CC BY
0
УДК 332.02 JEL: I18, O33
DO110.24147/1812-3988.2024.22(2).105-115
ПРОТОТИПИРОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ ЦИФРОВИЗАЦИИ РЕГИОНАЛЬНЫХ СИСТЕМ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ
Е.Г. Калабина3, Е.А. Есина, С.Н. Смирных
Уральский государственный экономический университет (Екатеринбург, Россия)
Информация о статье
Дата поступления 22 января 2024 г.
Дата принятия в печать 1 марта 2024 г.
Тип статьи
Аналитическая статья
Ключевые слова
Цифровизация, здравоохранение, цифровая трансформация, региональная система здравоохранения, цифровая зрелость, медицинская информационная система
Аннотация. Достижение стратегических целей цифровой трансформации экономики требует определенного уровня цифровой зрелости организаций, отраслей и регионов. При этом существенно отличаются исходный уровень и потенциал цифровизации разных секторов экономики, регионов и организаций. Глобальные макроэкономические и социальные шоки последних лет послужили драйверами развития цифровых сервисов, технологий и платформ в здравоохранении и привели к трансформации моделей деятельности государственных и частных медицинских организаций. С другой стороны, ощутимы и отрицательные последствия шоков: снижается доступность отдельных технологий, оборудования и программного обеспечения, растут временные и стоимостные издержки проведения цифровой трансформации. По мнению авторов, высокая межрегиональная дифференциация цифровой зрелости российского здравоохранения может быть связана не только с пространственными различиями социально-экономического, инновационно-технологического и цифрового развития, но и с применением различных моделей управления процессом цифровизации здравоохранения в регионах. Цель настоящего исследования - выявление типовых моделей цифровизации региональных систем здравоохранения. Основой методического инструментария являются индексный метод, методы статистического, компаративного и контент-анализа, методы экспертных оценок (углубленное и свободное интервью). В исследовании использовались данные официальной статистики Росстата, Минцифры России, Единой межведомственной информационно-статистической системы. Объектом исследования выступают Свердловская и Тюменская области. Сравнительный анализ практик цифровизации здравоохранения в выбранных регионах позволил выявить «централизованную» (случай Тюменской области) и «децентрализованную» (кейс Свердловской области) модели. Оценка промежуточных результатов цифровой трансформации здравоохранения в исследуемых регионах показала, что результативность «централизованной» модели цифровизации выше, чем «децентрализованной». Перспективным направлением исследования может стать оценка конечных результатов цифровой трансформации региональных систем здравоохранения.
PROTOTYPING DIGITALIZATION MODELS OF REGIONAL HEALTHCARE SYSTEMS E.G. KalabinaH, E.A. Esina, S.N. Smirnykh
Ural State University of Economics (Yekaterinburg, Russia)
Article info
Received January 22, 2024
Accepted March 1, 2024
Type paper
Analytical paper
Abstract. To achieve the strategic goals of digital transformation, it is necessary to consider the digital maturity of organizations, industries, and regions. The initial level and potential for digitalization of different industries, regions, and organizations vary significantly. Recent global macroeconomic and social shocks have driven the development of digital services, technologies, and platforms in healthcare. These changes have led to a transformation in the operating models of public and private medical organizations. However, there are negative consequences to these changes, including a decrease in the availability of certain technologies, equipment, and software, as well as an increase in the time and financial costs of digital transformation. The interregional differentiation in digital health maturity not only depends on spatial differences in socio-economic, innovative, technological, and digital development, but also on other factors that need to be taken into account.We believe that the use of various healthcare digitalization models in different regions affects the level of digital maturity in this sector. The aim of the study is to identify typical models of digitalization in regional healthcare systems. Various approaches were used in the research, including the index method, statistical and comparative analysis, content analysis, expert assessments
Keywords
Digitalization, healthcare, digital transformation, regional healthcare system, digital maturity, medical information system
(both in-depth interviews and free interviews), and others. The study utilized data from the Federal State Statistics Service, the Ministry of Digital Development of Russia, and the Unified Interdepartmental Information Statistics System. The focus of the study was on the Sverdlovsk and Tyumen regions. A comparative analysis of digitalization practices in these regions revealed two main models: "centralized" (the case of Tyumen) and "decentralized" (Sverdlovsk). We found that intermediate results for the "centralized" model are generally higher than for the "decentralized". A promising area of research is evaluating the final outcomes of the digital transformation of regional healthcare systems.
1. Введение. Цифровизация является ключевым мегатрендом общественного развития и подразумевает цифровую трансформацию различных отраслей и сфер экономики [1; 2]. Сфера здравоохранения не стала исключением [3; 4]. Информационные системы и цифровые сервисы быстро внедряются и широко используются как государственными, так и частными медицинскими организациями. Из всех видов государственных электронных услуг самыми популярными у населения стали услуги в сфере здравоохранения [5].
