Содержание к диссертации
Введение
1. Пути повышения эффективности медицинского об служивания населения в городском административном районе 11
1.1. Современные методы анализа и управления медицинским обслуживанием населения региона 11
1.2 Принципы использования статистических методов и геоинформационных технологий для анализа и управления медицинским обслуживанием населения 17
1.3. Цель и задачи исследования 22
2. Анализ, визуализация и прогнозирование уровня заболеваемости детей в городском административном районе на основе информационного мониторинга 24
2.1. Анализ и визуализация уровня заболеваемости детей по врачебным участкам городского административного района на визуализации и трансформации информации 24
2.2. Анализ здоровья детей по врачебным участкам городского административного района на основе ГИС-технологий 35
2.3. Оценка динамики развития заболеваемости детей в городском административном районе 49
2.4. Прогностические модели развития заболеваемости детей по врачебным участкам городского административного района 57
Выводы второй главы 73
3. Опенка комфортности проживания и риска заболеваемости детей в городском административном районе с применим математических методов оценивания 74
3.1. Оценка комфортности проживания детей в городском административном районе 74
3.2. Анализ уровня заболеваемости детей по врачебным участкам городского административного района с применением весового нормирования 81
3.3. Классификация врачебных участков городского административного района по уровню заболеваемости детей на основе методов многомерного статистического анализа 87
Выводы третьей главы 99
4. Применение методов поддержки приятия решений при управлении системой медицинского обслуживания населения в городском административном районе 100
4.1. Методика информационной поддержки приятия управленческих решений в системе медицинского обслуживания населения 100
4.2. Рациональное управление системой здравоохранения городского административного района с применением метода анализа иерархий 111
Выводы четвертой главы 121
Заключение 122
Список литературы 124
Приложение 135
- Современные методы анализа и управления медицинским обслуживанием населения региона
- Анализ и визуализация уровня заболеваемости детей по врачебным участкам городского административного района на визуализации и трансформации информации
- Оценка комфортности проживания детей в городском административном районе
- Методика информационной поддержки приятия управленческих решений в системе медицинского обслуживания населения
Введение к работе
Актуальность темы. Проблема ухудшения здоровья детей и подростков в Российской Федерации в последнее время приобретает все большую актуальность. Анализ состояния здоровья детей в Российской Федерации показывает, что общая заболеваемость детей в возрасте до 14 лет за последние 5 лет возросла на 16%, две трети детей в возрасте 14 лет имеют хронические заболевания.
Повышение качества обслуживания населения медицинской помощью невозможно без применения мониторинговых методов исследования, методов моделирования и оптимизации процессов управления. Использование мониторинговых подходов при анализе заболеваемости детей, как на областном, городском уровнях, так и в отдельно взятом районе, в последнее время приобрело особую актуальность. В частности это связано с необходимостью изучения и анализа временных рядов, отражающих динамику, а также возможность получения краткосрочного прогноза уровня заболеваемости детей по различным нозологическим формам, использование которых позволяет более эффективно управлять лечебно-профилактической и организационной деятельностью медицинских учреждений в целом. При моделировании и оптимизации процессов управления, наряду с различными методами исследования целесообразным является применение геоинформационных технологий. Это обусловлено тем, что одни статистические выводы, без учета картографического анализа не всегда раскрывает роль тех или иных факторов, особенно применительно к городским промышленным административным районам, где существенное влияние на состояние здоровья детей оказывают экологические факторы. Использование геоинформационных систем позволяет установить новые зависимости между сборами медицинских, экологических, экономических и географических данных, их пространственного анализа, и предоставляет пользователю возможность оптимизировать процедуру
выбора стратегий в процессе управления системой медицинского обслуживания.
Таким образом, актуальность темы заключается в необходимости формирования комплексного подхода в повышении качества медицинского обслуживания детей городского административного района на основе методов моделирования, прогнозирования и геоинформационных технологий.
