Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ развития информационных систем обработки и управления в социальной сфере и медицине 13
1.1. Принципы многовариантного моделирования ситуаций в социальных системах на базе геоинформационных технологий 13
1.2. Перспективные направления развития систем информационной поддержки принятия решений при управлении социальным процессами и медицинскими системами 22
1.3. Цель и задачи исследования 32
2. Моделирование и анализ показателей здоровья населения региона с учетом экологических факторов 34
2.1. Статистический анализ и прогнозирование динамики развития уровня заболеваемости населения региона 34
2.2. Классификация территориальных единиц региона по медицинским и экологическим показателям на базе кластерного и дискримантного анализов 46
2.3. Оценка комфортности проживания в регионе по данным медико-экологического мониторинга 56
2.4. Визуализация медико-экологической информации на основе ГИС-технологий 61
Выводы второй главы 69
3. Многовариантное моделирование и прогнозирование показателей образовательной системы 70
3.1. Особенность образовательной системы как социальной и территориально-распределенной системы 70
3.2. Классификация районов региона по показателям образовательных учреждений на основе кластерного анализа 76
3.3. Оценка состояния и прогнозирование развития показателей образовательной системы региона на основе ГИС-технологий 81
Выводы третей главы 93
4. Построение и апробация системы информационной поддержки принятия решений в социальной сфере и медицине 94
4.1. Разработка методики информационной поддержки принятия управленческих решений на основе ГИС-технологий 94
4.2. Реализация подсистемы поддержки принятия управленческих решений в социальных системах на региональном уровне 101
4.3. Апробация результатов внедрения системы на основе медико-экологических и образовательных показателей региона 107
Выводы четвертой главы 110
Заключение 111
Литература 114
Приложения 126
- Принципы многовариантного моделирования ситуаций в социальных системах на базе геоинформационных технологий
- Оценка комфортности проживания в регионе по данным медико-экологического мониторинга
- Оценка состояния и прогнозирование развития показателей образовательной системы региона на основе ГИС-технологий
- Реализация подсистемы поддержки принятия управленческих решений в социальных системах на региональном уровне
Принципы многовариантного моделирования ситуаций в социальных системах на базе геоинформационных технологий
Исследование заболеваемости человека и оценка степени его здоровья, в частности, по причине загрязнения окружающей среды, является важнейшей медицинской задачей, для решения которой применяются компьютерные системы обработки медико-экологического мониторинга. Учет неоднородности медицинской информации, особенностей процесса ее формализации, сбора и обработки реализуется в системах управления базами данных на основе архитектуры "клиент-сервер", в интерактивных медицинских каталогах, компьютерных атласах, обучающих интеллектуальных системах, геоинформационных системах [43].
Главной целью создания систем медико-экологического мониторинга является организация на базе новых компьютерных технологий иерархической системы сбора, обработки, хранения и представления информации, обеспечивающей динамическую оценку здоровья населения, экологических, экономических и других данных 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 лабораторного контроля за состоянием окружающей среды и формы государственной статистической отчетности, отражающие показатели состояния здоровья населения. Функционирование автоматизированной системы медико-экологического мониторинга направлено на выработку целенаправленных решений по нормализации медико-экологической ситуации.
Основными функциями медико-экологического мониторинга [43] являются:
1. Обработка статистической информации о численности и составе населения, рождаемости, смертности, заболеваемости, инвалидности, а также результатов выборочных исследований по медико-демографической, экологической, экономической проблематике;
2. Представление пользователям информации в соответствии с их компетенцией и комплексом решаемых задач;
3. Выдача рекомендаций абонентам системы мониторинга по вопросам организации, сбора, первичной и аналитической обработки информации;
4. Обеспечение объема (сопряжения) информацией между различными уровнями мониторинга;
5. Обеспечение задач принятия решений по воздействию на причины наблюдаемых закономерностей;
6. Обеспечение моделирования последствий принимаемых решений с учетом временных лагов и трендов;
7. Отслеживание расхождений между прогнозируемым и реальным развитием событий.
Управление медико-экологической ситуацией сводится к процессу последовательной переработки информации подсистемами различного функционального назначения (фильтрация, перекодировка, статистическая обработка и т.д.). Таким образом, процесс управления является разновидностью информационных технологий, которые определяются как совокупность сиетематических и массовых способов создания, накопления, обработки, хранения, передачи и распределения информации с применением средств вычислительной техники и связи.
