Методика оценки комфортности проживания по территориальным единицам региона на основе медико-экологического мониторинга Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Библиографический список

1. Воеводин В,В., Воеводин Вл.В, Параллельные вычисления, - СПб,, БХВ-П,, 2002, - 608 с,

2. Тятюшкин А,И, Параллельные вычисления в задачах оптимального управления II Сиб, журн. выч, матем, - Новосибирск. - Т. 3, № 2, 2000, - С. 181-190,

3. Горнов А.Ю„ Тятюшкин А.И., Программная реализация мультиметодной технологии для задач оптимального управления II Сб, трудов 3-й Международной конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах». - Самара, 2001. - С, 301-307.

4. Нестеров Ю.Е. Эффективные методы в нелинейном программировании. - М.: Радио и связь, 1989. - 302 с.

5. Birgin Е., Evtushenko Yu. G. Automatic Differentiation and Spectral Projected Gradient Methods for Optima! Control Problems II Optimization Methods & Software. - vol, 10, pp. 125-146,

6. Горнов А.Ю., Диваков А,О. Комплекс программ OPTCON для решения задач оптимального управления. Руководство пользователя. -Иркутск, ИрВЦ СО РАН, 1990, - С, 1-36.

Е.Н.Коровин, О.В.Родионов, В.Н.Фролов

Методика оценки комфортности проживания по территориальным единицам региона на основе медико-экологического мониторинга

Повышение эффективности системы здравоохранения в новых условиях требует анализа и характеристики ситуации в здравоохранении в целом по стране и регионам в частности, разработки новых концепций оценки качества и эффективности медицинского обслуживания, информатизации и компьютеризации здравоохранения. Определяющими условиями рационального управления являются информационное обеспечение процесса управления, поиск, сбор, накопление и переработка необходимой информации, выработка рекомендаций для формирования программы лечебно-профилактических мероприятий в условиях ограниченных ресурсов.

Внедрение мониторинговых подходов к слежению за состоянием здоровья населения с учетом воздействия на него факторов окружающей среды, условий труда и быта, качества медицинской помощи требует принципиально иных методов накопления информации и ее аналитической обработки. Такие возможности значительно расширяются в связи с компьютеризацией здравоохранения. Поэтому особое значение требуется уделять использованию мониторинговых подходов при анализе заболеваемости населения как одного из аспектов медико-экологической ситуации.

Корректное использование мониторинговых подходов к оценке и прогнозированию медико-экологических ситуаций, выбору управляющих воздействий на основе ретроспективных данных медицинского и экологического мониторингов, учитывающих пространственный аспект объектов исследования, во многом определяет эффективность лечебно-профилактической работы на разных уровнях здравоохранения. Перспективность этих направлений обусловлена, в частности, реализацией возможностей геоинформационных технологий, позволяющих проводить анализ пространственно-распределенной информации и отслеживать данные с учетом временного аспекта, а также разрабатывать подсистемы принятия решений, использующие результаты моделирования. Методы геоинформационных технологий могут быть использованы и для разработки информационно-справочных систем медицинского назначения. Подобные средства обеспечили бы принципиально новые возможности экологической экспертизы, систематизации и быстрой выдачи пространственно-распределенной информации для мониторинга и задач управления медико-экологическим состоянием различных территорий [1].

Процесс оценки территорий по медико-экологической информации должен включать следующие этапы:

структуризация и формализация различных данных с учетом пространственно-временного аспекта (рис, 1); статистическое моделирование (статистический анализ динамики показателей, изучение взаимосвязей между различными показателями на базе корреляционного анализа, классификация объектов на основе кластерного и дис-криминантного анализов, прогнозирование и моделирование развития ситуации на основе экстраполяции временных рядов, построение моделей на базе регрессионного анализа);

математико-картографическое моделирование на базе геоинформационных систем, позволяющее изучить динамику распространения медико-экологических процессов по территории региона, выделить группы территорий по различным критериям;

формирование индексов комфортности проживания, интерпретируемых как интегральные оценки медико-экологической ситуации;

СОЗДАНИЕ И ВЕДЕНИЕ БАЗ ДАННЫХ (БД)

АНАЛИЗ И МОДЕЛИРОВАНИЕ ДАННЫХ

Статистическое моделирование

Корреляционный анализ

Кластерный анализ

Дискриминантный анализ

Анализ временных рядов

Регрессионный анализ

Математико-картографическое моделирование

Управление и анализ визуализацией данных

I

ФОРМИРОВАНИЕ ИНДЕКСОВ КОМФОРТНОСТИ ПРО' жи ВЛ„„Я р

ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ

Графики, диаграммы, тематические карты и т.д.

МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ

Принятие решений 9*& Моделирование ситуаций

А к

Анализ принимаемых решений <—

Рис. 1. Структурная схема анализа данных при медико-экологическом мониторинге

процедура визуализации, реализованная в большинстве случаев при помощи современных пакетов статистической обработки и ГИС, подчеркивающей значимость визуально-графических образов при воздействии на образное мышление лица, принимающего решение, для его обоснования;

блок моделирования и принятия решений, определяется как множество возможных состояний ситуации, решением которой является оценка медико-экологической ситуации в районах и выявление района (или групп районов), в которых эта ситуация наиболее неблагоприятна.

В статье приведены результаты исследования медико-экологических ситуаций в Липецкой области. При статистическом анализе показателей здоровья населения были выделены группы с наиболее значимыми медицинскими показателями, Была исследована динамика и структура медицинских заболеваний по различным нозологическим формам.