Приоритетными задачами цифровизации системы российского здравоохранения являются укрепление здоровья граждан (на основе профилактики и ранней диагностики заболеваний), а также повышение пациентоориенти-рованности организаций отрасли. В конце 2021 г. была утверждена стратегия цифровой трансформации российского здравоохранения1. Здравоохранение является одной из 12 отраслей экономики и социальной сферы, по которым производится регулярный мониторинг цифровой зрелости для достижения национальной цели «Цифровая трансформация»2. Вместе с тем скорость и результаты реализации программы цифровой трансформации здравоохранения в регионах России характеризуются высокой дифференциацией.
Цель настоящего исследования - идентификация типовых моделей цифровизации региональных систем здравоохранения в Российской Федерации. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи: дополнить теоретические и методические аспекты оценки цифровизации здравоохранения; проанализировать ключевые параметры цифровой зрелости российского здравоохранения; выделить типовые модели цифро-визации региональных систем здравоохранения и оценить промежуточные результаты их функционирования.
2. Теоретические и методические аспекты оценки цифровизации здравоохранения. Цифровая трансформация означает качествен-
ные изменения в бизнес-процессах или способах осуществления экономической деятельности в результате внедрения цифровых технологий, приводящие к значительным социально-экономическим эффектам [6].
Цифровая трансформация здравоохранения направлена на формирование новой модели функционирования медицинских организаций, органов управления здравоохранением и механизмов взаимодействия с пациентами на основе внедрения цифровых технологий [5, с. 128].
Оценка масштаба и динамики цифрови-зации здравоохранения основана на применении соответствующих индикаторов. Для оценки уровня цифровизации стран, регионов, отраслей и сфер экономики широко используются рейтинги цифрового развития [7-9]. Некоторые из них: Всемирный рейтинг цифровой конкурентоспособности (ЖОЖ); Индекс готовности к сетевому обществу (ЛЯI); Глобальный индекс сетевого взаимодействия; индекс инклюзивного интернета; индекс мобильного взаимодействия и т. д. Организацией Объединенных Наций введен индекс развития электронного правительства, который диагностирует готовность стран к внедрению и использованию электронных государственных услуг [2]. Институтом статистических исследований и экономики знаний (далее - ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ предложен индекс цифровизации, который характеризует масштабы использования базового набора цифровых технологий, создающих стартовые условия цифровизации3.
Разнообразие показателей и индексов цифрового развития позволяет классифицировать социально-экономические системы (страны, регионы) и выявлять типовые особенности цифровизации для групп [10]. Так, Е.Б. Стародубцева и О.М. Маркова выделили четыре группы стран по состоянию и темпам роста цифровой экономики [11]. Согласно их классификации, Россия, наряду с Индией и Китаем, входит в группу перспективных стран с относительно низким уровнем цифровизации, но
стабильным темпом ее роста. Ж.С. Беляева и Я.А. Лопаткова составили матрицу стран в зависимости от уровня цифровизации и устойчивости их развития [12]. В результате 39 стран Европы были поделены на «лидеров», «цифровые локомотивы», страны с опережающим устойчивым развитием, страны с догоняющим типом развития и страны сбалансированного развития. Россия (наряду с Беларусью, Грецией, Черногорией и др.) вошла в группу стран с догоняющим типом развития.
Помимо индексного метода широкое распространение получили методики измерения цифровой зрелости отраслей, организаций и органов государственной власти [13]. Выделяют два основных подхода к определению цифровой зрелости: а) соотношение фактического уровня цифровизации с целевым; б) сравнительный анализ фактического уровня цифро-визации по отраслям, регионам и т. д. [2]. Организация экономического сотрудничества и развития анализирует цифровую зрелость правительств, оценивая наличие цифровых платформ, объемы использования и хранения информации, открытость, а также управляемость ими со стороны пользователя. Индикатор GovTech Всемирного банка измеряет наличие, использование и технические возможности государственных цифровых систем, полноту ассортимента оказываемых цифровых услуг и их популярность у населения [2].
Элементами оценки цифровой зрелости ключевых отраслей экономики и социальной сферы Российской Федерации являются: 1) занятые в экономике специалисты, интенсивно применяющие информационно-коммуникационные технологии; 2) величина расходов организаций на внедрение и использование цифровых технологий; 3) уровень использования значимых цифровых технологий и специализированного программного обеспечения в отраслях; 4) специальные индексы цифровой зрелости, включающие уникальный набор показателей для каждой отрасли [2].
3. Методы и информационная база исследования. Базовым методом настоящего исследования является изучение кейсов цифровой трансформации региональных систем здравоохранения в двух регионах Уральского федерального округа - Свердловской и Тюменской областях. Для составления кейсов использовались следующие инструменты сбора и обработки данных:
- углубленные интервью с экспертами в области практической реализации региональных стратегий цифровой трансформации отраслей экономики, социальной сферы и государственного управления (специалисты министерств здравоохранения Свердловской и Тюменской областей);
- контент-анализ годовых докладов / бюллетеней о состоянии здоровья населения и организации здравоохранения в исследуемых регионах по итогам деятельности за 20182022 гг.;
- материалы выступлений и презентаций экспертов - участников IV Межрегионального медицинского форума Уральского федерального округа «Технологии эффективного здравоохранения» (11-14 апреля 2023 г., Екатеринбург);
- информационные материалы и публикации участников Ассоциации развития медицинских информационных технологий (http://www.armit.ru/).
