Модель финансового обеспечения регионального здравоохранения

Куликова О.М.; Усачева Е.В.; Шамис В.А.; Нелидова А.В.; Боуш Г.Д.

pISSN 2073-1477 Региональное стратегическое планирование

elSSN 2311-8733

МОДЕЛЬ ФИНАНСОВОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ РЕГИОНАЛЬНОГО ЗДРАВООХРАНЕНИЯ

Оксана Михайловна КУЛИКОВА3, Елена Владимировна УСАЧЕВАЬ', Виталий Александрович ШАМИС c, Анастасия Владимировна НЕЛИДОВА"1, Галина Дмитриевна БОУШ e

a кандидат технических наук, доцент, научный сотрудник ФБУН «Новосибирский научно-исследовательский

институт гигиены» Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека,

Новосибирск, Российская Федерация

ya.aaaaa11@yandex.ru

https://orcid.org/0000-0001-9082-9848

SPIN-код: 4095-4445

b кандидат медицинских наук, доцент, заведующий терапевтическим отделением Городской поликлиники № 4,

Омск, Российская Федерация

elenav.usacheva@yandex.ru

https ://orcid.org/0000-0002-6134-1533

SPIN-код: 7371-9980

c кандидат психологических наук, доцент кафедры «Логистика»,

Сибирский государственный автомобильно-дорожный университет,

Омск, Российская Федерация

vitaliy1999@mail.ru

https://orcid.org/0000-0003-4950-6072

SPIN-код: 5177-7935

d кандидат медицинских наук, доцент кафедры пропедевтики внутренних болезней, Омский государственный медицинский университет Министерства здравоохранения Российской Федерации, Омск, Российская Федерация avnelidova@mail .ru https://orcid.org/0000-0003-0149-6119 SPIN-код: 1506-3007

e доктор экономических наук, профессор Омского государственного университета им. Ф.М. Достоевского,

Омск, Российская Федерация

gboush@yandex.ru

https://orcid.org/0000-0002-3277-5543 SPIN-код: 6341-6579

' Ответственный автор

История статьи: Аннотация

Получена 10.04.2018 Предмет. Разработка модели расходов на медицинскую помощь в зависимости от

Получена в доработанном видов и объема оказываемой медицинской помощи, расчета показателей на текущий виде 06.06.2018 и планируемый периоды.

Одобрена 11.07.2018 Цели. Оптимизация расходов на медицинскую помощь путем совершенствования их

Доступна онлайн структуры с учетом потребностей региона в определенных видах медицинской

15.10.2018 помощи и перераспределения финансовых средств.

Методология. Использованы концептуальное моделирование и Phyton 3. УДК 336.5:61(470) Результаты. Разработана модель оптимизации структуры расходов, позволяющая

JEL: H51, I15, R13 повысить ресурсообеспеченность медицинской помощи путем их перераспределения

с учетом анализа финансовой ситуации, соотношения пациентов разных классов. Основу авторской модели составляют тип совокупности расходов на медицинскую Ключевые слова: помощь для пациентов с определенной нозологией и изменение расходов на

здравоохранение, ресурсы, медицинскую помощь по сравнению с запланированными в текущем году. медицинская помощь, Выводы. Оптимизация расходов возможна путем их перераспределения в

экономическая зависимости от типа совокупности расходов, класса финансовой эффективности и

эффективность, когнитивное адекватного их планирования на перспективные с точки зрения сохранения здоровья моделирование и трудоспособности вмешательства.

Для цитирования: Куликова О.М., Усачева Е.В., Шамис В.А., Нелидова А.В., Боуш Г.Д. Модель финансового обеспечения регионального здравоохранения // Региональная экономика: теория и практика. - 2018. - Т. 16, № 10. - С. 1823-1840. https://doi.org/10.24891/re. 16. 10.1823

Введение

Вопросы моделирования отдельных аспектов системы здравоохранения актуальны для многих стран [1-4]. Это обусловлено потребностью в повышении эффективности функционирования национальных систем здравоохранения с учетом социальных целей и задач1.

В то же время, несмотря на высокую разработанность данной проблематики в н ау ч н о й л и т е р ат у р е , о т с у т с т в у ю т универсальные модели, позволяющие осуществлять планирование и распределение ресурсов здравоохранения в зависимости от потребностей региона и/или страны в целом. Вследствие этого не удается существенно повысить эффективность системы здравоохранения - значимо снизить заболеваемость населения, уменьшить темпы роста расходов на оказание медицинской помощи [5-9]. Для достижения перечисленных эффектов оптимизация системы планирования и распределения ресурсов здравоохранения с учетом особенностей региона совершенно необходима. Дальнейшее развитие теории и практики управления региональной сферой отечественного здравоохранения требует моделирования процессов планирования и распределения ресурсов, что актуализирует з ад ачу п ои с ка со отв ет ствую щего методологического инструментария.

Библиографический поиск показал, что моделирование ряда процессов в здравоохранении в последние годы осуществлялось исследователями многих стран. В частности, были предложены модели формирования мультидисциплинарных команд и системных подходов в лечении хронических

1 Dahabreh I.J., Chan J.A., Earley A. et al. Modeling and Simulation in the Context of Health Technology Assessment: Review of Existing Guidance, Future Research Needs, and Validity Assessment. Rockville, Agency for Healthcare Research and Quality (US), 2017.

URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK424024/

заболеваний [1, 2, 10, 11], анализа р ас п р о с т р а н е н н о с т и х р о н и ч е с к и х неинфекционных заболеваний и факторов риска их развития [12-14]; фронтального оказания медицинской помощи [15] и вертикального равенства [16], оптимизации планирования, проектирования и

финансирования систем здравоохранения на основе данных о численности населения. Эти модели учитывают социально-политические условия и детерминанты системы здравоохранения [2, 17-21]; финансирование здравоохранения в форме государственно-частного партнерства [22], пространственно-временное развитие здравоохранения [23-25]. В указанных работах использовались такие инструменты, как корреляционный и регрессионный анализ [13, 17, 19], пуассоновская логнормальная смешанная (poisson-log normal mixed) модель в байесовской структуре c применением эффективной расчетной процедуры [23], метод оценки экономической эффективности [14], дерево решений, цепь Маркова, микромодели, моделирование дискретных и динамических событий [24, 26], описательная статистика, прогнозирование и имитация [19-21, 24, 25], маркетинговое исследование [10].

В России осуществляется реструктуризация здравоохранения, ориентированная на повышение экономической эффективности оказания медицинской помощи населению. Анализ свидетельствует о том, что остаются недостаточно изученными вопросы оптимизации планирования, распределения и использования ресурсов в данной сфере [27-31]. На сегодняшний день права человека на охрану здоровья и получение медицинской помощи широко продекларированы, четко определены и конкретизированы. Для реализации декларированных прав государству необходимо формировать, эффективно распределять и использовать такой объем финансовых ресурсов, который позволил бы решить конкретные задачи и достичь

поставленных целей в области медицинского обслуживания населения. Обеспечение граждан качественной и доступной медицинской помощью интегрирует различные виды медицинской помощи, а организация системы здравоохранения должна строиться на основе комплексного подхода к управлению всеми элементами системы [32].

Оказание медицинской помощи при конкретной нозологии подразумевает сочетание видов медицинской помощи, доля которых при разной нозологии или группе нозологий различна. Ключевым фактором качества и эффективности медицинской помощи является ее ресурсное обеспечение, и главную роль при этом играют финансовые ресурсы.

В настоящее время финансирование медицинской помощи осуществляется в соответствии с Программой государственных гарантий бесплатного оказания гражданам медицинской помощи (ПГГ) и целевыми программами по приоритетным направлениям развития здравоохранения. При этом финансирование здравоохранения в рамках ПГГ оценивается как недостаточное, а с преимущественным расходованием средств на приоритетные направления - как несбалансированное.

Сказанное определило цель исследования -разработку и апробацию алгоритма построения модели структуры расходов на медицинскую помощь и ее оптимизацию на основе:

- классификации видов медицинской помощи в зависимости от уровня финансирования;

- классификации пациентов в зависимости от соотношения используемых видов и объема оказываемой медицинской помощи;

- расчета показателей на текущий и планируемый периоды с учетом тренда заболеваемости в регионах РФ и анализа развивающихся сценариев.

Методология

В процессе исследования использовались методы логического и статистического

анализа. Для оптимизации расходов на медицинскую помощь в регионах РФ разработан специальный алгоритм. Основу алгоритма формирования структуры расходов на медицинскую помощь в сфере регионального здравоохранения составляет положение, что оптимальная структура расходов является основным условием эффективности и высокого качества медицинской помощи. Структура расходов финансовых средств на оказание медицинской помощи в сфере здравоохранения в регионах РФ задается множеством CR = {С2,0,...Ст}, элементами которого являются расходы финансовых средств С1, С2,... Ст на различные виды медицинской помощи. При планировании и распределении финансовых ресурсов в сфере отечественного здравоохранения учитываются такие виды медицинской помощи, как первичная медико-санитарная (амбулаторно-поликлиническая), специализированная (стационарная и высокотехнологичная), скорая и паллиативная медицинская помощь. Расходы финансовых средств на оказание г-го вида медицинской помощи определяются по формуле:

Ci=cini

где с - стоимость единицы г-го вида медицинской помощи, тыс. руб; п -количество пациентов, которым планируется оказание г-го вида медицинской помощи в регионе, чел.

Принадлежность структуры расходов на оказание медицинской помощи в сфере отечественного здравоохранения к

оптимальной определяется следующим условием: CR оптимальна, только если все С=Сп , где Сп - потребности медицинских учреждений в финансовых средствах, необходимых на оказание г-го вида медицинской помощи пациентам. Эти потребности определяются по формуле:

Cnd nd

I =сп ,

nd

где п, - количество пациентов, которыми востребован г-й вид медицинской помощи в регионе, чел.

В разрабатываемой модели оптимизации расходов на медицинскую помощь в регионах России финансирование медицинской помощи рассматривается с точки зрения потребности в ней населения. Финансирование может осуществляться в достаточном или недостаточном объеме. Элементы структуры расходов финансовых средств на оказание медицинской помощи с учетом избыточности/недостаточности финансирования могут быть разделены на следующие виды:

а) избыточно финансируемые (элементы-доноры), где С> С" ;

б) оптимально финансируемые (элементы-нормы), где С=СПа ;

в) недостаточно финансируемые (элементы-постуланты), где С< С" .

