автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Разработка методов анализа и рационального управления территориально распределенной системой здравоохранения на основе эколого-медицинского мониторинга

ВВЕДЕНИЕ

1. ПУТИ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ МЕДИЦИНСКИМ ОБСЛУЖИВАНИЕМ НАСЕЛЕНИЯ

1.1. Направления развития систем управления системой здравоохранения на основе эколого-медицинского мониторинга

1.2. Информационная поддержка принятия управленческих решений в системе здравоохранения на основе ГИС-технологий

1.3. Цель и задачи исследования

2. МЕТОДЫ ФОРМИРОВАНИЯ ЭКОЛОГО-МЕДИЦИНСКОГО МОНИТОРИНГА

2.1. Принципы и алгоритмы организации и информационного обеспечения экологического мониторинга

2.2. Визуализация информации состояния территориально распределенной системой медицинского обслуживания населения региона

2.3. Динамика и прогнозирование развития заболеваемости в регионе 57 Выводы второй главы

3. МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ СРЕДЫ ПРОЖИВАНИЯ И ОЦЕНКИ РИСКА ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ В ТЕРРИТОРИАЛЬНО РАСПРЕДЕЛЕННОЙ СИСТЕМЕ МЕДИЦИНСКОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ НАСЕЛЕНИЯ РЕГИОНА

3.1. Классификация территориальных единиц региона на основе кластерного и дискриминатного анализа по данным статистической информации

3.2. Оценка среды проживания населения по территориальным единицам региона

3.3. Оценка риска заболеваемости по территориальным единицам поликлинического региона 87 Выводы третьей главы

4. МЕТОДИКА УПРАВЛЕНИЯ ТЕРРИТОРИАЛЬНО РАСПРЕДЕЛЕННОЙ СИСТЕМОЙ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ, ФОРМИРОВАНИЕ ЭКОЛОГО-МЕДИЦИНСКОГО МОНИТОРИНГА РЕГИОНА, РЕЗУЛЬТАТЫ АПРОБАЦИИ И ВНЕДРЕНИЯ

4.1. Структурная схема управления процессом принятия решений на основе ГИС-технологий

4.2. Формирование эколого-медицинского мониторинга с ^ учетом патологий региона 111 ЗАКЛЮЧЕНИЕ 141 СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 143 ПРИЛОЖЕНИЕ

Актуальность темы. Неуправляемые антропогенное и техногенное воздействия приводят к существенному загрязнению окружающей среды (ОС), неблагоприятно влияя на здоровье населения. Формирование и поддержание высокого качества сред обитания является основным принципом природоохранной деятельности в соответствии с законом «Об охране природной среды».

Разработка целенаправленных управленческих решений по оптимизации экологической ситуации, оценка риска здоровью человека на современном этапе требует внедрения информационных технологий управления, включающих методы оценки и прогнозирования состояния окружающей среды и здоровья населения на основе мониторинговых подходов.

В связи с этим актуальным является рационализация принятия управленческих решений в социально-экологической сфере региона по выбору и планированию профилактических и природоохранных мероприятий на основе построения комплексной системы автоматизированного контроля и управления экологической ситуацией, что определяет состояние среды обитания, заболеваемости населения региона и требует новых подходов в управлении системой здравоохранения.

Внедрение новых методов работы в медицинские учреждения требуют использования компьютерных систем информационно-интеллектуальной поддержки принятия решений, систем по обработке информации на базе компьютерных информационных технологий, позволяющих учитывать многовариантный подход к моделированию различного рода ситуаций.

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.

В настоящее время в связи с быстрым развитием и внедрением компьютерной сети Internet и региональных сетей в различные сферы деятельности можно использовать данные виды связи для передачи и представления информации специалистам на расстоянии. Именно при помощи дистанционного обслуживания можно предоставить широкому кругу специалистов здравоохранения информационно-справочную информацию в различных областях применения.

В связи с тем, что данная информация должна быть хорошо организована в систему для принятия решений, в данном случае используются геоинформационные системы, которые позволяют большой объем данных свести в наглядную информацию.

Таким образом, актуальность диссертационного исследования обусловлена необходимостью многовариантного моделирования медицинских ситуаций в регионе с учетом прогнозных оценок на базе геоинформационных технологий и разработкой системы принятия решений для дальнейшего представления информации на любой уровень здравоохранения.

Работа выполнена в соответствии с межвузовской научно-технической программой 12.11 «Перспективные информационные технологии в высшей школе» и в рамках основных научных направлений Воронежского государственного технического университета «Биомедкибернетика, компьютеризация в медицине» и «Проблемно-ориентированные системы управления».

