CC BY
14Использование логико-статистических методов анализа данных с целью выявления закономерностей реализации лекарственных препаратов в России
CS
сч £
Б
а
2 ©
Айро Ирина Николаевна,
доктор фармацевтических наук, профессор, Пятигорский медико-фармацевтический институт - филиал ФГБОУ ВО ВолгГМУ Минздрава,
Москвитин Анатолий Алексеевич,
доктор физико-математических наук, доцент, Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова"
Парфейников Сергей Алексеевич,
доктор фармацевтических наук, профессор, Межрегиональный центр профессиональной послевузовской подготовки и повышения квалификации специалистов "Развитие",
Кузякова Людмила Михайловна,
доктор фармацевтических наук, профессор, Северо-Кавказский Федеральный Университет",
Бережная Елизавета Сергеевна,
доктор фармацевтических наук, доцент, Межрегиональный центр профессиональной послевузовской подготовки и повышения квалификации специалистов "Развитие",
Микаэлян Марина Филипповна,
кандидат фармацевтических наук, доцент, Пятигорский медико-фармацевтический институт -филиал ФГБОУ ВО ВолгГМУ Минздрава России,
Гарумова Мадина Алиевна,
кандидат фармацевтических наук, доцент, "Дагестанский государственный университет"
В статье приведены результаты изучения закономерностей реализации лекарственных препаратов в субъектах России. Для повышения достоверности выявляемых связей между параметрами, определяющими объемы реализации ЛП (лекарственных препаратов) в субъектах РФ, использовали логико-статистический метод анализа и программный комплекс Visual Discovery. Программа позволяет извлечь из анализируемых данных множество логических связей и использовать их для прогноза и принятия управленческих решений. Основная база данных задавалась в виде отношения объект-признак. Матрица признаков составлена из 17 признаков (характерных параметров) по 35 субъектам РФ (Российская Федерация). В результате компьютерной обработки результатов выявлено, что статистически достоверная связь обнаружена между объемом продаж ЛП в субъектах РФ, которые отличаются социально-экономической неоднородностью и диспропорциональностью, и 5 факторными признаками (общая численность аптечных организаций, отдельно численность крупных и городских аптечных организаций, численность населения в регионе, обеспеченность врачебными кадрами), что позволяет прогнозировать развитие фармацевтического рынка в регионах России. Ключевые слова: логико-статистический анализ, фармацевтический рынок, программный комплекс Visual Discovery, реализация лекарственных препаратов.
Введение. Накопленные данные в каждой предметной области знаний исчисляются огромным объемом информации, которую с каждым годом обрабатывать все сложнее [2]. В этих условиях перед учеными-экспертами стоит выбор - применять традиционные методы решения стоящих перед ними экспертных задач, длительные по времени выполнения и допускающие погрешности, или же искать новые методы и получать результаты с высокой степенью достоверности в короткий промежуток времени.
К таким методам относятся методы интеллектуального анализа и логико-статистические методы. Свое название эти методы получили из-за необходимости интерпретации извлеченной информации из данных в виде свойств и атрибутов в системе понятий в зафиксированной предметной области ее отображении в виде эмпирической системы с использованием языка логики исчисления предикатов первого порядка [1].
Логико-статистические методы позволяют провести обобщение данных через "за-коноподобные" логические вероятностные правила. "Законоподобные" правила удовлетворяют всем свойствам научных законов, так как фиксируют математически существенные особенности научных законов: (1) высокий уровень обобщения, (2) простоту и (3) опровержимость [3].
В институте СО РАН (Сибирское отделение Российской академии наук) создана достаточно "универсальная" версия программной системы Visual Discovery, реализующая данный подход и позволяющая пользователю программы самому задавать класс обнаруживаемых закономерностей в заданной шкале измерений, извлекать из анализируемых данных множество логических связей и использовать их для прогноза и принятия решений в дальнейшем [3].
