CC BY
53
ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА УПРАВЛЕНИЯ
DOI: http://dx.doi.org/10.21686/2413-2829-2018-6-57-66
ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СОВРЕМЕННОГО МНОГОПРОФИЛЬНОГО МЕДИЦИНСКОГО
УЧРЕЖДЕНИЯ
О. Э. Карпов, С. А. Субботин, М. Н. Замятин, Д. В. Шишканов, П. Е. Асташев
Национальный медико-хирургический Центр им. Н. И. Пирогова
Минздрава России, Москва, Россия Е. С. Прохорова ООО «АВК трейд», Рязань, Россия
Моделирование деятельности лечебно-профилактических учреждений является одним из перспективных направлений совершенствования организации медицинской помощи. Однако его реализация пока в основном ограничена рамками научно-исследовательских работ. Основная причина заключается в сложности создания в здравоохранении эффективных моделей и работы с ними, обусловленной большим разнообразием многоплановых процессов медицинского обслуживания населения. В Национальном медико-хирургическом Центре им. Н. И. Пирогова проводится работа по внедрению методов моделирования потока пациентов в процесс управления стационаром. В статье авторами представлены результаты подготовительного, аналитического этапа. Анализ данных показал, что к процессам крупного многопрофильного медицинского учреждения могут применяться методы теории массового обслуживания, а качество данных в медицинской информационной системе позволяет использовать их для имитационного моделирования. Приведены предварительные результаты подготовки информации. Показано, что сложность сбора, очистки и представления данных является стратегической функцией и может быть сопоставима со сложностью разработки модели. Ключевые слова: информационные технологии, имитационное моделирование, математическое моделирование, представление данных.
IMITATION MODELING OF THE ACTIVITY OF THE PRESENT-DAY MULTI-PROFILE MEDICAL INSTITUTION
Oleg E. Karpov, Sergey A. Subbotin, Mikhail N. Zamyatin, Dmitry V. Shishkanov, Pavel E. Astashev
National Medical and Surgical Center named after N. I. Pirogov, Russian Ministry of Health, Moscow, Russia Elena S. Prokhorova
ООО «AVK trejd», Ryazan, Russia
Modeling the activity of medical institutions is one of promising lines in enhancing the organization of medical aid. However, its realization today is restricted by research work. The key reason is the difficulty of developing effective models in public health service and working with them, which is envisaged by a wide diversity of processes of medical services provided to the population. In the National Pirogov Surgery Center methods of modeling the patients' flow are introduced in the process of hospital management. The authors show results of the preparatory, analytical stage. Analysis of the data demonstrates that methods of the theory of mass service can be applied to processes of a big multi-profile medical institution and the quality of data in the medical information system provides an opportunity to use it for imitation modeling. Preliminary results of data preparation were given. It was shown that the complexity of collection, treatment and presentation of data is a strategic function, which can be compared to complexity of model development.
Keywords: information technologies, imitation modeling, mathematic modeling, data presentation.
Введение
Ключевой задачей управления отдельной медицинской организацией в период изменения условий государственного финансирования системы здравоохранения становится интенсификация ее деятельности. Переход России к цифровой экономике и повсеместное внедрение новых технологий дают для этого новые возможности и инструменты. Повышение результативности и эффективности медицинских учреждений во многом связывается с совершенствованием организации их работы, ключевыми направлениями которого являются:
- упрощение структуры медицинского учреждения;
- оптимизация размещения отделений и отдельных кабинетов с учетом их взаимодействия;
- снижение издержек, связанных с процессами оказания медицинской помощи: госпитализации, диагностики, хирургического и терапевтического лечения пациентов с различными нозологиями;
- повышение загрузки оборудования и площадей, оборота коечного фонда;
- оптимизация потоков пациентов.
На решение задач совершенствования организации работы медицинских учреждений направлены и приоритетные государственные проекты Минздрава России, прежде всего «Создание новой модели медицинской организации, оказывающей первичную медико-санитарную помощь» и «Совершенствование процессов организации медицинской помощи на основе внедрения информационных технологий». Общим принципом является то, что все управленческие, клинические и экономические решения должны быть основаны на научных данных и обеспечивать прозрачность обоснования ресурсов и затрат при оказании медицинской помощи и планировании деятельности. При этом учреждение не может in vivo поставить множество экспериментов для проверки управленческих гипотез. Выйти из сложившегося противоречия можно только за счет примене-
ния методов математического, прежде всего имитационного, моделирования, ведь имитировать - значит вообразить, постичь суть явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте.