Цель и задачи исследования. Целью исследования является обработка информации, прогнозирование, разработка моделей и алгоритмов по оценке управления медицинской ситуацией с последующей визуализацией данных в подсистеме информационной поддержки принятия управленческих решений для оценки комфортности прогнозирования и уровня риска заболеваемости.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие основные задачи: сформировать принципы организации и алгоритмизации процедур принятия решений в системе экологического мониторинга; провести анализ перспективных направлений в компьютерных информационных технологиях, ориентированных на управление медицинскими ситуациями; разработать технологию обработки многомерных данных с использованием геоинформационных систем; провести анализ различных вариантов построения моделей с последующим применением к медицинской информации; обосновать и разработать методы статистической обработки информации; построить прогнозы медицинской ситуации в регионе по различным нозологическим формам на основе прогностических моделей; провести оценку территорий региона по критериям комфортности проживания и риску заболеваемости в системе информационной поддержки принятия решений; разработать информационное и программное обеспечение процесса информационной поддержки принятия управленческих решений и апробировать результаты исследования на практике.

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

Научная новизна. В работе получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной: принципы организации и алгоритмы процедур принятия решений в системе экологического мониторинга, обеспечивающие интеграцию алгоритмов статической классификации и графической трансформации данных мониторинга в структуре математического обеспечения управления в распределенных организационных системах; технология обработки информационных потоков медицинских данных, позволяющая на основе результатов применения статистических методов и прогностических моделей оценить территории по различным показателям с учетом пространственно-временного аспекта; методика построения математических моделей, ориентированных на формирование прогноза уровня заболеваемости различных нозологических форм в регионе, позволяющие разрабатывать и осуществлять планирование лечебно-профилактических мероприятий в системе управления здравоохранением; обобщенная схема и модифицированный алгоритм принятия управленческих решений, позволяющие повысить надежность принимаемых решений за счет использования результатов прогнозирования и геоинформационного моделирования ситуаций в системе здравоохранения на различных уровнях управления; эколого-медицинский мониторинг патологий региона, позволяющий оптимальным образом распределять ограниченные ресурсы с учетом заболеваемости по территориальным единицам, полученного по данным трансформации информации; структурное, информационное и программное обеспечение системы информационной поддержки принятия управленческих решений, отличающееся возможностью учета модельных и прогнозных оценок при принятии управленческих решений в условиях неопределенности.

Практическая значимость и реализация результатов работы. Разработанные в диссертации подходы и методы являются основой рациональной организации эколого-медицинского мониторинга с учетом влияния на здоровье населения и территориальных особенностей. Разработанные методы и алгоритмы являются основой создания территориальных систем контроля и управления экологической и медицинской ситуацией для определения эффективной стратегии проведения природоохранных и профилактических мероприятий, оценки состояния здоровья населения и окружающей среды по медико-экологическим критериям прогнозным показателям.

Предложенная технология обработки данных позволяет реализовать информационную поддержку принятия управленческих решений в задачах практического здравоохранения и представить дополнительную визуальную информацию.

Разработанный модифицированный алгоритм принятия управленческих решений позволяет уменьшить дефицит исходной информации при рассмотрении многокомпонентной ситуации в регионе.

Результаты исследования в виде методики обработки данных медико-экологического мониторинга, информационного и программного обеспечения используются в учебном процессе Воронежского государственного технического университета по специальностям 190500 - «Биотехнические и медицинские аппараты и системы» и 071900 «Информационные системы (по областям применения)».

Разработанные схема и алгоритм используются в научно-исследовательской работе № ГБ 96.27 «Разработка алгоритмического, программного обеспечения процессов диагностики и лечения заболеваний и формирования автоматизированных систем».

Апробация работы. Основные положения и научные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на: Всероссийской конференции «Интеллектуальные информационные системы» (Воронеж, 2000-2002);

Всероссийской конференции «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» (Воронеж, 2000-2002); международной электронной научной конференции «Современные проблемы информатизации в непромышленной сфере и экономике» (Воронеж, 2000); Всероссийской научно-практической конференции «Реформа здравоохранения на региональном уровне» (Москва, 2000); международной научно-практической конференции «Информационные технологии в моделировании и управлении» (Санкт-Петербург, 2000); межвузовской научно-практической конференции «Управляющие и вычислительные системы. Новые технологии» (Вологда, 2000); I международной геоэкологической конференции «Региональные проблемы биосферы» (Тула, 2000); международной научной практической конференции «Системные проблемы качества, математического моделирования и информационных технологий» (Сочи, 2000-2002); научно-практических конференциях и семинарах Воронежского государственного технического университета и научно тематическом семинаре межвузовской кафедры САУМС (2000-2002).