В связи с тем, что в последние время стремительно увеличивается объем информации, имеющей пространственно-координатную географическую привязку, реализация математико-картографического анализа может быть осуществлена с применением геоинформационных систем (ГИС) [90, 101].
Данная проблема свойственна и сфере образования, с связи с тем, что образовательная система каждого региона представляет собой сложнейшую структуру, охватывающую сотни и тысячи учебных заведений самого разного уровня с высокой степенью взаимного влияния. Исходя из географического, политического, национального и т.п. положения каждому региону свойственны уникальные специфические особенности, которые не являются чем-то статичным. Ситуация постоянно приобретает разнообразные оттенки, подчиняясь множеству факторов. Динамика такой нестабильности необычайно велика и требует тщательного учета и оперативного принятия соответствующих мер реагирования. Несмотря на существование единых образовательных госстандартов огромную важность приобретают индивидуальные надстройки к тем или иным курсам, а также нетрадиционные формы обучения в зависимости от особенностей локального регионального научно-производственного потенциала. Из всего сказанного следует, что особую значимость приобретают развитые методы мониторинга региональных образовательных систем, включающие оперативный анализ информационных потоков образовательной системы, оценку качества обучения, прогнозирование, принятие решений в кризисных ситуациях, методы формализации и автоматизации для адаптации региональных образовательных программ (РОС) к текущим потребностям рыночных механизмов и наиболее передовым научным технологиям. Традиционные «человеко-бумажные» методики все чаще и чаще оказываются мало эффективными в силу либо огромных объемов информации, либо повышенных требований к оперативности, технологичности и наглядности выполняемого комплекса работ.
При внимательном рассмотрении информационных потоков образовательной системы обнаруживается однозначная связь подавляющей части данных с географическим аспектом. Месторасположение учреждений, окружение и положение относительно этого окружения, степень и характер влияния учреждений на различные районы и многое другое - все это требует пространственной привязки (владения информацией относительно пространственного взаиморасположения рассматриваемых объектов) и пространственного анализа (совместного анализа больших групп параметров в их взаимной пространственной и информационной связи). В связи с этим, предлагается новый перспективный подход к решению задачи мониторинга РОС с использованием геоинформационных технологий [16].
Современные ГИС представляют собой новый тип интегрированных информационных систем, которые с одной стороны, включают методы обработки данных многих ранее существующих автоматизированных систем, а с другой - обладают спецификой в организации и обработке данных. Практически это определяет ГИС как многоцелевые, многоаспектные системы, что обуславливает перспективность их применения во многих областях человеческой деятельности. Современная ГИС рассчитана не просто на обработку данных, а на проведение во многих ситуациях экспертных оценок. Кроме того, данные, которые хранит и обрабатывает ГИС, имеют не только пространственную, но и временную характеристику, что важно для географических данных.
ГИС осуществляет комплексную обработку информации - от ее сбора до хранения, обновления и представления, в связи с этим следует рассмотреть ГИС с различных позиций (рис. 1.1) [102].
Как системы управления ГИС предназначены для обеспечения принятия решений по оптимальному управлению землями и ресурсами, городским хозяйством, по управлению транспортом и т.д. Как системы моделирования ГИС используют максимальное количество методов и процессов моделирования, применяемых в других автоматизированных системах. Как системы получения проектных решений ГИС во многом применяют методы автоматизированного проектирования и решают ряд специальных прикладных задач. Как интегрированные системы ГИС являют собой пример объединения разных методов и технологий в единый комплекс, созданный при интеграции технологий на базе САПР и интеграции данных на основе географической информации.
Оценка комфортности проживания в регионе по данным медико-экологического мониторинга
Проводимые в последнее время исследования показали важность изучения взаимодействия между медицинскими и экологическими показателями, реализуемого методами статистического анализа. Результатом таких исследований является выделение и оценка экологических факторов риска, построение моделей, описывающих динамику уровней заболеваемости.
На основе отобранных экологических и медицинских показателей сформирован индекс комфортности проживания для каждой территориальной единицы (индекс комфортности). Его структура расширяется за счет добавления организационных показателей здравоохранения. Кроме этого структура индекса комфортности может включать различный временной интервал [24].