Использование методов
моделирования в здравоохранении
Моделирование деятельности медицинской организации с технологической точки зрения - это абстрактное ее представление как системы взаимосвязанных и взаимодействующих процессов, на основе которого обеспечиваются [4]:
- ликвидация узких мест;
- устранение избыточных этапов;
- устранение дублирования;
- сокращение времени обслуживания пациентов;
- определение мест и методов контроля процесса.
В практике российского здравоохранения методы математического моделирования используются на сегодняшний день в основном в рамках научно-исследовательских работ. При этом из основных методов имитационного моделирования (рис. 1), а именно дискретно-событийного, агентного, анализа системной динамики, практически всегда выбирается первый как наименее абстрактный и базирующийся на имеющихся фактических данных.
Высокий уровень абстракции
(меньше деталей, макроуровень, стратегический уровень)
Средний уровень абстракции
(средняя детальность, мезоуровень, тактический уровень)
Низкий уровень абстракции
(больше деталей, микроуровень, оперативный уровень)
Агрегаты, глобальные причинныеaai ди н ам и ка обр атн ых с вяз ей,...
Агентное моделирование »Активные объекты •Индивидуальные правила поведения »Прямое и непрямое взаимодействие »Динамика среды
Дискретно-событийное моделирование
• Заявки (пассивные объекты)
• Потоковые диаграммы и/или сети
• Ресурсы
В ОСНОВНОМ
дискретные
Системная динамика •Накопители (агрегаты) •Потоки
•Правила (обратные связи)
^ В основном непрерывные
Рис.
1. Методы имитационного моделирования
Имитационное моделирование базируется на таких разделах математики, как теория массового обслуживания, теория операций, и показывает наилучшие результаты при значительной интенсивности исследуемых процессов. Так, В. М. Хачумов и С. В. Погодин показали, что использование имитационной модели системы массового обслуживания для описания работы шести типовых отделений лечебно-профилактического учреждения «позволяет оценивать ситуацию и управлять потоками пациентов, находить узкие места и ограничивать нагрузку на отдельные подразделения в случае создания очередей» [9].
В 2014 г. были опубликованы данные об успешном построении имитационной модели городского call-центра, обслуживающего медицинские организации, и исследования ее поведения [6]. Автор этой работы с использованием специализированного программного продукта Anylogic с помощью модели рассчитал минимальное количество операторов (43 человека) и обосновал необходимость иметь выделенного психолога на полной ставке. Следует отметить, что существуют и другие демонстрационные модели использования данного программного продукта, но все они имеют не российское происхождение.
Кроме того, имитационное моделирование предлагается использовать для сравнительной оценки эффективности различных вариантов автоматизации процессов проведения профессиональных осмотров и диспансеризации, что тоже относится к сфере организации работы медицинской организации [10]. По итогам моделирования авторами получены значения математического ожидания затрат труда в разрезе категорий сотрудников и отклонения от них для нескольких вариантов автоматизации деятельности. Итоги работы позволили оценить прямой финансовый результат от затрат на информатизацию.
Для успешного применения создаваемых моделей в практической работе медицинского учреждения принципиально важными являются методические вопросы
моделирования: выделение, типизация и классификация описываемых процессов, возможность использования для дальнейшего анализа цепочек создания ценности, возможность изучения на моделях функциональных зависимостей и корреляций между оказываемыми медицинскими услугами [1; 2; 3; 7; 8]. При этом важно выбрать рациональную методологию и нотацию описания процессов, сравнивая их по возможностям последующего анализа полученных моделей. Это связано с тем, что приближение моделей к реальным процессам, прежде всего в части увеличения количества взаимодействующих элементов, приводит к катастрофическому нарастанию их сложности как для разработки и понимания, так и для программной реализации и анализа полученных результатов.