Следовательно, в зависимости от структуры финансовых средств на оказание медицинской помощи структура расходов может быть отнесена к одному из следующих классов:

- совокупность-спонсор (все элементы данного типа являются избыточно финансируемыми и могут рассматриваться в качестве потенциальных доноров для других типов совокупности расходов);

- совокупность-оптимум (структура является оптимальной, то есть все элементы данного типа являются оптимально финансируемыми и не могут рассматриваться в качестве доноров для других типов и в качестве реципиентов);

- совокупность-химера (для данного типа характерно наличие одновременно как избыточно, так и недостаточно финансируемых элементов);

- совокупность-реципиент (все элементы структуры расходов данного типа являются недостаточно-финансируемыми).

Задача оптимизации финансового обеспечения сферы отечественного здравоохранения решается путем трансформации

нео п тимальны х с труктур расход ов финансовых средств на оказание медицинской помощи пациентам в оптимальные путем перераспределения финансовых средств между видами медицинской помощи. В случае невозможности получения совокупности-оптимума приоритет при перераспределении финансовых средств получают наиболее востребованные виды медицинской помощи с позиций теории рисков и неотложности.

Для повышения эффективности финансирования видов медицинской помощи в сфере регионального здравоохранения при решении задачи оптимизации может быть выполнено разбиение пациентов на классы по нозологии, тяжести и стабильности течения заболевания.

Модель структуры расходов финансовых средств на медицинскую помощь и ее оптимизации при определенной нозологии или группе нозологий строится в следующих координатах:

- ось абсцисс - показатель «Отношение т р е б уе м о г о ф и н а н с и р о в а н и я к запланированному в текущем году, %», определяющий степень соответствия т е к у щ и х р а с хо д о в и м е ю щ и м с я (запланированным) финансовым средствам;

- ось ординат - показатель «Тип совокупности расходов на медицинскую помощь для группы пациентов».

Показатель «Отношение требуемого финансирования к запланированному в текущем году, %» (Dg) определяется по формуле:

т

I СП"

Ds= ^--100 ,

I Ср

i=1

где Ср - запланированные расходы финансовых средств на оказание г-го вида медицинской помощи пациентам. Расходы определяются по формуле:

СР^с.пР' ,

где пР - количество пациентов, для которых предусмотрено финансирование г-го вида медицинской помощи в соответствии с ПГГ в регионе, чел.

В случае если расчеты выполняются для классов пациентов, образующих единую совокупность, с учетом анализа ПГГ, вместо

nd

показателя щ в расчете используется показатель п^ , задающий количество пациентов £-го класса, которыми востребован г-й вид медицинской помощи в регионе. Данный показатель определяется по формуле:

gi = kgiZ lziN,

i=l

gl•* gnos

где к^ - доля г-го вида медицинской помощи в структуре медицинской помощи, которая востребована исследуемым классом пациентов; относительная доля г-го вида медицинской помощи в структуре медицинской помощи, которая предусмотрена ПГГ в регионе; Ngnos - количество пациентов в исследуемой совокупности, имеющих заданную нозологию или группу нозологий.

Также при расчете с учетом классов пациентов

n

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

pi

и ПГГ показатель

pi ngi

g-го

предусмотрено финансирование

показателем пациентов

в расчетах заменяется , задающим количество класса, для которых г-го вида

медицинской помощи в соответствии с ПГГ в регионе. Данный показатель определяется по формуле:

„pi-

: N l ■

gnosLsi

В случае если Dg меньше 100% - требуемое финансирование меньше запланированного; если Dg равен 100% или близок к нему -требуемое финансирование соответствует запланированному; если Dg больше 100% -требуемое финансирование превышает запланированное.

Показатель «Тип совокупности расходов на медицинскую помощь для группы пациентов» задается в порядковой шкале и имеет следующие значения: 1 соответствует

совокупности-спонсору; 2 - совокупности-оптимуму; 3 - совокупности-химере; 4 -совокупности-реципиенту. Данная шкала о т р а ж а е т у р о в е н ь с л о ж н о с т и разрабатываемых управленческих решений по оптимизации структуры расходов на оказание медицинской помощи.

Разрабатываемая модель может быть построена в форме Лз-1з/То-Ве2 с учетом или без учета выделенных классов пациентов и ПГГ. Рассмотрим более подробно построение данных моделей. Для модели формы Лз-1з расходы на оказание медицинских услуг для каждого класса пациентов обозначаются в указанной системе координат в виде секторной диаграммы. Для модели формы Лз-1з может формироваться таблица, в которой определены правила и результаты возможной оптимизации, вычисленные с применением принципов комбинаторики и направлений оптимизации структуры расходов. В таблице может быть учтено изменение объемов оказания медицинской помощи, что способствует переходу пациентов из одного класса в другой. Модель в форме То-Ве может быть представлена в двух видах:

- без наложения на модель Лз-1з (показываются только оптимизированные структуры расходов на оказание медицинской помощи для каждого класса пациентов);

- с наложением на модель Лз-1з (помимо оптимизированных структур, в модели приводятся исходные структуры до оптимизации).

Алгоритм построения модели оптимизации расходов на медицинскую помощь в регионах РФ имеет следующий вид.

1. Задание исходных параметров для моделирования: класс болезней по МКБ-10 (одно или несколько заболеваний); форма модели (Лз-1з, То-Ве с наложением или без наложения).

2. Построение модели в форме Лз-1з.

2 Современные технологии управления бизнесом. AS-IS модель. URL: http://piter-soft.ru/automation/more/glossary/process/as-is-model/

1827

n

2.1. Задание исходных параметров для построения модели в форме As-Is.

2.2. Расчет значений для модели в форме As-Is.

2.3. Построение модели в форме As-Is.

