Содержание к диссертации
Введение
1. Описание предметной области 14
1.1. Медицинское обеспечение подготовки граждан к военной службе 14
1.2. Использование современных вычислительных средств в военной медицине 19
1.3. Географические информационные системы и их применение в медицинском обеспечении подготовки граждан к военной службе 21
1.4. Материалы и методы исследования 28
2. Статистические модели медицинского обеспечения подготовки граждан к военной службе 32
2.1. Применяемые методы 32
2.2. Статистические модели в модуле "Статистика" программы "Экспертиза" 37
2.3. Статистические модели в модуле "Организация" программы "Экспертиза" 40
2.4. Статистические модели в комплексе программ ТИС" 43
2.5. Применение нечеткого кластерного анализа в комплексе программ ТИС" 48
2.6. Статистические модели и задачи, реализованные в программе "Мониторинг" 57
3. Оптимизационные задачи в области медицинского обеспечения подготовки граждан к военной службе 60
3.1. Применяемые методы 60
3.2. Экономико-математические модели лечебно-оздоровительной работы. Модуль "Оптимизация" 63
3.3. Математическая модель поиска рациональных вариантов изменения Расписания болезней. Модуль "Рекомендации". 72
3.4. Оптимизационные модели, применяемые в географических информационных системах 77
4. Программная реализация моделей медицинского обеспечения подготовки граждан к военной службе 85
4.1. Программа "Экспертиза" 85
4.2. Программа "Мониторинг" 94
4.3. Комплекс программ ТИС" 100
Заключение 110
Список литературы 113
Приложение
- Использование современных вычислительных средств в военной медицине
- Статистические модели в модуле "Статистика" программы "Экспертиза"
- Экономико-математические модели лечебно-оздоровительной работы. Модуль "Оптимизация"
- Программная реализация моделей медицинского обеспечения подготовки граждан к военной службе
Введение к работе
Актуальность исследования. В настоящее время проблема медицинского обеспечения подготовки граждан к военной службе приобретает особую остроту. С одной стороны, отказ от полного комплектования армии на профессиональной основе в обозримом будущем означает повышение значимости состояния здоровья призывников для обороноспособности страны. С другой стороны, крупный спад рождаемости конца 80-х - начала 90-х годов XX века [25] становится серьезной проблемой для комплектования армии на основании призыва уже к 2007 году.
Проблема охраны здоровья подростков привлекает к себе все большее внимание медицинской общественности и общества в целом [103]. Применение современных технических средств, новых решений и технологий в медицинском обеспечении подготовки граждан к военной службе невозможно без решения задач планирования и управления с помощью методов математического моделирования [49, 51].
Основные перспективы развития в направлении решения этих проблем связаны с использованием вычислительной техники, новых информационных технологий и автоматизации управления - факторов, повышающих оперативность и надежность управления и планирования [49].
Организационные технологии во всех областях деятельности системы здравоохранения переживают в настоящее время период быстрого развития. Но разработка и внедрение новых механизмов и методов в этой области и рост количества используемых в практике охраны и укрепления здоровья организационных технологий не сопровождаются соответствующей разработкой и развитием их научных основ. Отсутствие прочной научной базы сни-
жает продуктивность и качество работы по созданию, оценке и внедрению новых организационных технологий и вследствие этого отрицательно сказываются на организационной и управленческой деятельности в здравоохранении [88].
В настоящее время работа военно-медицинских комиссий военных комиссариатов автоматизирована крайне слабо. Это во многом объясняется недостаточной компьютеризацией данных комиссий. Практически не применяется современный математический аппарат для решения насущных проблем врачей-специалистов. Такие задачи как статистический анализ заболеваемости и годности призывников, нахождение оптимальных методик лечения контингента, построение рекомендаций по изменению приказа либо вообще не ставятся, либо решаются на явно недостаточном математическом уровне.
Цель исследования: создание комплекса математических моделей и методов, реализованных в виде специализированных медицинских информационных систем для облегчения принятия решений в целях повышения качества медицинского обеспечения подготовки граждан к военной службе.
Задачи исследования:
Построение математических моделей основных мероприятий медицинского обеспечения подготовки граждан к военной службе.
Постановка и решение задач улучшения количественных и качественных характеристик состава категорий годности призывников путем лечебно-оздоровительной работы и реформирования расписания болезней.
Построение алгоритмов группировки территорий и районов по уровню заболеваемости (годности) призывников при нечетко сформулирован-
ных критериях для последующего отображения результатов на географической карте.
