Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Анализ отечественной отрасли здравоохранения и ее проблематики
1.1. Анализ проблем, возникших в процессе реформирования отрасли здравоохранения 11
1.2. Анализ особенностей медицинской услуги как экономического явления. 13
1.2.1. Анализ общих особенностей медицинской услуги 13
1.2.2. Особенности отечественного рынка медицинских услуг 22
1.2.3. Обобщение и итоговая классификация особенностей медицинской услуги 25
1.3. Анализ механизма функционирования государственных медицинских учреждений и возникающих при этом проблем 28
1.3.1. Анализ информационной оснащенности государственных медицинских учреждений 28
1.3.2. Анализ механизма финансирования государственных учреждений здравоохранения 33
1.3.3. Анализ некоторых проблем системы обязательного медицинского страхования и вопросы моделирования спроса 39
1.3.4. Анализ некоторых проблем системы добровольного медицинского страхования и вопросы моделирования спроса 43
1.3.5. Анализ проблем, связанных с предоставлением платных услуг 46
1.3.6. Анализ проблем управления ресурсами в государственных медицинских учреждениях и вопросы моделирования спроса 47
1.4. Ценообразование на услуги государственных медицинских учреждений. 51
1.4.1. Медицинская услуга как объект ценообразования 51
1.4.2. Сравнительный анализ существующих методов ценообразования в системе здравоохранения и проблема моделировании спроса 55
1.5. Выводы 69
ГЛАВА 2. Экономико-математическое моделирование спроса на медицинские услуги 70
2.1. Предварительная формулировка экономико-математической модели спроса 70
2.2. Сравнительная характеристика классических методов анализа временных рядов и оценка их применимости для целей моделирования спроса на медицинские услуги 78
2.3. Анализ особенностей метода сингулярного спектрального анализа применительно к рассматриваемой задаче 80
2.4. Анализ и выбор модификаций и алгоритмов метода сингулярного спектрального анализа 83
2.5. Разработка экономико-математической модели спроса на медицинские услуги 91
2.6. Разработка модели планирования ресурсов на основе анализа спроса 94
2.7. Применение экономико-математической модели спроса для целей ценообразования на медицинские услуги и решения других экономических задач 95
2.8. Выводы 98
ГЛАВА 3. Методика применения экономико-математической модели спроса и ее инструментальное обеспечение 99
3.1. Методика применения экономико-математической модели спроса для целей анализа и прогнозирования спроса на медицинские услуги 99
3.2. Оценка адекватности применения экономико-математической модели спроса на реальных данных 102
3.3. Методика применения модели планирования ресурсов на основе анализа спроса 106
3.4. Инструментальное обеспечение экономико-математической модели спроса 108
3.5. Методическая поддержка программного инструментария экономико-математической модели 115
3.6. Пример моделирования реальных данных о спросе с использованием созданного инструментария 124
3.7. Выводы 129
Заключение 130
Список использованной литературы
- Обобщение и итоговая классификация особенностей медицинской услуги
- Анализ некоторых проблем системы обязательного медицинского страхования и вопросы моделирования спроса
- Сравнительная характеристика классических методов анализа временных рядов и оценка их применимости для целей моделирования спроса на медицинские услуги
- Оценка адекватности применения экономико-математической модели спроса на реальных данных
Введение к работе
Кардинальные преобразования в системе здравоохранения, начавшиеся в нашей стране в конце 80-х годов, привели к серьезным изменениям в деятельности государственных медицинских учреждений. Изменения затронули экономический статус государственного медицинского учреждения, который сблизился со статусом предприятий, действующих в условиях рынка. Существенно изменилась система финансирования государственных медицинских учреждений.
До упомянутых преобразований проводимый в этой области экономический анализ был ориентирован в основном на задачи административного контроля в условиях затратных методов планирования и управления деятельностью государственных медицинских учреждений.