2.4. Анализ полученных результатов построения модели. Если структура расходов на оказание медицинской помощи оптимальна, следует переход к п. 2.6, в случае если неоптимальна - к п. 2.5.

2.5. Определение направлений оптимизации структуры расходов на оказание медицинской помощи классам пациентов.

2.6. Визуализация результатов расчетов -построение модели в графической форме.

2.7. Выводы по результатам построения. Если структура расходов на оказание медицинской помощи классам пациентов оптимальна, следует переход к п. 4; если структура неоптимальна и выбрана для построения только форма As-Is - переход к п. 4; если структура неоптимальна и выбрана форма модели To-Be с наложением или без наложения - переход к п. 3.

3. Построение модели в форме To-Be.

3.1. Построение таблицы возможностей оптимизации (таблица может быть встроена в алгоритм и использоваться по умолчанию).

3.2. Задание ограничений для построения модели.

3.3. Выполнение оптимизации структуры расходов на медицинскую помощь для классов пациентов с применением метода направленного перебора альтернатив.

3.4. Построение модели в форме To-Be (с наложением или без).

4. Когнитивная визуализация результатов

расчетов.

А л г о р и т м р е а л и з о в а н н а я з ы ке

программирования Python 3.

Апробация модели проводилась в процессе решения задачи построения структуры и оптимизации расходов на оказание медицинской помощи пациентам с ишемической болезнью сердца (ИБС). Стоимость единицы вида медицинской помощи и нормативы объема медицинской помощи по видам, условиям и формам ее оказания определены в расчете на одно застрахованное в рамках обязательного медицинского страхования лицо согласно Программе государственных гарантий бесплатного оказания гражданам медицинской помощи (ПГГ)3 в расчете на 135 тыс. пациентов с ИБС.

Результаты

В разрабатываемой модели оптимизации расходов на медицинскую помощь в регионах РФ финансирование медицинской помощи рассматривается с точки зрения потребности в ней населения. В расчете на одно застрахованное в рамках обязательного медицинского страхования лицо по ПГГ предусмотрены нормативы объема

медицинской помощи, используемые в целях планирования и финансово-экономического обоснования размера финансового

обеспечения. Если взять за основу нормативы объема основных видов медицинской помощи, представленные в ПГГ в долях, то оптимальное с точки зрения финансовых затрат соотношение основных видов медицинской помощи на одно застрахованное лицо в процентах представляется следующим:

- амбулаторно-поликлиническая помощь (медицинская помощь в амбулаторных условиях, оказываемая в связи с заболеванием) - 78%;

- скорая медицинская помощь - 13%;

- специализированная медицинская помощь в условиях круглосуточного стационара (стационарная помощь) - 7%;

3 Постановление Правительства РФ от 28.11.2014 № 1273: О Программе государственных гарантий бесплатного оказания гражданам медицинской помощи на 2015 год и на плановый период 2016 и 2017 годов (с изменениями и дополнениями). URL: http://base.garant.ru/70812574/

- высокотехнологичная медицинская помощь -2%.

В зависимости от тяжести и стабильности течения ИБС, особенностей тактики лечения, потребности в тех или иных видах медицинской помощи, выделено четыре класса пациентов.

Класс «Розовый куст» характеризуется высокой эффективностью лечения и малой затратностью медицинских вмешательств вследствие длительной ремиссии заболевания, что дает пациентам возможность вести обычный образ жизни, сохранять трудоспособность. Класс характеризуется преобладанием в структуре медицинских услуг доли амбулаторно-поликлинической помощи, которая на сегодняшний день является малозатратной, широко доступной и экономически эффективной.

В структуре затрат класса «Верблюжья колючка» являются значимыми затраты на оказание высокотехнологичной медицинской помощи. Эффективность лечения таких пациентов устойчива, однако для ее достижения требуются высокозатратные медицинские вмешательства. Эти пациенты имеют минимум обострений при хронической форме течения заболевания только при условии применения высокотехнологичной медицинской помощи; у них сохраняется трудоспособность. Высокая стоимость данного вида помощи обусловлена как ее инновационностью, так и постепенным расширением показаний к ее применению.

Класс «Зыбучие пески» характеризуется высокой неустойчивостью показателей эффективности лечения, обусловливающей высокие затраты на медицинские услуги. Для этого класса характерны тяжелое течение болезни с частыми обострениями, значительная утрата трудоспособности и наличие ограничений в повседневной деятельности. Для данного класса пациентов в структуре затрат значительную долю составляют затраты на вызовы скорой медицинской помощи и лечение в круглосуточном стационаре.

Класс «Суровая зима» характеризуется самыми высокими затратами на пребывание в круглосуточном стационаре и вызовы скорой медицинской помощи, а также возникновением незапланированных затрат на реализацию высокотехнологичной медицинской помощи. Эти пациенты большую часть времени нетрудоспособны, что требует дополнительных выплат по временной и стойкой утрате трудоспособности.

В табл. 1, 2 приведены исходные данные для построения модели формы Лз-1з для пациентов с ИБС, полученные при проведении авторами данной статьи пилотного клинического исследования и перерасчета на всю совокупность пациентов с ИБС в регионе.

На рис. 1 приведена построенная по исходным данным модель Лз-1з структуры расходов на медицинскую помощь для классов пациентов с ИБС.