Подготовка данных Пироговского Центра для целей имитационного моделирования
Целью работы, проводимой совместно специалистами Пироговского Центра и Российского экономического университета имени Г. В. Плеханова, является создание модели потока пациентов в многопрофильном стационаре. Схема действий при имитационном моделировании представляет собой двухуровневый итерационный процесс, который должен повторяться до успешной интерпретации результатов экспериментов, отвечающих целям моделирования, или до исчерпания технических возможностей детализации модели (рис. 2).
.Определение исходных параметров
^^ ..- * " " - проиессов
Формализация МШМНСувМЙС^ОШМ* . ч
|чи»целей
ИНрПоета^НЙ гсл:гч-:ины< / / / ¿ыультатон
laSonia результатов
________ / эксперимента
Проведение зпперим&чгз^
Рис. 2. Этапы имитационного моделирования
Планирован!»
Процесс моделирования разделен на этапы, первыми из которых являются подготовительные - определение исходных параметров моделируемых процессов и формализация потока пациентов. При этом начальные витки спирали должны быть максимально простыми, чтобы убедиться в адекватности модели, оценить результаты и сложность подготовки данных.
Исходные значения показателей для моделирования представляют собой реальные результаты деятельности Пироговского Центра за один календарный год, полученные из медицинской информационной системы учреждения:
- стационар на 600 коек;
- 24 профиля оказания медицинской помощи;
- 31 806 историй болезни;
- 24 724 оперативных вмешательства;
- 6 каналов финансирования, десятки сотрудничающих страховых компаний;
- 96 823 зарегистрированных факта перемещения пациентов между отделениями, включая выбытие;
- 908 079 оказанных услуг;
- 859 867 выполненных назначений медикаментов персонифицированного учета;
- 2 873 позиции номенклатуры фактически оказанных услуг;
- более 30 отделений, участвующих в оказании медицинской помощи.
Медицинская информационная система должна на каждый день лечения содержать все перечисленные сведения.
Чтобы избежать ожидаемого нарастания сложности модели при ее детализации, было принято решение начинать работу с максимально укрупненных параметров.
Лечащие отделения были распределены в три группы:
- хирургические (объединенные по факту выполнения оперативного вмешательства во время госпитализации пациента);
- нехирургические - терапевтические (т. е. коечные отделения, лечение в которых не включало выполнение операции);
- отделения реанимации и интенсивной терапии.
Поток пациентов разделялся:
- на четыре группы на входе:
• по характеру госпитализации -на экстренный и плановый;
• по наличию оперативного вмешательства;
- и на две группы на выходе - по результату (выписка или летальный исход).
Важно, что даже столь грубая детализация привела к необходимости выделять 24 группы движений пациентов.
Первично при моделировании учитывались только пациенты, продолжительность лечения которых не превышала 10 дней, затем расширили диапазон до 14 дней, что соответствует выписке 90 и 95% входного потока соответственно.
Кроме того, в первичную выборку включали только тех пациентов, продолжительность пребывания которых в отделениях реанимации и интенсивной терапии ограничена двумя днями, что соответствует 90% случаев от всех госпитализируемых (рис. 3).
Данные о фактическом движении пациентов с учетом профиля отделения госпитализации представлены на рис. 4 и 5. Из представленных на рисунках данных исключены группы менее 12 пациентов и движения после 14 дней.
Обозначения на рис. 4 и 5:
П - приемное отделение;
Т - терапевтическое отделение;
Х - хирургическое отделение;
Р - отделение реанимации и интенсивной терапии;
В - выписан;
Л - летальный исход.
В частности, ПТ соответствует перемещению пациента из приемного (П) в терапевтическое (Т) отделение.
Рис. 4 и 5 представляют собой пример одного из этапов системного анализа, из которого видно, что количество движений
по группам пациентов существенно неоднородно. Мы ожидаем, что эксперименты со структурой входного потока позволят нам найти пути оптимизации работы отделений.
В части учета затрат рабочего времени медицинских работников, загрузки обору-
дования и использования помещений (прежде всего операционного блока) подготовка данных началась с анализа оказания медицинских услуг и расходования медикаментов персонифицированного назначения с даты госпитализации. Результаты анализа приведены в таблице.