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 26 работ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, приложения, содержит список литературы из 105 наименований, основная часть работы изложена на 142 страницах машинописного текста, приведено 29 таблиц и 38 рисунков.

Выводы третьей главы

1. На основе геоинформационного моделирования получают балльные оценки комфортности проживания населения по территориальным единицам региона, что позволяет оценить интегральный показатель общей заболеваемости и выявить группы территориальных единиц региона с низкой, средней и повышенной комфортностью проживания относительно медико-экологического состояния среды обитания.

2. Для реализации задач информационного мониторинга поликлинического региона обоснована необходимость геоинформационной составляющей, являющейся основой принятия решений с использованием формы визуализации оценок статистической согласованности медицинских показателей, прогностических оценок уровня заболеваемости.

3. Полученные результаты исследования медицинского мониторинга поликлинического региона и данные геоинформационного исследования по общей заболеваемости и по каждой нозологической форме позволяют на основе объективных данных и экспертной информации выделить врачебные участки по риску заболеваемости.

4. Для принятия рациональных решений на верхнем уровне управления здравоохранением региона целесообразно учитывать и микро- и макродинами-ческие прогнозы по результатам информационного мониторинга с целью выбора варианта многоканального финансирования и его распределения по территориальным единицам с учетом их сформированного риска на основе медицинского мониторинга, экспертных оценок и ограниченных ресурсов.

4. МЕТОДИКА УПРАВЛЕНИЯ ТЕРРИТОРИАЛЬНО РАСПРЕДЕЛЕННОЙ СИСТЕМОЙ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ, ФОРМИРОВАНИЕ ЭКОЛОГО-МЕДИЦИНСКОГО МОНИТОРИНГА РЕГИОНА, РЕЗУЛЬТАТЫ АПРОБАЦИИ И ВНЕДРЕНИЯ

4.1. Структурная схема управления процессом принятия решений на основе ГИС-технологий

Главной целью 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 и информационную поддержку принятия решений, направленных на улучшение ситуации.

С другой стороны, существует ряд проблем, связанных с получением исходной информации в органах здравоохранения, неавтоматизированной отчетностью лечебно-профилактических учреждений (ЛПУ), отсутствием единого подхода к анализу заболеваемости и различных факторов, влияющих на заболеваемость, статистической необоснованностью и противоречивостью имеющихся результатов анализа данных.

Информационной основой медико-экологического мониторинга являются данные контроля за состоянием окружающей среды и формы государственной статистической отчетности, отражающие показатели состояния здоровья населения. Функционирование автоматизированной системы медико-экологического мониторинга должно быть направлено на выработку целенаправленных решений по нормализации медико-экологической ситуации.

Основными функциями медико-экологического мониторинга являются: обработка статистической информации о численности и составе населения, рождаемости, смертности, заболеваемости, инвалидности, а также результатов выборочных исследований по медико-демографической, экологической, экономической проблематике; представление пользователям информации в соответствии с их компетентностью и комплексом решаемых задач; выдача рекомендаций абонентам системы мониторинга по вопросам организации, сбора, первичной и аналитической обработки информации; обеспечение объема (сопряжения) информацией между различными уровнями мониторинга; обеспечение задач принятия решений по воздействию на причины наблюдаемых закономерностей; обеспечение моделирования последствий принимаемых решений с учетом временных лагов и трендов; отслеживание расхождений между прогнозируемым и реальным развитием событий.

Управление медико-экологической ситуацией сводится к последовательной переработке информации подсистемами различного функционального назначения (фильтрация, перекодировка, статистическая обработка и т.д.). Таким образом, процесс управления является разновидностью информационных технологий, которые определяются как совокупность систематических и массовых способов создания, накопления, обработки, хранения, передачи и распределения информации с применением средств вычислительной техники.

В связи с тем, что в последнее время стремительно увеличивается объем информации, имеющей пространственно-координатную географическую привязку, реализация математико-картографического анализа может быть осуществлена с применением геоинформационных систем (ГИС) [37, 81, 90].

Для детализации принимаемых на верхних уровнях управленческих решений предполагается проводить визуальный анализ результатов обработки данных медицинского мониторинга с учетом экологического воздействия на среду проживания, представляемых в модельно-знаковой форме и в условных графических образах, реализуемых с использованием возможностей геоинформационных технологий (ГИС-технологий) [21, 90]. Структурная схема принятия детализированных решений по результатам информатизации мониторинга на базе ГИС представлена на рис. 4.1 [90].

