CC BY
10Прогноз инерционного сценария изменений в российском здравоохранении на основе аппроксимирующих функций и нейронной сети
сч cJ
£
Б
а
2 ©
Ковалёв Сергей Петрович
кандидат технических наук, заслуженный экономист РФ, начальник Лаборатории информационных технологий в управлении РАНХиГС, kovalev-sp@ranepa.ru
Сороколетов Павел Валерьевич
доктор технических наук, ведущий научный сотрудник Лаборатории информационных технологий в управлении РАНХиГС, SorokoletovPV@yandex.ru
Яшина Елена Романовна
Доктор медицинских наук, ведущий научный сотрудник Лаборатории информационных технологий в управлении РАНХиГС, socinstitut@mail.ru
Генералов Андрей Вячеславович
кандидат экономических наук, старший научный сотрудник Лаборатории информационных технологий в управлении РАНХиГС, generalov-av@ranepa.ru
Кнутов Артем Николаевич
научный сотрудник Лаборатории информационных технологий в управлении РАНХиГС, knutov-an@ranepa.ru
В период 2009-2015 годов предлагались разнообразные сценарии возможного развития Российского здравоохранения. Сегодня мы в состоянии оценить, насколько они оказались правдоподобны и реализованы в действительности. Представляет интерес для исследования вопрос, почему эти сценарии во многом оказались ложными.
Авторы проанализировали и сравнили три типовых подхода к прогнозированию и детально исследовали пять сценариев, сделанных известными консалтинговыми компаниями и экспертами международного уровня. Опираясь на результаты анализа, и обосновав на данных официальной статистики гипотезу о плавном, инерционном характере любых возможных изменений в системе здравоохранения, в статье описан новый метод для расчета наиболее вероятного сценария в период 2018 - 2022 годов. Авторами представлены результаты, полученные с помощью разработанного метода. Ключевые слова: система здравоохранения, экономический прогноз, математические методы прогнозирования, развитие здравоохранения
Анализ прогнозов развития здравоохранения, сделанных в 2009-2015 годах
Для предвидения вызовов развитию системы здравоохранения важно корректно прогнозировать тенденции и реакцию отрасли на действия регулятора. Поэтому многие авторы и коллективы предлагали разнообразные сценарии возможного развития Российского здравоохранения. Рассмотрим три типичных подхода и соответствующих им варианта прогноза, сделанных в 2009-2015 годах, в отношении которых мы уже знаем реальный ход событий. Проанализируем их с целью получения ответа на вопрос, почему эти, скорее вербальные, нежели математически смоделированные, сценарии столь во многом оказались ложными.
В 2009-2010 годах редакция электронного издания S&TRF «Наука и технологии России» при поддержке Министерства образования и науки РФ провела проект прогнозирования научно-технологического развития российской экономики на период до 2030 года, в том числе, посвященный медицинской отрасли [1]. Сами авторы указывали, что данный проект рассматривается как сводный прогнозный документ по отношению к прогнозам, разрабатываемым в тот же период времени рядом министерств и ведомствами, а также государственными корпорациями. В качестве оператора по проекту выступил Межведомственный аналитический центр (МАЦ), задавший возможные параметры сценария и диапазоны изменений в технологической структуре экономики Российской Федерации. По каждому направлению (сектору экономики в терминологии авторов проекта) были сформированы экспертные группы из числа представителей компаний - лидеров рынка, которые в ходе итерационного процесса, сопровождаемого дискуссиями на открытой площадке S&TRF, выработали соответствующий прогнозный сценарий развития ситуации. В частности, был описан сценарий развития сектора медицинских технологий.
Для России сценарий прогнозировал быстрое развитие медицинских технологий на основе анализа изменений в спросе и предложении на рынках медицинских технологий. Исследовались факторы коммерческого освоения новых технологий, их внедрения, возможности и ограничения для воспроизводства в РФ. При этом все предположения и заключения, вошедшие в итоговый сценарный документ, носили характерный для маркетологов начала 2000-х годов, то есть периода до взрывного применения методов web-поиска и технологий big data, вербальный, описательный характер. Были выдвинуты общие предположения об общемировых тенденциях развития сектора и соответствующий среднесрочный прогноз до 2015г., в отношении которого были выделены в качестве определяющих следующие тенденции, действовавшие на тот момент (2009 год):
- глобализация и усиление роли развивающихся рынков Китая, Индии, Бразилии, России;
- выход из патентной защиты ряда лекарственных средств и повышение доли препаратов-дженериков на мировых рынках;
- изменение вектора исследований в области Фарминдустрии, при котором до двух третей новых препаратов, запланированных к выводу на рынки, были бы нацелены на узкие группы пациентов с достаточно редкими заболеваниями;
- постепенный дрейф тематики прикладных исследований в сторону биологических субстанций, развитие рынков биотехнологий опережающими темпами по сравнению с рынком фармакологических препаратов;
- рост стоимости исследований в области новых медицинских технологий, сопровождающийся поиском новых способов оптимизации расходов на исследования и разработки;
- развитие предоставления медицинских услуг дистанционно за счет развития информационных технологий в области медицины и возможностях стандартных мобильных коммуникационных устройств.
Как видим сегодня, из названных направлений удалось «угадать», фактически, только последний пункт, понимаемый сегодня как одно из направлений персонализированной медицины. При этом тезисы, положенные в основу рассматриваемых суждений, сегодня звучат как весьма волюнтаристские, механически экстраполирующие действующие тенденции в будущее, например, «... в этих странах ... растет уровень жизни, расходы государства на здравоохранение, а также готовность пациентов платить за медицинские услуги и лекарства. В среднем, в этих странах только на лекарственные средства ожидается ежегодный рост расходов на уровне 13-16%».