4. Разработка современного программного комплекса для автоматизации работы медицинских комиссий военкоматов, связанной с вводом, хранением и статистической обработкой данных о призывниках, реализующего предложенные методы.
Научная новизна исследования обусловлена построением математических моделей, учитывающих особенности проведения медицинского освидетельствования граждан. В рамках предметной области предложены новые и модифицированы существующие методы решения задач нечеткого кластерного анализа, целочисленной оптимизации. Вводится и обосновывается определение линейного нечеткого кластера, строится алгоритм нечеткой кластеризации, близкой к оптимальной. Доказывается теорема о сходимости данного алгоритма к решению, допустимому в рамках введенного определения.
Некоторые задачи оптимизации, поставленные и решенные в ходе исследования, отличают такие особенности, как высокая размерность переменных, наличие целочисленных переменных, нелинейный характер ограничений задачи.
Разработано несколько алгоритмов для решения нестандартных задач.
Методы исследования.
В работе представлены несколько подходов к моделированию изучаемой системы, рассмотрены несколько типов задач, отражающих отдельные аспекты функционирования военно-врачебной экспертизы. Для решения полученных задач применяются методы исследования операций.
В ходе работы применялись методы целочисленной оптимизации, динамического программирования, статистического анализа, нечетких множеств.
При создании комплекса программ использовались средства программирования, такие как Borland Delphi, Microsoft Visual Basic, а также географическая информационная система Maplnfo.
Приводятся алгоритмы решения задач и структуры данных программ.
Практическая значимость. Разработанные программы и методы позволяют повысить эффективность работы военно-врачебных комиссий. Проведенное исследование обеспечивает врачей заинтересованных служб объективными методиками обработки и анализа разнообразных показателей, выявляемых в ходе призывных мероприятий, а также позволяет отображать полученные результаты в наиболее наглядном виде. Разработанные в ходе работы программы позволяют в кратчайшие сроки изучить динамику, структуру и прогноз результатов медицинского освидетельствования, построить рекомендации по организации и проведению основных мероприятия медицинского обеспечения подготовки граждан к военной службе.
Основные результаты, выносимые на защиту:
Математические модели, связанные с планированием медицинского обеспечения подготовки граждан к военной службе.
Математические методы решения статистических и оптимизационных задач, связанных с данными моделями.
Алгоритмы решения поставленных задач.
Разработанные и внедренные программные комплексы, которые успешно используются в практических и научных исследованиях в
рамках медицинского обеспечения подготовки граждан к военной службе.
Апробация работы:
Основные результаты исследования докладывались и обсуждались на конференциях: всеармейская научно-практическая конференция, посвященная 75-летию со дня рождения профессора Л.Е. Полякова "Здоровье военнослужащих и статистические методы его изучения" (Санкт-Петербург, 1999); 52 студенческая научная конференция (Петрозаводск, 2000); северо-западная научно-практическая конференция "Информационные системы в здравоохранении" (Петрозаводск - Кондопога, 2002); научно-практическая конференция "Здоровье населения, политика и технологии развития здравоохранения" (Москва, 2003).
Публикации:
Итоги деятельности автора в направлении исследований опубликованы 7 работ, в том числе 4 статьи:
Кузнецов В.А., Фомин А.А., Касьянов О.Ю. Математические методы и использование ГИС-отображений состояния здоровья молодежи Карелии // Петрозаводский государственный университет - Петрозаводск, 1999, Рук. деп. в ГЦНМБ №Д-26148 от 28.01.99. 15 стр.
Касьянов О.Ю., Коробков М.Н., Кузнецов В.А. ГИС-система отображения статистики цереброваскулярных заболеваний по районам Карелии // Медицинский академический журнал. Том 2. Приложение 2. 2002. с.47-48.
Фомин А.А., Касьянов О.Ю. Совершенствование региональной модели управления системой медицинского обеспечения подготовки граждан к
военной службе на основе информационных технологий // Бюллетень НИИ им. Н.А.Семашко РАМН -2003, вып.7. с. 118-121.
4. Касьянов О.Ю. Комплекс математических моделей и методов решения задач военно-врачебной экспертизы // Труды ИПМИ КарНЦ РАН, вып.5, 2004. с.184-194.
Также были опубликованы 3 тезиса докладов:
Касьянов О.Ю. ГИС-технологии отображения результатов медицинского освидетельствования граждан в Республике Карелия // Сборник материалов I Всероссийской университетской научно-практической конференции молодых ученых и студентов по медицине - Тула, 2002. с.94-95.