Оценка различных параметров цифровой зрелости здравоохранения в России, Свердловской и Тюменской областях основана на данных Росстата, Единой межведомственной информационно-статистической системы (далее - ЕМИСС; https://www.fedstat.ru/indicator/) и ИСИЭЗ НИУ ВШЭ
(https://www.hse.ru/primarydata/iio).
4. Результаты исследования
4.1. Анализ ключевых параметров цифровой зрелости здравоохранения в России. Стоит отметить, что предметом нашего изучения являются организационно-экономические аспекты цифровизации в выбранной отрасли, что обусловлено реализацией двух стратегических проектов: во-первых, формирование единого цифрового контура в здравоохранении на основе внедрения Единой государственной информационной системы в сфере здравоохранения (далее - ЕГИСЗ); во-вторых, создание специализированных вертикально интегрированных медицинских информационных систем (далее - МИС).
Данное исследование сфокусировано на оценке цифровой зрелости здравоохранения в регионах, использующих различные модели цифровизации данной сферы. Вместе с тем динамика цифровизации региональных систем здравоохранения зависит от цифрового развития национальной экономики и цифровой готовности отрасли. Наиболее сильны позиции
России в рейтингах стран по уровню развития инклюзивного интернета, мобильного взаимоИндекс электронной торговли В2С, 2020 Индекс мобильного взаимодействия, 2021 Индекс развития электронного правительства. 2020 Индекс инклюзивного интернета. 2022
Глобальный индекс сетевого взаимодействия, 2020
Всемирный рейтинг цифровой конкурентоспособности, 2021
Индекс готовности к сетевому обществу. 2021
действия, электронного правительства и электронной торговли (рис. 1).
I Всего мест
□ Место России в рейтинге
Рис. 1. Позиции России в международных рейтингах цифрового развития (сост. по данным ИСИЭЗНИУВШЭ (https://www.hse.ru/primarydata/iio))
Fig. 1. Russia's position in international rankings of digital development (comp. by HSEISSEK data (https://www.hse.ru/primarydata/iio))
Лидерами Всемирного рейтинга цифровой конкурентоспособности в 2020 г. стали США, Сингапур и Дания, Россия заняла в нем 43-е место, находясь между Италией и Турцией. В 2021 г. Россия занимала 42-ю позицию в данном рейтинге .
Рейтинг стран мира по индексу готовности к сетевому обществу в 2020 г. возглавили Швеция, Дания и Сингапур. Россия заняла 48-е место, а ее ближайшими «соседями» стали Уругвай и Румыния. В 2021 г. у России была уже 43-я позиция в указанном рейтинге5.
Согласно рейтингу ИСИЭЗ НИУ ВШЭ индекс цифровизации России был равен 29 % (см. табл.).
При этом Россия занимала 26-е место (из 32 стран) по уровню цифровизации. Лидерами рейтинга стали Финляндия (52 %), Дания (50 %) и Бельгия (49 %). Замыкала рейтинг Румыния с индексом цифровизации в 27 %. Уровень цифровизации здравоохранения соответствует среднему по экономике.
Индекс цифровизации в экономике, социальной сфере и органах власти Российской Федерации (2019 г.) Digitalization index in the economy, social sphere and government bodies of the Russian Federation (2019)
Сфера деятельности Индекс цифровизации
Экономика - всего 29
1. Предприниматеский сектор (бизнес) 32
2. Сельское хозяйство 23
3. Финансовый сектор 34
4. Социальная сфера - всего 26
В том числе: - высшее образование, подготовка кадров высшей квалификации 35
- здравоохранение и предоставление социальных услуг 30
5. Органы государствоенной власти и местного самоуправления 32
Примечание. Сост. по данным ИСИЭЗ НИУ ВШЭ (https://issek.hse.ru/mirror/pubs/share/484533334.pdf).
4.2. Модели цифровизации региональных систем здравоохранения. Различие подходов к цифровизации региональных систем здравоохранения обусловлено существованием множества факторов, влияющих на данный процесс. Проведение полноценной типологии существующих в настоящее время моделей циф-ровизации систем здравоохранения в российских регионах является актуальной, но достаточно сложной задачей. Однако использование метода «кейс-стади» для первичного эмпирического исследования практик цифровой трансформации здравоохранения в регионах Уральского федерального округа позволило выделить следующие типовые модели:
1. «Централизованная» модель цифрови-зации (кейс Тюменской области), характерными чертами которой являются:
- разработка стратегии и тактики цифро-визации здравоохранения в регионе по принципу «сверху вниз», когда выбор типа МИС для государственных и муниципальных медицинских организаций, порядка и сроков их внедрения осуществляется на уровне региона (например, Министерством здравоохранения и Министерством/департаментом цифрового развития);
- использование (преимущественно) одного типа МИС всеми организациями здравоохранения в регионе (взаимодействие с одним вендором МИС);
- частичное финансирование внедрения МИС в медицинских организациях региона за счет бюджетных средств;
- полноценный контроллинг результатов цифровизации системы здравоохранения государственными органами управления субъекта Российской Федерации.