Реляционный подход к извлечению закономерностей с использованием логико-статистических методов нашли применение: в геологии при прогнозировании залежей полезных ископаемых для последующей промышленной эксплуатации; при оценке эффективности использования бюджетных средств дотационными субъектами РФ; при диагностике заболеваний глаз и сердечнососудистой системы; использованы они и при решении некоторых задач в фармацевтической практике [3].
Целью настоящего фрагмента исследования являлось изучение закономерностей развития региональных фармацевтических рынков для оценки перспективности при экспансии национальных аптечных сетей в регионах.
Методы исследования. В качестве метода исследования использован логико-статистический метод интеллектуального анализа с помощью программного комплекса Visual Discovery. Программа реализована на языке C++ в среде MS SQL Server в операционных системах Win9x|NT|2KXP [1].
Источниками информации служили официальные данные Госкомстата и аналитический срез розничного сегмента фармацевтического рынка РФ за 2016 год (AlphaRM reselarch&marketing) [5,6].
В процессе исследования производили следующие действия:
s постановка задач исследования;
s выбор факторных признаков, входящих в состав проверяемых гипотез и определение перечня объектов исследования;
s визуализация исследуемой гипотезы;
s выделение информативной подсистемы признаков;
s выделение статистически значимой гипотезы с помощью критериев Фишера и Юла);
s определение закономерных и статистически значимых связей между объектами;
s интеграционное исследование найденных закономерностей и проведение их интерпретаций [4].
Результаты исследований. Структура и состояние развития фармацевтического рынка на уровне конкретной административной территории тесно связаны с анализа-
Таблица 1
Наименование объектов и факторных признаков
Объект Объект Признак Значение
1 Республика Дагестан 19 Сараю некая область Y, инвестиции в регион, млн.руб.
2 Республика Ингушетия 20 Самарская область y2 площадь территории. км
3 Кабардино-Балкарская Республика 21 Республика Татарстан Y, население, чел.
4 Республика Северная Осетия - Алания 22 Республика Мордовия y4 средний доход, руб.
5 Ставропольский край 23 Республика Башкортостан Y, объем продаж ЛП 6 peí ионе, млн.руб.
6 Чеченская Республика 24 Пермский край Y6 общая численность аптечных организаций
7 Карачаево-Черкесская Республика 25 Пензенская область YT средний чек в аптеке, руб.
X Республика Крым 26 Нижегородская область Ys численность крупных аптечных организаций
9 Астраханская область 21 Кировская обиасгь Y, число случаев нетрудоспособности на 100 работающих
10 Вологодская область 28 Белгородская область Y ш численность локальных аптечных организаций
11 Краснодарский край 29 Брянская область Vi, численность аптек федерального значения
12 Республика Калмыкия 30 Владимирская область Y12 численность аптек городского формата
13 Ростовская область 31 Воронежская область Y и численность одиночных аптек
14 Республика Коми 32 Ивановская область Yl4 доля лидера в продажах ЛП региона, %
15 Псковская область 33 Калужская область Y]j численность посещений медицинских организаций в смену на 1000 чел.
16 Новгородская область 34 Костромская область Y is численность врачей па 10000 чел.
17 Чувашская Республика 35 Курская область Yi, численность поликлиник
1К Ульяновская область
ми социально-экономических факторов, воздействующих на его конъюнктуру (в том числе платежеспособность населения, уровеньзаболеваемости, обеспеченность территории медицинскими организациями и врачами, количеством аптечных организаций). Компания А^аРМ в своем аналитическом отчете за 1 квартал 2016 года обозначила основные тенденции развития фармацевтического рынка РФ, прежде всего, сохранение лидирующей позиции коммерческого сегмента, который составил 66,6% против 33,4% государственного (в том числе 13,4% сегмент льготного обеспечения и 15,9% госпитальный сегмент). В коммерческом сегменте отмечена дальнейшая консолидация крупнейших игроков рынка с уменьшением числа аптечных орга-
низаций. При этом федеральные аптечные сети наращивают свое присутствие в регионах, вытесняя с рынка одиночные и локальные сети. Также аналитическая компания отмечает, что взаимосвязь объемов продаж в регионах и от величины среднего чека имеет большее значение, чем изменение численности аптечных организаций. Вторым существенным фактором аналитики называют приход крупных федеральных сетей в регионы [5]. На наш взгляд эта гипотеза требует подтверждения.