Касьянов О.Ю. Программа 'Экспертиза' как средство статистического анализа годности призывников к военной службе в республике Карелия // Сборник материалов II Всероссийской университетской научно-практической конференции молодых ученых и студентов по медицине -Тула, 2003. с.71-73.
Касьянов О.Ю. Программа 'Мониторинг' как средство контроля и статистического анализа годности призывников к военной службе в республике Карелия // Сборник материалов III Всероссийской университетской научно-практической конференции молодых ученых и студентов по медицине - Тула, 2004. с. 105-106.
Личный вклад автора
Все основные результаты получены лично автором.
Структура и объем работы:
Основная часть диссертационной работы состоит из введения, четырех глав, заключения и двух приложений. Работа содержит 137 страниц, 13 рисунков и 21 таблицу. Представлен библиографический список использованной при подготовке диссертации литературы из 115 наименований.
Введение содержит обоснование выбора темы исследований, краткое описание рассматриваемых задач, целей и средств достижения полученных результатов.
В первой главе дано описание предметной области. Дан обзор имеющимся разработкам в области медицинского обеспечения подготовки граждан к военной службе. Описаны проблемы, связанные с автоматизацией рассматриваемых процессов. Дан обзор материалов и методов исследования.
Во второй главе описываются статистические методы, использованные в ходе исследования и программно реализованные в разработанных продуктах. Рассматриваются отдельные методы корреляционного, дисперсионного, регрессионного и кластерного анализов. Дается описание основных разработанных (усовершенствованных) и использованных методов теории нечетких множеств в рамках нечеткого кластерного анализа. Также описывается использование этих методов в программных продуктах.
В третьей главе дается описание основных оптимизационных моделей медицинского обеспечения подготовки граждан к военной службе, а также предлагаются методы решения задач, построенных на их базе. Предлагается использование методов линейного, целочисленного линейного и динамического программирования, а также строится ряд итерационных алгоритмов неявного перебора отдельных задач псевдобулевой оптимизации. Также описывается использование описанных методов в программных продуктах.
В четвертой главе описываются общие структуры разработанных программ "Экспертиза", "Мониторинг" и "ГИС"; рассматриваются возможности их использования с позиции медицинского обеспечения подготовки граждан к военной службе.
В заключении приводятся основные результаты работы, а также перспективы дальнейшего развития и использования предложенных моделей, алгоритмов и программ.
Диссертацию завершает список используемой литературы и два приложения.
Приложение 1 содержит общую схему и текстовое описание структуры баз данных программ "Экспертиза", "Мониторинг", а также комплекса программ "ГИС".
Приложение 2 содержит примеры работы программ.
Использование современных вычислительных средств в военной медицине
Последние годы ознаменовались созданием нового поколения средств вычислительной техники и внедрением их в медицинскую практику. Рассматривая состояние этого вопроса в военной медицине, следует сказать, что внедрение компьютерной техники коснулось лишь центральных военных лечебных учреждений, окружных и флотских госпиталей [49].
Оснащение периферийных лечебных учреждений вычислительной техникой создает предпосылки для обмена информацией по каналам связи с диагностическим центром, лечебными отделениями центральных госпиталей, получения консультативной помощи, справочных, статистических данных и прочего. Создание автоматизированной системы управления лечебно-диагностическим процессом обеспечит: автоматизированный ввод данных в систему с лабораторных приборов и диагностический аппаратуры; обработку и анализ вводимых данных по выбранным алгоритмам; хранение информации о больных (паспортные данные, структура, результаты исследования, лечения и т.п.); выдачу справочного материала пользователям системы; документирование необходимых результатов деятельности, ведение учета материальных средств, оборудования и другой отчетности; составление методического материала, использование в виде учебных программ для совершенствования профессиональной подготовки, оказания различных видов консультативной помощи [49, 74].
Разумеется, нельзя сказать, что в настоящее время в военной медицине совершенно не применяются автоматизированные информационные системы. Примерами применения традиционных методов разработки таких систем являются отдельные медицинские прикладные задачи и функциональные подсистемы (ФПС), а также задачи и ФПС управления и обеспечения лечебно-диагностических процессов, разработанные в основном еще в конце 80-х - начале 90-х годов в ЦВМУ (ГВМУ) МО СССР (РФ) и в ряде военных лечебно-профилактических учреждений (ВЛПУ) центрального подчинения.