Анализ полученных результатов позволил сделать вывод о том, что тип совокупности расходов на медицинскую помощь в анализируемых классах пациентов с ИБС - это «совокупность-химера», поскольку каждый из рассматриваемых классов финансовой эффективности в структуре расходов имеет как элементы-доноры, так и элементы-постуланты, а именно:

- в структуру расходов класса «Розовый куст» входит как элемент-постулант вид медицинской помощи «амбулаторно-поликлиническая помощь» (требуется дофинансирование в размере 28,32 млн руб.), а также элементы-доноры (излишнее финансирование в общей сумме 563,8 млн руб.);

- структуру расходов класса «Верблюжья колючка» формируют элементы-доноры «амбулаторно-поликлиническая помощь» и «скорая помощь» с излишним финансированием 3,9 и 13,9 млн руб. соответственно, а также два элемента-постуланта - «стационарная помощь» и «высокотехнологичная помощь», т р е бу ю щ и е д о п о л н и т е л ь н о г о

финансирования в размере 53,5 млн руб. и 348,4 млн руб. соответственно;

- структура расходов класса «Зыбучие пески» включает элемент-донор «амбулаторно-поликлиническая помощь» с излишним финансированием 6,1 млн руб. и элементы-постуланты «скорая помощь» (необходимо дополнительное финансирование в размере 1,42 млн руб.), «стационарная помощь» (требуется дополнительное финансирование в размере 74,85 млн руб.), «высокотехнологичная помощь» (требуется дополнительное финансирование в размере 297,23 млн руб.);

- в структуру расходов класса «Суровая зима» входит элемент-донор «амбулаторно-поликлиническая помощь» (избыточное финансирование составляет 9,9 млн руб.) и элементы-постуланты «скорая помощь» (н е о бход и м о д о п ол н и те л ь но е финансирование в размере 247 млн руб.), «стационарная помощь» (требуется дополнительное финансирование в размере 61,48 млн руб.), «высокотехнологичная помощь» (требуется дополнительное финансирование в размере 302,38 млн руб.).

Итак, тип совокупности расходов на оказание медицинской помощи пациентам с ИБС не принадлежит к классу «оптимальных», следовательно, требуется решение задачи по их оптимизации. Модель оптимизации структуры расходов на медицинскую помощь пациентам с ИБС без наложения (To-Be) приведена на рис. 2. Оптимизация использования финансовых средств проводилась путем их перераспределения между видами медицинской помощи в рамках одного класса пациентов.

Как видно из рис. 2, перераспределение финансовых средств от элементов-доноров к элементам-постулантам внутри класса позволило перевести структуру расходов на медицинскую помощь класса «Розовый куст» от совокупности «химера» к совокупности «оптимум». Тип структуры остальных классов не изменился. При этом следующий шаг для решения задачи оптимизации - приведение

всех совокупностей расходов к типу «совокупность-оптимум» - возможен при выделении дополнительных финансовых средств в размере 1,12 млрд руб. в год. Большую часть этих финансовых средств (в частности, 948 млн руб. - 84,6%) необходимо выделить для оказания высокотехнологичной медицинской помощи. Следует отметить, что данное направление развития регионального здравоохранения соответствует ведомственным целевым п р о г р а м м а м « Р а з в и т и е с и с т е м ы здравоохранения на 2014-2020 годы».

Обсуждение

Задача моделирования оптимальной структуры расходов на медицинскую помощь в регионах РФ была поставлена в целях получения более полной и достоверной картины о ресурсах, необходимых для реализации первоочередных задач

здравоохранения - существенного снижения заболеваемости и смертности населения, снижения роста незапланированных расходов на оказание медицинской помощи. В процессе создания эффективной системы планирования, распределения и использования ресурсов в сфере здравоохранения требуется учитывать объем и структуру ресурсов, требуемых для оказания медицинской помощи пациентам в зависимости от вида нозологии, так как заболеваемость в регионах РФ существенно различается.

Предложенный авторами алгоритм позволяет с учетом структуры и тенденций развития заболеваемости в регионе определять направления для формирования оптимальной структуры расходов на медицинскую помощь в каждом из регионов и в России в целом. Планирование затрат в зависимости от соотношения классов финансовой

эффективности обеспечивает стабильные финансовые поступления. Очевидно, что недостаточное финансирование не позволяет оказать достаточные объемы медицинской помощи в рамках обязательного медицинского страхования. В силу этого оказывается недостаточным определять приоритетные статьи расходов и решать, какие виды

бесплатной медицинской помощи, в каком объеме и каким категориям граждан будут сохранены. Требуется понять, как можно внутри отрасли перераспределить финансовые потоки. Применение разработанной модели создает следующие важные преимущества:

- увеличивает уровень информированности о сложившейся финансовой ситуации по каждой нозологии;

- показывает перспективы изменения финансовой ситуации;

- проясняет возникающие финансовые проблемы и их причины;

- создает предпосылки для повышения финансовой эффективности регионального здравоохранения;

- способствует рациональному распределению ресурсов здравоохранения;

- улучшает контроль расходования средств.

Результаты исследования позволят

региональным органам власти повысить эффективность управления региональной сферой здравоохранения, делая выбор по каждому классу заболеваний населения в пользу видов медицинской помощи, достоверно снижающих заболеваемость.

Заключение

Для системы здравоохранения регионов России и страны в целом проблема заключается не только в дефиците финансирования, но в рациональном и эффективном использовании имеющихся финансовых ресурсов. Забота о здоровье населения, получение гражданами

качественной, своевременной медицинской помощи способствуют снижению

заболеваемости, продлению трудоспособной жизни и повышению производительности труда. Все перечисленное ведет к росту национального дохода страны и повышению благосостояния граждан.