Отрасль здравоохранения тесно связана с различными сферами жизнедеятельности человека - это и социальная, и культурная, и политическая, и экономическая сфера. В этом отношении отрасль здравоохранения уникальна. Поэтому, любые изменения или нововведения в отрасли здравоохранения должны анализироваться с точки зрения влияния на другие сферы жизни. Анализ всех взаимосвязей может оказаться очень сложным и потребовать объемного научного исследования, выходящего за рамки данной работы. Поэтому при разработке наших предложений в данной работе будем учитывать, на наш взгляд, наиболее важный аспект - социальный. Будем понимать его следующим образом: не пострадает ли каким-либо образом население нашей страны от использования того или иного нововведения.
С распространением платных услуг и услуг ДМС (добровольного медицинского страхования) возникли новые задачи экономического анализа деятельности медицинского учреждения, среди которых можно отметить:
вопросы ценообразования на платные услуги и услуги ДМС;
планирование и оптимизация расходования ресурсов, необходимых для реализации медицинских услуг;
проблемы, связанные с исследованием рынка медицинских услуг (в частности, с целью организации профилактических мероприятий).
Следует заметить, что все вышеперечисленные проблемы объединяет один общий момент: во всех этих случаях необходим анализ спроса на предоставляемые медицинские услуги.
В настоящий момент описанные задачи решаются, в основном, с помощью устаревших экономических методов и подходов. Например, используются методы ценообразования на основе издержек или средние фактические величины расходования ресурсов (по всему медицинскому учреждению) при планировании последних. Привлечение же новых математических и инструментальных методов и моделей затруднено в силу специфики как самой отрасли российского здравоохранения, так и медицинских услуг в условиях отечественного рынка.
Анализу различных экономических проблем отрасли отечественного здравоохранения посвящены работы многих авторов: Алексеевой С. О., Вишнякова Н. И., Захарова И. А., Кадырова Ф. Н., Канта В. И., Клементьева А. А., Кравченко Н. А., Красильникова А. В., Кричагина В. И., Лебедева А. А., Макаровой Т. Н., Шиповой В. М., Шишкина С. В., Яковлева Е. П. и др. В то же время теоретические и методические вопросы применения математических и инструментальных методов для решения названных проблем разработаны недостаточно. В частности, слабо исследованы вопросы применения математических методов анализа спроса на медицинские услуги для решения задач экономического характера государственными медицинскими учреждениями, что в экономической практике государственных медицинских учреждений приводит к нерациональному распределению ресурсов и несвоевременной реакции на изменения, возникающие на рынке медицинских услуг. С учетом сказанного тема диссертационного исследования является актуальной и практически значимой.
Целью диссертационного исследования является разработка и научное обоснование экономико-математической модели спроса на медицинские услуги
государственных медицинских учреждений (включая создание методики применения и программного инструментария).
В соответствии с целью исследования в диссертационной работе поставлены и решены следующие задачи:
анализ предметной области с целью выявления состава и специфики задач, требующих моделирования спроса на медицинские услуги;
исследование и классификация специфических особенностей медицинских услуг в условиях отечественного рынка;
исследование возможности применения различных методов ценообразования для определения цен на услуги государственных медицинских учреждений;
разработка экономико-математической модели динамики спроса на услуги государственных медицинских учреждений;
разработка модели ресурсного обеспечения государственного медицинского учреждения на основе информации о спросе на предоставляемые медицинские услуги;
разработка методических материалов по использованию предложенной модели для целей ценообразования и планирования ресурсного обеспечения;
разработка программного инструментария для целей моделирования спроса на медицинские услуги экономистами здравоохранения.
Предметом исследования являются математические и инструментальные методы анализа и моделирования спроса на услуги государственных медицинских учреждений. Объектом исследования является деятельность государственных медицинских учреждений по планированию и реализации медицинских услуг.
Для решения поставленных задач применены элементы теории динамических систем, теория спектрального и гармонического анализа (многомерный сингулярный спектральный анализ и анализ главных компонент), регрессионный анализ. В работе использованы реальные данные о
спросе на медицинские услуги из нескольких крупных больниц города Санкт-Петербурга.