10№ ■95% 90% «5% АО% 75% 70* ■65% 60% 55 % 50% 4.5% -*0%
3.0% 25« 20% 15% 1.0%
■ II
I I
504
2 3 4 5
6 7 8 9 10 11 12 1В 14 15 16 17 18 19 20 21
1 2 3 4 5
1
а) б)
Рис. 3. Распределение пациентов по продолжительности лечения в стационаре и по числу дней, проведенных в реанимационных отделениях: а) доля выписанных; б) доля покинувших
Группы пациентов 1 2 3 4 5 6 7 В 9 10 11 12 13 14 итого
- ПТ 12045 3 1 12 049
Плановая 10705 3 1 10 709
Экстренная 1340 1 34С
- ГР 787 787
Плановая 53 53
Экстренная 734 734
- ПХ 18910 1 18 911
Плановая 17122 1 17 123
Экстренная 1783 1 788
- РЛ 6 5 3 4 2 4 1 2 2 46
Плановая 1 3 1 3 1 4 1 1 2 32
Экстренная 5 2 2 1 1 1 14
- РТ 1009 244 108 39 16 31 24 17 11 6 10 2 5 3 1 556
Плановая 674 31 21 16 9 10 15 10 5 3 7 1 2 2 822
Экстренная 335 213 87 23 7 21 9 7 6 3 3 1 3 1 734
- РХ 6142 4895 338 146 89 69 72 50 31 37 22 21 14 15 12 037
Плановая 5724 4780 286 115 66 46 55 41 29 29 13 15 10 13 11 286
Экстренная 418 115 52 31 23 23 17 9 2 8 9 6 4 2 751
-ТВ 2024 618 1632 1599 2107 627 701 483 765 380 244 171 182 332 12 809
Плановая 1870 462 1463 1445 1988 479 518 344 623 248 139 98 92 271 1С 744
Экстренная 154 156 169 154 119 148 183 139 142 132 105 73 90 61 2 065
-ТР 804 26 26 11 В В 17 12 2 2 1 3 3 1 942
Плановая 700 19 16 8 5 4 13 8 2 1 1 1 3 1 796
Экстренная 104 7 10 3 3 4 4 4 1 2 146
^ТХ 23 19 23 10 14 В 18 14 9 9 6 5 6 7 188
Плановая 17 10 1В 9 10 6 13 10 6 7 3 5 4 5 131
Экстренная 6 9 5 1 4 2 5 4 3 2 3 2 2 57
-ХВ 3133 1625 2997 2737 2495 1966 1097 844 595 357 239 190 141 115 18 887
Плановая 2899 1424 2819 2538 2294 1788 952 730 516 304 205 161 119 89 17 106
Экстренная 234 201 178 199 201 178 145 114 79 53 34 29 22 26 1 781
-ХР 10937 388 141 81 56 49 50 30 23 29 19 12 14 11 11 914
Плановая 10577 305 105 57 36 30 32 23 19 22 13 10 9 8 11 293
Экстренная 360 83 36 24 20 19 18 7 4 7 6 2 5 3 621
-ХТ 83 55 44 26 17 15 11 9 11 4 6 4 2 4 33В
Плановая 32 21 14 12 6 8 7 3 6 3 4 2 3 144
Экстренная 51 34 30 14 11 7 4 6 5 1 2 2 2 1 194
Рис. 4. Количество движений пациентов между отделениями различных типов с детализацией по характеру госпитализации
Группы пациентов 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 Общий итог
-1ПТ 12045 3 1 12049
Оперативное вмешательство 2616 1 2 617
Без оперативного вмешательства 9429 3 9 432
| -1ПР 787 787
Оперативное вмешательство 250 250
Без оперативного вмешательства 537 537
-1ПХ 18910 1 18911
Оперативное вмешательство 15331 15 381
Без оперативного вмешательства 3529 1 3 530
-IPB 1 1 1 1 5
Оперативное вмешательство 1 1
Без оперативного вмешательства 1 1 1 4
-1РЛ 6 s 3 4 2 4 1 2 2 46
Оперативное вмешательство 2 1 1 2 1 2 1 2 2 30
Без оперативного вмешательства 4 4 2 2 1 2 16
-IPT 1009 244 108 39 16 31 24 17 11 6 10 2 5 3 1556
Оперативное вмешательство 698 129 72 14 10 15 10 8 6 4 7 2 3 2 1000
Без оперативного вмешательства 311 115 36 25 6 16 14 9 5 2 3 2 1 556
IPX 6142 4895 338 146 89 69 72 50 31 37 22 21 14 15 12037
Оперативное вмешательство 5951 4857 326 139 35 64 69 49 30 35 22 21 14 15 11769
Без оперативного вмешательства 191 38 12 7 4 5 3 1 1 2 268
НТВ 2024 618 1632 1599 2107 627 701 483 765 380 244 171 182 332 12809