Вместе с тем, некоторые достаточно очевидные тренды удалось предсказать достоверно, в частности рост доли частных расходов на медицину при одновременном сокращении государственных обязательств, но, заметим далее, вызванных отнюдь не ростом платежеспособного спроса в развивающихся странах, а ростом трудностей бюджетной политики. Сценарии развития отечественного рынка медицинской техники и лекарственных средств за счет роста присутствия крупных компаний (General Electric, Siemens, Aloka, Philips) и т.н. компаний Big Pharma (Pfizer, Novartis, Johnson & Johnson, Aventis, Bayer) также оказался, как мы видим сегодня, нереализованным по разным причинам. Особняком в анализируемом прогнозном документе стоит ссылка на опрос, проведенный компанией Ernst & Young в 2008 году, который показал, что из 36 крупных фармакологических компаний только 7 компаний рассматривали Россию в качестве приоритетного рынка на ближайшие 5-10 лет.
Среди прочих положительных сторон этого прогнозного документа можно отметить упоминание сложности внедрения высоких медицинских технологий в Российскую медицину, причиной которой, по мнению авторов прогноза, являются, с одной стороны, неэффективная система оценки новых технологий, с другой стороны - слабость или полное отсутствие регулярного мониторинга совокупности имеющихся и планируемых к внедрению новых технологий. Также частично сбывается утверждение, что в наиболее развитых странах Европы регулятор вынужден законодательно сдерживать рост расходов на лечение, по крайней мере, в той или иной степени гарантированное государством (например, т.н. модели Беверид-жа для Великобритании). Действительно,
странами ОЭСР с этой целью была разработана концепция оценки медицинских технологий, Health Technology Assessment (HTA), базирующаяся на моделях оценки экономической и клинической эффективности технологий.
Концепцию HTA на текущий момент полностью внедрили 23 страны ОЭСР, и она становится серьезным ограничителем для производителей медицинской техники и лекарственных средств, так как направлена на поддержку создания и рыночного внедрения новых медицинских технологий не только с улучшенными клиническими характеристиками, но и ценовой доступностью. Авторы прогноза оценивают возможности внедрения концепции HTA в Российской Федерации в обозримы период как маловероятные.
Как и можно было предположить, наибольшие проблемы возникают с долгосрочным прогнозом. В частности, упомянутое авторами сценарного прогноза усиление роли новых рынков (к которым авторы отнесли почему-то весьма давно сложившийся рынок Республики Южная Корея и Мексики, а также Вьетнам, Индонезию, Турция, Египет, Пакистан, Бангладеш, Филиппины, Иран и Нигерию). Очевидно, что этот бок прогнозного сценария в 2010 году не учел вероятность второй волны мирового экономического кризиса, который мы наблюдаем в настоящее время.
В остальном, предложенная в сценарии новая модель развития сектора продукции медицинского назначения, которая, по оценкам авторов документа, должна была бы начать формироваться к 2020 году, рост открытости Российской Федерации мировым тенденциям, ее более активное встраивание в глобальное производство и исследовательскую деятельность, появление большого числа новых международных партнеров и т.п. - как видим сейчас, была лишь декларативной надеждой на «хорошее будущее».
К сожалению, это же замечание можно отнести и к версии основополагающего документа - Концепции развития системы здравоохранения в Российской Федерации до 2020г., разработанной в 2Ol0 году с целью определить направления и этапы развития здравоохранения.
Несколько более реальным оказался другой предложенный сценарий, описывающий рост сотрудничества между клиническими и научными учреждениями, производителями оборудования и медикаментов и клиникой внутри России. По прошествии семи лет, мы видим, что в целом наращивается взаимодействия
Минздрава, Минпромторга, Минобрнау-ки как государственных структур, ответственных за развитие сектора здравоохранения.
Наиболее точным среди блоков прогнозного сценария оказалось направление информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) в области здравоохранения. Эта тенденция была вполне очевидна, и, действительно, начиная с 2010 года, мы наблюдаем распространение методов телемедицины, внедрение электронной карты пациента, систем опНпе-записи к врачу, использования мобильных устройств персональной экспресс диагностики и т.д.
Подводя итог анализа рассмотренного прогнозного сценария, отметим, что такой прогнозный подход, основанный на личных мнениях узких отраслевых специалистов, экспертных оценках и других гуманитарных технологиях ведет, как мы показали выше, к многочисленным неточностям и слабой предсказательной силе сценария.
Следующий пример сценарного прогноза, сделанного в 2015 году в докладе известного Российского эксперта [2], то есть на пять лет позднее рассмотренного выше, можно отнести к промежуточным методам между чисто вербальными и экономико-математическими, демонстрирует. Предложенные в докладе два варианта сценария Российского здравоохранения, афористично сформулированные фразой «лечить меньше или лечить хуже» опираются на оценки финансовых возможностей государства после активной фазы кризиса 2014 года, и направлены на выработку параметров социальной политики и объемов гарантированной государством бесплатной медицинской помощи. Эксперт в рассуждениях опирается на твердые экономические факты, выражаемые порядковым величинами финансовых показателей: порядка миллиарда долларов в год расходов граждан Российской Федерации на зарубежное лечение; порядка 1 триллиона рублей, затраченных на модернизацию здравоохранения Российскими государственными институтами (сравнимо с общим расходом на оборону за тот же период времени). Вместе с тем, в отношении динамики расходов на здравоохранение дается расплывчатая формулировка о том, что рост расходов на здравоохранение, скорее всего, прекратится, но при этом кардинального сокращения расходов не будет. Как мы видим из бюджетного послания 2017 года, этот прогноз вполне оправдался, если, конечно, рассматривать приведенные нами в начале этой главы
О
3
в
S
ff 2
сч сч
£
Б
а
2 ©
параметры бюджета здравоохранения 2018 - 2020 годов в рублях, и не учитывать курсовое падение национальной валюты по отношению к мировым.
С учетом майских указов Президента и примерного сохранения финансирования из федерального бюджета на уровне 2015 года (что, как видим, выполняется с точностью до 10% от годового объема), финансирование здравоохранения станет недостаточным для поддержания качества бесплатной, гарантированной государством медицины на приемлемом уровне. В рассматриваемом сценарном прогнозе также было указано, что существует риск расходования почти всех средств системы ОМС на зарплаты врачей-бюджетников с 2017 года, отчисления на которые формируются за счет работающих лиц, что с учетом демографических прогнозов, снижает объем этого источника. Расходы на услуги скорой медицинской помощи, лекарственные субсидии, содержание и обслуживание медицинских учреждений дадут дополнительную нагрузку на региональные бюджеты здравоохранения (вдвое по оценке автора прогнозного сценария).
На основании перечисленных финансовых факторов было спрогнозировано сокращение медицинского персонала и элементов больничной инфраструктуры, что мы и наблюдаем, действительно, в период с конца 2015 года по настоящее время. Отдельного внимания заслуживает сделанная в сценарии оценка стоимости перехода на новую модель системы здравоохранения, в частности оценка стоимости реорганизация системы лекарственного возмещения (200 млрд. руб.), сопровождающаяся итоговой экономией от эффекта роста структурной эффективности порядка 600-700 млрд. рублей в течение трех лет (по оценке автора прогноза).
В качестве мер повышения качества здравоохранения в сценарии предложено также организовать помощь врачебному персоналу при переходе в частный сектор на основе сервисной модели, напоминающей институт фондодержания в Великобритании, при которой частно врачи частной практики арендуют дорогостоящее оборудование.
Как показывает этот пример, даже частичная опора на математическое моделирование ситуации дает более высокую точность прогноза, чем число экспертные оценки.
В заключение анализа типичных примеров разработанных ранее сценариев изменений в системе здравоохранения
рассмотрим прогноз, сделанный в 2012 году одним из лидеров рынка консалтинговых услуг компанией МсКвтсау [3]. В статье указано на широкомасштабную реструктуризацию системы здравоохранения Российской Федерации (наблюдаемая тенденция 2012 года, то есть на момент написания рассматриваемого сценария). По мнению авторов этого сценария, она изменит существующий рынок медицинских услуг, обеспечивая темпы его роста более чем на 10%в год. При этом не оценивается вероятность реализации положений «Концепции развития системы здравоохранения в Российской Федерации до 2020г.», которая на тот момент предполагала существенное увеличение расходов на здравоохранение в России. В качестве основополагающего финансового параметра для своего базового сценария специалисты компании МсКв^у взяли рост ежегодных расходов на здравоохранение, начиная с 2012 года, полагая, что этот объем практически удвоится по сравнению с 2010 годом (около 80 млрд. долл. в валютном выражении по курсу национальной валюты на тот период) и достигнет 160 млрд. долларов в 2015г. Таким образом, согласно сценарию, по величине ежегодного прироста (порядка 14% по мнению авторов сценария) «... Россия существенно опередит страны Западной Европы, где объем расходов на здравоохранение предположительно останется неизменным или даже сократится (в реальном выражении)». Предполагалось, что доля ФФОМС при этом составит около 60% от возросшего объема расходов (43 млрд. долларов).
В предложенном базовом сценарии также сделан упор на влияние инноваций, которые должны будут обеспечить конкурентоспособность медицинских организаций:
- переход на единый канал финансирования через ФФОМС;
- разработка стандартов медицинской помощи для повышения экономической эффективности медицинских учреждений;
- расширение финансирования ограниченного количества лечебных учреждений и свобода выбора медицинских учреждений для пациентов согласно англо-саксонской модели «деньги следуют за пациентом»;
- повышение автономии региональных систем здравоохранения (децентрализация системы здравоохранения) и усложнение доступа к рынку для новых участников.
Как мы видим сегодня, ни одно из изменений, названных в качестве инноваций, не дало позитивного системного эффекта.
Предположение базового сценария, что эти преобразования окажут влияние на методы работы фармацевтических компаний, производителей медицинского оборудования и лечебных учреждений, по-видимому, также стоит счесть сегодня декларативным, равно как и не подтвержденное на какой-либо экономико-математической модели утверждение, что в результате реформ будет создана более структурированная рыночная среда.
Помимо роста влияния ФФОМС как структуры, консолидирующей основные финансовые потоки и контролирующие, посредством этого, происходящие процессы на рынке, указан фактор увеличения расходов на инфраструктуру здравоохранения. Авторы сценария предположили также, что увеличение расходов на капитальную инфраструктуру и модернизацию информационных систем примерно для 40% больниц будет способствовать консолидации участников рынка и приведет к прекращению 25-30% лечебных учреждений к 2015г. Отметим, что мы действительно наблюдаем процесс такого сокращения, но никак обусловлен он совершенно иными факторами как регуля-торного, так и финансового характера.
Существенные изменения с точки зрения медицинских учреждений авторы сценария видят в том, что усиление позиций ФФОМС и возможность выбора лечащей организации в соответствии с Федеральным законом № 326-ФЗ «Об обязательном медицинском страховании в Российской Федерации» приведут к более тесной привязке финансирования медицинских учреждений и заработной платы врачей к числу обслуженных пациентов и результативности лечения.
В качестве положительной стороны анализируемого сценария отметим, что в качестве исходных позиций при подготовке развилок сценария авторами были учтены крайние позиции, в качестве которых брались англо-саксонская модель и скандинавская социальная модель, в которой главенствующая роль от водится государству, а не индивидууму. Было справедливо указано, что для Российской Федерации оба этих крайних варианта не подходят, и даже страны, исходно ассоциируемые с этими моделями (в частности, США), значительно модифицировали свои модели.
В заключение рассуждений о роли сохранения «советской» патерналистской
модели, наблюдавшейся в 1990-е годы и в, значительной степени, оказывающей влияние на текущие действия правительства, авторами прогноза были рассмотрены числовые параметры в рамках трех сценарных вариантов, условно названных инерционный сценарий (не предполагающий дальнейших реформ и продляющий сложившиеся социальные тенденции); индивидуалистский или правоцентристский и общественный или левоцентристский, предполагающий серьезные шаги государства по изменению ситуации, а именно изменению соотношения индивида и государства в вопросах оплаты здравоохранения. Несмотря на опору на числовые показатели, распределенные по тексту [3], при применении этих сценариев к здравоохранению использовалась, опять-таки, скорее вербальная, нежели строгая математическая методика анализа. Методика заключалась в изложении возможного развития ситуации по набору одинаковых для всех трех вариантов ключевых факторов, выраженных как числовыми данными, так и в виде словесных утверждений, по следующей схеме:
(1) система финансирования здравоохранения:
- уровень государственных гарантий;
- объем и формы государственного финансирования;
- объем и формы личного финансирования;
- соотношение общественной солидарности и индивидуальной либо групповой ответственности за охрану здоровья и лечение членов общества;
(2) система оказания медицинской помощи:
- масштабы и формы реструктуризации сети медицинских учреждений;
- степень экономической самостоятельности лечебно-профилактических учреждений;
- мотивация медицинских учреждений и персонала;
(3) изменения в системе финансирования и оказания медицинской помощи, влияющие:
- на доступность медицинской помощи;
- на равенство для граждан в доступе к качественным медицинским услугам;
- на эффективность использования ресурсов системы здравоохранения, включая: медицинскую составляющую (вклад в показатели здоровья); локальную эффективность на уровне отдельного медицинского учреждения; структурную, выражаемую «рациональностью структуры».
Таблица 1
Переменные параметры и функциональные связи для модели наиболее вероятного инерционного сценария.
№ Текстовое описание параметра Комплексный индикатор качества системы здравоохранения как функция параметров
1 2 3
1 Поступления в ФОМС, млрд. руб. Кг - Г (£) \ I, отношение
2 Расходования из ФОМС, млрд. руб.
3 Поступления в ФСС, млрд. руб.
4 Расходование из ФСС, млрд. руб. здоровой жизни к общей продолжительности, вычисляемое в сценарном прогнозе как функция от вектора Р параметров £ ; = Г (Д) индекс "сбережения здоровья",
5 Доля совокупных гос. расходов на здравоохранение относительно всех гос. расходов, %
6 Коэффициент выплат (отношение страховых выплат к страховым премиям (взносам» по ОМС, %
7 Страховые средства, поступившие в распоряжение мед. учреждений на расходы по оказанию мед. услуг, млрд. руб.
8 Число практикующих врачей на 100 тыс. населения
9 Численность среднего медицинского персонала на 100 тыс. населения
10 Личные расходы на медицину (Out-of-pocket expenditure, per capita. USD PPP)
11 Расходы на лекарства и мед. изделия недлительного пользования, USD PPP детей в возрасте до 14 лет к
12 Реальный обменный курс рубля к доллару США в среднегодовом эквиваленте, по данным ММВБ основных классах; _ /-»д
13 Расходы на здравоохранение в среднем на члена семьи в месяц, учитываемые в составе потребительских расходов домохозяйств, руб. в месяц
14 Доля расходов на здравоохранение (без санаторно -курортных) в общих потребительских расходах домохозяйств, % Л-, = /"(£). индекс "интенсивности оперативного оказания первичной помощи" (амбулаторно и при выездах), отношение численности лиц на 1000 населения к заболеваемости на 1000 населения;
15 Объем платin>iх медицинских услуг на душу населения в среднем в год руб. (без санаторно -курортных услуг)
16 Расчет располагаемых денежных средств домохозяйства, руб. в мес. КЛ = Г (К) \ /, индекс качества медицинского сопровождения в течение жизни, отношение детской смертности на 1000 к общей и ожидаемой продолжительности здоровой Ж Г1 Ш [.
17 Оценка динамики средней цены на медикаменты и мед. изделия, расчет авторов на основании данных Минздрав -Росстат с интерполяцией лакун по наиболее массовым товарам, руб.
18 Оценка динамики средних потребительских цен на мед. услуги, расчет авторов на основе цены первичного приема, консультации врача и наиболее массовых процедур, руб.
19 Число дипломированных медсестер - выпускников мед училищ на 100 тыс. населения, среднее значение по регионам
20 Число больничных коек на 10 тыс. населения
21 Число амбулаторно-поликлинических организаций, тыс.
22 Число отделений СМП
Как показывает даже поверхностный анализ приведенной схемы сценарных факторов, часть из них носит характер нечетких лингвистических переменных [4] и слабо поддается числовой оценке или иной рациональной форме учета. Так, фактор «соотношения общественной солидарности и индивидуальной либо групповой ответственности ...» вряд ли возможно в достаточной степени формализовать для последующей оценки вероятности реализации сценария, определяемой величиной этого фактора. Аналогичные замечания можно сделать в отношении предложенных факторов «доступности», «степени экономической самостоятельности», «рациональности» структуры отрасли и т.п.
Не берясь здесь оценивать практическую полезность такого рода прогнозных сценариев для регулятора и в целом для определения векторов развития Российского здравоохранения, проанализи-
руем третий, более рациональный, на наш взгляд, подход [5]. На числовых автор показывает, что продолжает снижаться эффективность расходования ресурсов системы Российского здравоохранения. Эксперт оперирует, в основном, двумя классами показателей:
- демографическими параметрами, а именно указывает на снижение численности трудоспособного населения ежегодно в среднем на 1 миллион, прирост численности населения старшего (нетрудоспособного) возраста на 4,3 миллиона и рост числа детей на 7%;
- экономическими параметрами, характеризующими ухудшение социально-экономических показателей развития страны в 2015г. (падение ВВП на 3%, рост инфляции до 12,2%, девальвацию рубля по отношению к доллару на 60% в течение года) и, как следствие, падение реальных доходов населения на 4%.
Таблица 2
Сравнение прогнозных значений, полученных на модели свертки 22 временных рядов параметров, со значениями, экстраполированными на основе аппроксимирующей функции отдельно для каждого индикатора.
Года V 1. Отношение 2. Индекс V 3 . И идете л; Индекс
ожидаемой "сбережения "интенсивности качества
продолжительности здоровья" оперативного медицинского
здоровоII жизни к оказания первично и сопровождения в
общей помощи" течение жизни
Лппрокс. Сцена- Аппронс, Сцена- Лп проке. Сцена- Лппрок Сцена-
рии рии рии е. рии
2000 0,89 0,89 0,38 0,38 0,54 0,54 0,19 0,19
3001 0,90 0,90 0,37 0,37 0,55 0,55 0,19 0,19
2002 0,91 0,91 0,37 0,37 0,54 0,54 0,17 0,17
2003 0,91 0.91 0,36 0,36 0,54 0,54 0,17 0,17
3004 0,91 0,91 0,36 0,36 0,53 0,53 0,16 0,16
2005 0,92 0,92 0,37 0,37 0,53 0,53 0,15 0,15
2006 0,90 0,90 0,36 0,36 0,52 0,52 0,14 0,14
2007 0,90 0,90 0,37 0,37 0,51 0,51 0,15 0,15
2005 0,90 0,90 0,37 0,37 0,51 0,51 0,14 0,14
3009 0,89 0,89 0,38 0,38 0,48 0,48 0,14 0,14
ЗОЮ 0,89 0,89 0,39 0,39 0,49 0,49 0,13 0,13
3011 0,89 0,89 0,39 0,39 0,47 0,47 0,14 0,14
2012 0,89 0,89 0,40 0,40 0,47 15,47 0,17 0,17
3013 0,89 0,89 0,40 0,40 0,45 0,45 0,17 0,17
3014 0,89 0,89 0,41 п,41 0,44 0,44 0,16 0,16
2015 0,89 0,89 0.41 0.41 0,44 0,44 0,14 0,14
3016 0,89 0,89 0,41 п,41 0,44 0,44 0,13 0,13
2017 0,89 0,89 0,41 0.41 0,43 0,43 0,13 0,13
2018 0,88 0,88 0,42 0,42 0,42 0,40 0,13 0,13
2019 0,88 0,88 0,42 0,42 0,42 0,38 0,13 0,13
2020 0,87 0,87 0,43 п,43 0,41 0,38 0,12 0,13
2021 0,85 0,84 0,48 0,49 0,40 0,36 0,12 0,11
2022 0,83 0,81 0,53 0,54 0,39 0,35 0,12 0,10
0,94
0,92
0,90
0,8В
0,86
0,84
0,82
0,80
0,7В
N
ч-
\
ч
л
4
\
1
_ 6Г -06 г4 Ч 0,< )045х: «X Ш
1
[1' 77
2006 ZlOZ
2000 о о 2002 ГО О О Гч1 а о 2005 2007 § О СЧ 8 О гч 2010 2011 го О 2014 2015 2016 о С4 СО 1-1 о гчГ СП о ом 2020 2021 ZZOZ
Рисунок 1. Простая аппроксимация Индекса отношения ожидаемой продолжительности здоровой жизни к общей продолжительности.
2 о
Следует особо заметить, что сделанные выводы основаны на доказанной в научных исследованиях [6] на значительных массивах данных зависимости между параметрами государственного финансирования здравоохранения и показателями здоровья населения.
В частности, приводятся табличные расчеты коэффициентов, показывающие взаимосвязь между ожидаемой продолжительностью жизни (ОПЖ), общим коэффициентом смертности (ОКС) и государственными расходами на здравоохранение в Российской Федерации, «новых»
и «старых» странах ЕС. На этой основе делается оценочный расчет необходимых объемов финансирования для достижения значений ОПЖ 74 года и ОКС 11,8 к 2018 - 2020 годам: уровень государственного финансирования здравоохранения в РФ должен вырасти (в ценах 2013г) в среднем в 1,4 раза, что соответствует 5,2% ВВП для показателей 2015г. Ценно то, что автор сценарного прогноза не просто приводит эти цифры, но также указывает уровень погрешности расчетов, составляющий 15%.
Обращает на себя внимание также качественный анализ т.н. «бюджетного маневра», необходимого для развития системы здравоохранения до 2018 года (напомним, сценарий [5] был предложен в 2015 году). Суть этого предлагаемого маневра в том, чтобы существенно сократить инвестиционные статьи (в частности, капитальное строительство новых центров) и снизить неэффективные расходы (не уточнено какие именно). Сэкономленные таким образом средства, а также дополнительные бюджетные средства могут быть направлены на решение задач сохранения медицинских кадров. В сценарии предполагалось, что этот маневр может быть реализован в рамках двух вариантов: сценарий выживания и базовый сценарий. Первый из них, по расчетам эксперта, предусматривал сохранение уровня государственных расходов на здравоохранение в период с 2015 по 2020 г. сохранятся на уровне 4,2% ВВП, что при условии эффективного управления и распределения ресурсов в отрасли должно стабилизировать показатели здоровья населения на уровнях ОКС 13,1; ОПЖ 70-71 год. Второй (базовый) вариант предполагал в период 2015-2020 годов осуществить выход здравоохранения из сложившейся, по мнению эксперта, критической ситуации. Для этого варианта расчет государственных расходов на здравоохранение показывает необходимость роста в 1,4 раза, с 3,7% (2013 год) до 5,2% ВВП к 2020 году, с их сохранением в 2015 и 2016 гг. на уровне 4,2% ВВП. Увеличение до уровня 5,2% ВВП (сопоставимого с объемами «новых» стран ЕС, в среднем порядка 5,5% ВВП) позволяет, согласно этому сценарию, к 2020гг. достичь ОПЖ 74 года и снизить ОКС до 11,8.
Оценивая описанный выше подход к построению сценария изменений в системе здравоохранения, следует отметить также твердую опору на фактические числовые данные, официальные прогнозы параметров бюджета, и использование
при прогнозировании научно доказанной, математически вычисляемой связи между финансово-экономическими показателями системы здравоохранения и двумя важнейшими интегральными показателям национального здоровья, ОПЖ и ОКС.
Завершая анализ описанных различными авторами в предыдущие периоды сценарных прогнозов, упомянем также сценарий, разработанный Институтом современного развития [7], который, следуя критериям доказательной обоснованности, системности и научности, можно отнести к той же группе, что и рассмотренный подход [5]. Используя ту же схему оцениваемых факторов, что и подход МсКепБеу [3], этот сценарий также предлагает три варианта, инерционный, право- и левоцентристский. Под инерционным сценарием подразумевается отсутствие конкретизированных государственных гарантий, правоцентристский сценарий основан на предположении о полном внедрении в практику работы медицинских учреждений клинико-экономических стандартов, левоцентристский вариант - прогнозирует развитие механизма со-платежей, т.е. участия граждан в доплате за лечение, не покрываемое страховым полисом ОМС. Но, в отличие от [3], авторы оперируют в основном числовыми показателями, избегая нечетких суждений и вербальных оценок. В приведенных ими расчетах использованы следующие показатели, для которых указан диапазон значений, предполагавшийся к 2016г.:
- государственные расходы на здравоохранение, % ВВП: инерционный сценарий 3-3,3%; правоцентристский -3,54%; левоцентристский 4,5-5%;
- доля ОМС в государственных расходах (для трех указанных вариантов сценария, соответственно): 50-55%, 80-90%, 80-90%;
- доля федерального бюджета и средств ФОМС в государственных расходах здравоохранения: 35-40%, 15-20%, 15-20%;
- доля лечебно-профилактических учреждений в форме автономных учреждений, государственных муниципальных / коммерческих частных: нет; 70% / 25%; 70% / 15%;
- доля личных расходов граждан во совокупных расходах страны на здравоохранение: 50-55%, 45-50%, 35-40%;
- доля населения, охваченная ДМС: 5-7%, 15-20%, 10-15%;
- доля расходов на здоровье для 20% наименее обеспеченных граждан, в % к
Рисунок 2. Простая аппроксимация Индекса «сбережения здоровья». Отношение числа заболеваний детей в возрасте до 14 лет к общему числу заболеваний в основных классах.
Рисунок 3. Простая аппроксимация Индекса «интенсивности оперативного оказания первичной помощи» (амбулаторно и при выездах).
их общим располагаемым доходам: 1520%, 15-20%, 5-10%;
- доля расходов на мед. помощь, оказываемую в стационарах: 55-60%, 6065%, 45-50%.
Основываясь на этих цифрах, авторы сценария делают, тем не менее, не приводя числовых показателей, вербальный
вывод о тенденции роста ОКС для первого (инерционного) варианта сценария и снижения для двух других.
Расчет вероятного сценария изменений в здравоохранении на основе функциональных зависимостей между ключевыми показателями отрасли здравоохранения
© £
Я
3
9 2
0,50 ТТ^1
У = -и. 0.564
К. - В.960У
0,30
0,20
8 3 О О N N ZQOZ гг. О О <ч 2004 2005 2006 2007 2008 8 о <м о - < о . < *н О гч О гм 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
Рисунок 4. Простая аппроксимация Индекса качества медицинского сопровождения в течение жизни.
сч сч
£
Рисунок 5. Сравнение текущей тенденции и полученного на модели сценарного значения. Индекс отношения ожидаемой продолжительности здоровой жизни к общей продолжительности жизни.
Б
а
2 о
С учетом проанализированных подходов, их сильных и слабых сторон, предложим новую методику разработки наиболее вероятного сценария на следующих принципах:
- использование только тех классов числовых параметров, для которых возможна верификация данных на основе имеющейся официальной статистики и планируемых бюджетных параметров;
- использование для оценки качества системы здравоохранения комплексных индикаторов [8];
- аппроксимация функциональной зависимости между основными натуральными и финансово-экономическими отраслевыми показателями, с одной стороны, и комплексными (синтетическими) индикаторами [8] в границах стандартных оценок погрешности;
- полный отказ от словесных (вербальных) суждений относительно нарастания или убывания каких-либо тенденций в системе здравоохранения.
В соответствии с этими принципами, опираясь на официальные данные Росстата, Минздрава, ВОЗ, ОЭСР, ФФОМС, ФСС, ФНС и Российского Союза страховщиков, как надежных источников, мы построили матрицу функциональных связей между ключевыми параметрами системы здравоохранения и комплексными индикаторами качества здравоохранения (таблица 1). При этом мы не выдвигаем никаких предположений о характере будущих изменений параметров, таких как, например, наполнение бюджетов ФОМС и ФСС, число медучреждений и т.п. Вместо этого выполним следующие математические действия:
(4) построим табличные зависимости между значением каждой из переменных, временем (период равен году) и комплексным индикатором качества здравоохранения [8] как функцией времени и выбранной переменной;
(5) найдем аналитический аналог этих табличных зависимостей для каждой функции, т.е. построим аппроксимирующую функцию, например, в виде полинома;
(6) исключим переменную времени, перейдя к функции одной переменной для каждой функциональной связи параметр - индикатор;
(7) осуществим свертку на множестве переменных, получив в результате функционалы, связывающие каждый индикатор и множество выбранных исходных параметров.
Построенная таким способом функциональная модель сценария позволит, экстраполируя значения на 3-4 годовых периода вперед, получить реалистичный сценарий динамики Российского здравоохранения в период 2018 - 2022 годов, не прибегая к каким-либо произвольным предположениям о резком росте или снижении каждого из параметров модели.
Каждая частная переменная - параметр Р I = 1 ...22 является функцией времени, аппроксимированной для соответствующего ряда данных функцией Р(Ц. Для каждой функции Р = Р(1) нами были найдены аналитические выражения аппроксимирующих функций, зависящих от времени, вместе со средней квадратичной погрешностью аппроксимации и доверительными интервалами.
Для функции свертки, выражаемой функционалом
/■ :Г')Г. р.':- для каждого индикатора К , нахождение аналитического выражения в общем виде представляет собой чрезвычайно сложную математическую задачу. Поэтому авторы прибегли к методу поиска эвристики, описывающей искомую зависимость, с помощью модели обучаемой нейронной сети. Была построена глубокая сеть [9] на 16 слоях, с 22 элементами первого слоя и 4 выходными элементами (по числу входных параметров и выходных индикаторов) с помощью известной открытой РуШоп-библиотеки КегаБ [10]. В результате обучения с помощью одной из разновидностей метода обратного распространения ошибки (Ьаокргорадайоп) [11] на имеющихся рядах статистических данных были получены следующие значения для периода с 2018 по 2022 годы (таблица 2). Для сравнения в таблице 2 слева от каждого столбца известных значений, и экстраполированных с помощью описанного метода значений дан столбец значений, полученных с помощью простой аппроксимации функции от времени К = Р(1), I = 1 ...4 . 1
Построенные графики зависимостей и аппроксимирующих функций с доверительными интервалами приведены на рисунках 1-4. Точность расчета составляет 5%, что соответствует стандартному доверительному интервалу погрешности, поэтому значения в таблице 2 данные с точностью до 2-го знака после запятой, являются скорее иллюстративными: доверять изменению можно в пределах 0,05 или половины деления шкалы. Значения, вычисленные на сценарной модели, начинают отличаться, начиная с 2019-2020 годов (в таблице 2 они выделены жирным шрифтом). На графиках рисунков 5-8 представлены диаграммы, построенные на сценарной модели, и их сравнение с аппроксимированными трендами.
Отметим, что гладкий характер полученных аппроксимирующих функций подтверждает гипотезу, что любые изменения в экономике здравоохранения носят плавный характер в силу огромной инерционности системы. Иными словами, какие бы дерзкие допущения о резком изменении финансирования или прорывах в технологии, росте качества организации и регулирования не делались, изменения не наступят мгновенно.
Именно поэтому правомерна с естественнонаучных позиций экстраполяция тенденций на небольшой период времени (до 3-х - 4-х лет) с помощью аппроксимирующих функций и их последующей
Рисунок 6. Сравнение текущей тенденции и полученного на модели сценарного значения. Индекс «сбережения здоровья».
Рисунок 7. Сравнение текущей тенденции и полученного на модели сценарного значения. Индекс «интенсивности оперативного оказания первичной помощи» (амбулаторно и при выездах).
свертки для совместного учета всех действующих факторов (в том числе, скрытых и не фигурирующих явным образом в исходных статистических данных).
Заключение
Сценарный прогноз, построенный описанным в статье методом свертки аппроксимирующих функций для известных годичных значений ключевых параметров здравоохранения за период 2000-2017 годов, дает существенно более негативную картину, чем простая экстраполяция складывающихся тенденций.
Это вполне укладывается в логику нарастающих с 2014 года изменений в системе Российского здравоохранения, отражая своего рода кумулятивный эффект от сложения различных негативных факторов: снижения финансирования, недостаточно продуманных структурных изменений, механистического сокращения коек и лечебно-профилактических учреждений.
Разумеется, перечисленные выше 22 параметра и построенные для них функциональные зависимости, взятые нами для демонстрации возможностей разра-
© £
Я
3
9 2
Рисунок 8. Сравнение текущей тенденции и полученного на модели сценарного значения. Индекс качества медицинского сопровождения в течение жизни.
сч cJ
£
Б
а
2 о
ботанного метода, не могут со всей полнотой описывать развитие ситуации. Для точного прогнозирования необходимо строить сценарную модель с учетом всех параметров (на текущий момент их более 100), доступных в базах данных официальной статистики Росстата, ВОЗ, ОЭСР, других надежных источников, и с учетом не менее 10 разнообразных комбинированных индикаторов [8]. Однако такое число параметров ведет к объему вычислений, требующему сверхпроизводительных вычислительных мощностей. Рассчитать такую свертку аппроксимирующих функций с помощью нейронной сети невозможно на обычных рабочих станциях, использованием которых авторы были ограничены в данном исследовании. Тем не менее, основываясь на уже полученных результатах, правомерно предположить, что такое расширенное исследование может представлять интерес для регулятора с целью оценки возможностей системного развития здравоохранения, не предполагающих резкого, а потому нереального в нынешней ситуации, роста финансовых, технологических и людских ресурсов.
Литература
1 Сценарии развития медицины // Межведомственный аналитический центр (МАЦ), 02 ноября 2009 г. Портал «Наука и технологии» [Электронный ресурс]. -URL: http://www.strf.ru/material.aspx? CatalogId=367&d_no=25042#WczoAJgY5Xg (дата обращения 20.09.2017).
2 Попович, Л.Д. Лечить меньше или
лечить хуже: два сценария для российской медицины [Текст] / Л.Д. Попович // Российский медицинский сервер, 14 апреля 2015 г. [Электронный ресурс]. -URL: http://rusmedserver.com/?p=2363 (дата обращения 12.10.2017).
3 Ашер, Я. Эволюция системы здравоохранения в России [Текст] / Я. Ашер, Ш. О'Коннелл, Ю. Урожаева // Вестник McKensey. - 2012. - №25. - С. 9 [Электронный ресурс]. - URL: http:// www.vestnikmckinsey.ru/ healthcare-and-pharmaceuticals/ehvolyuciya-sistemyh-zdravookhraneniya-v-rossii (дата обращения 04.09.2017).
4 Ковалев, С.П., Сороколетов, П.В. Модель здравоохранения как открытой эволюционирующей нечеткой системы [Текст] / С. П. Ковалев, П. В. Сороколе-тов // Современная экономика: проблемы и решения. - 2017- №4 (88). - С. 2643.
5 Улумбекова, Г.Э. Здравоохранение России: мифы, реальность, решения [Текст] / Г.Э. Улумбекова // Электронный портал RUSRAND, 22 июля 2015 [Электронный ресурс]. - URL: http://rusrand.ru/ analytics/analyticszdravoohranenie-rossii-mify-realnost-reshenija (дата обращения 23.10.2017).