Рис. 4.1. Структурная схема управления процессом принятия решений на базе ГИС

Корректное использование мониторинговых подходов к оценке и прогнозированию медико-экологических ситуаций, выбору управляющих воздействий на основе ретроспективных данных медицинского и экологического монито-рингов, учитывающих пространственный аспект объектов исследования, во многом определяет эффективность лечебно-профилактической работы на разных уровнях здравоохранения.

Формализованное описание ситуации принятия решения в момент времени t для у-го объекта исследования имеет вид [90]

Б/ (4.1) где - параметры объекта исследования; Ут - неуправляемые параметры среды; (т = 1 ,.,М); г/ - управляемые параметры, влияющие на объект; (г = 1,., Я); Ьг!, (/' = 1,., к) - ограничения.

Принятие решений базируется на оценках прогноза состояний исследуемых объектов относительно фиксируемых территориальных единиц (и их совокупностей) на основе достоверной информации. Оценка динамики медико-экологических показателей связана с анализом динамических рядов, построением многофакторных регрессионных моделей, корреляционным анализом взаимной согласованности между объектами. Математико-картографическое моделирование ситуаций по оценкам прогнозов и формирование выходных форм (табличных и графических) учитывает пространственный аспект взаимодействия объектов. Стратегической информацией является выбираемые критерии организации и проведения медицинских мониторингов, мероприятия по повышению эффективности работы медицинских служб, планирования лечебно-профилактических мероприятий, оценки эффективности выбранных стратегий. Методологической основой для разработки систем медицинского мониторинга является парадигма географических информационных систем (ГИС) и концепция факторов риска [90].

По данным медицинского мониторинга должен формироваться так называемый «медицинский паспорт» рассматриваемых территориальных единиц, который включает значения оценок их состояния и значение интегрального критерия, формируемого процедурой агрегирования задаваемых показателей.

Рационализация управления территориальными медицинскими системами, основанная на реструктуризации отрасли, введения платных услуг, использовании нового хозяйственного механизма, ориентации на страховую медицину и повышении значимости лицензионно-аккредитационной деятельности, позволяет региональному здравоохранению найти эффективные подходы на современном этапе. В этих условиях информатизации становится тем средством, которое реально помогает в реализации реформы здравоохранения, позволяет обеспечить высокий уровень здоровья граждан. Однако раздельное введение новых форм административного управления и информационных технологий управления приводит к потери возможностей последних в сравнении с комплексным использованием. Комплексный подход требует создания научных основ принятия управленческих решений органами территориального здравоохранения на основе информации, представляемой компьютерными системами, и ориентацию на интеллектуальную поддержку руководителей и специалистов.

Проблема рождаемости является одной из важнейших проблем в России, которая зависит как от социально-экономических условий, так и от репродуктивной способности женщин. Проведенные исследования в различных странах свидетельствуют о том, что около 15 % супружеских пар в Европе бесплодны.

При частоте бесплодных браков более 15 % возникает социально-демографическая проблема государственного масштаба. Этиология женского бесплодия весьма разнообразна, а наиболее существенными факторами бесплодия по данным ВОЗ являются расстройства овуляции (30-40 %), патология маточных труб (20-40 %) и различные гинекологические заболевания (15-25 %). Статистика здравоохранения в России показывает, что одной из наиболее частых и сложных форм женского бесплодия является эндокринное бесплодие, имеющее многообразные клинические, морфологические и биохимические проявления, в основе которых лежат нарушения процесса овуляции и менструального цикла. Кроме того, 60 случаев заболеваний на 1000 населения приходится на бесплодие с синдромом поликистозных яичников.

Рассмотрим реализацию задач гинекологического мониторинга на базе ГИС-технологий с применением комплексной системы автоматизированного медицинского кадастра (КСАМК) в комплексе с экологическим мониторингом [90].

Применение КСАМК основывается на возможностях сочетания в единой среде геоинформационных систем (ГИС) и математических методов прогнозирования, моделирования и принятия решений. Поскольку управление в больших медицинских системах (областью, регионом) обязательно связано с географической информацией, ГИС является ядром информационного обеспечения, обеспечивающего новый уровень и способ интеграции и структурирования данных.

Основные направления применения КСАМК связаны с реализацией процессов управления совокупностью лечебно-профилактических мероприятий, направленных на улучшение здоровья населения области. Для описания этих процессов укоренился термин промоция (health promotion) (Беллман Р., 1987). Промоция рассматривается как модель выбора управляющих воздействий в соответствии с показателями здоровья населения при ограниченных ресурсах общества и возмущающих социальных и экологических воздействиях (Минцер О., 1986).