2. «Децентрализованная» модель (кейс Свердловской области), которая отличается следующей спецификой:
- государственные органы субъекта Российской Федерации определяют (конкретизируют) ключевые стратегические индикаторы цифровизации здравоохранения, но медицинские организации обладают высокой самостоятельностью при принятии тактических решений по цифровизации своей деятельности;
- выбор типа МИС организациями здравоохранения осуществляется исходя из специфики их деятельности, что приводит к внедрению разнообразных программных продуктов разных вендоров;
- затраты на внедрение и эксплуатацию МИС финансируют медицинские организации (преимущественно за счет «внебюджетных» доходов);
- субъект Российской Федерации выполняет контроль результатов цифровизации, однако его функции по сопровождению и корректировке процесса цифровизации медицинских организаций минимизированы.
Для оценки результативности выявленных моделей цифровизации можно воспользоваться данными рейтинга цифровой зрелости здравоохранения российских регионов [14]. Так, в 2021 г. Тюменская область занимала лидирующие позиции в рейтинге (5-е место), тогда как Свердловская область была лишь на 67-м месте (из 85) с рейтингом ниже среднероссийского значения (рис. 2).
Анализ отдельных индикаторов цифровой зрелости систем здравоохранения Тюменской и Свердловской областей в динамике можно провести на основе данных ЕМИСС. В среднем по России дистанционно записывались на прием к врачу 75,3 % пациентов (декабрь 2023 г.), в Свердловской области дистанционная запись доступна менее чем половине пациентов -48,1 % (рис. 3). Удельный вес граждан - пользователей Единого портала государственных и муниципальных услуг (далее - ЕПГУ), которым доступны электронные медицинские документы в личном кабинете пациента «Мое здоровье», в Российской Федерации вырос с 20 % в 2021 г. до 45,3 % (рис. 4). В Тюменской области указанный показатель в 2022-2023 гг. выполнен полностью (100 %), тогда как в Свердловской области он составляет лишь 66,4 % (декабрь 2023 г.).
Важным индикатором результативности цифровизации здравоохранения является доля государственных и муниципальных медицинских организаций, которые используют медицинские информационные системы, интегрированные с ЕГИСЗ. На начало 2024 г. доля медицинских организаций, использующих интегрированные МИС, в Свердловской области составила 97,66 %, в Тюменской - 97,2 % (в среднем по России - 91,2 %)6.
Наконец, оценить уровень цифровой трансформации в сфере здравоохранения можно на основе измерения удельного веса медицинских организаций, подключенных к централизованным подсистемам государственных информационных систем в сфере здравоохра-
нения. Уровень выполнения данного показателя по России в январе 2024 г. достиг 99,7 %,
а во всех регионах Уральского федерального округа он выполнен полностью (100 %)7.
19
I И : 13 □ 14
] И
В среднем по субъектам РФ Еврейская автономная область Республика Ингушетия Омская область Нижегородская область Хабаровский край Курганская область Свердловская область 23
Челябинская область Ямало-Ненецкий автономный округ Г/Х/У////УУ/А 31 Тюменская область Карачаево-Черкесская Республика Брянская область
Y/S/S/S/j
22
W///////A 2б
Тульская область
Ханты-Мансийский автономный округ — Югра
-1
s о я
Е ■
» у
н
о N =:
fa
■а е-
142 П 44
61
65 67
-1
s о я
Е ■
л s
fa
■а е-
Рис. 2. Рейтинг цифровой зрелости субъектов Российской Федерации в сфере здравоохранения за 9 месяцев 2021 г. (сост. по: [14])
Fig. 2. Rating of the digital maturity of the constituent entities of the Russian Federation in the healthcare sector for 9 months of2021 (comp. by: [14])
Свердловская область
Тюменская область
Российская Федерация
31, :и
3,19
Ц 48,08
'////////SSS/////S//J
50.23
YSSSjW/7SSSSSSSZ
-120
□ 2023 г.
62,74
J 7
5,33
43,12
40 60 80
2022 г. О 2021 г.
100 100
100
120
Рис. 3. Доля записей на прием к врачу, совершенных гражданами дистанционно, % (сост. по данным ЕМИСС (https://www.fedstat.ru/indicator/61870))
Fig. 3. Share of doctor's appointments made by citizens remotely, % (comp. by Unified Interdepartmental Information Statistical System data (https://www.fedstat.ru/indicator/61870))
Тюменская область
Российская Федерация
_. 1 66.35
W//Ä 13 1 1,65 .72
1 1
шш
L
1 82.43
[У/////Л щщ '/////////////А : 56,54
20,04
100,00 100,00
20
40
60
80
100
120
□ 2023 г. 0 2022 г. ■ 2021г.