Работа выполнена в соответствии с региональной программой администрации Воронежской области «Здоровье» и в соответствии с основными научными направлениями Воронежского государственного технического университета «Биомедкибернетика и компьютеризация в медицине» и «Проблемно-ориентированные системы управления» при выполнении научно-исследовательской работы Б.5.06 «Теоретические основы геоинформационного статистического анализа и прогнозирования развития территориально распределенных систем».
Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является анализ состояния заболеваемости детей в территориально распределенной системе городского административного района, моделирование и прогнозирование развития заболеваемости на основе медицинского мониторинга для рационального формирования лечебно-профилактических мероприятий и управления медицинским обслуживанием детей.
Для достижения поставленной цели предлагается решить следующие основные задачи:
сформировать медицинский мониторинг заболеваемости детей в территориально распределенной системе городского административного района на основе трансформации и визуализации информации по врачебным участкам и нозологическим формам;
провести анализ состояния заболеваемости детей в городском административном районе с использованием геоинформационных технологий и статистических методов обработки ретроспективной информации;
исследовать динамику и построить прогностические модели развития заболеваемости детей в муниципальном районе городского округа по различным нозологическим формам;
получить оценку комфортности проживания и риска заболеваемости детей в городском административном районе на основе многомерного статистического анализа медицинских данных;
разработать структуру системы автоматизированного анализа и прогнозирования заболеваемости детей и сформировать подход к рациональному управлению медицинским обслуживанием детей в городском административном районе и апробировать результаты исследования на практике.
Методы исследования. Для решения поставленных задач в работе используются методы системного анализа, теории управления и оптимизации, принципы и основные положения теории вероятности, математической статистики и геоинформационного моделирования.
Научная новизна результатов исследования. В работе получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:
медицинский мониторинг по нозологическим формам и врачебным участкам городского административного района, позволяющий оценивать уровни риска заболеваемости детей для формирования управленческих лечебно-профилактических мероприятий и распределения ограниченных ресурсов;
методика комплексного анализа территориально распределенных медицинских данных, базирующая на результатах геоинформационного и статистического моделирования, позволяющая повысить эффективность принимаемых решений в системе здравоохранения городского административного района;
прогностические модели развития заболеваемости детей по врачебным участкам городского административного района, позволяющие разрабаты-
вать и осуществлять планирование мероприятий в системе управления медицинским обслуживанием детей района;
методы оценки комфортности проживания и территорий риска заболеваемости детей, позволяющие обеспечивать рациональное управление медицинской помощью в территориально распределенной системе городского административного района на основе анализа ретроспективной, текущей и прогнозируемой информации;
структура и информационное обеспечение автоматизированной системы оценки состояния и прогнозирования развития заболеваемости детей, обеспечивающие рациональное принятие управленческих решений по формированию комплекса мероприятий, направленных на повышение качества оказания медицинской помощи в городском административном районе.
Практическая значимость и результаты внедрения. Предложенная методика обработки и визуализации информации о заболеваемости детей по нозологическим формам и врачебным участкам городского административного района позволяет на основе результатов применения математико-картографического моделирования оценить территории риска развития неблагоприятной медицинской ситуации с учетом пространственно-временного аспекта. Разработанные методы оценки позволяют планировать лечебно-профилактические мероприятия, осуществлять рациональное распределение ограниченных ресурсов, как на уровне района, так и на уровне детской поликлиники и ее структурных подразделений.
Материалы работы в виде информационного обеспечения и данных медицинского мониторинга, а также методы анализа состояния и развития заболеваемости детей используются в детской поликлинике № 5 Железнодорожного района города Воронежа, а также в учебном процессе кафедры системного анализа и управления в медицинских системах ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет».
Апробация работы. Основные положения и научные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях, семинарах и совещаниях: Всероссийской конференции «Интеллектуальные информационные системы» (Воронеж, 2008); Международной конференции «Системные проблемы надежности, качества, информационно -телекоммуникационных и электронных технологий в управлении инновационными проектами (Инноватика-2008)»(Сочи, 2008); научно-практической конференции, посвященной 20-летию ГКБСМП № 10 «Актуальные вопросы организации, оказания первичной, специализированной медицинской помощи в условиях многопрофильного стационара и на догоспитальном этапе» (Воронеж, 2009); Всероссийской конференции «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» (Воронеж, 2009); научно-тематическом семинаре «Проблемно-ориентированные системы управления» (Воронеж, 2008, 2009); научно-методическом семинаре кафедры «Системный анализ и управление в медицинских системах» ВГТУ (Воронеж, 2008, 2009).
Публикации. По материалам диссертации опубликовано 10 научных работ, в том числе 2 - в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и приложения и списка литературы из 114 наименований. Основная часть изложена на 123 страницах, содержит 79 рисунков и 21 таблицу.
Во введении обосновывается актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цель и задачи исследования, изложены основные научные положения, определена практическая значимость, приведены сведения об апробации и внедрении работы.
В первой главе рассматривается современное состояние проблем систем медицинского обслуживания населения в региональных территориально распределенных системах здравоохранения, рассматриваются принципы использования математических и геоинформационных методов для анализа
процессов в территориально распределенной системе медицинского обслуживания населения.
Во второй главе диссертационной работы проводится анализ заболеваемости детей в городском административном районе по основным нозологическим формам на основе медицинского мониторинга, полученного с применением геоинформационных технологий. Мониторинг охватывает медицинские показатели как в целом по району, так и в конкретных территориальных (врачебных) участках. На основе визуализации и трансформации информации получены оценки заболеваемости среди детей Железнодорожного района города Воронежа. Для оценки состояния заболеваемости детей в районе на основе статистических данных с применением ГИС-технологий, получена картографическая информация об основных заболеваниях в районе по основным нозологическим формам для врачебных участков.
Проведена оценка динамики и прогнозирования развития заболеваемо
сти детей по данным детской поликлиники № 5 Железнодорожного района
города Воронежа по различным нозологическим формам. Для верификации
прогностических моделей была оценена погрешность прогнозирования по
нозологическим формам. L
Третья глава содержит результаты оценки комфортности проживания и риска заболеваемости детей в городском административном районе на основе применения математических методов оценивания.
На основе медицинских данных сформированы индексы комфортности проживания для каждого врачебного участка, интерпретируемые как интегральные оценки медицинской ситуации относительно выбранных временного интервала и нозологических форм. Проведен анализ уровня заболеваемости детей во врачебных участках с применением весового нормирования, результатом которого стало формирование ранговой оценки каждого врачебного участка. Проведена классификация врачебных участков на основе кластерного и дискриминантного анализов, в результате чего получены класси-
фикационные функции, которые используются для оценки риска заболеваемости детей по врачебным участкам в городском административном районе.
В четвертой главе приводятся результаты реализации и внедрения в территориально распределенную систему здравоохранения городского административного района, а так же приводится методика информационной поддержки приятия управленческих решений в системе медицинского обслуживания населения. Излагается методика оценки уровня риска заболеваемости и распределения ресурсов в системе здравоохранения городского административного района. Определены основные направления развития системы медицинского обслуживания населения на основе принципов рационального управления системой здравоохранения городского административного района с применением метода анализа иерархий.
В заключении приводятся основные результаты работы.
В приложении представлены материалы исследования и акты внедрения.
Современные методы анализа и управления медицинским обслуживанием населения региона
Исследование заболеваемости человека и оценка степени его здоровья является важнейшей медицинской задачей, для решения которой применяются компьютерные системы обработки медицинского мониторинга. Учет неоднородности медицинской информации, особенностей процесса ее формализации, сбора и обработки могут реализовываться в системах информационной поддержки принятия решений [15].
Создание эффективной системы управления здравоохранением региона является очень сложной и трудной задачей. Кризисная ситуация в обществе потребовала от государственных органов России новых подходов к организации здравоохранения не только на федеральном, но и на региональном уровнях. Огромную роль в правильности и адекватности принимаемых мер в управлении имеет своевременная и достоверная информация. Для правильного обеспечения планирования медицинского обслуживания населения необходимо создать системы информационной поддержки принятия решений.
Сама по себе собранная информация еще не позволяет руководителям ею эффективно пользоваться. Для этого необходима продуманная единая технология сбора и представления аналитических данных, которая создается в аналитической информационной системе.
Основой для работы аналитической информационной системы являются детальные данные по распространенности различных нозологических форм, анализ динамики и прогнозирование развития заболеваемости, оценка комфортности проживания и оценка риска заболеваемости [24]. Наиболее полно возможности аналитической системы проявляются в управлении развитием системы здравоохранении. На этапе подготовки изменений можно оценить финансовую целесообразность развития или свертывания учреждений, профилей лечения и групп оказываемых услуг. На этапе проведения изменений можно следить за динамикой работы лечебных учреждений, проверяя соответствие реальных результатов ожиданиям и прогнозам. Совершенно в новом виде представляется план приобретения новой медицинской техники, в зависимости от конкретной потребности учреждений.
Вот несколько аспектов применения новых информационных технологий в системе управления здравоохранением, применение которых позволит поднять на новый более совершенный уровень работу органов управления здравоохранения населения, позволит лучше контролировать ситуацию в данной сфере и соответственно более эффективно использовать отпущенные финансовые средства.
Главной целью создания систем медицинского мониторинга является организация на базе новых компьютерных технологий иерархической системы сбора, обработки, хранения и представления информации, обеспечивающей динамическую оценку здоровья населения, показателей медицинского обслуживания 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. Основными функциями медицинского мониторинга являются [42, 55]: 1. Обработка статистической информации о численности и составе населения, рождаемости, смертности, заболеваемости, инвалидности, а также результатов выборочных исследований по медико-демографической 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 медицинской 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 систематических и массовых способов создания, накопления, обработки, хранения, передачи и распределения информации с применением средств вычислительной техники и связи.
В настоящее время особую актуальность приобретают системы, предназначенные для поддержки процессов принятия решений, в частности информационные. С этой целью наиболее перспективным является применение математических методов и автоматизированных систем прогнозирования, классификации и принятия управленческих решений [24, 54].
Большинство задач, для которых требуется информационная поддержка принятия решений, являются многокритериальными, где по каждому критерию существуют ограничения, накладываемые внешней средой (ресурсные и временные ограничения, социально-экономическая обстановка и т.п.), поэтому сложность задач по принятию рациональных управленческих решений при распределении ресурсов, выбору и корректировке стратегии различных мероприятий с учетом большого числа независимых и коррелируемых показателей обусловливают необходимость применения компьютерных систем информационной поддержки принятия решений.
Принятие решения в большинстве случаев заключается в выборе лучшей альтернативы, который осложняется противоречивыми требованиями, неоднозначностью оценок, ошибками в выборе приоритетов и неопределенностью. Неопределенность в процессах принятия решений связана со следующими факторами: 1) неполнотой знаний о проблеме, по которой принимается решение; 2) невозможностью точного учета реакции окружающей среды на предполагаемые действия; 3) неточностью понимания целей лицом, принимающим решения (ЛПР) [86, 87].
Поэтому эксперт (или ЛПР) основывается на своих субъективных предпочтениях и представлениях. Эта субъективная оценка порой оказывается единственно возможной основой при объединении неоднородных параметров решаемой проблемы в единую модель.
Анализ и визуализация уровня заболеваемости детей по врачебным участкам городского административного района на визуализации и трансформации информации
При изучении заболеваемости населения в целом, наряду со статистическими методами исследования, целесообразным является применение медико-географических методов. Это обусловлено тем, что одни статистические выводы, без учета картографического анализа, не всегда раскрывают роль факторов внешней среды в распространении болезней, особенно применительно к конкретным территориям [48, 82].
Современная развивающаяся география вообще и медицинская география в частности, позволяет ставить вопрос о необходимости широкого использования картографических способов анализа имеющихся взаимосвязей. Составление специальных карт при медико-экологическом исследовании конкретных территорий призваны показать имеющиеся в том или другом случае взаимосвязи между природными и социально-экономическим факторами и здоровьем населения. Такой мониторинговый подход в последнее время находит широкое применение.
Применение метода картографического анализа не только позволяет показать пространственное положение тех или иных явлений, но и помогает раскрывать смысл и значение этих явлений в их взаимосвязях, исходя из целей медико-экологических исследований. Важную роль в изучении пространственно-распределенной информации по заболеваемости имеет картографический анализ. Специальная карта дает возможность видеть взаимосвязи между распространением заболевания и определенными географическими факторами данной местности [82, 99]. Специальная медико-географическая карта обеспечивает с одной стороны - необходимую объективность и глубину анализа имеющихся взаимосвязей, а с другой - синтез рассматриваемых явлений применительно к конкретной территории. Использование метода картографического анализа в медико-экологических исследованиях, а также внедрение его в другие отрасли позволяет предвидеть на строго научной основе многие явления, которые могут оказываться- неблагоприятными для здоровья населения в пределах кон-, кретной местности, и тем самым обеспечить заблаговременное проведение необходимых профилактических мероприятий.
Взаимодействие статистического моделирования с картографическим анализом предлагается решать с использованием геоинформационных систем. ГИС являются современными средствами интеграции статистического анализа и математического моделирования со средствами управления базами данных для исследования пространственно-организационных данных.
Для автоматизации задач визуального моделирования в медицине необходимо решить следующие задачи [82, 99]: выбрать адекватную графическую модель; создать атрибутивное описание объектов модели; выбрать или разработать средства отображения, хранения и редактирования графических и атрибутивных данных; связать в единую интегрированную модель графические объекты и их атрибутивные описания, т.е. создать «технологическую» модель, с которой будет работать создаваемая система; обеспечить эффективный переход между описаниями исследуемых объектов, принятыми в предметной области, и их описаниями в «технологической» модели; создать средства анализа и обработки данных, представленных в модели; обеспечить ввод визуальных данных в систему, интерпретацию и вывод результатов обработки данных по модели.
Использование ГИС позволяет у становить, новые зависимости между сборами медицинских, экологических и географических данных, их пространственного анализа, и представляет пользователю возможность оптимизировать процесе выбора стратегий в составлении плана лечебно-профилактических мероприятий. Геоинформационное моделирование проводилось с использованием пакета Arc View 3.0. Применение ГИС-вьювера Arc View 3.0 позволило более наглядно представить ситуацию по основным заболеваниям в системе медицинского обслуживания детей отдельного городского административного района. На рис. 2.19 представлена картограмма, отражающая классификацию врачебных участков детской поликлиники № 5 Железнодорожного района г. Воронежа по общей заболеваемости детей за период с 2005 по 2008 гг.
Как показывают исследования, проведенные при помощи ГИС-анализа, неблагоприятными врачебными участками детской поликлиники № 5 Железнодорожного района по общей заболеваемости у детей являются. 1, 2 13 врачебные участки, а также 2, 7 и 8 врачебные участки микрорайона Отрожка, а к относительно благоприятным врачебным, участкам с наименьшим уровнем общей заболеваемости у детей можно отнести - 4, б, 7, 8, 12, 14, ЗО; 40, 50 врачебные участки.
На рис. 2.20-2.36 представлены картограммы, отражающие классификацию врачебных участком, детской поликлиники № 5 Железнодорожного района по различным нозологическим формам.
Оценка комфортности проживания детей в городском административном районе
Для классификации врачебных участков детской поликлиники № 5 Железнодорожного района города Воронежа по набору медицинских показателей, характеризующие состояние здоровья детей использовался кластерный анализ. Кластерный анализ представляет собой специфическую методологию проведения классификации неоднородных статистических совокупностей. Основная цель анализа - выделить в исходных многомерных данных такие однородные подмножества, чтобы объекты внутри групп были похожи в известном смысле друг на друга, а объекты из разных групп - не похожи. Под "похожестью" понимается близость объектов в многомерном пространстве признаков, и тогда задача сводится к выделению в этом пространстве естественных скоплений объектов, которые и считаются однородными группами [34, 67].
