CC BY
79
МЕТОДИКА ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В СИСТЕМЕ МЕДИЦИНСКОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ НАСЕЛЕНИЯ
В.Н. Коровин, Е.Н. Коровин, О.В. Родионов
Рассматриваются вопросы применения методов поддержки принятия решений при управлении системой медицинского обслуживания населения в городском административном районе
Ключевые слова: принятие решений, управление, здравоохранение
Эффективное управление системой здравоохранения в городском административном районе на основе результатов медицинского мониторинга, основанного на применении гео-информационных технологий, невозможно без четкого понимания методик проведения многокритериального анализа исходной информации. При формировании управленческого воздействия лицу принимающему решение приходится сталкиваться с различной по форме, структуре и содержанию информацией, характеризующейся неполнотой, априорностью и наличием неопределенностей, вызываемых нечеткостью задания различных параметров или случайным характером их изменений.
Для реализации схемы принятия решений у лица, принимающего решение, (ЛПР) возникает потребность на разных этапах принятия решения обращаться к результатам процедур экспертного оценивания. Применение модифицированной схемы компьютерной поддержки принятия решений в задачах управления здравоохранением с использованием геоинформа-ционных технологий позволяет уменьшить неопределенность принятия решений, повысить уровень информированности ЛПР за счет применения многовариантного подхода к обработке данных: статистического анализа, математико-картографического моделирования, прогнозирования значений информативных параметров на основе данных мониторинга, применения визуализации для графического обоснования принимаемых решений [3, 4].
На рис. 1 отображена схема последовательности этапов компьютерной поддержки принятия решений с применением ГИС-технологий, состоящая из следующих блоков:
Коровин Владимир Николаевич - ВГТУ, аспирант, тел. (4732) 46-76-99
Коровин Евгений Николаевич - ВГТУ, д-р техн. наук, профессор, тел. (4732) 46-76-99
Родионов Олег Валерьевич - ВГТУ, д-р техн. наук, профессор, тел. (4732) 46-76-99
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. Математикокартографическое моделирование на базе гео-информационных 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 аппаратно реализована в большинстве современных пакетов статистической обработки и ГИС.
Анализ результатов моделирования необходим для корректировки полученных данных. В случае недостаточности или неинформатив-ности результатов моделирования, следует провести иное формирование первичного набора информации.
Рис. 1. Алгоритм принятия управленческого решения
Далее проводится конкретизации целей проводимого исследования и определение критериев эффективности, в нашем случае целью является повышение качества обслуживания медицинской помощью населения городского административного района.
Таким образом, имея результаты статистической обработки исходной информации и результаты многовариантного и математикогеографического 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. Под ситуацией 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 нозологий в плане первоочередности распределения ресурсов, проведения лечебно-профилактических и организационных мероприятий с целью уменьшения заболеваемости. Поэтому требуется оценивать некоторую ситуацию как множество состояний Е]. Каждое состояние описывается уровнем заболеваемости по одной из рассматриваемых нозологических форм: Е = {е1, Е2,..., Е] }, где Е - показатели уровня заболеваемости по рассматриваемым нозологическим формам [1, 2].
Решением в данном случае является оценка медицинской ситуации по врачебным участкам и выявление территорий в которых эта ситуация наиболее неблагоприятна. Исходным множест-
т-*
вом 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: Я - финансы, расходные материалы; К -количественный и качественный кадровый состав ЛПУ; В - профильность отделений ЛПУ, С - повышение квалификации медицинских работников различных сфер деятельности, М - плановые мероприятия, целевые программы. Вариант решения ЕI будет представлять собой вектор управляемых параметров с коэффициентами, определяющими интенсивность использования составляющих ресурса: Е1 = {, К, , С1, М( }г , / = 1, Ь ,
где Ь - количество рассматриваемых территориальных единиц [1].
Следующим этапом работы подсистемы поддержки принятия решений является формирование матрицы решений и выбор критериев решений. При выборе критерия принятия решения учитывается наличие ограничений, слу-
чайность 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.
Распределение между составными частями ресурса осуществляется ЛПР на основе априорной и ретроспективной информации и с использованием экспертной информации. На основе информации, полученной при анализе данных, решение корректируется ЛПР и оформляется в виде пакета нормативных документов: приказов, инструкций, рекомендаций и учитывается при разработке целевых комплексных программ на соответствующий период, а так же при распределении ограниченных ресурсов среди административных территорий (врачебных участков) на основе оценки уровня риска заболеваемости [3, 4].