Оперативное вмешательство 459 198 345 298 250 277 245 95 49 36 33 22 19 33 2813
Без оперативного вмешательства 1555 420 1287 1301 1857 350 456 388 716 344 211 149 163 299 9996
-ITP 804 26 26 11 Я 8 17 12 2 2 1 3 3 1 942
Оперативное вмешательство 707 14 18 6 6 6 10 8 1 2 1 1 2 1 796
Без оперативного вмешательства 97 12 8 5 2 2 7 4 1 2 1 146
ITX 23 19 23 10 14 8 18 14 9 9 6 5 6 7 188
Оперативное вмешательство 14 15 21 9 13 7 14 9 8 9 4 5 3 7 155
Без оперативного вмешательства 9 4 2 1 1 1 4 5 1 2 3 33
-IXB 3133 1625 2997 2737 2495 1966 1097 844 595 357 239 190 141 115 18887
Оперативное вмешательство 1430 1154 2676 2495 2343 1837 955 763 513 309 204 175 128 99 15 405
Без оперативного вмешательства 1703 471 321 242 152 129 142 81 82 48 35 15 13 16 3 482
-IXP 10937 388 141 81 56 49 50 30 23 29 19 12 14 11 11914
Оперативное вмешательство 10815 374 136 80 51 45 49 28 21 29 13 12 14 9 11754
Без оперативного вмешательства 122 14 5 1 5 4 1 2 2 2 160
-IXI 83 55 44 26 17 15 11 9 11 4 6 4 2 4 338
Оперативное вмешательство 22 15 14 10 4 7 6 6 9 2 4 3 1 2 149
Без оперативного вмешательства 61 40 30 16 13 8 5 3 2 2 2 1 1 2 189
Рис. 5. Количество движений пациентов между отделениями различных типов c детализацией по наличию оперативного вмешательства
Распределение объема оказания медицинских услуг и выполнения назначений медикаментов по дням лечения
День госпитализации Оказано медицинских услуг (доля), % Выполнено назначений медикаментов (доля), %
1 30,19 32,91
2 23,97 11,82
3 11,43 10,44
4 6,52 8,39
5 4,80 6,19
6 3,42 5,18
7 2,82 4,53
8 2,78 3,59
9 2,29 2,63
10 1,63 1,95
> 10 9,29 11,98
11 1,16 1,54
12 0,94 1,20
13 0,72 1,05
14 0,67 0,89
Выявленные ошибки и пропуски 0,87 0,41
Видно, что ограничения в десять дней после госпитализации позволяют учесть 89,84% услуг и 87,63% назначений лекарственных средств, а в четырнадцать дней -93,33 и 94,26% соответственно. На следующем шаге детализации предполагается перейти к группам однородных услуг.
Отдельно следует подчеркнуть долю выявленных ошибок и пропусков в данных медицинской информационной системы Пироговского Центра - менее 1%. Столь низкое количество ошибок было получено не сразу. Как отмечалось ранее, «состав и уровень контроля качества данных в информационных системах ориентированы исключительно на текущие статистические и учетные задачи, что затрудняет их использование для целей исследований и поддержки принятия решений», и в ИТ-стратегии Пироговского Центра выделена ключевая функция - «обеспечение высокого качества данных в информационных системах (зона ответственности профильного подразделения)» [5].
В рамках выполнения этой функции для обеспечения нужного уровня достоверности были созданы специальные инструменты выявления проблем с данными и их исправления. По нашим оценкам, таким образом удалось исправить большинство ошибок, вызванных опечатками операторов. Для дальнейшего расширения логического контроля при регистрации данных предусмотрены доработки ин-
формационной системы, а также использование соответствующих показателей для оценки деятельности сотрудников. Общая трудоемкость сбора, подготовки и очистки данных оказалась сопоставима с затратами времени на согласование параметров и создание модели.