Проблема измерения близости объектов возникает при любых трактовках кластеров и различных методов классификации. Основные трудности, возникающие при этом: неоднозначность выбора способа нормировки и определения расстояния между объектами. Расстоянием (метрикой) между объектами в пространстве параметров называется такая величина dab, которая удовлетворяет аксиомам: Al.dab 0,da=0; A2.dab=dba; A3. dab+ dbc dac (неравенство треугольника). Мерой близости (сходства) обычно называется величина juab имеющая предел и возрастающая с возрастанием близости объектов. Существует возможность простого перехода от расстояний к мерам близости: достаточно применить, например, преобразование Не вполне строго будем считать, что адекватной является статистика, либо не меняющаяся при допустимых преобразованиях шкал, либо меняющаяся контролируемым способом. Рассмотрим основные способы определения близости между объектами. В табл. 3.6 приведены некоторые употребительные расстояния и меры близости, используемые для признаков, измеренных в разных шкалах [34]. где xj — значение 1-ого признака у /-ого объекта; х(. - вектор-столбец значений всех признаков на z-ом объекте; р.. — общее число совпадающих значений свойств (нулевых и единичных, где 1 — наличие свойства, 0 - отсутствие); п" - число совпадающих единичных свойств; п - число единичных значений свойств; dy = 1, если х\ - . є,, и 0 в любом другом случае. Матрица расстояний или близости нередко задается непосредственно: либо как таблица экспертных оценок близости, либо как матрица прямых измерений сходства: межотраслевого баланса, степеней соседства географических регионов, взаимной цитируемости авторов и т. д. В таких случаях все поставленные выше проблемы адекватности расстояний и выбора мер сходства снимаются.
В настоящее время существует огромное количество алгоритмов кластер-анализа. Они отражают разнообразие не только вычислительных приемов, но и концепций, стоящих за ними.
Наиболее естественный путь нахождения образов заключается в том, что дается точное определение образа и отыскивается скопление точек, обладающее соответствующими свойствами. Например, образ (кластер) можно определить как такое скопление точек, в котором среднее межточечное расстояние меньше среднего расстояния от данных точек до остальных. Поэтому будем считать, что основой первого направления решения задачи структурной классификации является формулировка понятия кластера и разбиение совокупности на части, каждая из которых представляет собой кластер в данном смысле. Такой подход часто называется эвристическим. Однако многие свойства этих процедур изучены достаточно хорошо, а некоторые из алгоритмов находят локальный экстремум определенному функционалу. Поэтому назовем группу алгоритмов, ориентированных на выделение кластеров с заранее заданными свойствами, процедурами прямой классификации [34, 67]. Основной чертой таких процедур является использование ими только одного понятия кластера. Скажем, в группе методов Аг-средних объекты попадают в тот класс, расстояния, до центра которого минимальны, т. е. реализуется одно из определений кластера. Это означает, что все классы разбиения будут удовлетворять именно этому определению. Если предположить, что некоторые исходные данные в самом деле имеют причудливый вид, то алгоритмы этого типа не смогут их разделить. Поэтому крайне интересно создать процедуры комбинированной прямой классификации, которые бы выделяли классы в смысле нескольких определений, т. е. подыскивали бы для каждого скопления свойственное ему определение кластера [34].
Требование к хорошей классификации предъявляют не только в терминах определений отдельных кластеров. Часто общее представление о качестве классификации формулируется в виде некоторого функционала, экстремальное значение которого соответствует наилучшей классификации.
Это второе оптимизационное направление в решении задачи кластер-анализа сформировалось позже первого и представляет богатую и разветвленную дисциплину. Остановимся на некоторых методических аспектах, касающихся связи двух подходов.