Научная новизна результатов исследования заключается в следующем:
проанализированы и классифицированы особенности медицинских услуг в условиях отечественного рынка с позиции государственного медицинского учреждения, что позволяет в полной мере учитывать специфику изучаемой предметной области;
обоснована эффективность использования и сформулированы условия применения методов ценообразования, основанных на спросе, для определения цен на платные услуги и услуги ДМС государственных медицинских учреждений;
разработана модель динамики спроса на услуги государственных медицинских учреждений, которая позволяет получать информацию о структуре исследуемых процессов, эффективно прогнозировать их развитие, на основе результатов моделирования решать ряд актуальных экономических задач;
выявлены особенности развития рядов динамики спроса на медицинские услуги в государственных медицинских учреждениях, затрудняющие использование общепринятых экономико-математических методов и моделей;
разработана модель и методика определения необходимого ресурсного обеспечения на основе анализа структуры себестоимости медицинских услуг и прогнозировании спроса, обеспечивающая более точный контроль, нежели используемые методы, и новые возможности в задачах планирования ресурсов;
разработана методика применения и программный инструментарий предложенной модели для целей исследования спроса на медицинские услуги, адаптированный для использования экономистами здравоохранения и не требующий знакомства с математической составляющей предложенной модели.
Практическая значимость предоставленной работы заключается в следующем:
предложенная модель и методика определения необходимого ресурсного обеспечения на основе анализа структуры себестоимости медицинских услуг и прогнозирования спроса на медицинские услуги позволяет осуществлять более точный контроль расхода ресурсов, чем применяемые в настоящее время в государственных медицинских учреждениях методы, а также позволяет определять необходимое ресурсное обеспечение на будущий период;
разработанный программный инструментарий на базе предложенной модели совместно с предложенными методиками позволяет эффективно решать задачи моделирования спроса экономистами здравоохранения на услуги государственных медицинских учреждений без подробного знакомства с теоретическими основами используемого математического инструментария;
структурные решения разработанного программного инструментария позволяют интегрировать его в медицинские информационные системы.
Результаты исследования внедрены и успешно используются в нескольких крупных государственных медицинских учреждениях города Санкт-Петербурга.
Основные положения диссертационного исследования отражены в пяти опубликованных научных работах:
Говорунов Д. А. Проблемы совершенствования экономических методов управления в здравоохранении // Менеджмент и экономика в творчестве молодых исследователей. VI науч.-практ. конф. студ. и асп. СПбГИЭУ 22, 23 апр. 2003 г.: Тез. докл. - СПб.: СПбГИЭУ, 2003 - с. 76-77
Говорунов Д. А. Некоторые особенности ценообразования на платные медицинские услуги // Современные проблемы экономики и управления народным хозяйством. Сборник научных статей аспирантов СПбГИЭУ 2003 г.: Выпуск 10: СПбГИЭУ, 2003 - с. 98-99
Говорунов Д. А. Тенденции развития ценообразования на платные услуги в здравоохранении // Менеджмент и экономика в творчестве молодых исследователей. VII науч.-практ. конф. студ. и асп. СПбГИЭУ 20, 21 апр. 2004 г.: Тез. докл. - СПб.: СПбГИЭУ, 2004 - с. 76-77
Говорунов Д. А. Проблемы ценообразования на платные медицинские услуги // Современные проблемы экономики и управления народным хозяйством. Сборник научных статей аспирантов СПбГИЭУ 2004 г.: Выпуск 12: СПбГИЭУ, 2004 - с. 24-26
Фомин В. И., Говорунов Д. А. Анализ медико-экономических временных рядов методом SSA (Singular Spectrum Analysis) II Современные проблемы прикладной информатики: I научно-практическая конференция 23-25 мая 2005 г.: Сб. докл. - СПб.: СПбГИЭУ, 2005. - с. 65-69.
Обобщение и итоговая классификация особенностей медицинской услуги
Следующая модель поведения отечественного потребителя медицинских услуг была предложена Кадыровым Ф. Н. [8]: он выступает как потребитель услуги, не проявляя необходимой заботы о собственном здоровье, практически отсутствует интерес к услугам профилактического характера, обращается за медицинской помощью только в крайнем случае. Интересно заметить, что в западных странах с более высоким жизненным уровнем населения наблюдается повышенный интерес именно к профилактике заболеваний и заботе о собственном здоровье; он привык получать медицинскую помощь бесплатно и психологически не всегда готов платить за медицинские услуги, несмотря на всю их жизненную важность; платные услуги зачастую оказываются пациентам теми же средствами (то же оборудование, те же помещения) что и бесплатные. Пациент ожидает значительного повышения качества услуги, однако этого не происходит.