Рис. 4. Удельный вес пользователей ЕПГУ, которым доступны электронные медицинские документы в личном кабинете пациента «Мое здоровье» по факту оказания медицинской помощи за период, % (сост. по данным ЕМИСС (https://www.fedstat.ru/indicator/61869))
Fig. 4. The share of the Unified Portal of State and Municipal Services (Functions) users who have access to electronic medical documents in the patient's personal account "My Health" based on the provision of medical care for the period, % (comp. by Unified Interdepartmental Information Statistical System data (https://www.fedstat.ru/indicator/61869))
Результаты проведенного нами анализа подтвердили сравнительно невысокий уровень цифровой зрелости системы здравоохранения Свердловской области [15]. Можно констатировать, что результаты цифровизации здравоохранения в Свердловской области ниже, чем в Тюменской области. То есть, результативность «централизованной» модели цифровизации здравоохранения выше, чем «децентрализованной». Пока данный вывод основан на сравнении имеющихся промежуточных показателей цифровой зрелости здравоохранения в субъектах Российской Федерации, но достоверность анализа можно повысить на основе учета конечных результатов цифровизации. Методический подход к оценке конечных результатов цифровой трансформации в здравоохранении может быть основан на схеме качества в здравоохранении А. Донабедиана [16]. Триада индикаторов Донабедиана объединяет качество структуры организации лечения (ресурсов), качество процесса оказания медицинской помощи и качество результатов [17; 18]. Согласно этой схеме, конечные результаты деятельности в здравоохранении определяются как соотношение достигнутых и запланированных параметров оказания медицинской помощи пациентам [19; 20].
5. Заключение. Внедрение цифровых технологий приводит к выстраиванию новых моделей функционирования медицинских организаций, органов управления здравоохранени-
ем и механизмов взаимодействия с пациентами, т. е. трансформирует систему здравоохранения в целом. Цели цифровой трансформации и показатели оценки цифровой зрелости российского здравоохранения сфокусированы на развитии информационных систем и внедрении электронных сервисов.
Сравнительный анализ практик цифровой трансформации систем здравоохранения Свердловской и Тюменской областей позволил идентифицировать «децентрализованную» и «централизованную» модели. Нами выделены типовые модели, которые в определенной степени являются «разнополюсными» способами проведения цифровизации систем здравоохранения в регионах. Очевидно, что существуют и другие модели цифровизации региональных систем здравоохранения. Например, можно выделить «смешанную» модель цифровизации, сочетающую черты двух ранее описанных вариантов. Предварительно можно сказать, что «смешанная» модель реализуется в Ханты-Мансийском автономном округе. Однако для более полной и обоснованной типологии существующих моделей требуется более глубокий анализ кейсов цифровизации систем здравоохранения в различных регионах. Установлено, что промежуточная результативность централизованной модели цифровизации региональной системы здравоохранения (случай Тюменской области) выше, чем «децентрализованной» (кейс Свердловской области).
Перспективы развития данного исследования связаны с разработкой методического инструментария оценки конечных результатов цифровой трансформации, а также эмпирическим выявлением факторов, влияющих на цифровую зрелость региональных систем здравоохранения. В качестве возможных измерителей конечной результативности цифровой трансформации предлагается тестирование таких показателей, как удовлетворенность пациентов качеством оказания медицинских услуг, смертность, продолжительность жизни и др. На результативность цифровизации существенно влияет уровень готовности региональных систем здравоохранения к ее проведению. Диагностировать уровень готовности региональных систем здравоохранения к цифровой трансформации можно через призму ее составных элементов: инфраструктурной, кадровой, научно-технологической и цифровой готовности региона. В дальнейшем данное исследование будет расширено авторами на основе разработки и апробации методического подхода к оценке готовности региональных систем здравоохранения к цифровой трансформации.
Примечания
1 Стратегическое направление цифровой трансформации здравоохранения: утв. Распоря-
жением Правительства РФ от 29 декабря 2021 г. № 3980-р.
2 Указ Президента Российской Федерации от 21 июля 2020 г. № 474 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года».
3 Индикаторы цифровой экономики: 2021: стат. сб. / редкол.: Л.М. Гохберг, Я.И. Кузьминов, М.В. Паршин, И.Н. Шаповал, Н.С. Яцеленко. М.: НИУ ВШЭ, 2021. 380 с. DOI: 10.17323/978-5-7598-2385-8.
4 Индикаторы цифровой экономики: 2022: стат. сб. / редкол.: Н.Ю. Анисимов, Л.М. Гохберг, О.Ю. Ду-дорова, Я.И. Кузьминов, М.В. Паршин, Н.С. Яцеленко. М.: НИУ ВШЭ, 2023. 332 с. DOI: 10.17323/978-57598-2697-2.
5 Там же.
6 Доля медицинских организаций государственной и муниципальной систем здравоохранения, использующих медицинские информационные системы для организации и оказания медицинской помощи гражданам, обеспечивающих информационное взаимодействие с единой государственной информационной системой в сфере здравоохранения // ЕМИСС. Государственная статистика. URL: https://www.fedstat.ru/indicator/61871.