Для сравнения показателей, измеряемых в разных шкалах, производилась их нормировка:
В работе были сформированы медицинский К,м (заболевания) и эколо-гический Kj индексы комфортности территориальных единиц региона, интерпретируемые как интегральные оценки медико-экологической ситуации относительно выбранных временного интервала и нозологических форм, а также индекс комфортности, учитывающий показатели здравоохранения К(3. Формирование индексов комфортности осуществлялось по каждой из рассматриваемых нозологических форм и экологических показателей, данных здравоохранения за интересующий временной интервал, а затем осуществлена их свертка [21]: количество территори-альных единиц, T - рассматриваемый временной интервал (Тм- составляет 5 лет, Тэ - 4 года, а Тз - 3 года ), J, L и G - количество рассматриваемых нозологических форм, экологических показателей, а также признаки здравоохранения соответственно.
В связи с тем, что различные нозологических формы имеют различное значение по их степени важности, предлагается усилить формулу (2.14) за счет введения весовых коэффициентов, учитывающих значимость каждой нозологической формы. На рис. 2.10 представлена структура общей заболеваемости по Воронежской области.
Для получения общего индекса комфортности, учитывающего все рассматриваемые признаки, можно воспользоваться аддитивным (2.18) или мультипликативным (2.19) критериями.
Пересчитанные индексы комфортности по территориальным единицам Воронежской области, также результаты ранжирования районов региона по различным критериям (R Rf1) представлены в табл.2.10. Результат ранжирования показывает, что при применении разных методов свертки особых расхождений в результатах исследования не наблюдается. На рис.2.11 представлена структура общего индекса комфортности по районам области с учетом его составляющих.
Проведенное исследование позволило выявить группы районов с низкой, средней и повышенной комфортностью проживания. Из рис.2.11 и табл.2.10 можно сделать вывод, что наибольшее значение общий индекс комфортности достигает в Павловском районе, а наихудшая ситуация наблюдается в Острогожском районе.
Оценка состояния и прогнозирование развития показателей образовательной системы региона на основе ГИС-технологий
Как уже было сказано, деятельность образовательной системы можно характеризовать с различных сторон. Анализируя данные о финансовом благополучии системы образования Воронежской области, можно прийти к выводу, что не все районы уделяют должное внимание этой сфере. Так в Лис-кинском районе процент финансирования образования от общего бюджета составляет около 25 %, в то время как в Эртильском районе эта цифра достигает 45 %. Данные о финансировании системы образования за 1999 - 2000 гг. представлены на рис.3.6.
Из анализа данных об организации учебного процесса видно, что не во всех районах уделяется достаточного внимания углубленному изучению отдельных предметов, организации факультативных и дополнительных занятий. Разброс значений по этом показателю составляет 58,2 %, так в Ольхо-ватском районе процент учащихся углубленно изучающих предметы, к общему количества составляет 62,1 %, а в Терновском районе этот показатель равняется всего 3,9 %. Результаты по остальным районам представлены в виде диаграммы на рис.3.7 и на картограмме (рис.3.8).
Из положительных сторон работы системы образования можно отметить тот факт, что процент поступления в ВУЗы абитуриентов из районов достаточно высок, а по некоторым районам он составляет 100 % (Верхнема-монский, Павловский, Петропавловский). Классификация районов по результатом поступления учащихся в ВУЗы представлена на рис.3.9.
Также хотелось отметить тот положительный факт, что с каждым годом увеличивается количество учащихся, поступающих в 10/11 классы. Эта тенденция характерна как для. городских, так и для сельских школ. Динамика учащихся, поступающих в 10/11 классы по сельским и городским школам Воронежской области представлена на рис. 3.10.
По полученным данными были построены прогностические модели, на основе которых были получены показатели на 2000 и 2001 гг. При построении прогноза были выбраны несколько видов трендов: линейный, логарифмический, экспоненциальный, линейный фильтр 2 порядка. Тенденции поступления школьников в 10/11 классы с различными видами трендов представлены на рис. 3.11, 3.12 и 3.13. При построении прогнозов использовались различные методы моделирования.
Анализ и моделирование образовательной системы Воронежской области был бы не полон без визуализации индекса ОС с учетом территориальной привязки. Картограмма ВО по результатом сформированных индексов образовательной системы представлена на рис.3.17.