Система управляющих воздействий в масштабах области (региона) является территориально распространенной.

С целью формирования методики применения математических методов решения задач управления представим рассматриваемую модель в следующем виде: у = §(х,и,2,£,1,г) (4.2) где у-(уь., Уь.5 Уь) - вектор показателей здоровья населения; х=(хь., хк, ., хК) - вектор величин медленно меняющихся во времени (географических, демографических факторов); и=(иь ., и}, ., 1^) - вектор управляющих воздействий (ресурсных, кадровых); ъ={ъ\,., zh., г^) - вектор возмущающих воздействий (экологических, социальных); 8=(8ь., £р,., ер) вектор неучтенных случайных возмущений; I - период времени, в течении которого исследуется большая медицинская система; г - параметр, характеризующий территориальную распределенность.

Определим основные модификации модели (3.1) в зависимости от имеющейся информации.

1. При наличии информации о значениях показателей .У, 0 = 1Д), зафиксированных в момент I при заданном параметре г, имеем модель временного ряда у= А[х , и(1), 2(0, I), (4.3) которая используется для прогнозирования изменений у^ (1 = 1,1) в будущие моменты времени.

2. При наличии информации о значениях показателей и всех факторов, зафиксированных в моменты времени I при заданном параметре г, имеем модель у = ^х ,и(1), 2(1), I), (4.4) которая строится с использованием специальных процедур регрессионного анализа.

3. При наличии территориально-распределенной информации формирование модели (4.2) наряду с математическими методами построения моделей (4.3), (4.4) требует дополнительного использования следующих процедур, присущих ГИС; автоматического картирования, совмещения картографической информации и информации по всем показателям и факторам, преобразования данных, управления базами данных, пополнение карт, пространственного анализа, адресного геокодирования (поиск объектов по их адресам).

Графической (визуальной) моделью территориально распределенной информации (плотность, интенсивность какого-либо показателя или фактора) являются тематические карты. Различают карты статистики, динамики и карты корреляции.

Параметр, распределенный непрерывно по поверхности (уровень осадков, температура, уровень подземных вод и др.) отображается в виде поверхности уровня, представленной изолиниями. Этим же способом отображается плотность либо интенсивность какого-либо явления (карты плотности, карты интенсивности). При этом на карте отображается не измеряемый непосредственно параметр, а интегральная характеристика территории. Примером таких карт являются карты плотности населения, густоты сети дорог, средней площади водоемов, лесов в процентах ко всей территории и др. Все рассмотренные выше карты являются картами статистики.

Карты динамики являются производными от карт статистики и отображают изменения параметра на плоскости, то есть характеризуют развитие явления по территории.

Карты корреляции являются производными отдельных тематических карт и отображают степень взаимосвязи параметров на территории, что позволяют сделать выводы о причинно-следственных связях.

Основные направления тематических карт, необходимых для перехода от общей модели к локальным моделям, приведены в табл. 4.1.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Рассмотрены распределенные организационные природоохранные системы как объекты социально-экономического управления и обоснована роль интегрированного экологического мониторинга в организации информационного и математического обеспечения принятия управленческих решений по рационализации природопользования.

2. Сформирована оптимизационная модель управления природоохранными мероприятиями по минимизации функции мгновенного ущерба, предложена модель системы управления природоохранными мероприятиями в виде статистической двухуровневой иерархической системы.

3. Рассмотрена процедура визуализации информации и формирования медицинского мониторинга территориально распределенной системы медицинского обслуживания населения региона, получены результаты состояния и оценки динамики развития заболеваемости по территориальным единицам, спрогнозирована ситуация заболеваемости в регионе.

4. На основе геоинформационного моделирования получены балльные оценки комфортности проживания населения по территориальным единицам региона, что позволяет оценить интегральный показатель общей заболеваемости и выявить группы территориальных единиц региона с низкой, средней и повышенной комфортностью проживания относительно медико-экологического состояния среды обитания.

5. Для реализации задач информационного мониторинга региона обоснована необходимость геоинформационной составляющей, являющейся основой принятия решений с использованием формы визуализации статистической согласованности медицинских показателей, прогностических оценок уровня заболеваемости.

6. Полученные результаты исследования медицинского мониторинга региона и данные геоинформационного исследования по общей заболеваемости и по каждой нозологической форме позволяют на основе объективных данных и экспертной информации выделить территориальные единицы по риску заболеваемости.