Некоторые авторы отмечают, что концентрация аптечных структур на различных территориях связана с платежеспособностью населения и плотностью его проживания. Большее количество сетевых структур открывается на густона-
селенных территориях, в которых, как правило, определяется одновременно и высокий уровень платежеспособности населения [9].
Кроме того в соответствии с законом Рейли (законом розничной гравитации) с ростом численности населения наблюдается рост охвата территории с потенциальными потребителями розничных товаров, но в отношении аптечных товаров действие этого закона пока достоверно не подтверждено [7,8].
Исходя из перечисленных выше гипотез, нами была поставлена задача выявления наиболее достоверных связей между факторами, влияющими на объем коммерческого сектора фармацевтического рынка, а также установление границ этого влияния.
При отборе факторных признаков использовали логический анализ с привлечением экспертов. С помощью экспертной оценки выбрали предикаты - 17 факторных признаков. Основная база данных задавалась в виде отношения объект-признак. Матрицу признаков составили по 35 субъектам РФ (таблица 1).
Каждый признак, как отношение в реляционной базе данных, связан с другими признаками определенными отношениями (порядкового номера, наименования, смыслового содержания). Вместе с тем значения признаков измеряются в разных базах данных, а значит, предполагаются вполне конкретные допустимые преобразования, чего не предусмотрено при использовании многих систем. Большая часть методов работает с одной шкалой и гипотезами одного вида.
Для поиска закономерностей между предикатами, входящими в состав проверяемых гипотез, использовали программный комплекс Visual Discovery, который может быть использован для проверки произвольных гипотез, что также не предусмотрено в других методах. В основе его работы лежит логико-статистический анализ, при котором логические исчисления предикатов первого порядка из разношкальных данных позволяют извлечь и статистически обосновать практическую достоверность полученных закономерных связей. Таким образом, программа статистически выявляет наиболее значимые гипотезы, достоверность которых устанавливается на основе анализа значений критерия Фишера.
В результате компьютерной обработки результатов выявлено, что статистически достоверная связь обнаружена меж-
0
Ю i
V
2 е
9
CS
сч £
б
а
2 о
ду объемом продаж ЛП в регионах и 5 признаками: численностью крупных аптечных организаций (под которыми понимали организации с товарооборотом, превышающим в 2,5 раза среднестатистические объемы продаж по региону); численностью населения в регионе и численностью врачебных кадров.
Менее значимая связь, но имеющая тенденцию влияния, выявлена между общей численностью аптечных организаций в регионе и численностью аптек, расположенных в городской местности.
Не установлено никакой значимой взаимосвязи между объемом продаж ЛП в регионах и такими показателями как средние доходы на душу населения, средний чек в аптеке, численность локальных или федеральных аптечных организаций, число посещений поликлиник и их численность. Результаты приведены в таблице 2.
Как следует из данных таблицы 2, выявлено пять закономерностей в наращивании объема продаж ЛП в субъектах РФ. Из закономерности 1 следует, что объем продаж ЛП в регионе статистически значимо связан с количеством действующих крупных аптечных организаций.
Так, при численности аптечных организаций в регионе более 27 товарооборот розничного звена превышает 1184,46 млн. рублей в квартал.
Товарооборот розничного звена выше 409,4 млн. рублей достигается при обеспеченности субъекта врачебными кадрами более 39,1 врача на 10 000 населения.
Товарооборот ЛП в субъекте РФ с численностью населения более 1,4 млн. человек превышает 410 млн. рублей в квартал. Такой же товарооборот обеспечивается при работе в регионе аптечных организаций численностью более 1500, в том числе, когда городских аптек среди них более 90.