Рассмотрим методику оценки уровня риска заболеваемости детей и распределения ресурсов в системе здравоохранения городского административного района.
На основе моделей экспоненциального сглаживания, описывающих прогноз уровня заболеваемости детей по городскому административному району в целом и по врачебным участкам для заболеваний, имеющих наибольший удельный вес, оценивается прогноз заболеваемости на очередной календарный год. По численным значениям строится характеристика прогноза по каждому заболеванию для определенного врачебного участка.
На основании визуальной информации полученной на основе ГИС-технологий и при помощи индекса комфортности формируется предварительная информации о соответствии ситуации в каждом врачебном участке уровню заболеваемости по рассматриваемым нозологическим формам, для чего уровням заболеваемости присваиваются следующие баллы (количественная оценка), позволяющие формализовать визуальную (картографическую) информацию: 1 - низкая заболеваемость; 2 - средняя заболеваемость; 3 - высокая заболеваемость.
Для более обоснованной оценки территорий риска предлагается методика оценки, основанной на комплексном использовании результатов кластерного и дискриминантного анализа, в результате чего получены классификационные функции, позволяющие на основе полученных прогнозных оценок по различным нозологическим формам, определить риск заболеваемости для каждого врачебного участка на ближайший период времени [1].
Полученные результаты оценки территорий риска далее используются при оптимизации распределения ограниченных ресурсов в районе между отдельными врачебными участками, так как требуется сбалансировать потребности населения в медицинском обслуживании и источники финансирования, обеспечив устойчивое развитие районной системы в целом и каждой территориальной единицы в отдельности. Эта задача относится к верхнему уровню управления и реализуется административным органом района и руководством лечебно-профилактических учреждений (ЛПУ) [1, 3].
Качество и эффективность медицинского обслуживания в регионе в большой степени зависит от ресурсного обеспечения, которое предлагается рассматривать как дуальный динамический объект. Микродинамическим является процесс изменения характеристик ресурсного обеспечения в течение календарного периода некоторым 7-м (г = 1 < I) видом ресурсов г-й (г = 1, Я) территории региона. На уровне микродинамики эффективность этого процесса характеризуется изменением интегральных показателей в масштабах района по данным информационного мониторинга.
Для указания микродинамики будем рассматривать процесс ресурсного обеспечения как систему массового обслуживания с устойчивыми состояниями на некоторых интервалах (Л) календарного периода ?, функционирование которых определяется следующими характеристиками:
х7г - интенсивность обращений за 7-м видом ресурсов на г-й территории (врачебном участке) за интервал времени Л;
№^(0 - интенсивность поступления 7-го вида ресурсов на г-й территории по 5-му
(5 = 1, £) каналу обеспечения за интервал времени Л7.
Указанные данные, сформированные на основе мониторинга ресурсного обеспечения с использованием геоинформационной системы, позволяют определить вероятность надежного обеспечения 7-м видом ресурсов в зависимости от временного интервала [1, 4]:
(4 / я ))£
P (t) =
( s -1)!( S-4 (t)/Mr (t)
-P,
где
Роі =-
(І)
(2)
(4 (t)/ Mir (t))
(S -1)!( S -4r (t)/Mr (t)
+ ^ (4rr (t)/ Mirs (t))S
S=o
S!
Mr =■
Em,
s=o__
S
(З)
По этим микродинамическим характеристикам формируется оптимизационная модель для интегральной оценки районной системы ресурсного обеспечения (РСРО).
В качестве целевой функции рассмотрим достижение максимальной надежности РСРО на заданном интервале времени
p(t)=П p(t). (4)
t=1
Ограничениями являются ресурсы региона, выделяемые органами здравоохранения и территориальным фондом обязательного медицинского страхования из других источников
SRI
EEEc (t )Mrs <C (tx (5)
s=1 r=1 і=1
где Сі - средние затраты на реализацию і-го вида ресурсов в определенный период времени; С - консолидированные средства на РСРО.
Дополнительно необходимо обеспечить согласованность потребности и распределения ресурсов на r-й территории
Е M,rs (t) > К (t), і = 11, r = 1 R. (б)
s=1
Оптимизируемыми переменными являются количество источников ресурсного обеспечения S и интенсивности обслуживания по каждому каналу jUirs.
Окончательно оптимизационная модель принимает вид
П P(t)(s’ Mirs, t) ^ max, (7)
t=1
SRI
ЕЕЕс(tM < C(t);
s=1 r=1 і=1
Em,,s (t) > 4 (tX і =11, r=1R; (S)
s=1
S > o, Mirs > o, і = 1, I, r = 1, R, s = i, S.