7. Для принятия рациональных решений на верхнем уровне управления здравоохранением региона целесообразно учитывать и микро- и макродинами-ческие прогнозы по результатам информационного мониторинга с целью выбора варианта многоканального финансирования и его распределения по территориальным единицам с учетом их сформированного риска на основе медицинского мониторинга, экспертных оценок и ограниченных ресурсов.

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, C.B. Мирзохи, C.B. Ясеновский. М.:Финансы и статистика, 1990. 190 с.

3. Авцын А.П. Введение в географическую патологйю. М.: Медицина, 1972. 328 с.

4. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983. 471 с.

5. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: ЮНИТИ, 1998. 1022 с.

6. Айламазян А.К., Осипов Г.С. Проблемы создания интегрированных сред поддержки лечебно-диагностического процесса// Информационные технологии. №10, 1997. С. 34-39.

7. Александров В. В., Шнейдеров B.C. Обработка медико-биологических данных на ЭВМ. Л.: Медицина, 1984.

8. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. М.:Мир, 1970.541 с.

9. Андреев А.Н., Бершадский A.M., Бождай A.C., Кревский И.Г. Геоинформационные системы перспективное средство мониторинга систем дистанционного образования// Информационные технологии, №2, 2000. С. 30-38.

10. Андрейчиков A.B., Андрейчикова О.Н. Развитие интеллектуальной системы социально-экономического прогнозирования и принятия решений в условиях неопределенности // Информационные технологии, №2, 1999. С. 14-21.

11. Антонова Г.М. Моделирование процессов для поиска рационального решения // Информационные технологии, №11, 1999. С. 18-21.

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

13. Бердников К.В., Тикунов B.C. Данные, информация, знания в картографии и геоинформатике. Изв. Русск.Географ. общ-ва, 1992,т. 124. Вып. 4. С. 104-109.

14. Берлянт A.M. Образ пространства: карта и информация. М.: Мысль, 1986. 240 с.

15. Берлянт A.M., Жалковский Е.А. К концепции развития ГИС в России. ГИС-обозрение, №2, 1996. С. 7-11.

16. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и адаптация. Вып.1, 1974. 406 с. Вып. 2, 1974. 197 с.

17. Бородин В.И., Дмитренко Л.Б., Федорков Е.Д. Оптимизация управления медицинским обслуживанием населения. Воронеж: ВГТУ, 1999. 140 с.

18. Бородин В.И., Летникова Л.И., Фролова A.B. Формирование мониторинга медицинской патологии в регионе с льготным социально-экономическим статусом // Интеллектуальные информационные системы: Тр.Всерос.конф. Воронеж, 2000. Ч. 1.С. 148-149.

19. Введение в геоинформационную кибернетику и экологический мониторинг / Д.В. Гаскаров, В.Б. Киселев, С.А. Солдатенко, В.И. Строганов, P.M. Юсупов. СПб: СПГУВК, 1998. 165 с.

20. Воронов А.Г. Биогеография с основами экологии.М.:МГУ,1987. 264 с.

21. Грунина Г.С., Деменков Н.П. Решение многокритериальных задач оптимизации и принятия решений в нечеткой постановке// Информационные технологии. № 1, 1998. С. 13-15.

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

23. Геоинформационные системы с дистанционным потоком информации. М.: МГУ, 1990. 182 с.

24. Гохман В.В., Калмыков Д.А. Выбор подходящей ГИС для Вас и Вашей организации // М.: Arc View. №1, 1999. С. 2-3.

25. Гохман О. Г. Экспертное оценивание. Воронеж:ВГУ, 1991. 150 с.

26. Доклад о состоянии окружающей природной среды Воронежской области в 1999 г. Воронеж: Комитет охраны окружающей Среды, 2000. 150 с.

27. Дюран Н., Оделл П. Кластерный анализ. М.: Статистика, 1987. 144 с.

28. Заде Л.А. Размытые множества и их применение в распознавании образов и кластер-анализе. В кн.: Классификация и кластер. Под ред. Ю.И. Журавлева. М.:Мир , 1980. С. 208-234.

29. Зацепина С.А., Львович Я.Е., Фролов М.В. Управление в биотехнических и медицинских системах/ Под. Ред. Академика АЕН В.Н.Фролова: Учеб. пособие.-Воронеж: ВГТУ, МУВТ.-1994.-145 с.

30. Кант В.И. Математические методы и моделирование в здравоохранении. М.: Медицина.-1987.- 240 с.

31. Карасев A.A. Географические информационные системы// Мир ПК,-1993.-№ 10-С. 57-67.