Наши исследования позволили откорректировать устоявшееся убеждение о том, что численность аптечных организаций менее значима для объема продаж ЛП, чем доходы населения и средний чек. Кроме того наши исследования подтвердили корректность применения закона Рейли о привлекательности территорий с высокой плотностью населения для открытия новых аптечных организаций. А также расчетным путем определили, что предельно допустимым количеством обслуживаемого населения одной аптекой при положительном финансовом результате является не ме-
Таблица 2
Выявление закономерностей в объемах продаж по регионам
Гипотеза Критерий Фишера Критерий Юла Наиболее выраженный эффекту объектов
1) (Aj?l 184,46) £ (As?27) 0,001347 1 8(+) 11(?) 14(+) 1б(+) 18(+) 22(7) 25( () 29(?) 32( i ) 33(?) 34(7) 35(+)
2) (Aj?409,40)t>(Au?39,l) 0,007998 1 5(t)10(Oll(')13O)15(O30(?) 34М
.4) (As?4i)<J,40)t3 (An?950) 0,001443 1 10(+) 13Í+) 20(+) 21(+) 23(+) 24(+) 2ñ(0
4) (As?409,40)t>(Aj?1414,8) 0,0125.398 1 10(+) ]3(+)21(+)23(+)2б(+)
5) (A3?409,40)t> (AVISOS) 0,012598 1 10(+) 1Э(+) 21(+) 23(+) 26(+)
нее1000 человек.
Выводы
Таким образом, логико-статистический метод анализа данных в фармацевтической отрасли позволяет быстро провести процесс извлечения информации и знаний из "сырых данных" в условиях неопределенной информационной среды и выявлять закономерные связи с высокой степенью достоверности.
При решении задачи, связанной с выявлением зависимости объема продаж ЛП в субъектах РФ, установлено, что наиболее значимыми факторами, определяющими уровень реализации лекарственной продукции, является численность крупных аптечных организаций (товарооборот которых превышает в 2,5 раза оборот среднестатистической аптеки региона) и число врачей на 10 000 человек.
Для обеспечения товарооборота в субъекте РФ более 400 млн. рублей в квартал необходимо, чтобы численность населения в регионе была не ниже 1,4 млн. человек, общее количество аптек на это население 1500, из них городских 950. Предельная численность населения на одну аптечную организацию может быть не менее 1 000 человек.
Литература
1. Витяев, Е.Е. Извлечение знаний из данных. Компьютерное познание. Модели когнитивных процессов / Е.Е. Витяев / / Федеральное агентство по образованию. Новосибирск: Новосиб. гос. ун-т., 2006. - 293 с.
2. Москвитин, А.А. Особенности современных методов интеллектуального анализа данных / А.А.Москвитин, Т.М. Со-зиев // Материалы междунар. науч.-практ. конф. (24-26 ноября 2016 г.). - Пятигорск: РИА, Пятигорск, 2016. - С. 10-18.
3. Москвитин, А.А. Логико-статистические методы реляционного подхода к извлечению знаний из информации. система Discovery / А.А.Москвитин, Е.Е. Витяев // Материалы междунар. науч.-практ. конф. (24-26 ноября 2016 г.). -Пятигорск: РИА, Пятигорск, 2016. - С.
18-27.
4. Айро, И.Н. Использование метода интеллектуального анализа при решении управленческих задач руководителями фармацевтических организаций / И.Н. Айро // Материалы междунар. науч.-практ. конф. (24-26 ноября 2016 г.). - Пятигорск: РИА, Пятигорск, 2016. - С. 74-79.
5. Фармацевтический рынок России математический срез по 1 кварталу 2016 года розничный сегмент / Аналитический отчет компании ALPHARM. [Электронный ресурс]. Режим доступа: URL: http://Www.alpharm.ru / свободный. - Заголовок с экрана. - (Дата обращения 28.05.2018).
6. Население: Федеральная служба государственной статистики. [Электронный ресурс]. Режим доступа: URL: http:// www.gks.ru / свободный. - Заголовок с экрана. - (Дата обращения 28.05.2018).
7. Reilly W.J. The law of retail gravitation // New York. - 1931.
8. Anderson, S.J. Converse's Breaking-Point Model Revised / S.J. Anderson, J.X. Volker, M. D. Phillips // Journal of Management and Marketing Research. -2010. - #1(V.3). - P.1-10.