7 Доля медицинских организаций государственной и муниципальной систем здравоохранения, подключенных к централизованным подсистемам государственных информационных систем в сфере здравоохранения субъектов Российской Федерации // ЕМИСС. Государственная статистика. URL: https://www.fedstat.ru/indicator/61867.
Литература
1. Höchtl J., Parycek P., Schöllhammer R. Big data in the policy cycle: Policy decision making in the digital era // Journal of Organizational Computing and Electronic Commerce. - 2016. - Vol. 26, Iss. 1-2 : Open Data: Value Creation for Policy Makers and Analysts. - P. 147-169. - DOI: 10.1080/10919392.2015.1125187.
2. Коньков А. Е. Цифровизация политики vs политика цифровизации // Вестник Санкт-Петербургского университета. Международные отношения. - 2020. - Т. 13, вып. 1. - С. 47-68. -DOI: 10.21638/spbu06.2020.104.
3. Grybauskas A., Stefanini A., Ghobakhloo M. Social sustainability in the age of digitalization: A systematic literature Review on the social implications of industry 4.0 // Technology in Society. -2022. - Vol. 70. - Art. 101997. - DOI: 10.1016/j.techsoc.2022.101997.
4. Loonam J., Eaves S., Kumar V., Parry G. Towards Digital Transformation: Lessons Learned from Traditional Organizations // Strategic Change. - 2018. - Vol. 27, Iss. 2 : Digital Business Models. -P. 101-109. - DOI: 10.1002/jsc.2185.
5. Цифровая трансформация: ожидания и реальность : докл. к XXIII Яс. (Апр.) междунар. науч. конф. по проблемам развития экономики и общества, Москва, 2022 г. / рук. авт. кол. П. Б. Рудник. - М. : Изд. дом Высш. шк. экономики, 2022. - 221 с.
6. Цифровая трансформация отраслей: стартовые условия и приоритеты : докл. к XXII Апр. междунар. науч. конф. по проблемам развития экономики и общества (Москва, 13-30 апр. 2021 г.) / рук. авт. кол. П. Б. Рудник. - М. : Изд. дом Высш. шк. экономики, 2021. - 239 с.
7. Архипова М. Ю., Кулиш М. Ю., Соболев М. А. Международные индексы как инструмент оценки развития государств // Друкеровский вестник. - 2019. - № 1 (27). - С. 70-85. - DOI: 10.17213/2312-6469-2019-1-70-85.
8. Бобылев С. Н., Соловьева С. В., Палт М. В., Ховавко И. Ю. Индикаторы цифровой экономики в целях устойчивого развития для России // Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика. - 2019. - № 4. - С. 24-41. - DOI: 10.38050/01300105201943.
9. Фалько А. И., Сомина И. В. Международные практики оценки цифровизации как детерминанты инновационного развития экономики: исследование на основе индексного метода // Вопросы инновационной экономики. - 2022. - Т. 12, № 1. - С. 595-606. - DOI: 10.18334/vinec.12.1.113872.
10. Бакуменко Л., Минина Е. Классификация стран Европы по уровню цифровизации // Экономист. - 2019. - № 3.- С. 70-84.
11. Маркова О. М., Стародубцева Е. Б. Цифровая трансформация мировой экономики // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Экономика. - 2018. -№ 2. - С. 7-15. - DOI: 10.24143/2073-5537-2018-2-7-15.
12. Беляева Ж. С., Лопаткова Я. А. Оценка уровня цифровизации и устойчивого развития в странах европейского региона // Экономика региона. - 2023. - Т. 19, вып. 1. - С. 1-14. - DOI: 10.17059/ekon.reg.2023-1-1.
13. Положихина М. А. Регулирование процесса цифровизации экономики: европейский и российский опыт // Россия и современный мир. - 2018. - № 4. - С. 64-81. - DOI: 10.31249/rsm/2018.04.06.
14. Афян А. И., Полозова Д. В., Гордеева А. А. Цифровая трансформация государственной системы здравоохранения России: возможности и противоречия // Цифровое право. - 2021. - Т. 2, № 4. - С. 20-39. - DOI: 10.38044/2686-9136-2021-2-4-20-39.
15. Есина Е. А., Калабина Е. Г. Разработка концептуальной модели оценки цифровой зрелости региональной системы здравоохранения: кейс Свердловской области // Цифровые модели и решения. - 2022. - Т. 1, № 3. - Ст. 4. - DOI: 10.29141/2782- 4934-2022-1-3-4.
16. Donahedian A. The Definition of Quality and Approaches to Its Assessment. Vol. 1. Explorations in Quality Assessment and Monitoring. - Ann Arbor, MI : Health Administration Press, 1980. -164 p.