32. Келлер A.A., Кувакин В.И. Медицинская экология. СПб.: Петроградский и К, 1999. 256 с.

33. Кендэл М. Временные ряды. М.: Финансы и статистика, 1981. 201 с.

34. Коровин E.H., 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. 110 с.

35. Коровин E.H., Образцов И.Д., Фролова A.B. Анализ и оценка состояния здоровья населения промышленного района на основе ГИС-технологий // Вестник новых медицинских технологий. Тула, 2001. Т. VIII, № 1. С. 88-89.

36. Коровин E.H., Сапожникова Н.Г., Фролова A.B. Оценка комфортности проживания населения // САПР и системы автоматизации производства: Вестник ВГТУ. Воронеж, 2001. Вып. 3.1. С. 138-139.

37. Коровин E.H., Коробова К.С., Фролова A.B. Анализ состояния и прогнозирование развития заболеваний эндокринной системы // Компьютеризация в медицине: Межвуз.сб.науч.тр. Воронеж, 2001. С. 105-109.

38. Коровин E.H., Федорков Е.Д., Фролова A.B. Оценка состояния здоровья населения на основе ГИС-технологий // Компьютеризация в медицине: Межвуз.сб.науч.тр. Воронеж, 2001. С. 207-211.

39. Коровин E.H., Струкова О.Н., Фролова A.B. Анализ динамики и прогнозирование заболеваний щитовидной железы в Воронежской области // Управление в социальных и экономических системах: Межвуз.сб.науч.тр. Воронеж, 2001.4. 1.С. 40-43.

40. Коровин E.H., Федорков Е.Д., Фролова A.B. Анализ и оценка состояния здоровья населения промышленного района на основе ГИС-технологий // Управление в социальных и экономических системах: Межвуз.сб.науч.тр. Воронеж, 2001.4. 1.С. 47-81.

41. Коровин E.H., Струкова О.Н., Фролова A.B. Исследование и построение моделей на основе экстраполяции временных рядов // Управление в социальных и экономических системах: Межвуз.сб.науч.тр. Воронеж, 2001. Ч. 2. С. 57-60.

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

43. Кошкарев A.B., Тикунов B.C., Трофимов A.M. Теоретические и методические аспекты развития географических информационных систем// Информационные технологии. №10, 1998. С. 36-39.

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

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

46. Ларичев О.И. Объективные модели и субъетивные решения. М.: Наука,1987. 142 с.

47. 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, С. 74-94.

48. Ларичев О.И., Моргоев B.K. Проблемы, методы и системы извлечения экспертных знаний//АиТ. 1991. N 6. С. 14-17.

49. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. Вербальный анализ решений. М.:Наука, 1996. 208 с.

50. Летникова Л.И., Сапожникова Н.Г., Фролова A.B. Оценка риска заболеваемости на основе визуализации информации // Компьютеризация в медицине: Межвуз.сб.науч.тр. Воронеж, 2001. С. 142-147.

51. Летникова Л.И., Сапожникова Н.Г., Фролова A.B. '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.

52. Литвак Б. Г. Экспертная информация. Методы получения и анализа. М.: Радио и связь, 1982. 184 с.

53. Лукашин Ю. П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования. М.: Статистика, 1979. 254 с.

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

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

56. Мандель И.Д. Кластерный анализ. М.: ФиС, 1988. 206 с.

57. Матвеев С.Ю. Геонформационные системы в Internet: новые возможности управления территориальной инфраструктурой// Информационные технологии. №11, 1998. С. 36-39.

58. Медико-экологический мониторинг и оценка комфортности проживания населения региона / В.И. Бородин, М.Л. Бочоришвили, С.Б. Гриднева, E.H.

59. Коровин, A.B. Фролова // Вестник новых медицинских технологий. Тула, 2001. Т. VIII, № 1. С. 86-87.

60. Мелешко В.Н. Особенности практического применения математических моделей для управления сбалансированным развитием сложных систем// Информационные технологии. №1, 2000. С. 49-52.

61. Миронкина Ю.Н., Бобров А.Ф. Информационная технология статистического синтеза критериев и алгоритмов оценки функционального состояния человека в прикладных медико-биологических исслед0ваниях// Информационные технологии № 3, 1998. С. 41-47.

62. Мушик Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений. М.:Мир, 1990. 206 с.

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

64. Образцов И.Д., Федорков Е.Д., Фролова A.B. Методы оценки уровня риска заболеваемости по участкам на основе визуализации информации для распределения ресурсов // Компьютеризация в медицине: Межвуз.сб.науч.тр. Воронеж, 2000. С. 17-21.