Таблица 1

Исходные данные по классам и количеству пациентов, потребности в медицинской помощи Table 1

Baseline data on the classes and number of patients, and the need for medical care

Класс пациентов Потребность Потребность Потребность Потребность Количество в АПП, % в СМП, % в СТМП, % в ВНП, % пациентов _в классе, чел.

Розовый куст_90_7_2,997_0,003_88 152_

Верблюжья колючка 75_12_10_3_27 124_

Зыбучий песок_65_15_15_5_13 562_

Суровая зима_50_20_20_10_6 781_

Примечание. АПП - амбулаторно-поликлиническая помощь, СМП - скорая медицинская помощь, СТМП - стационарная медицинская помощь, ВМП - высокотехнологичная медицинская помощь. Источник: авторская разработка

Source: Authoring

Таблица 2

Исходные данные по главным показателям оказания медицинской помощи Table 2

Baseline data on the key indicators of delivering healthcare

Показатели АПП СМП СТМП ВНП

Норматив объема основных 79,628 12,985 7,22 0,167

видов медицинскои помощи,

на одно застрахованное лицо, %

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Стоимость единицы вида медицинской помощи, тыс. руб. 1,265 2,124 28,968 185,193

Примечание. АПП - амбулаторно-поликлиническая помощь, СМП - скорая медицинская помощь, СТМП - стационарная медицинская помощь, ВМП - высокотехнологичная медицинская помощь. Источник: авторская разработка

Source: Authoring

Рисунок 1

Модель структуры расходов на медицинскую помощь в зависимости от класса пациентов и типа совокупности расходов

Figure 1

A model of the cost structure for medical care depending on the class of patients and type of total expenditure

Источник: авторская разработка Source: Authoring

Рисунок 2

Модель оптимизации структуры расходов на медицинскую помощь пациентам с ишемической болезнью сердца без наложения (To-Be)

Figure 2

A model for optimizing the structure of medical expenses for patients with ischemic heart disease without overlapping (To-Be)

Источник: авторская разработка Source: Authoring

Список литературы

1. Lane R., Russell G., Bardoel E.A. et al. When Colocation Is Not Enough: A Case Study of General Practitioner Super Clinics in Australia. Australian Journal of Primary Health, 2017, vol. 23, iss. 2, pp. 107-113. URL: https://doi.org/10.1071/PY16039

2. Lawn S., Lloyd A., King A. et al. Integration of Primary Health Services: Being Put Together Does not Mean They will Work Together. BMC Research Notes, 2014, vol. 7, p. 66.

URL: https://doi.org/10.1186/1756-0500-7-66

3. Santosa A., Rocklov J., Hogberg U., Byass P. Achieving a 25% Reduction in Premature Non-Communicable Disease Mortality: The Swedish Population as a Cohort Study. BMC Medicine, 2015, vol. 13, p. 65. URL: https://doi.org/10.1186/s12916-015-0313-8

4. SongX., Quek R.G.W., Gandra S.R. et al. Productivity Loss and Indirect Costs Associated with Cardiovascular Events and Related Clinical Procedures. BMC Health Services Research, 2015, vol. 15, p. 245. URL: https://doi.org/10.1186/s12913-0l5-0925-x

5. Maru S., Byrnes J., Carrington M.J. et al. Economic Implications of Cardiovascular Disease Management Programs: Moving beyond One-Off Experiments. Expert Review

of Pharmacoeconomics & Outcomes Research, 2015, vol. 15, iss. 4, pp. 657-666. URL: https://doi.org/10.1586/14737167.2015.1046842

6. Atehortúa S., Ceballos M., Gaviria C.F., Mejía A. Evaluación de la Calidad Metodológica de la Literatura en Evaluación Económica en Salud en Colombia: una Revisión Sistemática. Biomedica, 2013, vol. 33, no. 4, pp. 615-630. URL: https://doi.org/10.7705/biomedica.v33i4.1536

7. Ngalesoni F., Ruhago G., Norheim O.F., Robberstad B. Economic Cost of Primary Prevention of Cardiovascular Diseases in Tanzania. Health Policy and Planning, 2005, vol. 30, iss. 7, pp. 875-884. URL: https://doi.org/10.1093/heapol/czu088

8. Dong G.N. Performing Well in Financial Management and Quality of Care: Evidence from Hospital Process Measures for Treatment of Cardiovascular Disease. BMC Health Services Research, 2015, vol. 15, no. 1, p. 45. URL: https://doi.org/10.1186/s12913-015-0690-x

9. De Gruyter E., Ford G., Stavreski B. Economic and Social Impact of Increasing Uptake of Cardiac Rehabilitation Services - A Cost Benefit Analysis. Heart, Lung and Circulation, 2016, vol. 25, iss. 2, pp. 175-183. URL: https://doi.org/10.1016/j.hlc.2015.08.007

10. Gilfillan R.J., Tomcavage J., Rosenthal M.B. et al. Value and the Medical Home: Effects of Transformed Primary Care. The American Journal of Managed Care, 2010, vol. 16, no. 8, pp. 607-614. URL: https://www.ajmc.com/journals/issue/2010/2010-08-vol16-n08/ajmc_10auggilfillan607to614

11. Spann S.J. Task Force Report 6. Report on Financing the New Model of Family Medicine. Annals of Family Medicine, 2004, vol. 2, suppl. 3, pp. 1-21. URL: https://doi.org/10.1370/afm.237

12.Nahhas G.J., Daguise V., Ortaglia A., Merchant A.T. Determinants of Major Cardiovascular Risk Factors Among Participants of the South Carolina WISEWOMAN Program, 2009-2012. Preventing Chronic Disease, 2014, vol. 11. URL: https://doi.org/10.5888/pcd11.140044

13. Hendriks M.E., Bolarinwa O.A., Nelissen H.E. et al. Costs of Cardiovascular Disease Prevention Care and Scenarios for Cost Saving: A Micro-Costing Study from Rural Nigeria. Journal of Hypertension, 2015, vol. 33, no. 2, pp. 376-384.