Элементы всех автоматизированных информационных систем разрабатывались обособленно как частные задачи конкретного учреждения с применением традиционных средств программирования, базирующихся на устаревших в настоящее время алгоритмических языках PL1, FORTRAN, АЛГОЛ, CLIPPER, и др. [30].
Экспертные системы, являясь наиболее представительной группой компьютерных средств с "искусственным интеллектом", знаменуют собой качественно новый этап развития средств вычислительной техники. Не секрет, что внедрение ЭВМ в практику медицинских учреждений сдерживается не только сравнительно высокой стоимостью аппаратного и программного обеспечения, но и трудностями обучения личного состава компьютерной грамоте и приобретения навыков работы на них. Между тем такие системы обладают так называемым "дружественным интерфейсом", т.е. программные средства, обеспечивающие взаимодействие компьютера с пользователем.
Они позволяют любому медицинскому работнику, действуя в диалоговом режиме, получить на экране необходимый совет для принятия обоснованного решения в различных ситуациях [49, 94].
С другой стороны, знание военно-медицинскими специалистами возможностей применения современных методов и средств проектирования автоматизированных информационных систем, их личное участие в разработке информационных систем военно-медицинского назначения позволит значительно улучшить качество создаваемых и внедряемых в военно-медицинские учреждения АИС [30].
При отработке методов поддержки принятия решений в форме экс-пертно-консультативной системы (ЭКС) перед врачом возникает задача по выявлению и учету многочисленных факторов, определяющих привлечение сил и средств медицинской службы. Ключевым вопросом, который требует обоснованного фактографическими данными или экспертными знаниями ответа, является следующий: "что будет, если...". Именно для этого предназначаются ЭКС, ориентированные на вычислительный эксперимент, имитационное моделирование и построение рискометрических шкал как формы информационной подготовки и обеспечения принятия решений [8, 49].
Статистические модели в модуле "Статистика" программы "Экспертиза"
Статистические модели и задачи медицинского обеспечения подготовки граждан к военной службе уровня отдельного района, разработанные и решенные в ходе проделанной работы, были программно реализованы в модуле "Статистика".
Данный модуль предназначен для ввода и корректировки статистических данных о численности и уровне здоровья призывников, выявленных призывной комиссией военкомата города Петрозаводска в соответствии с принятым Министерством обороны расписанием заболеваний раздельно по статьям приказа МО и интервалу времени учета - по годам. В дальнейшем производится статистическая обработка введенной информации:
Расчет. При выборе этого пункта строится линейная, либо экспоненциальная регрессия уровня заболеваемости призывников (число заболевших либо доля заболевших в промилях, с учетом числа здоровых призывников или без такового) х по времени t (все параметры выбираются пользователем программы). В случае линейной регрессии для этого строится выражение: где значения a(k) и b(k) вычисляются на основании формулы (2.7) из следующей системы:
Здесь x(i,k) - число призывников статьи к в год і; р - общее число лет ведения статистики; m - число статей приказа).
Кроме того, выбор данного пункта открывает доступ к целому ряду нижеперечисленных элементов меню, в которых производится дальнейшая статистическая обработка исходных данных:
Выявленная заболеваемость. Статьи разбиваются по группам статей (на основании поля Gr, см. приложение 1, таблицу 6), внутри каждой группы подсчитывается статистические оценки математического ожидания и среднеквадратичного отклонения, а также вновь строится линейная и экспоненциальная регрессия по вышеописанным способом, в качестве значений x(t,k) берется суммарная заболеваемость по группе.
Статистические сведения. Вычисляются статистические ошибки, которыми сопровождаются эмпирические уравнения линейной регрессии, по формулам:
Вычисляются интервальные оценки среднегодового прироста заболеваемости по данной статье: (величина а(к) - строится по формуле (2.9) - среднегодовой прирост заболеваемости по статье при условии верности предположения о линейном характере зависимости заболеваемости призывников от года статистики).
Прогноз годности. На основании ранее построенных уравнений линейной и экспоненциальной регрессии делается прогноз об уровне заболеваемости в будущем, а также строится доверительный интервал:
Все остальные пункты меню модуля "Статистика" предназначены для более наглядного представления ранее полученных данных (как в текстовом виде - в форме таблиц, так и в графическом - в форме различных диаграмм и графиков).