Заключение
Использование научно обоснованных методов анализа и поддержки принятия решений в процессе организации работы медицинского учреждения является необходимым условием для достижения требуемых уровней клинической и экономической эффективности. Имитационное моделирование - один из таких методов, и российское здравоохранение уже начинает его изучение и применение.
Пироговский Центр начал работу с создания модели потока пациентов. Работы велись по двум основным направлениям:
- извлечение, очистка, подготовка данных для использования в моделях;
- создание начального варианта модели на заведомо избыточно сгруппированных данных для отработки технологии и оценки сложности модели.
Предварительные итоги показывают, что модель потока пациентов является работоспособной и после необходимой детализации данных может быть использована для проведения экспериментов, обработки и интерпретации полученных результатов.
Список литературы
1. Белышев Д. В., Гулиев Я. И., Малых В. Л. Моделирование бизнес-процессов медицинской организации (лечебно-профилактического учреждения) // Врач и информационные технологии. - 2014. - № 5. - С. 78-90.
2. Воронова Л. В., Гольчевский Ю. В. Статистическое моделирование в процессах управленческого учета на примере медицинского подразделения вуза // Врач и информационные технологии. - 2014. - № 3. - С. 46-57.
3. Гулиев Я. И., Белышев Д. В., Михеев А. Е. Моделирование бизнес-процессов медицинской организации: классификация процессов // Врач и информационные технологии. -2015. - № 4. - С. 6-13.
4. Карпов О. Э., Клейменова Е. Б., Назаренко Г. И., Силаева Н. А. Автоматизированное проектирование медицинских технологических процессов / под ред. Г. И. Назаренко. - М. : Деловой экспресс, 2016.
5. Карпов О. Э., Субботин С. А., Шишканов Д. В., Здирук К. К. Стратегия обеспечения соответствия как основа концепции развития информационных технологий в медицинском учреждении / / Вестник Национального медико-хирургического Центра им. Н. И. Пирогова. - 2017. - Т. 12. - № 3. - С. 3-8.
6. Попов А. А. Разработка модели медицинского call-центра города Красноярска на основе системы имитационного моделирования Anylogic // Образовательные ресурсы и технологии. - 2014. - № 1. - С. 57-61.
7. Тихомирова Т. М. Совершенствование системы лекарственного обеспечения в Российской Федерации / / Вестник Российского экономического университета имени Г. В. Плеханова. - 2012. - № 3 (45). - С. 73-82.
8. Тихомирова Т. М. Финансовое обеспечение сферы здравоохранения как необходимое условие укрепления здоровья населения // Транспортное дело России. - 2011. -№ 11 (96). - С. 63-66.
9. Хачумов В. М., Погодин С. В. Моделирование работы лечебного учреждения как системы массового обслуживания // Искусственный интеллект и принятие решений. -2010. - № 1. - С. 49-56.
10. Щербаков С. М., Теплякова Е. Д., Румянцев С. А., Василенок А. В. Имитационное моделирование в задачах управления медицинской организацией амбулаторного типа // Социальные аспекты здоровья населения. - 2017. - Т. 56. - № 4.
References
1. Belyshev D. V., Guliev Ya. I., Malykh V. L. Modelirovanie biznes-protsessov meditsinskoy organizatsii (lechebno-profilakticheskogo uchrezhdeniya) [Business Processes Modeling of a Medical Organization (medical institution)]. Vrach i informatsionnye tekhnologii [Physician and Information Technology], 2014, No. 5, pp. 78-90. (In Russ.).
2. Voronova L. V., Gol'chevskiy Yu. V. Statisticheskoe modelirovanie v protsessakh upravlencheskogo ucheta na primere meditsinskogo podrazdeleniya vuza [Statistical Modeling in Management Accounting Processes on the Example of the Medical Department of the University]. Vrach i informatsionnye tekhnologii [Physician and Information Technology], 2014, No. 3, pp. 46-57. (In Russ.).
3. Guliev Ya. I., Belyshev D. V., Mikheev A. E. Modelirovanie biznes-protsessov meditsinskoy organizatsii: klassifikatsiya protsessov [Medical Organization Business Process Modeling: Process Classification]. Vrach i informatsionnye tekhnologii [Physician and Information Technology], 2015, No. 4, pp. 6-13. (In Russ.).