17. Liu S. W., Singer S. J., Sun B. C., Camargo C. A. Jr. A Conceptual Model for Assessing Quality of Care for Patients Boarding in the Emergency Department: Structure-Process-Outcome // Academic Emergency Medicine. - 2011. - Vol. 18, Iss. 4. - P. 430-435. - DOI: 10.1111/j.1553-2712.2011.01033.x.
18. El SayedM. J. Measuring quality in emergency medical services: a review of clinical performance indicators // Emergency Medicine International. - 2012. - Vol. 2012. - Art. 161630. - DOI: 10.1155/2012/161630.
19. Тарасенко Е. А. Зарубежный опыт выбора показателей качества медицинской помощи для построения рейтингов медицинских организаций: уроки для России // Социальные аспекты здоровья населения. - 2013. - № 6 (34). - URL: http://vestnik.mednet.ru/content/view/520/307/lang,ru/ (дата обращения: 12.06.2023).
20. Черешнев В. А., Кривенко Н. В., Крылов В. Г. Комплексная оценка эффективности и устойчивости региональной системы здравоохранения // Экономика региона. - 2021. - Т. 17, вып. 1. -С. 31-43. - DOI: 10.17059/ ekon.reg.2021-1-3.
References
1. Hochtl J., Parycek P., Schollhammer R. Big data in the policy cycle: Policy decision making in the digital era. Journal of Organizational Computing and Electronic Commerce, 2016, Vol. 26, iss. 1-2: Open Data: Value Creation for Policy Makers and Analysts, pp. 147-169. DOI: 10.1080/10919392.2015.1125187.
2. Konkov A.E. Digital politics vs political digitalization. Vestnik of Saint Petersburg University. International Relations, 2020, Vol. 13, iss. 1, pp. 47-68. DOI: 10.21638/spbu06.2020.104. (in Russian).
3. Grybauskas A., Stefanini A., Ghobakhloo M. Social sustainability in the age of digitalization: A systematic literature Review on the social implications of industry 4.0. Technology in Society, 2022, Vol. 70, art. 101997. DOI: 10.1016/j.techsoc.2022.101997.
4. Loonam J., Eaves S., Kumar V., Parry G. Towards Digital Transformation: Lessons Learned from Traditional Organizations. Strategic Change, 2018, Vol. 27, iss. 2: Digital Business Models, pp. 101-109. DOI: 10.1002/jsc.2185.
5. Rudnik P.B. (ed.). Tsifrovaya transformatsiya: ozhidaniya i real'nost' [Digital transformation: expectations and reality], Report for the XXIII Yasin (April) International Academic Conference on Economic and Social Development, Moscow, 2022. Moscow, HSE publ., 2022. 221 p. (in Russian).
6. Rudnik P.B. (ed.). Tsifrovaya transformatsiya otraslei: startovye usloviya i prioritety [Digital transformation of industries: Starting conditions and priorities], Report for the XXII April International Academic Conference on Economic and Social Development, Moscow, April 13-30, 2021. Moscow, HSE publ., 239 p. (in Russian).
7. Arkhipova M.Y., Kulish M.Y., Sobolev M.A. International indices as a tool of countries development assessment. Drukerovskij vestnik, 2019, no. 1 (27), pp. 70-85. DOI: 10.17213/2312-6469-20191-70-85 (in Russian).
8. Bobylev S.N., Solovyeva S.V., Palt M.V., Khovavko I.Yu. The Digital Economy Indicators in the Sustainable Development Goals for Russia. Moscow University Economics Bulletin, 2019, no. 4, pp. 24-41. DOI: 10.38050/01300105201943. (in Russian).
9. Falko A.I., Somina I.V. International practices of digitalization assessment as determinants of innovative economic development: research based on the index method. Russian journal of innovation economics, 2022, Vol. 12, no. 1, pp. 595-606. DOI: 10.18334/vinec.12.1.113872. (in Russian).
10. Bakumenko L., Minina E. Klassifikatsiya stran Evropy po urovnyu tsifrovizatsii [Classification of European countries according to the level of digitalization]. Ekonomist, 2019, no. 3, pp. 70-84. (in Russian).
11. Markova O., Starodubtseva E. Digital transformation of the world economy. Vestnik of Astrakhan State Technical University. Series: Economics, 2018, no. 2, pp. 7-15. DOI: 10.24143/2073-55372018-2-7-15. (in Russian).
12. Belyaeva Zh.S., Lopatkova Y.A. Cluster Assessment of European Countries in Terms of Digi-talisation and Sustainable Development. Economy of region, 2023, Vol. 19, iss. 1, pp. 1-14. DOI: 10.17059/ekon.reg.2023-1-1. (in Russian).
13. Polozhikhina M.A. State Regulation of Digitalization of the Economy: European and Russian Experience. Russia and the contemporary world, 2018, no. 4, pp. 64-81. (in Russian).
14. Afyan A.I., Polozova D.V., Gordeeva A.A. Russian healthcare system digitalization: Opportunities and contradictions. Digital Law Journal, 2021, Vol. 2, no. 4, pp. 20-39. DOI: 10.38044/26869136-2021-2-4-20-39. (in Russian).