Реализация подсистемы поддержки принятия управленческих решений в социальных системах на региональном уровне
Неотъемлемой частью любого процесса, связанного со сбором, обработкой и отображением данных является его информационное и программно-аппаратное обеспечение.
Информационное обеспечение сформировано на основе данных социального мониторинга и слагается из значительного объема неоднородной статистической информации, поступающей по различным каналам. В качестве источников информации выступают областные, районные, муниципальные организации здравоохранения, научные и образовательные учреждения. В связи с пространственной и тематической разобщенностью источников информации, разнообразием типов данных и их качественной неоднородностью, отсутствием единого стандарта хранения информации возникает необходимость предварительной обработки данных. В то же время особенности анализа данных в статистических пакетах и в ГИС требуют учета специфики используемого программного обеспечения при разработке информационных моделей [78].
Статистическая обработка данных проводилась в пакете Statistica, позволяющем импортировать файлы форматов Excel ( .xls), геоинформационное и математико-картографическое моделирование - в ГИС Arcview использующей цифровые покрытия в векторном формате полнофункциональной ГИС ARC/INFO и атрибутивные таблицы в формате dBase ( .dbf). Поэтому средой для первичной обработки данных и формирования информационных моделей был выбран табличный процессор Excel, позволяющий осуществлять операции редактирования и импорта-экспорта для большинства файлов наиболее распространенных форматов.
Информационная модель данных для обработки в пакете Statistica представляет собой совокупность слоев данных (медицинских, социально экономических и т.д.). Общее правило построения таблиц таково: фиксируется социальный показатель и рассматривается его изменение в пространственном (набор территориальных единиц) и временном (рассматриваемый интервал времени) аспектах.
Формирование информационной модели для геоинформационного моделирования в ГИС Arcview имеет свои особенности: информационная модель представляет собой совокупность цифровой модели рассматриваемой территории и дополнительных слоев ранее созданной в Excel информационной модели, которые рассматриваются как новые пласты образов карты. Каждому цифровому слою соответствует своя атрибутивная таблица (рис. 4.3).
Основой построения тематических карт, картографических композиций и графических объектов является цифровая модель - набор унифицированных пространственно-временных данных, которые хранятся в атрибутивных таблицах базы данных ГИС. Структурно цифровая модель состоит из цифровых слоев объединяющих объекты по одной тематике [105]. При проведении исследования использовалась цифровая модель Воронежской области, разработанная в полнофункциональной ГИС ARC/INFO и содержащая следующие слои:
- граница области (код Grobl);
- территория области (код Myol);
- границы районов области (код Myol_id);
Каждый из этих слоев связан со своей атрибутивной таблицей, содержащей информацию о типе объекта - точечный, линейный или площадной, геометрических характеристиках, пространственных координатах и т.д. Дополнительные характеристики объектов могут быть определены при помощи меток (label), связывающих записи в полях атрибутивной таблицы с объектами, например названия городов с объектами отображающими их на карте. Наложение всех этих цифровых слоев друг на друга и образует цифровую модель Воронежской области.
Принятие решений относительно распределения имеющихся ресурсов (материальных, технических, людских и т. д.) в зависимости от различных факторов (эффективности работы учреждений здравоохранения и образования, экологических, экономических, климатических факторов и т. д.) является в настоящее время актуальной социальной проблемой, которая не до конца изучена и нуждается в применении современных компьютерных технологий и методов обработки информации.
Следующим этапом работы является создание автоматизированной процедуры поддержки принятия управленческих решений. С помощью такой программы пользователь (ЛПР) может просмотреть (возможен выход в сеть Internet) необходимые ему для принятия управленческого решения данные по любым нозологическим формам за интересующий его период времени как по всей Воронежской области, так и по отдельным районам. Данные представлены как в виде таблицы, так и виде графиков и диаграмм, а также на карте Воронежской области. Пример работы программы представлен на рис. 4.4, рис.4.5. При помощи такой наглядной визуализации данных можно проанализировать различные нозологические формы с учетом экологических показателей, показателей здравоохранения и т.д., а также объектов хозяйственной деятельности (железные дороги, трубопроводы, ЛЭП), для образовательных процессов - анализ деятельности различных учебных заведений с учетом экономических показателей.