9. Перспектива развития фармацевтического рынка Единого экономического пространства. - Алматы, 2013. - 39 с. [Электронный ресурс]. Режим доступа: URL: https://pharmvestnik.ru / obzor_18_rus.indd / свободный. - Заголовок с экрана. - (Дата обращения 28.05.2018).
The use of logical-statistical methods of data analysis to identify patterns of realization of medicines in Russia Ayro I.N., Moskvitin A.A., Parfeynikov S.A., Kuzyakova L.M., Berezhnaia E.S., Mikaehlyan M.F., Garumova M^.
FSBEI Wagga Ministry of health of Russia, Russian University of Economics. G. V. Plekhanova, Interregional center of professional postgraduate training and professional development "Development", North-Caucasian Federal University, Dagestan state medical University The article presents the results of the study of the laws of the sale of drugs in the subjects of Russia. To increase the reliability of the identified links between the parameters that
determine the volume of sales of LP (drugs) in the subjects of the Russian Federation, the logical-statistical method of analysis and the visual Discovery software package were used. The program allows you to extract from the analyzed data a lot of logical connections and use them for forecasting and management decisions. The main database was defined as an object-attribute relationship. The feature matrix is composed of 17 features (characteristic parameters) for 35 subjects of the Russian Federation (Russian Federation).
As a result of computer processing of the results revealed that statistically significant relationship was found between the volume of LP sales in the subjects of the Russian Federation, which are characterized by socio-economic heterogeneity and disproportion, and 5 factor characteristics (the total number of pharmacy organizations, separately the number of large and urban pharmacy organizations, the population in the region, the provision of medical personnel), which allows to predict the development of the pharmaceutical market in the regions of Russia.
Key words: logical and statistical analysis, pharmaceutical market, software complex Visual Discovery, sales of drugs. References
1. Vityaev, E.E. Extract knowledge from data.
Computer cognition. Models of cognitive processes / E.E. Vityaev // Federal Agency for Education. Novosibirsk: Novosib. state Univ., 2006. - 293 p.
2. Moskvitin, A.A. Features of modern methods of
data mining / A.A.Moskvitin, T.M. Soziev // Proceedings of the Intern. scientific-practical conf. (November 24-26, 2016). - Pyatigorsk: RIA, Pyatigorsk, 2016. - p. 10-18.
3. Moskvitin, A.A. Logical and statistical methods
of the relational approach to the extraction of knowledge from information. Discovery system / A.A.Moskvitin, E.E. Vityaev // Materials of Intern. scientific-practical conf. (November 2426, 2016). - Pyatigorsk: RIA, Pyatigorsk, 2016. - p. 18-27.
4. Ayro, I.N. Using the method of intellectual analysis
in solving managerial problems by the heads of pharmaceutical organizations / I.N. Airo // Proceedings of the Intern. scientific-practical
conf. (November 24-26, 2016). - Pyatigorsk: RIA, Pyatigorsk, 2016. - p. 74-79.
5. Pharmaceutical market of Russia mathematical
section for Q1 2016, the retail segment / ALPHARM Analytical Report. [Electronic resource]. Access mode: URL: http:// www.alpharm.ru/free. - Title from the screen. - (Date of appeal 28.05.2018).
6. Population: Federal State Statistics Service.
[Electronic resource]. Access mode: URL: http://www.gks.ru/free. - Title from the screen. - (Date of appeal 28.05.2018).
7. Reilly W.J. The law of retail gravitation // New
York. - 1931.
8. Anderson, S.J. Converse's Breaking-Point Model
Revised / S.J. Anderson, J.X. Volker, M.D. Phillips // Journal of Management and Marketing Research. - 2010. - # 1 (V.3). -P.1-10.
9. Prospects for the development of the pharmaceutical market of the Common Economic Space. - Almaty, 2013. - 39 p. [Electronic resource]. Access mode: URL: https://pharmvestnik.ru/obzor_18_rus.indd/ free. - Title from the screen. - (Date of appeal 28.05.2018).