15. Esina E.A., Kalabina E.G. Development of a conceptual model for assessing the digital maturity of the regional healthcare system: the case of the Sverdlovsk Region. Digital models and solutions, 2022, Vol. 1, no. 3, art. 4. DOI: 10.29141/2782-4934-2022-1-3-8. (in Russian).
16. Donahedian A. The Definition of Quality and Approaches to Its Assessment. Vol. 1. Explorations in Quality Assessment and Monitoring. Ann Arbor, MI, Health Administration Press, 1980. 164 p.
17. Liu S.W., Singer S.J., Sun B.C., Camargo C.A. Jr. A Conceptual Model for Assessing Quality of Care for Patients Boarding in the Emergency Department: Structure-Process-Outcome. Academic Emergency Medicine, 2011, Vol. 18, iss. 4, pp. 430-435. DOI: 10.1111/j.1553-2712.2011.01033.x.
18. El Sayed M.J. Measuring quality in emergency medical services: a review of clinical performance indicators. Emergency Medicine International, 2012, Vol. 2012, art. 161630. DOI: 10.1155/2012/161630.
19. Tarasenko E.A. International experience in selecting quality measures to rank healthcare organizations: lessons for Russia. Social aspects of population health, 2013, no. 6 (34), available at: http://vestnik.mednet.ru/content/view/520/307/lang,en/. (in Russian).
20. Chereshnev V.A., Krivenko N.V., Krylov V.G. Comprehensive Assessment of the Efficiency and Sustainability of the Regional Health Care System. Economy of region, 2021, Vol. 17, iss. 1, pp. 3143. DOI: 10.17059/ekon.reg.2021-1-3. (in Russian).
Сведения об авторах
Калабина Елена Георгиевна - д-р экон. наук, профессор, профессор кафедры экономики предприятий Адрес для корреспонденции: 620144, Россия, Екатеринбург, ул. 8 Марта / Народной Воли, 62/45 E-mail: kalabina@mail.ru ORCID: 0000-0002-3952-7665 РИНЦ AuthorlD: 132502
Есина Екатерина Анатольевна - ассистент кафедры экономики социальной сферы Адрес для корреспонденции: 620144, Россия, Екатеринбург, ул. 8 Марта / Народной Воли, 62/45 E-mail: ea.esina@mail.ru РИНЦ AuthorlD: 1182279
Смирных Светлана Николаевна - канд. экон. наук, доцент кафедры экономики предприятий Адрес для корреспонденции: 620144, Россия, Екатеринбург, ул. 8 Марта / Народной Воли, 62/45 E-mail: sns6@yandex.ru ORCID: 0000-0003-1139-4335 РИНЦ AuthorlD: 132504
Вклад авторов
Калабина Е.Г. - разработка концепции исследования; руководство проведением исследования; сопровождение и проверка результатов исследования; подготовка разделов 1 и 5 статьи. Есина Е.А. - сбор информации; формальный анализ данных; предоставление материалов исследования; визуализация и представление данных; подготовка разделов 4.1 и 4.2 (частично) статьи. Смирных С.Н. - разработка методики исследования; подготовка метаданных; подготовка разделов 2, 3 и 4.2 (частично) статьи; перевод статьи на иностранный язык.
Для цитирования
Калабина Е. Г., Есина Е. А., Смирных С. Н. Прототипи-рование моделей цифровизации региональных систем здравоохранения // Вестник Омского университета. Серия «Экономика». - 2024. - Т. 22, № 2. - С. 105-115. -DOI: 10.24147/1812-3988.2024.22(2).105-115.
About the authors
Elena G. Kalabina - Doctor of Economic Sciences, Professor, Professor at Enterprise Economics Department Postal address: 62/45, 8 Marta / Narodnoi Voli ul., Yekaterinburg, 620144, Russia E-mail: kalabina@mail.ru ORCID: 0000-0002-3952-7665 RSCI AuthorlD: 132502
Ekaterina A. Esina - Assistant at the Department of Social Sphere Economics
Postal address: 62/45, 8 Marta / Narodnoi Voli ul., Yekaterinburg, 620144, Russia E-mail: ea.esina@mail.ru RSCI AuthorlD: 1182279
Svetlana N. Smirnykh - PhD in Economic Sciences, Associate Professor at Enterprise Economics Department Postal address: 62/45, 8 Marta / Narodnoi Voli ul., Yekaterinburg, 620144, Russia E-mail: sns6@yandex.ru ORCID: 0000-0003-1139-4335 RSCI AuthorID: 132504
Authors' contributions
Kalabina E.G. - development of the research conception; project administration; supervision and validation of study results; writing sections 1 and 5 of the article. Esina E.A. - performing data collection; formal data analysis; provision of study materials; visualization; writing sections 4.1 and 4.2 (partially) of the article. Smirnykh S.N. - development of research methodology; selection of study methods; produce metadata; writing sections 2, 3 and 4.2 (partially) of the article; translation of the article into a foreign language.
For citations
Kalabina E.G., