Научная статья на тему 'ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ ИНФОРМАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ УПРАВЛЕНИЯ ЗДРАВООХРАНЕНИЕМ В ОРГАНИЗАЦИЯХ'

ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ ИНФОРМАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ УПРАВЛЕНИЯ ЗДРАВООХРАНЕНИЕМ В ОРГАНИЗАЦИЯХ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
92
16
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ЗДРАВООХРАНЕНИЕ / ИНФОРМАТИЗАЦИЯ / ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ / ДАННЫЕ / ЗАКУПКИ / РАСХОДЫ

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Лозян Б.С.

Расходы на информатизацию здравоохранения в 2020 году выросли по понятным причинам в 10 раз по сравнению с прошлым годом. В данной работе показаны результаты исследования по анализу данных расходов на программное обеспечение медицинских организаций. Целью данного исследования является разработка моделей для оптимизации расходов на внедрение и поддержку медицинских информационных систем.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ ИНФОРМАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ УПРАВЛЕНИЯ ЗДРАВООХРАНЕНИЕМ В ОРГАНИЗАЦИЯХ»

Т Е Х Н И Ч Е С К И Е

НАУКИ

Б. С. Лозян

ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ ИНФОРМАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ УПРАВЛЕНИЯ ЗДРАВООХРАНЕНИЕМ В ОРГАНИЗАЦИЯХ

Расходы на информатизацию здравоохранения в 2020 году выросли по понятным причинам в 10 раз по сравнению с прошлым годом. В данной работе показаны результаты исследования по анализу данных расходов на программное обеспечение медицинских организаций. Целью данного исследования является разработка моделей для оптимизации расходов на внедрение и поддержку медицинских информационных систем.

Ключевые слова: здравоохранение, информатизация, информационные технологии, данные, закупки, расходы.

В области здравоохранения, специалисты для контроля огромных объемов данных в различных формах, таких как, записи о персонале, электронные карты пациентов, клинические данные, диагнозы, лекарства, и т. д. всё в большей мере используют информационные технологии [1]. Возможность использовать эти, все более доступные информационные инструменты при работе с большим количеством данных требуют базового понимания основных концепций данных, аналитики и интерпретации результатов [2]. Для исследования были проанализированы данные по госзакупкам, собранные из единой информационной системы в сфере закупок, которая находится в открытом доступе по адресу: «https://zakupki.gov.ru/epz/main/public/home.html». Данные, которые были собраны по каждой закупке, это: номер поставки, дата размещения, заказчик, адрес заказчика, код позиции по классификатору ОКПД2, услуга, наименование услуги, цена закупки, валюта, вид требования к закупке, наименование нормативно-правовых актов, необходимость в обеспечении заявки, события, техническое задание, тип услуги, данные о составе и численности персонала лечебного заведения, численность коек, количество подразделений, количество компьютеров (рабочих мест), количество серверного оборудования, количество прикрепленного населения, показателей летальности в прикрепленном населении. Для выборки была использована фильтрация. Фильтры, которые использовались, это:

1)Федеральный закон от 05.04.2013 № 44-ФЗ;

2) Этап закупки: закупка должна быть завершена;

3) Дата размещения от 01.01.2019 по 15.12.2020;

© Лозян Б.С., 2021.

Научный руководитель: Трофимова Елена Валериевна - кандидат экономических наук, доцент, Санкт-Петербургский государственный экономический университет, Россия.

4)Статьи общероссийского классификатора продукции по видам экономической деятельности (ОКПД2): 62 - Продукты программные и услуги по разработке программного обеспечения; консультационные и аналогичные услуги в области информационных технологий.

В качестве целевого показателя применялись показатели внутригоспитальной летальности.

В ходе работы были собраны детальные данные о 11650 закупках цене и составе и характеристики программного обеспечения, закупаемые в государственные учреждения включая 709 закупок медицинских учреждениях (Рис. 1 а,б). Анализировались следующие коды услуг 26: Оборудование компьютерное, электронное и оптическое, 27: Оборудование электрическое, 28: Машины и оборудование, не включенные в другие группировки, 32: Изделия готовые прочие 33: Услуги по ремонту и монтажу машин и оборудования, 58: Услуги издательские 61: Услуги телекоммуникационные, 62: Продукты программные и услуги по разработке программного обеспечения; консультационные и аналогичные услуги в области информационных технологий, 63: Услуги в области информационных технологий 74: Услуги профессиональные, научные и технические, прочие, 85: Услуги в области образования, 62.01: Продукты программные и услуги по разработке и тестированию программного обеспечения; 62.02: Услуги консультативные, связанные с компьютерной техникой; 62.03: Услуги по управлению компьютерным оборудованием; 62.09: Услуги в области информационных технологий прочие и компьютерные услуги.

Как видно на графике наблюдается рос т в 10 и более расходов на информатизацию государственного сектора в 2020г. по сравнению с 2019, а именно расходов на 58: Услуги по изданию программного обеспечения. Расходы в секторе здравоохранения не отличаются (рис 1. а) составляет примерно 10 часть от общих расходов на информатизацию государственного сектора. На втором месте 63: Услуги по обработке данных, размещению и взаимосвязанные услуги. Вероятно, это связано с необходимостью применять дистанционные бесконтактные технологии при сложившейся ситуации с вирусом.

Рис. 1 а. График роста закупок ИТ продуктов в гос секторе; б. график роста закупок

в медицинском секторе

Рис. 2. Детализация статей расходов

При детализации статей расходов в медицинских учреждениях виден рост на консультативные услуги, к середине года, а в след за ними растет покупка ПО и услуги по разработке и тестированию.

В данной работе проанализированы расходы и характеристики организаций здравоохранения на информационные системы. Показан резкий рост на порядок расходов на программное обеспечение медицинскими организациями. В ходе работы разработаны специальные средства сбора и структурирования разнородных данных (экономические данные, данные о количестве персонала, вычислительных ресурсов, данные о закупаемом оборудовании). Это позволяет в оперативном режиме анализировать как общие тренды, конъюнктуру и системные закономерности при помощи более детализировано анализа текстов технического задания методами NLP, нейронными сетями. Планируется расширение характеристик дата-сета за счет социальных, демографических, и других данных национальной статистики. Дальнейшая работа планируется в направлении разработки моделей машинного обучения и разработки инструментов симуляции медицинских информационных сетей и программного обеспечения.

Библиографический список

1. S. R. Sukumar, R. Natarajan, and R. K. Ferrell, "Quality of Big Data in health care," Int. J. Health Care Qual. Assur., vol. 28, no. 6, pp. 621-634, Jul. 2015, doi: 10.1108/IJHCQA-07-2014-0080.

2. Z. Sun, L. Sun, and K. Strang, "Big Data Analytics Services for Enhancing Business Intelligence," J. Comput. Inf. Syst., vol. 58, no. 2, pp. 162-169, Apr. 2018, doi: 10.1080/08874417.2016.1220239.

ЛОЗЯН БОРИС СЕРГЕЕВИЧ - магистрант, Санкт-Петербургский государственный экономический университет, Россия.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.