Различные варианты функционирования РСРО в системе регионального здравоохранения определяется ограничениями (5), (б).
Оптимизационная модель (7) предполагает оптимальное распределение ресурсов в районе, но не учитывает уровни риска заболеваемости по территориальным единицам. На верхнем уровне управления системой возникает задача рационального распределения ограниченных ресурсов между территориальными единицами с учетом показателей риска. Поэтому в качестве критерия оптимизации медицинского об-
1
служивания был выбран показатель приведенного объема медицинского обслуживания населения [3]:
(9)
і=і ;=1
где в] - весовой коэффициент, характеризующий уровень «риска» ]-го врачебного участка по заболеванию 7-го класса; х7] - количество обслуженных пациентов с диагнозом 7-го класса, проживающих на ]-ой территории.
Весовой коэффициент определяется из матрицы уровней рисков г ц, определяемых методом обобщенной априорной оценки, рассмотренным выше:
II
і=і ]=і
(10)
Ограничения связаны с пропускной способностью врачей-специалистов и лабораторий:
I < Т}, і =1,3,
(11)
І=1
где Ь - норма времени на медицинское обслуживание І-го вида; Т. - гарантированный фонд времени в течении планируемого календарного периода по .-му врачебному участку.
Следующее ограничение определяется прогнозируемыми данными суммарной обращаемости населения по указанным видам медицинского обслуживания I 3
II Хи (12)
І=1 і=1
где Л - величина суммарной обращаемости за календарный период по указанным видам медицинского обслуживания.
Оптимизационная модель, состоящая из целевой функции (9) и ограничений (11), (12):
I 3
ЦРїх і ^ тах
І=1 і=1
IІіХц < Ті, і = 13, (13)
І=1 I 3
II Хі ХІ ^0.
І=1 і=1
Решение оптимизационной модели позво-
*
ляет получить значение Х ■■, характеризующие
оптимальное плановое количество пациентов, требующих -го вида медицинского обслуживания по ]-ой территориальной единице.
Одним из подходов к рационализации управления региональной системой здравоохранения, эффективно сочетающимся с организацией информационного мониторинга, является использование для оценки и анализа деятельности ЛПУ, территориальных медицинских объединений типовых моделей конечных результатов.
Модель конечных результатов, содержащая нормативы и количественные оценки допустимых отклонений, позволяет верифицировать управленческие решения по ресурсному обеспечению и провести соответствующую коррекцию в плане перераспределения средств, либо формирования новых каналов финансирования на основе системы платных услуг.
Структурная схема комплексного применения результатов информационного мониторинга и моделей конечных результатов для принятия управленческих решений приведена на рис. 2.
На основе информационного мониторинга, методики оценки деятельности ЛПУ по конечным результатам и методике планирования и визуализации информации за предыдущие годы осуществляется рациональное управление системой медицинского обслуживания населения городского административного района [1].
Литература
1. Жабин В.А., Коровин Е.Н., Нехаенко Н.Е. Методы рационального управления системой медицинского обслуживания детей городского административного района на основе оценок комфортности проживания и риска заболеваемости // Системный анализ и управление в биомедицинских системах: журнал практической и теоретической биологии и медицины. М., 2009. Т.8. №. 1.
2. Коровин Е.Н., Родионов О.В., Федорков Е.Д. Алгоритмизация информационной поддержки принятия управленческих решений на основе многовариантного моделирования и прогнозирования в социальной сфере региона: монография. Воронеж: Воронеж. гос. техн. ун-т, 2002.
3. Федорков Е.Д. Моделирование и оптимизация дуальных динамических объектов в медицине. Воронеж: Воронеж. гос. техн. ун-т, 1997.
4. Фролов В.Н. Управление в биологических и медицинских системах: учеб. пособие / В. Н. Фролов; под ред. д-ра техн. наук, проф. Я.Е. Фролова и д-ра мед. наук, проф. М.В. Фролова. Воронеж: ВГТУ, 2001.
г
Рис. 2. Структура автоматизированной системы в территориально распределенной системе здравоохранения района
Воронежский государственный технический университет
METHODS OF INFORMATION SUPPORT OF DECISION ADMINISTRATIVE DECISIONS IN MEDICAL PUBLIC SERVICE
V.N. Korovin, Е.N. Korovin, O.V. Rodionov
Questions of application of methods of support of decision-making are considered at management of system of health services of the population in city administrative area
Key words: decision-making, management, public health services
