравоохр. Белоруссии. 1989. С. 29-30.

104. My шик Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений. М.:Мир, 1990.

105. Мыльникова И.С., Кричагин В.И., Индейкин Е.Н. Стандарты медицинской помощи. М.: Присцельс, 1993. 56 с.

106. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта/ Под. ред. Д. А. Поспелова. М: Наука, 1986.

107. Обзор некоторых аспектов организации системы здравоохранения в США и ряда законодательных актов зарубежных стран в области регулирования права и медицинскую деятельность// Под. ред. Цепелева Ю.А. М.: Медицина, 1995.

108. Образцов И.Д., Сапожникова Н.Г. Применение ГИС-технологий для анализа и оценки состояния здоровья населения // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: Тр. Всерос. конф. Воронеж, 2001. С. 212-213.

109. Окружающая среда и здоровье населения России. Атлас. М.: ПАИМС, 1995.

110. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука. Глав.ред. физ.-мат. лит., 1981.

111. Орловский С.А. Исчисление свойств и нечеткие множества //Нечеткие множества в информатике. Сб.тр. вып. 21.М.:ВНИИСИ,1988.

112. Организация и развитие платных услуг, оказываемых населению учреждениями здравоохранения: Метод, реком. // Петкин В.Н., Скрипченко Г.И., Бородин В.И., Тихонова Л.Д., Чесноков Л.Е.; Под ред. В.Н. Пенкина. Воронеж, 1997.

113. Оценка стратегии достижения здоровья для всех к 2000 г. (7-й обзор состояния здравоохранения в мире). Т.1. ВОЗ. Женева, 1987. 46 с.

114. Оценка комфортности проживания населения // Е.Н.Коровин, Л.И.Летникова, Н.Г.Сапожникова, А.В.Фролова // Управление в социальных и экономических системах: Сб. науч. тр. Воронеж, 2001. 4.1. С. 111-114.

115. Петухов В.И. Метод автоматизированного районирования для геофизических приложений// Информационные технологии. №11, 1998.

116. Попов Э.В. Экспертные системы. Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. М.: Наука, 1987. 288 с.

117. Преображенская B.C. и др. Пакет организационных технологий лицензирования лечебно-профилактических учреждений. М.: ВНИИСГЭ и УЭ им.Н.А.Семашко, 1992. 50 с.

118. Подорожко С.Д., Сапожникова Н.Г., Фролов В.Н. Метод оценки и прогнозирования обращаемости населения в лечебно-профилактические учреждения // Управление в социальных и экологических системах: Сб.науч.тр. Воронеж: ВГТУ, 2001. 4.1. С. 10-15.

119. Проблема здоровья и здравоохранения в условиях рыночной экономики и медицинского страхования// Сб.науч.тр.С.-Пб.: СГМИ, 1993.

120. Принципы построения оперативного управления здравоохранения области // Здравоохр. РСФСР. 1989. № 8. С.3-6.

121. Применение кластерного анализа для оценки заболеваемости в регионе / М.Л.Бочоришвили, Е.Н.Коровин, Л.И.Летникова, Н.Г.Сапожникова // Интеллектуальные информационные системы: Тр. Всерос. конф. Воронеж, 201. 4.1. С.26-28.

122. Рауншебах Г.В., Филиппов О.В. Экспертные оценки в медицине: Науч. обзор. М.: ВНИИМИ, 1983. 80 с.

123. Ройтман М.П. Экономические методы управления и здавоохранения // Сов. здравоохр. 1989. № 12. С. 10-14.

124. Руководство по медицинской географии / Под ред. А.А.Келлера, О.П.Щерина, А.В.Чаклина. СПб:Гиппократ, 1993. 352 с.

125. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993.

126. Савиных В.П., Цветков В.Я. Особенности интеграции геоинформационных технологий и технологий обработки данных дистанционного зондирования//Информационные технологии, № 10, 1999.

127. Сапожникова Н.Г., Шамардина Е.Н. Информационная поддержка управленческих решений в территориальных системах здравоохранения // Высокие технологии в технике, медицине, экономике и образовании: межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2007. С. 146-147.

128. Сборник справочных материалов по закону Российской Федерации «О социальной защите граждан, подвергшихся воздействию радиации вследствие катастрофы на Чернобольской АЭС». М.: Металлургия, 1996. 4.1

129. Симанков B.C., Луценко Е.В. Моделирование принятия решений в адаптивных АСУ сложными системами на основе теории информации// Информационные технологии, №2, 1999.

130. Статистические модели и многокритериальные задачи принятия решений: Сб.статей/ Сост. И науч. ред. Н.Ф.Шахнов. -М.:Статистика, 1979.

131. Трахтенгерц Э.А. Генерация, оценка и выбор сценария в системах поддержки принятия решений //А и Т, №3, 1997.

132. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений в САПР// Автоматизация и проектирования.-1997-№5.

133. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. М.:СИНТЕГ, 1998.

134. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере. М.: Финансы и статистика, 1995.

135. Управление здравоохранением сельского региона // Учеб.-метод. по-соб. для орг. здравоохр. Барнаул-Горький, 1989. 18 с.

136. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ/ Пер. с англ. Дж.-О. Ким, Ч.У.Мьюллер, У.Р.ЬСлекка и др.; под. ред. И.С. Енюкова. М.: Финансы и статистика, 1989.

137. Федеральные медицинские стандарты: Метод, письмо Минздрава РФ. М.: ВНТИЦ, 1992. 12 с.

138. Федорков Е.Д. Моделирование и оптимизация дуальных динамических объектов в медицине.- Воронеж: Изд-во ВГТУ, 1997.

139. Фролов В.А. Социальные, методологические и психологические проблемы компьютеризации в медицине // Филос. и соц. пробл. медико-биологических наук. 1989. С. 61-77.

140. Фролов В.Н. Выбор тактики лечения с применением математических методов.- Воронеж: Изд-во ВГУ, 1977.

141. Фролов В.Н. Управление в биологических и медицинских системах: Учеб. пособие. Воронеж: ВГТУ, 2001.

142. Фролов В.Н., Львович Я.Е., Казаченко В.П. Методы анализа и обработки информации в динамике и лечении гинекологических заболеваний. Воронеж: Изд-во ВГТУ, 1998.

143. Фролов М.В., Попова О.Б., Демьянова О.П. Пространственный анализ медицинских данных на основе геоинформационных технологий в задачах управления и прогнозирования // ВОКБ: специализированная медицинская помощь. Воронеж, 1996.

144. Фролов В.Н., Львович Я.Е., Подвальный С.Л. Проблема оптимального выбора в прикладных задачах.- Воронеж: Изд-во ВГУ, 1980.

145. Хай Г.А. Показатели «медицинского благополучия» как оценка деятельности территориальных медицинских служб // Информатизация в деятельности мед. служб. М., 1992. С. 56-61.

146. Хай Г.А. Оценка результатов работы врачей, лечебных учреждений и территориальных медицинских служб. Метод, пособ. С.-Пб: Изд-во СПБ МАЛО, 1995. 96 с.

147. Цветков В.Я. Геоинформационное моделирование//М.: Машиностроение. Информационные технологии. №3.1999.

148. Цветков В.Я. Геоинформационные системы и технологии. М.: Финансы и статистика. 1998.

149. Цветков В.Я. Моделирование в научных исследованиях и проектировании.- М.:ГКНТ, ВНТИЦентр, 1991.

150. Цикритзис Д., Лоховски Ф. Модели данных.-М.:Финансы и статистика. 1986.

151. Чайкина Г.В., Бобров А.Ф. Информационные аспекты разработки систем поддержки принятия решений в профессиональной психофизиологической диагностике// Информационные технологии. №1, 1999.

152. Чертко Н.К. Математические методы в физической географии. Минск: Изд-во "Университетское", 1987.

153. Шиган Е.Н. Методы прогнозирования и моделирования в социально-гигиенических исследованиях. М.: Медицина. 1987. 233 с.

154. Шиган Е.Н. Системный анализ в зравоохранении. М.: ЦОПИУВ, 1982. 71 с.

155. Экоинформатика: теория, практика, методы и ситемы. Ю.А. Арский, Ю.Ф.Захаров, В.А.Калуцков и др. СПб: Гидрометиоиздат, 1992. 519 с.

156. Broomme F.R., MMMeixler D.B. The TIGER data base structure. Cartogr. and Georg. Inf Syst, 1990. Vol. 17. N 1. P. 39-47.

157. Cliff A.O., Haggett P.P. Atlas of disease distribution. Analitic approaches to epidemiogical data.- Ooxford: Blackwell LTD., 1988. -300 p.

158. Dietz K, Matheatical models in medicine. Lecture notes on bioatheatics. 1976. Vol. 11. N1. P. 15-40.

159. Environent and health: Themes in medical geography / Ed / by R. Akhtar. New Delhi: Ashish Publishing House, 1991. 649 p.

160. Jackson M.J., Mason D.S. The development of integrated geoinforation sys*tem. Int. J. Remote Sens. -1986. - Vol. 7. - N 6. - P. 732 -740.

161. Miller P.L., Black H.R. Medical plan-analysis by computer: critiquing the pharmacologic anagemment of essential hypertension // Comput and Biomed. Re-serch. 1984. - Vol. 17. P. 38-54.

162. Introductiong ArcView (The Geographic Information System for Everyone). ESRI, Inc., USA, 1994. 119 p.

163. Introductiong Avenue. ESRI, Inc., USA, 1994. 120 p.

164. Harvey Bookman. Testing for the best programmer/ZDatamation, April. USA, N.Y., 1989. P. 83-86.

165. Kernigan B.N., Mashey R. The new programming environment. Bern, Geneva, 1987. lip

166. Map projections. Georeferencing spatial data. ESRI, USA, 1994.

167. Saaty H.V. A scaling method for priorities in hierarchical struc-tures//Journ. Math. Psychology, 1979. 69 pp.

168. Scott Barlay. Decision analysis unit. A User's Manual to Hi View. University of London. 1989. P. 3-57.