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

66. Орловский С.А. Исчисление свойств и нечеткие множества //Нечеткие множества в информатике. Сб.тр. вып. 21.М.:ВНИИСИ,1988. С. 3-13.

67. Оценка комфортности проживания и участков риска заболеваемости / E.H. Коровин, О.В. Родионов, Н.Г. Сапожникова, A.B. Фролова // Интеллектуальные информационные системы: Тр.Всерос.конф. Воронеж, 2002. Ч. 1. С. 30-31.

68. Оценка комфортности проживания населения / E.H. Коровин, Л.И. Летникова, Н.Г. Сапожникова, A.B. Фролова // Управление в социальных и экономических системах: Межвуз.сб.науч.тр. Воронеж, 2001. Ч. 1. С. 111-114.

69. Оценка уровня риска заболеваемости и распределение ресурсов на основе данных визуализации информации / В.И. Бородин, Л.И. Летникова, И.Д. Образцов, A.B. Фролова // Интеллектуальные информационные системы: Тр.Всерос.конф. Воронеж, 2000. Ч. 1. С. 97-99.

70. Петухов В.И. Метод автоматизированного районирования для геофизических приложений// Информационные технологии. №11, 1998. С. 32-35.

71. Пронина Т.Е., Бадалян П.Г. Изучение ГИС-технологий и их уникальных возможностей в виртуальной среде дистанционного обучения// Информационные технологии. № 3, 2000. С. 48-51.

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

73. Савиных В.П., Цветков В.Я. Особенности интеграции геоинформационных технологий и технологий обработки данных дистанционного зондирования//Информационные технологии, № 10, 1999. С. 36-40.

74. Симанков B.C., Луценко E.B. Моделирование принятия решений в адаптивных АСУ сложными системами на основе теории информации// Информационные технологии, № 2, 1999. С. 8-14.

75. Статистические модели и многокритериальные задачи принятия решений: Сб.статей/ Сост. И науч. ред. Н.Ф.Шахнов. М.:Статистика, 1979. 184 с.

76. Строгонов В.И., Фролова A.B. Принципы организации и алгоритмизации процедур принятия решений в системах экологическЬго мониторинга // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. М., 2002. Том 1, № 3. С. 289-291.

77. Строгонов В.И. Системный анализ и алгоритмизация принятия управленческих решений в распределенных организационно-экологических системах. Воронеж: Изд-во ВГТУ, 1999. 184 с.

78. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. М.:СИНТЕГ, 1998.376 с.

79. Тюрин Ю.Н., Макаров A.A. Анализ данных на компьютере. М.: Финансы и статистика, 1995. 384 с.

80. Управление медицинским обслуживанием населения с учетом специфических особенностей территории / В.И. Бородин, Л.И. Летникова, И.Д. Образцов, A.B. Фролова // Интеллектуальные информационные системы: Тр.Всерос.конф. Воронеж, 2000. Ч. 1. С. 135-137.

81. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ/ Пер. с англ. Дж.-О. Ким, Ч.У.Мьюллер, У.Р.Клекка и др.; под. ред. И.С. Енюкова. М.: Финансы и статистика, 1989, 215 с.

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

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

84. Цветков В.Я. Геоинформационное моделирование//М.: Машиностроение. Информационные технологии. № 3.1999.С. 23-27.

85. Цветков В.Я. Геоинформационные системы и технологии. М.: Финансы и статистика. 1998. 286 с.

86. Цветков В.Я. Моделирование в научных исследованиях и проектировании.- М.:ГКНТ, ВНТИЦентр, 1991.-125 с.

87. Цикритзис Д., Лоховски Ф. Модели данных.-М.:Финансы и статистика. 1986.- 344 с.

88. Чайкина Г.В., Бобров А.Ф. Информационные аспекты разработки систем поддержки принятия решений в профессиональной психофизиологической диагностике// Информационные технологии. № 1, 1999. С. 38-43.

89. Чертко Н.К. Математические методы в физической географии. Минск: Изд-во "Университетское", 1987.152с.

90. Юрочкин А.Г. Алгоритмическое, программное и техническое обеспечение машинной графики и геоинформационных систем. Воронеж. :ВГТУ, 1994.- 194с.

91. Introductiong Arc View (The Geographic Information System for Everyone). ESRI, Inc., USA, 1994. 119 p.

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

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

94. Kernigan B.N., Mashey R. The new programming environment.1. Bern, Geneva, 1987. 11 p.

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

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

97. Scott Barlay. Decision analysis unit. A User's Manual to HiView. University of London. 1989. P. 3-57.г