В истории реформирования здравоохранения экономисты [2,3,4,18] выделяют два пика спроса на платные медицинские услуги. Это 1990—1991 гг., характеризовавшиеся большими денежными накоплениями населения при бедности товарного рынка. Правда, слабо был развит и рынок платных услуг, но условия для оказания платных услуг были чрезвычайно благоприятными — население, не удовлетворенного государственной системой медицинского обслуживания, готово было платить за медицинские услуги даже при возможности получить их бесплатно. Второй пик приходится на предкризисный период 1998 года, когда на руках скопилось большое количество денежных средств, не успевших еще в результате кризиса потерять свою ценность.
В настоящее время платные услуги стали достаточно популярными, их оказанием занимается большинство государственных медицинских учреждений. Однако, как отмечает Шишкин С. В. [18] они относятся к различным формам собственности, имеют различную подчиненность, различные каналы финансирования и т. д. Поэтому одни и те же медицинские услуги в различных учреждениях оказываются на разных условиях — в одних учреждениях бесплатно, в других — с доплатой, в третьих — только платно. Например ситуация с выделением денежных средств из местного бюджета для одной из больниц с целью приобретения дорогостоящего оборудования. Соответственно, и уровень цен колеблется в широком диапазоне. Это является следствием того, что одни учреждения получают финансирование на оказание этих видов услуг в полном объеме, другие — только частично, а третьи — вообще не получают.
Естественно, что учреждения, не получающие финансирования, необходимого для оказания данного вида медицинских услуг, должны оказывать платные услуги за полную стоимость. Но учреждения, имеющие частичное финансирование для оказания данного вида услуг, должны через цену возмещать только часть затрат (покрывающую недостаток финансирования) и поэтому они устанавливают цену на более низком уровне. Причем описанные источники финансирования могут появляться и исчезать у разных производителей «случайным образом». Это сильно осложняет конкурентную обстановку на рынке.
Наличие нескольких секторов на рынке медицинских услуг (бюджетное, ОМС, ведомственное, платное, ДМС) накладывает свой отпечаток и ведет к перераспределению, как потоков пациентов, так и денежных потоков.
В результате одной из важнейших особенностей отечественного рынка платных медицинских услуг является наличие альтернативности, возможности получения тех же видов медицинской помощи бесплатно или за меньшую цену. В настоящее время альтернативность довольно высокая, поскольку во многих не только регионах, но и в районах и даже отдельных медицинских учреждениях по-разному подходят к проблеме платности, предоставления льгот.
Можно выделить следующие основные особенности медицинской услуги в условиях отечественного рынка: альтернативность; неравномерное распределение государственных источников финансирования; низкая степень обеспокоенности состоянием собственного здоровья у населения; отрицательное отношение к платности; неудовлетворенность качеством медицинских услуг.
Все вышеописанные особенности значительно осложняют процесс моделирования спроса. Так низкая степень обеспокоенности состоянием собственного здоровья у населения говорит о том, что спрос на медицинские услуги во многом зависит от уровня заболеваемости, который в свою очередь зависти от множества факторов (социальные, экономические, политические, экологические, погодные и т. д.). Причем медицинское учреждение не может располагать достаточной информацией о тенденциях заболеваемости, поскольку ограничено в информации о спросе своими локальными данными (информация о спросе конкурирующих медицинских учреждений недоступна). К этому добавляется сложная конкурентная обстановка (наличие альтернативности и возможность финансирования государством конкурирующих медицинских учреждений, причем информация о финансировании конкурентов может быть недоступна для других медицинских учреждений) с неоднозначным отношением населения к платным услугам.