Методика информационной поддержки приятия управленческих решений в системе медицинского обслуживания населения
База данных формируется путем поступления и аккумулирования в ней различной информации необходимой для принятия решения. Информация поступает из различных источников при проведении мониторинговых исследований.
Формирование набора необходимой информации является неотъемлемой процедурой. В данном блоке происходит выбор информации, которая соответствует объекту и цели проводимого исследования. Анализ первичных статистических данных дает возможность определить дальнейший ход исследования. На основании данного анализа происходит выбор средств и методов моделирования. В блоке моделирования и визуализации информации происходит изучение динамики изменения показателей, моделирование взаимосвязей между ними, построение прогнозных оценок уровней заболеваемости осуществляется в среде программных пакетов статистической обработки данных, позволяющих на основе кластерного, дискриминантного анализа, анализа временных рядов и других видов анализа получить дополнительную информацию для принятия решения ЛПР. Математико-картографическое моделирование на базе геоинформационных систем позволяет изучить динамику распространения заболеваемости по территории района, выделить группы территориальных единиц по различным критериям, сравнить уровни групп различных показателей по врачебным участкам. Процедура визуализации изначально программно и аппарат-но реализована в большинстве современных пакетов статистической обработки иГИС. Анализ результатов моделирования необходим для корректировки полученных данных. В случае недостаточности или неинформативности результатов моделирования, следует провести иное формирование первичного набора информации. Далее проводится конкретизации целей проводимого исследования и определение критериев эффективности, в нашем случае целью является повышениє качества обслуживания медицинской помощью населения городского административного района. Таким образом, имея результаты статистической обработки исходной информации и результаты многовариантного и математико-географического моделировании, можно провести выбор метода поддержки принятия решений.
В блоке реализации процедуры поддержки принятия решения определяется множество возможных состояний ситуации, которые отличаются друг от друга оценками значимости показателей, входящих в их состав. Подситуаци-ей в данном случае понимается медицинская обстановка по отдельным врачебным участкам района, которая рассматривается ситуация по всем нозологических формам и характеризуется уровнями заболеваемости детей по рассматриваемым нозологическим формам. Каждая нозологическая форма вносит присущие только ей особенности в общую картину заболеваемости и медицинскую ситуацию соответственно, но не допускает оценку в плане ее «важности» по сравнению с другими. Набор состояний ситуации формируется в предположении неравнозначности различных нозологии в плане первоочередности распределения ресурсов, проведения лечебно-профилактических и организационных мероприятий с целью уменьшения заболеваемости. Поэтому требуется оценивать некоторую ситуацию как множество состояний Fj. Каждое состояние описывается уровнем заболеваемости по одной из рассматриваемых нозологических форм: = ( , 2,..., 1, где Fj — показатели уровня заболеваемости по рассматриваемым нозологическим формам [42, 55].
Решением в данном случае является оценка медицинской ситуации по врачебным участкам и выявление территорий в которых эта ситуация наиболее неблагоприятна. Исходным множеством альтернативных решений Е является все множество врачебных участков района, по каждому из которых ведется оценка медицинского обслуживания населения и возможно выделение ресурса. Ресурс предлагается рассматривать как вектор управляемых параметров. Введены обозначения: R - финансы, расходные материалы; К - количественный и качественный кадровый состав ЛПУ; D - профильность отделений ЛПУ, С — повышение квалификации медицинских работников различных сфер деятельности, М — плановые мероприятия, целевые программы. Вариант решения Ej будет представлять собой вектор управляемых параметров с коэффициентами, определяющими интенсивность использования составляющих ресурса: - количество рассматриваемых территориальных единиц [42].
Следующим этапом работы подсистемы поддержки принятия решений является формирование матрицы решений и выбор критериев решений. При выборе критерия принятия решения учитывается наличие ограничений, случайность изменения внешних параметров, влияющих на состояние системы, количество предстоящих реализаций решения, учет риска. После выбора критерия оптимизации осуществляется расчет матрицы решения и выбор наилучшей альтернативы по результатам расчета.