Полученные результаты показали перспективность и актуальность исследований и необходимость дальнейшего исследования - построения прогнозных оценок уровня заболеваемости как в целом по областям, так и по отдельным районам. В качестве основной модели ряда рассматривается его представление в виде полинома невысокой степени, коэффициенты которого медленно меняются со временем:

где а - параметр сглаживания.

Начальное значение тренда зависит от его типа: для экспоненциального тренда

5(0) = х(2)/х(1). X0) = х(\)14т _ и

для линейного тренда

5(0) = Ш - *(1))/(* -1). уф) = х(1) - з(0)/2 (3)

Вычислительный процесс устроен как адаптивная процедура, в которой коэффициенты полинома пересчитываются по старым коэффициентам и новым данным. Процесс вычислений управляется двумя параметрами: порядком аппроксимирующего полинома и параметром сглаживания. Чем ближе параметр сглаживания к единице, тем больше влияние последних наблюдений. На рис. 2, 3 представлены результаты прогнозирования по заболеваемости системы кровообращения по Липецкой области и Елецкому району, полученные методом экспоненциального сглаживания при помощи пакета $1аМюа 5.0.

Результаты прогнозирования показали, что уровень заболеваний системы кровообращения как по Липецкой области, так и по отдельным районам снижается. При сравнении полученных результатов с исходными данными было выявлено, что в среднем ошибка по моделям не превышает 10 %, что говорит о высокой достоверности прогнозных оценок.

Классификация территориальных единиц Липецкой области и участков Елецкого района по медико-экологическим показателям проводилась на базе кластерного и дискриминантного анализов. В результате все районы были выделены в три группы и были получены дискриминантные функции для каждого класса. На основе отобранных экологических и медицинских показателей был сформирован индекс комфортности проживания для каждой территориальной единицы. Были сформированы медицинский Ки экологический К? индексы комфортности территориальных единиц, интерпретируемые как интегральные оценки медико-экологической ситуации относительно выбранных временного интервала и

50000 45000 40000

I 35000

у

Н 30000

о

о

От 25000

X

§ 20000

X

х

§ 15000

1Г

10000 5000 0

1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004

Липецкая область -заболевания системы кровообращения----прогноз

Рис. 2. Краткосрочное прогнозирование заболеваний системы кровообращения по Липецкой области

1996 1997 1998 1999 2000 2001

Елецкий район - заболевания системы кровообращения

2002

2003

2004

прогноз

Рис. 3. Краткосрочное прогнозирование заболеваний системы по Елецкому району Липецкой области

нозологических форм. Формирование индексов комфортности осуществлялось по каждым из рассматриваемых нозологических форм и экологических показателей за интересующий временной интервал, а затем осуществлялась их свертка [2]:

= ± ±К1ИТ, (4,

/=1 / = 1 /=1 / = 1

где / = 1, / ; J — 1,«/ ; I — 1, Т ; / = 1, Ь ; / _ количество территориальных единиц; 1 - рассматриваемый временной интервал; Jl I - количество рассматриваемых нозологических форм, экологических показателей соответственно. В связи с тем, что различные нозологических формы имеют различное значение по степени важности, у/} - коэффициенты, учитывающие значимость каждой нозологической формы.

Оценка взаимодействия статистического моделирования с картографическим анализом осуществлялась с использованием ГИС-технологий, являющихся средствами интеграции анализа и математического моделирования для исследования пространственно-организационных данных, на основе которых получены картограммы, отражающие уровень заболеваемости по нозологическим формам на основе визуализации информации. На рис. 4 представлена картограмма, отражающая классификацию районов Липецкой области по заболеваниям системы кровообращения, а на рис. 5 - классификация врачебных участков Елецкого района по заболеваниям системы кровообращения.

Заболевания системы кровообращения

Хронические ревматические болезни Шш Ревматические пороки Г~~~] Гипертония

|Щ Ишемическая болезнь сердца | | Стенокардия ЦЦ Острая ИБС

Острый инфаркт миокарда Показатель заболеваемости на 100 тыс нас | | 5330 - 6892 (низкая) IЩ 6893 - 11978 (средняя) 11979- 16473 (высокая)

Рис. 4. Классификация районов Липецкой области по заболеваниям системы кровообращения

Рис. 5. Классификация участков Елецкого района Липецкой области по заболеваниям системы кровообращения

Проводимые исследования как на областном уровне, так и в отдельно взятом районе показали необходимость изучения и анализа временных рядов, отражающих динамику, а также возможность получения краткосрочного прогноза уровня заболеваемости по различным нозологическим формам, использование результатов которых позволяет более эффективно управлять лечебно-профилактической и организационной деятельностью медицинских учреждений в целом. Располагая визуальной и графической информацией, полученной на основе геоинформационных систем, орган управления здравоохранением региона может использовать ее для выявления участков с высоким уровнем заболеваемости при распределении ресурсов и при формировании плана мероприятий на очередной год и при разработке целевых программ развития региона.

Библиографический список

1. Войтенко A.B., Дмитренко ЛБ., Фролов В,Н. Пути повышения эффективности управления МЛЛУ на базе геоинформационных систем II Компьютеризация 8 медицине: Межвуз. сб, науч. тр, - Воронеж, 1999. - С, 4-8,

2. Коровин E.H., Родионов О.В. Оценка комфортности проживания в регионе по данным медико-экологического мониторинга II Интеллектуальные информационные системы: Тр. Всеросс, конф. - Воронеж: ВГТУ, 2001. - 4.1. - С, 17-18.