6 Улумбекова, Г.Э. Научное обоснование стратегии развития здравоохранения Российской Федерации до 2020 года [Текст]: автореф. дис. канд. мед. наук / Г.Э. Улумбекова. - М., 2011. - 33.
7 Российское здравоохранение: сценарии развития (2007-2016) // Институт современного развития, 2008 [Элек-
тронный ресурс]. - URL: http:// www.insor-russia.ru/ru/programs/doc/343 (дата обращения 14.10.2017).
8 Ковалев, С.П., Сороколетов, П.В. Синтетические параметры для оценки качества системы здравоохранения [Текст] / С.П. Ковалев, П.В. Сороколетов // Современная экономика: проблемы и решения. - 2017. - №5 (89). - С. 64-80.
9 Hinton, G. Deep Neural Networks for Acoustic Modeling in Speech Recognition [Text] / G. Hinton, L. Deng, D. Yu, G. Dahl, A. Mohamed, N. Jaitly, A. Senior, V. Vanhoucke, P. Nguyen, T. Sainath and B. Kingsbury // IEEE Signal Processing Magazine. - Vol. 29.
- No. 6. - 2012. - Pp. 82 - 97.
10 Открытая библиотека для моделирования нейронных сетей Keras [Электронный ресурс]. - URL: http://keras.io (дата обращения 10.09.2017).
11 Sripathy, R. Modified backpropagation and rule extraction from the hidden layer for the classification problem [Text] / R. Sripathy, B. Srinivasa Ragavan // Report to the International conference on recent trends in engineering science, humanities and management (RTESHM-17).
- 02-03 February 2017. - P. 7 [Electronic resource]. - URL - http:// data.conferenceworld.in/SRNM/55.pdf (access date: 14.08.2017).
The forecast for the inertial scenario of changes in the russian health care basing on the approximating functions and deep neural network Kovalev S.P., Sorokoletov P.V., Yashina
E.R., Generalov A.V., Knutov A.N. RANEPA
During 2009 - 2015 the vary scenarios of Russian health care system possible development were offered. Today we are able to estimate as far as they were plausible and realized in fact. The question why these scenarios were false in many matters is a point of interest to research.
The authors analyzed and compared the three typical approaches to prognoses and investigated five scenarios in details forecasted by well-known consulting companies as well as the international level experts personally. Relying on results of the analysis made and having proved a hypothesis of the smooth inertial nature of any possible changes in Russian health care system on official statistics data the authors describe their new method for the most probable scenario calculation. The authors also present the results for prognostic period of the years 2018 - 2022 received by means of the method developed. Keywords: health care system, economic forecast, prognoses mathematic methods, healthcare development
References
1 Health care development scenarios //
Interdepartmental analytical center (IAC), 02 November 2009. Portal «Science & Technology» [Electronic resource]. - URL: http:// www.strf.ru/material.aspx? CatalogId=367&d_no=25042#WczoAJgY5Xg (date of access 20.09.2017).
2 Popovich, L.D. To treat less or to treat worse:
two scenarios for Russian health care [text] /
L.D. Popovich / Russian medical server, 14 April 2015. [Electronic resource]. - URL: http:/ /rusmedserver.com/?p=2363 (access date: 12.10.2017).
3 Asher, Ya. Health care system evolution in Russia
[text] / Ya. Asher, S. O'Konnell, Yu. Urozhaeva // McKensey Bulletin. - 2012. - №25. - P.9 [Electronic resource]. - URL: http:// www.vestnikmckinsey.ru/ healthcare-and-pharmaceuticals/ehvolyuciya-sistemyh-zdravookhraneniya-v-rossii (access date: 04.09.2017).
4 Kovalev, S.P., Sorokoletov, P.V. Health care model
as an open evolutionary fuzzy system [text] / S.P. Kovalev, P.V. Sorokoletov / Modern Economy: problems and decisions. - 2017-№4 (88). - pp.26-43.
5 Ulumbekova, G.E. Russian health care: mythos,
reality, decisions [text] / G.E. Ulumbekova / RUSRAND e-Portal, 22 June 2015 [Electronic
resource], - URL: http://rusrand.ru/analytics/ analyticszdravoohranenie-rossii-mify-realnost-reshenija (access date: 23.10.2017).
6 Ulumbekova, G.E. Scientific justification of the
strategy of development of health care of the Russian Federation until the year 2020 [text]: autoref. of Diss. For Dr. in med. degree / G.E. Ulumbekova - M., 2011. - 33.
7 Russian healthcare: development scenarios
(2007-2016) // The Institute for modern development развития, 2008 [Electronic resource]. - URL: http://www.insor-russia.ru/ ru/programs/doc/343 (access date: 14.10.2017).
8 Kovalev, S.P., Sorokoletov, P.V. Synthetic
parameters for health care system quality estimation [text] / S.P. Kovalev, P.V. Sorokoletov / Modern Economy: problems and decisions. - 2017. - №5 (89). - pp. 64-80.
9 Hinton, G. Deep Neural Networks for Acoustic
Modeling in Speech Recognition [Text] / G. Hinton, L. Deng, D. Yu, G. Dahl, A. Mohamed, N. Jaitly, A. Senior, V. Vanhoucke, P. Nguyen, T. Sainath and B. Kingsbury // IEEE Signal Processing Magazine. - Vol. 29. - No. 6. -2012. - Pp. 82 - 97.
10 Neuro networks modelling open library Keras
[Electronic resource]. - uRL: http://keras.io (access date: 10.09.2017).
11 Sripathy, R. Modified backpropagation and rule
extraction from the hidden layer for the classification problem [Text] / R. Sripathy, B. Srinivasa Ragavan // Report to the International conference on recent trends in engineering science, humanities and management (RTESHM-17). - 02-03 February 2017. - P. 7 [Electronic resource]. - URL - http:// data.conferenceworld.in/SRNM/55.pdf (access date: 14.08.2017).