Экономико-математические модели лечебно-оздоровительной работы. Модуль "Оптимизация"
Основная задача этого раздела - на основании ожидаемого количества больных и процента выздоровления по каждой статье расписания болезней, определить перечень заболеваний и контингент лиц, лечение которых необходимо проводить в первую очередь для наибольшего увеличения контингента годных к военной службе по состоянию здоровья. При выборе одной или нескольких альтернативных методик лечения необходимо учитывать ограниченность ресурсов военкомата (специалистов, оборудования, медикаментов, финансовых средств и пр.), как организатора и контролера результатов лечения или обследования. Информационная модель задачи представлена на рис. 4.
Впервые подобная задача, но без ограничений целочисленности, была предложена А.А. Фоминым в [91], и решалась при помощи симплекс-метода. Ее решение в данном случае выполняется при помощи метода ветвей и границ.
Рассмотрим несколько более сложных задач, построенных на основе данной базовой модели.
В силу особенностей предметной области рассматриваются только те методики лечения, которые могут позволить вылечить подростка в течение одного года (между предварительной постановкой на воинский учет в 17 лет и призывом его на воинскую службу в 18 лет). Под выздоровлением здесь понимается переход призывника в категорию годности "А" при медицинском осмотре в ходе призывных мероприятий. Очевидно, что при такой постановке задачи не рассматриваются те методики лечения, которые не могут обеспечить полное выздоровление пациента (в силу принципиальных особенностей или из-за недостатка времени). Однако они могут быть вполне эффективны для частичного излечения призывника, в результате которого он будет признан годным к несению военной службы с незначительными ограничениями. Кроме того, следовало бы учесть положительный эффект от частичного выздоровления пациента, даже этот эффект является недостаточным для признания подростка хотя бы ограниченно годным к военной службе. Наконец, целесообразно также учесть риск ухудшения состояния здоровья пациента в результате неудачного применения "рискованной" методики лечения. при ограничениях (3.4)-(3.6). Формула (3.8) означает необходимость максимизации численности вылеченных граждан с учетом необходимости и полезности для армии категорий годности, к которой гражданин принадлежал ранее, и в которой оказался в результате лечения.
Данная задача также является задачей целочисленного линейного программирования и решается методом ветвей и границ.
Еще один вариант усовершенствования базовой модели учитывает социальные особенности проходящих обследование призывников. Вполне возможна ситуация, когда к выявленному в ходе обследования подростка заболеванию будет в любом случае применена некоторая методика лечения за счет его родителей. В этом случае представляется более целесообразным потратить ресурсы на лечение других призывников, семьи которых не могут позволить себе подобные затраты. Проблема в том, что нельзя заранее сказать, получит ли призывник соответствующее лечение за свой собственный счет или за счет семьи в каждом конкретном случае. Однако можно выделить статьи приказа, для которых это представляется более или менее вероятным. Например, если призывнику была диагностирована статья 13д, определяющая дефицит веса по причине недостаточного питания, то можно сделать вывод о малообеспеченности или неблагополучности его семьи. В то же время стандартные методики лечения в этом случае достаточно дешевы и дают весьма высокий результат.
Программная реализация моделей медицинского обеспечения подготовки граждан к военной службе
Информационная система "Экспертиза", которая эволюционно совершенствовалась по сложности решаемых задач до 2002 г., относится к медицинским информационным системам территориального уровня для решения специализированных медико-технологических задач, обеспечивающих информационной поддержкой деятельность военно-врачебной комиссии субъекта РФ или медицинских комиссий военных комиссариатов районов или городов (исключая модуль «Рекомендации»).
Первоначально программа была написана в среде программирования CLIPPER-3.1, а затем была перенесена в систему Delphi в форме MDI-прило-жения (Multi Desktop Interface). Она обеспечивает простой, удобный и не требующий специальной подготовки интерфейс, позволяет формировать все необходимые справочные и информационные массивы. Реализует комплекс математических моделей и методов при решении задач медицинского обеспечения подготовки граждан к военной службе. Программа вошла в государ ственную программу работы военных комиссариатов "Зарница". В настоящее время программа имеет четыре модуля: "статистика", "оптимизация", "рекомендации", "организация".
Модуль "Статистика" предназначен для ведения базы данных, выполнения расчетов и вывода форм, требующихся для исследования общей картины динамики годности, ее группировки, систематизации и предварительной обработки, а также составления прогноза на текущий год общей численности и раздельно по статьям расписания болезней и отображение графически. Математические модели, задачи и методы, используемые в модуле "Статистика", описаны в параграфе 2.2.