Анализ некоторых проблем системы обязательного медицинского страхования и вопросы моделирования спроса
Система ОМС это наиболее проблемный и одновременно наиболее важный источник финансирования. Важный не только потому, что в большинстве случаев является основным источником средств, а еще и потому, что связан с центральным звеном российской системы здравоохранения - гарантиями бесплатной медицинской помощи (таблица 1.2, особенность №6).
Наиболее распространенной формой оплаты в системе ОМС является законченный случай лечения (см. рис. 1.4), то есть не оплачивается каждая оказанная услуга, а выделяются деньги в рамках профиля заболевания. Каждому поступившему пациенту ОМС приписывается профиль, которому соответствует определенная сумма, выделяемая государством, не зависимо от количества оказанных услуг. Не редка ситуация, когда стоимость лечения оказывается больше (таблица 1.2, особенности №9, №13) установленных государством тарифов, некоторые медицинские учреждения даже нарушают закон, предлагая пациенту частично оплатить услугу ОМС. Все это способствует развитию теневого рынка - очень серьезной проблемы российского здравоохранения.
Итак, одной из важных проблем системы ОМС являются низкие тарифы. При расчете тарифов ОМС учитываются усредненные затраты и не учитываются затраты конкретного учреждения. К тому же, эти тарифы должны периодически пересматриваться, так как изменяются цены на медикаменты, заработная плата медицинских работников требует корректировки. На данный момент не учитывается сезонный фактор, а себестоимость медицинской услуги зависит от времени года. Все это сказывается на качестве предоставляемых услуг не в лучшую сторону [27].
На практике пересчет тарифов происходит недостаточно часто. Моделям расчета тарифов ОМС посвящено множество работ [3, 7, 13] и существует достаточное количество эффективных моделей, однако применение их затруднено, так как требует активных действий государственных органов.
Многие экономисты предлагают масштабные решения - уровня политических решений [13, 18]. Которые безусловно могут быть эффективными, однако эти решения, как правило, требуют значительных затрат и, на наш взгляд, большого количества времени.
Медицинское учреждение оказывается в ситуации абсолютной зависимости от государственных решений, и понятно, что изменения наступят не скоро. Поэтому мы предлагаем заострить внимание медицинских учреждений, прежде всего на анализе спроса на услуги ОМС с целью определения структуры потерь и прогнозирования возможных будущих потерь при оказании услуг. В настоящий момент эти потери покрываются за счет других источников финансирования.
Также широко применяется следующие приемы «нечестной игры», для увеличения прибыли по системе ОМС:
назначаются профили лечения для тех пациентов, которые не нуждаются в подобном лечении (Таблица 1.2, особенности № 10, № 11), в итоге экономятся медикаменты и рабочее время сотрудников и медицинское учреждение получает прибыль за «выгодного» пациента. В лучшем случае, на пациента назначенное лечение окажет минимальное воздействие (или вообще ничего не" изменит), в худшем - навредит здоровью («что-то лечим, что-то калечим»). При активной практике описываемого приема увеличивается нагрузка на медицинское учреждение, что вызывает дефицит медицинской помощи.
стараются вылечить пациента за определенный срок, для получения максимальной прибыли по профилю (на данный момент зависимость срока пребывания пациента и стоимости лечения по ОМС имеет параболический характер). Однако понятно, что невозможно вылечить всех пациентов, страдающих одной болезнью за одинаковый промежуток времени: каждому требуется индивидуальный подход. В итоге погоня за экономической выгодой неминуемо снижает качество оказываемых услуг.
Описанные ситуации очень сложно отследить, учитывая объемы оказания услуг в государственных медицинских учреждениях, то есть существующие системы контроля мало эффективны. Здесь вступает в силу социальный аспект, о котором мы говорили ранее. В любой другой отрасли подобные приемы считались бы благом, поскольку приносят экономическую выгоду, но в здравоохранении дело обстоит иначе. Система целей государственного медицинского учреждения: здоровье граждан и экономические показатели находятся в противоречии.
Сравнительная характеристика классических методов анализа временных рядов и оценка их применимости для целей моделирования спроса на медицинские услуги
Существует две основные категории методов разложения временных рядов на компоненты. Первая категория использует множественные регрессии с факторами, являющимися функциями времени, вторая основана на применении линейных фильтров [59].