URL: https://doi.org/10.1097/HJH.0000000000000402

14. Muka T., Imo D., Jaspers L. et al. The Global Impact of Non-Communicable Diseases on Healthcare Spending and National Income: A Systematic Review. European Journal

of Epidemiology, 2015, vol. 30, iss. 4, pp. 251-277. URL: https://doi.org/10.1007/s10654-014-9984-2

15. Rutman L.E., Migita R., Woodward G.A., Klein E.J. Creating a Leaner Pediatric Emergency Department: How Rapid Design and Testing of a Front-End Model Led to Decreased Wait Time. Pediatric Emergency Care, 2015, vol. 31, no. 6, pp. 395-398.

URL: https://doi.org/10.1097/PEC.0000000000000455

16. Joseph K.T., Rice K., Li C. Integrating Equity in a Public Health Funding Strategy. Journal of Public Health Management and Practice, 2016, vol. 22, suppl. 1, pp. 68-76.

URL: https://doi.org/10.1097/PHH.0000000000000346

17. Elf M., Frost P., Lindahl G., Wijk H. Shared Decision Making in Designing New Healthcare Environments - Time to Begin Improving Quality. BMC Health Services Research, 2015, vol. 15, no. 1, p. 114. URL: https://doi.org/10.1186/s12913-015-0782-7

18. Penno E., Gauld R., Audas R. How Are Population-Based Funding Formulae for Healthcare Composed? A Comparative Analysis of Seven Models. BMC Health Services Research, 2013, vol. 13, p. 470. URL: https://doi.org/10.1186/1472-6963-13-470

19. Lantz P.M., Alexander J.A., Adolph C., Montgomery J.P. State Government Organization of Health Services, 1990-2009: Correlates and Consequences. Journal of Public Health Management and Practice, 2014, vol. 20, iss. 2, pp. 160-167.

URL: https://doi.org/10.1097/PHH.0b013e31829ff709

20. Hecht R., Bollinger L., Stover J. et al. Critical Choices in Financing the Response to the Global HIV/AIDS Pandemic. Health Affairs, 2009, vol. 28, no. 6, pp. 1591-1605.

URL: https://doi.org/10.1377/hlthaff.28.6.1591

21. Yuen E.J., Louis D.Z., Di Loreto P., Gonnella J.S. Modeling Risk-Adjusted Capitation Rates for Umbria, Italy. The European Journal of Health Economics, 2003, vol. 4, iss. 4, pp. 304-312. URL: https://doi.org/10.1007/s 10198-003-0193-2

22. Barlow J., Roehrich J., Wright S. Europe Sees Mixed Results from Public-Private Partnerships for Building and Managing Health Care Facilities and Services. Health Affairs, 2013, vol. 32, no. 1, pp. 146-154. URL: https://doi.org/10.1377/hlthaff.2011.1223

23. Librero J., Ibanez B., Martinez-Lizaga N. et al. Applying Spatio-Temporal Models to Assess Variations Across Health Care Areas and Regions: Lessons from the Decentralized Spanish National Health System. PLOS ONE, 2017, vol. 12, no. 2.

URL: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0170480

24. Cardoso T., Oliveira M.D., Barbosa-Povoa A., Nickel S. Modeling the Demand for Long-Term Care Services under Uncertain Information. Health Care Management Science, 2012, vol. 15, iss. 4, pp. 385-412. URL: https://doi.org/10.1007/s10729-012-9204-0

25. Tufts J.B., Weathersby P.K., Rodriguez F.A. Modeling the Unites States Government's Economic Cost of Noise-Induced Hearing Loss for a Military Population. Scandinavian Journal of Work, Environment & Health, 2010, vol. 36, no. 3, pp. 242-249.

URL: https://doi.org/10.5271/sjweh.2911

26. De Soarez P.C., Soares M.O., Novaes H.M.D. Modelos de Decisao para Avalia^oes Economicas de Tecnologias em Saude. Ciencia & Saude Coletiva, 2014, vol. 19, no. 10, pp. 4209-4222.

URL: https://doi.org/10.1590/1413-812320141910.02402013

27. Андреева О.В., Такмазян А.С., Отришко М.О. Основные направления финансирования здравоохранения региона в условиях усиления реализации страховых принципов его организации // Финансовые исследования. 2016. № 4. С. 171-181.

URL: https://cyberleninka.ru/article/v/osnovnye-napravleniya-finansirovaniya-zdravoohraneniya-regiona-v-usloviyah-usileniya-realizatsii-strahovyh-printsipov-ego

28. Барановский Г.В., Бадюков В.Ф. Региональная модель принятия решения финансирования отрасли здравоохранения в условиях полной и частичной неопределенности // Перспективы науки. 2013. № 9. С. 116-119. URL: http://moofrnk.com/assets/files/journals/science-prospects/48/science-prospect-9(48).pdf

29. Барановский Г.В. Региональная модель финансово-экономического обеспечения системы здравоохранения // Наука и бизнес: пути развития. 2013. № 9. С. 99-102.