Все расчеты осуществляются по численности контингента освидетельствованных или в долях от общего числа, с учетом годных по категории "А" или без нее. Вариативность расчетов и форм (выбор базового интервала расчета, срока, очередности следования разделов расписания болезней, появление или нет подсуммировки) - одно из основных, продуманных на основании многочисленных экспериментов достоинств программы. Вывод итоговых форм осуществляется на экран, на принтер или в файл. Модуль может быть использован в любой медицинской комиссии военного комиссариата. Его основные возможности представлены в меню модуля: 1. Ввод и редактирование данных. 1.1. Сведения о годности. Предназначен для модификации данных о количестве призывников с различными заболеваниями. См. таблицу 6 в приложении 1. 1.2. Общая информация. Изменение общей информации о первом годе и числе лет статистики. См. таблицу 5 в приложении 1. 1.3. Ввод сведений за год. 2. Расчет и вывод итоговых форм. 2.1. Расчет основных статистических параметров. При выборе этого пункта строится линейная и экспоненциальная регрессия уровня заболеваемости призывников (число заболевших либо доля заболевших в промилях, с учетом числа здоровых призывников или без такового) х в момент t на номер момента времени t (все параметры вводятся пользователем программы при выборе пункта меню). Все нижеследующие подпункты становятся доступны после проведения данного расчета. 2.2. Первичные данные. Выводится список статистических данных о заболеваемости призывников с учетом настроек, выбранных в пункте "Расчет". При этом в данном и большинстве последующих пунктов меню возможно изменение параметров сортировки статей и использование подсуммировки по статьям либо группам статей. 2.3. Выявленная заболеваемость. Выводится список статей по группам, для каждой группы подсчитывается среднее значение по группе и среднеквадратичное отклонение от него, строится линейная и экспоненциальная регрессии. 2.4. Статистические сведения. Выводятся точечные и интервальные статистические оценки математического ожидания, дисперсии и параметров регрессии значений заболеваемости по каждой статье, проверяется достоверность расчета регрессии. 2.5. Уравнения регрессии. Выводятся основные параметры линейной и экспоненциальной регрессии для каждой статьи. 2.6. Прогноз годности. Выводится прогноз числа призывников по статьям в указанном пользователем году, строится доверительный интервал прогноза. 2.7. Фиксированный год приказа. Отображается динамика распределения призывников по категориям годности в течение ряда лет в виде табличных данных и диаграмм с учетом допущения, что распределение статей по категориям не меняется и берется на основании выбранного пользователем года. 2.8. Фиксированный год призыва. Отображается динамика распределения призывников по категориям годности в течение ряда лет в виде табличных данных и диаграмм с учетом допущения, что распределение призывников по статьям не меняется и берется на основании выбранного пользователем года. 2.9. Графики. Строятся графики реальных и прогнозируемых на основании построенной регрессии данных по выбранной пользователем статье приказа. 2.10. Диаграммы. Строится диаграмма (столбчатая либо круговая, двумерная либо трехмерная) распределения призывников по классам статей раздельно для каждой категории для выбранного года. 2.11. Диаграмма классов статей. Строится столбчатая диаграмма распределения призывников по классам статей раздельно по годам для выбранного класса статей. 2.12. Диаграмма статей. Строится круговая диаграмма численности подстатей, входящих в выбранную пользователем статью для выбранного года с указанием соответствующих категорий годности. 2.13. Диаграмма категорий. Строится круговая диаграмма распределения призывников по категориям годности для выбранного года.
Модуль "Оптимизация" предназначен для определения численности контингента лиц, коррекцию здоровья которых необходимо производить в первую очередь. Математические модели, алгоритмы и методы, используемые в модуле "Оптимизация", описаны в параграфе 3.2.
В рамках модуля осуществляется редактирование перечня и резервов ресурсов, нормативов их расходования на лечение одного больного, перечня методик лечения. Результатом решения задачи являются рекомендации по выбору наиболее рациональных методик лечения заболеваний, расчет оценок всех имеющих отношение к модели объектов - ресурсов, методик заболеваний. Режим работы отлажен на малом примере данных. Модуль может использоваться совместно с учреждениями здравоохранения при планировании лечебно-оздоровительной работы в условиях лечебно-профилактического учреждения или среди граждан, нуждающихся в оздоровлении в средних учебных заведениях. В основу решения задачи распределения ресурсов положен метод ветвей и границ. Его основные возможности представлены в меню модуля