Относительно регрессионного анализа можно сказать, что эта теория достаточно хорошо развита и активно используется в различных сферах экономики (модель авторегрессии Бокса-Дженкинса, модели регрессии с распределенным лагом, модель ARCH, модель GARCH, динамические модели регрессии, регрессии с интегрированными переменными и другие.). Однако регрессионный анализ, помимо различных ограничений, накладываемых на временной ряд, требует наличия априорной информации о структуре ряда (информация о периодиках). В случае с медицинской услугой такую информацию получить крайне сложно, так как спрос на различные медицинские услуги может обладать совершенно не схожей структурой. Кроме того, различные регрессионные модели требуют адаптации под конкретные условия и не работают в неопределенных изменчивых условиях.
Другим направлением исследования временных рядов является спектральный анализ. К этому направлению относят Фурье-анализ, вейвлет анализ, различные вариации метода главных компонент.
Главные компоненты представляют собой ортогональные линейные преобразования векторной случайной величины, такие, что первая из них имеет наибольшую дисперсию, дисперсия убывает с ростом номера переменной. Дисперсии главных компонент являются собственными числами дисперсионно-ковариационной матрицы [58].
Анализ главных компонент направлен на сокращение числа переменных для анализа с использованием небольшого числа первых главных компонент и исключением линейных комбинаций (главных компонент) с минимальной дисперсией [58].
Анализ Фурье позволяет увидеть структуру определенного класса функций. Анализ заключается в разложении исходной (случайной) функции в ряд по фиксированной системе базисных функций. Разложение по синусам и косинусам жестко порождает свойство строгой периодичности. В этом смысле метод статичен. Он также задает взаимно-однозначное соответствие: одномерный ряд значений функции времени преобразуется в одномерный же ряд значений функции частоты. Большие проблемы возникают с системами, свойства которых (спектр) изменяются во времени. Существуют варианты динамического анализа Фурье [70], когда весь интервал наблюдений разбивается на N равных частей и затем на каждом из подинтервалов строится спектр Фурье. Однако в таком случае возникают еще большие сложности с интерпретацией спектров [70].
Вейвлет-преобразование одномерного сигнала состоит в его разложении по базису, сконструированному из обладающей определенными свойствами солитоноподобной функции (вейвлета) посредством масштабных изменений и переносов. Каждая из функций этого базиса характеризует как определенную пространственную (временную) частоту, так и ее локализацию в физическом пространстве (времени). Вейвлет-анализ из-за априорной локальности набора базисных функций не приспособлен к построению прогноза [70].
Для функций вида при малых хорошо работает теория аппроксимации, для больших — метод наименьших квадратов.
Для функций вида хорошо работает теория гармонических рядов Фурье.
Однако в случае &0=О(0+О(0+&(0+О(0 и при отсутствии априорной информации о частотах компонент периодической составляющей не обеспечивают применимого качества результата ни теория аппроксимации, ни теория рядов Фурье [70].
Возможна такая ситуация, когда можно говорить о доступности информации о временном ряде, но в пределах вида оплаты и определенной группы услуг. Получается, что для каждой такой комбинации (вид оплаты -группа услуг) необходимо решать задачу моделирования временного ряда, привлекая и комбинируя различные математические модели. Учитывая большое количество таких комбинаций, очевидно, что такой подход довольно громоздок и сложен.
Описанный подход неприменим на практике также в силу требовательности к квалификации в области математики и предметной области. Методические рекомендации в этом случае должны обладать большими объемами и не смогут охватить всех возможных ситуаций.
Для решения сформулированных нами задач необходим универсальный, нетребовательный к исходным данным метод анализа временных рядов, успешно работающий в описанных в п 2.1 условиях.
Оценка адекватности применения экономико-математической модели спроса на реальных данных
На рисунке 3.2 изображены исходные временные ряды, отражающие спрос на такую распространенную услугу как электрокардиограмма по трем видам оплаты (ОМС, ДМС, платные услуги) за период с 01.01.2002 по 01.03.2005, временное разрешение ряда составляет один месяц. Для удобства отображения месяцы последовательно пронумерованы.