URL: http://globaljournals.ru/assets/files/journals/science-and-business/27/s-a-b-9(27).pdf

30. Гусева С.В., Иванова Н.Г. Программное бюджетирование в сфере здравоохранения на региональном уровне // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2016. № 1. С. 32-41.

URL: https://cyberleninka.ru/article/v/programmnoe-byudzhetirovanie-v-sfere-zdravoohraneniya-na-regionalnom-urovne

31. Мурзаева О.В. Региональные аспекты финансового обеспечения здравоохранения (на примере Республики Мордовия) // Бизнес. Образование. Право. 2012. № 2. С. 188-197. URL: http://vestnik.volbi.ru/upload/numbers/219/article-219-373.pdf

32. Лобкова Е.В., Петриченко А.С. Управление эффективностью региональной системы здравоохранения // Региональная экономика: теория и практика. 2018. Т. 16. Вып. 2. С. 274-295. URL: https://doi.Org/10.24891/re.16.2.274

Информация о конфликте интересов

Мы, авторы данной статьи, со всей ответственностью заявляем о частичном и полном отсутствии фактического или потенциального конфликта интересов с какой бы то ни было третьей стороной, который может возникнуть вследствие публикации данной статьи. Настоящее заявление относится к проведению научной работы, сбору и обработке данных, написанию и подготовке статьи, принятию решения о публикации рукописи.

pISSN 2073-1477 Regional Strategic Planning

elSSN 2311-8733

A REGIONAL HEALTHCARE FINANCIAL SECURITY MODEL

Oksana M. KULIKOVAa, Elena V. USACHEVA\ Vitalii A. SHAMISc, Anastasiya V. NELIDOVAd, Galina D. BOUSHe

a Novosibirsk Research Hygiene Institute of the Russian Federal Service for Surveillance on Consumer Rights Protection and Human Wellbeing, Novosibirsk, Russian Federation, ya.aaaaal 1@yandex.ru https://orcid.org/0000-0001-9082-9848

b Therapeutics Department, Municipal Outpatients' Clinic № 4, Omsk, Russian Federation

elenav.usacheva@yandex.ru

https ://orcid.org/0000-0002-6134-1533

c Siberian State Automobile and Highway University (SibADI), Omsk, Russian Federation

vitaliy1999@mail.ru

https://orcid.org/0000-0003-4950-6072

d Omsk State Medical University of the Ministry of Healthcare of the Russian Federation (OmSMU MOH Russia), Omsk, Russian Federation avnelidova@mail .ru https://orcid.org/0000-0003-0149-6119

e Omsk F.M. Dostoevsky State University, Omsk, Russian Federation gboush@yandex.ru

https://orcid.org/0000-0002-3277-5543 • Corresponding author

Article history:

Received 10 April 2018 Received in revised form 6 June 2018 Accepted 11 July 2018 Available online 15 October 2018

JEL classification: H51, I15, R13

Keywords: medical treatment, health care, resources, economic efficiency, cognitive modeling

Abstract

Subject This article develops models of medical care expenses depending on the types and volume of medical care provided, as well as calculation of indicators for the current and planned periods.

Objectives The article aims to optimize the costs of medical care by improving their structure, taking into account the needs of the region for certain types of medical care and reallocation of funds.

Methods For the study, we used conceptual modeling and Python interpreted programming language version 3.

Results The article presents a model of optimization of expenses structure, which helps increase the resource provision of medical aid by their redistribution taking into account the analysis of financial situation and correlation of patients of different classes. The basis of the original model is the type of total costs of medical care for patients with a certain nosology and the change in the costs of medical care as compared with those planned for the current year.

Conclusions Cost optimization is possible through cost reallocating depending on the type of total expenditure, the class of cost effectiveness, and adequate cost planning of interventions that are promising in terms of maintaining health and ability to work.

Please cite this article as: Kulikova O.M., Usacheva E.V., Shamis V.A., Nelidova A.V., Boush G.D. A Regional Healthcare Financial Security Model. Regional Economics: Theory and Practice, 2018, vol. 16, iss. 10, pp. 1823-1840. https://doi.org/10.24891/re. 16.10.1823

References

1. Lane R., Russell G., Bardoel E.A. et al. When Colocation Is not Enough: A Case Study of General Practitioner Super Clinics in Australia. Australian Journal of Primary Health, 2017, vol. 23, iss. 2, pp. 107-113. URL: https://doi.org/10.1071/PY16039

2. Lawn S., Lloyd A., King A. et al. Integration of Primary Health Services: Being Put Together Does not Mean They will Work Together. BMC Research Notes, 2014, vol. 7, p. 66.

URL: https://doi.org/10.1186/1756-0500-7-66

3. Santosa A., Rocklöv J., Högberg U., Byass P. Achieving a 25% Reduction in Premature Non-Communicable Disease Mortality: The Swedish Population as a Cohort Study. BMC Medicine, 2015, vol. 13, p. 65. URL: https://doi.org/10.1186/s12916-015-0313-8

4. Song X., Quek R.G.W., Gandra S.R. et al. Productivity Loss and Indirect Costs Associated with Cardiovascular Events and Related Clinical Procedures. BMC Health Services Research, 2015, vol. 15, p. 245. URL: https://doi.org/10.1186/s12913-015-0925-x