4. Karpov O. E., Kleymenova E. B., Nazarenko G. I., Silaeva N. A. Avtomatizirovannoe proektirovanie meditsinskikh tekhnologicheskikh protsessov [Automated Design of Medical Technological Processes], edited by G. I. Nazarenko. Moscow, Delovoy ekspress, 2016. (In Russ.).
5. Karpov O. E., Subbotin S. A., Shishkanov D. V., Zdiruk K. K. Strategiya obespecheniya sootvetstviya kak osnova kontseptsii razvitiya informatsionnykh tekhnologiy v meditsinskom uchrezhdenii [Compliance Strategy as a Basis for the Concept of Information Technology Development in a Medical Institution]. Vestnik Natsional'nogo mediko-khirurgicheskogo Tsentra im. N. I. Pirogova [Vestnik of the National Medical and Surgical Center named after N. I. Pirogov], 2017, Vol. 12, No. 3, pp. 3-8. (In Russ.).
6. Popov A. A. Razrabotka modeli meditsinskogo call-tsentra goroda Krasnoyarska na osnove sistemy imitatsionnogo modelirovaniya Anylogic [Development of a Model of the Medical call-Center of Krasnoyarsk Based on Anylogic Simulation System]. Obrazovatel'nye resursy i tekhnologii [Educational Resources and Technology], 2014, No. 1, pp. 57-61. (In Russ.).
7. Tikhomirova T. M. Sovershenstvovanie sistemy lekarstvennogo obespecheniya v Rossiyskoy Federatsii [Improving the System of Drug Supply in the Russian Federation]. Vestnik Rossiyskogo ekonomicheskogo universiteta imeni G. V. Plekhanova [Vestnik of the Plekhanov Russian University of Economics], 2012, No. 3 (45), pp. 73-82. (In Russ.).
8. Tikhomirova T. M. Finansovoe obespechenie sfery zdravookhraneniya kak neobkhodimoe uslovie ukrepleniya zdorov'ya naseleniya [Financial Support of the Health Sector as a Prerequisite for Improving Public Health]. Transportnoe delo Rossii [Russian Transport Business], 2011, No. 11 (96), pp. 63-66. (In Russ.).
9. Khachumov V. M., Pogodin S. V. Modelirovanie raboty lechebnogo uchrezhdeniya kak sistemy massovogo obsluzhivaniya [Simulation of a Hospital as a Queuing System]. Iskusstvennyy intellekt i prinyatie resheniy [Artificial Intelligence and Decision Making], 2010, No. 1, pp. 49-56. (In Russ.).
10. Shcherbakov S. M., Teplyakova E. D., Rumyantsev S. A., Vasilenok A. V. Imitatsionnoe modelirovanie v zadachakh upravleniya meditsinskoy organizatsiey ambulatornogo tipa [Simulation Modeling in the Tasks of Management of an Ambulatory Medical Organization]. Sotsial'nye aspekty zdorov'ya naseleniya [Social Aspects of Public Health], 2017, Vol. 56, No. 4. (In Russ.).
Сведения об авторах
Олег Эдуардович Карпов
член-корр. РАН, доктор медицинских наук, профессор, генеральный директор НМХЦ им. Н. И. Пирогова Минздрава России. Адрес: Федеральное государственное бюджетное учреждение «Национальный медико-хирургический Центр имени Н. И. Пирогова» Министерства здравоохранения Российской Федерации, 105203, Москва,
ул. Нижняя Первомайская, д. 70. E-mail: KarpovOE@pirogov-center.ru
Сергей Анатольевич Субботин
советник по развитию информационных технологий НМХЦ им. Н. И. Пирогова Минздрава России. Адрес: Федеральное государственное бюджетное учреждение «Национальный медико-хирургический Центр имени Н. И. Пирогова» Министерства здравоохранения Российской Федерации, 105203, Москва,
ул. Нижняя Первомайская, д. 70. E-mail: SubbotinSA@pirogov-center.ru
Information about the authors
Oleg E. Karpov
Correspondent Member of the Russian Academy of Sciences, Doctor of Medical Sciences, Professor, CEO of the Federal State Public Institution "National Medical and Surgical Center named after N. I. Pirogov" of the Ministry of Healthcare of the Russian Federation. Address: Federal State Public Institution "National Medical and Surgical Center named after N. I. Pirogov" of the Ministry of Healthcare of the Russian Federation, 70 Nizhnyaya Pervomayskaya Str., Moscow, 105203, Russian Federation. E-mail: KarpovOE@pirogov-center.ru
Sergey A. Subbotin
Information Technology Advisor of the Federal State Public Institution "National Medical and Surgical Center named after N. I. Pirogov" of the Ministry of Healthcare of the Russian Federation. Address: Federal State Public Institution "National Medical and Surgical Center named after N. I. Pirogov" of the Ministry of Healthcare of the Russian Federation, 70 Nizhnyaya Pervomayskaya Str., Moscow, 105203, Russian Federation. E-mail: SubbotinSA@pirogov-center.ru
Михаил Николаевич Замятин
доктор медицинских наук, профессор, заведующий кафедрой анестезиологии и реаниматологии НМХЦ им. Н. И. Пирогова Минздрава России. Адрес: Федеральное государственное бюджетное учреждение «Национальный медико-хирургический Центр имени Н. И. Пирогова» Министерства здравоохранения Российской Федерации, 105203, Москва,
ул. Нижняя Первомайская, д. 70. E-mail: ZamyatinMN@pirogov-center.ru
Дмитрий Валерьевич Шишканов
кандидат физико-математических наук, начальник управления развития информационных технологий НМХЦ им. Н. И. Пирогова Минздрава России. Адрес: Федеральное государственное бюджетное учреждение «Национальный медико-хирургический Центр имени Н. И. Пирогова» Министерства здравоохранения Российской Федерации, 105203, Москва, ул. Нижняя Первомайская, д. 70. E-mail: ShishkanovDV@pirogov-center.ru
Павел Евгеньевич Асташев
кандидат медицинских наук, врач-методист НМХЦ им. Н. И. Пирогова Минздрава России. Адрес: Федеральное государственное бюджетное учреждение «Национальный медико-хирургический Центр имени Н. И. Пирогова» Министерства здравоохранения Российской Федерации, 105203, Москва,
ул. Нижняя Первомайская, д. 70. E-maill: AstashevPE@pirogov-center.ru
Елена Сергеевна Прохорова
исполнительный директор ООО «АВК трейд». Адрес: ООО «АВК трейд», 390000, Рязань, ул. Право-Лыбедская, д. 50, пом. Н43.
E-mail: Prokhorova.elena.s@gmail.com
Mikhail N. Zamyatin
Doctor of Medical Sciences, Professor, Head of the Department for Anesthesiology and Intensive Care of the Federal State Public Institution "National Medical and Surgical Center named after N. I. Pirogov" of the Ministry of Healthcare of the Russian Federation. Address: Federal State Public Institution "National Medical and Surgical Center named after N. I. Pirogov" of the Ministry of Healthcare of the Russian Federation, 70 Nizhnyaya Pervomayskaya Str., Moscow, 105203, Russian Federation. E-mail: ZamyatinMN@pirogov-center.ru
Dmitry V. Shishkanov
PhD, the Head of the Department for Information Technologies Development of the Federal State Public Institution "National Medical and Surgical Center named after N. I. Pirogov" of the Ministry of Healthcare of the Russian Federation. Address: Federal State Public Institution "National Medical and Surgical Center named after N. I. Pirogov" of the Ministry of Healthcare of the Russian Federation, 70 Nizhnyaya Pervomayskaya Str., Moscow, 105203, Russian Federation. E-mail: ShishkanovDV@pirogov-center.ru
Pavel E. Astashev
PhD, Physician-Methodologist of the Federal State Public Institution "National Medical and Surgical Center named after N. I. Pirogov" of the Ministry of Healthcare of the Russian Federation. Address: Federal State Public Institution "National Medical and Surgical Center named after N. I. Pirogov" of the Ministry of Healthcare of the Russian Federation, 70 Nizhnyaya Pervomayskaya Str., Moscow, 105203, Russian Federation. E-maill: AstashevPE@pirogov-center.ru
Elena S. Prokhorova
Executive Director of the ООО «AVK trejd». Address: ООО «AVK trejd», N43 room, 50 Pravo-Lybedskaya Str., Ryazan, 390000, Russian Federation. E-mail: Prokhorova.elena.s@gmail.com