Анализ временных рядов с помощью многомерного сингулярного спектрального анализа позволил выделить (см. рис. 3.3.) гармонические колебания (компонента Quj из формулы 3). Как видно из рисунка 3.3, гармоническая составляющая по виду оплаты ДМС менее ярко выражена, чем по видам оплаты ОМС и платным услугам. В данном случае эта информация может быть использована при разработке политики цен на услугу по виду оплаты ДМС.
Далее по формуле 11 получаем общие гармонические колебания спроса рассматриваемой услуги. Из рисунков 3.3 и 3.4 видно наличие гармонических составляющих с изменяющейся амплитудой.
При более подробном рассмотрении рисунка 3.4 можно увидеть, что минимальные значения спроса приходятся на месяцы с номерами 7,19,32, максимальные - 1,13,26,38. Минимальные значения спроса приходятся на один и тот же месяц в году - это июль, а максимальные на январь. Количество больных увеличивается зимой и достигает максимума после новогодних праздников, летом же больных гораздо меньше, так как это время отпусков, да и погодные условия, как правило, не располагают к заболеваниям.
Итак, можно сделать следующий вывод о структуре сезонного хода спроса на рассматриваемую медицинскую услугу: существует значительный «всплеск» спроса в январе, в летние месяцы идет снижение спроса с максимальным понижением к началу августа.
В таблице 3.1 представлены результаты оценки и сравнения качества прогноза для услуг различных групп, полученного с помощью предложенной экономико-математической модели. В качестве сравнения выбрана регрессионная модель, часто применяемая в экономическом анализе. Как видно регрессионная модель значительно уступает предложенной.
На основе рассуждений в п. 1.3.6 нами предложена следующая методика применения модели планирования ресурсов, описанной в п. 2.6.
На рисунке 3.7 изображена схема процесса определения необходимого ресурсного обеспечения на будущий период.
На первом этапе осуществляется получение данных о спросе на предоставляемые медицинские услуги по видам оплаты. Затем (этап 2) получают прогнозируемые объемы спроса и на основе информации о структуре издержек (этап 3) по формуле 8 рассчитывается необходимое ресурсное обеспечение (этап 4).
Продемонстрируем предложенную методику на примере. Допустим, медицинское учреждение оказывает три вида услуг (реальное количество видов оказываемых медицинских услуг в государственных медицинских учреждения может достигать 8000-10000), известны затраты ресурсов на оказание каждой услуги (таблица 3.3) и статистические данные о спросе на периоды 1-11 (таблица 3.2). Необходимо определить необходимое ресурсное обеспечение на период 12.
На основе имеющихся данных о спросе на медицинские услуги (таблица 3.2), применяя методику, описанную в п. 3.1 получаем прогнозируемые значения объемов спроса на период 12 (Услуга 1=200, Услуга2=130, УслугаЗ=300).
Предложенные модели требуют достаточно большого объема вычислений и обработки статистической информации, следовательно, не могут применяться без использования вычислительной техники и доступа к статистическим данным информационных систем, функционирующих в государственных медицинских учреждениях.
Кроме большого объема вычислений предложенная в п. 3.1 методика требует визуализации промежуточных результатов и интерактивного вмешательства, что значительно осложняет создание инструментария в рамках существующих статистических пакетов (SPSS, STATISTICA и др.). К тому же подобный инструментарий будет требовать от пользователя знакомства с математической теорией сингулярного спектрального анализа в силу специализации статистических пакетов. Это неприемлемо для медицинских учреждений, так как потребует значительных затрат на ознакомление и обучение.
Для математических расчетов также можно использовать специализированный инструментарий, реализующий метод сингулярного спектрально анализа. Несколько подобных разработок представлены в таблице 3.5. Как говорилось в п. 2.3, метод ССА используется в основном в технических отраслях для решения конкретных задач и под эти задачи адаптируется. Этим объясняется небольшое количество универсальных реализаций метода. Нельзя также забывать, что метод появился сравнительно недавно.
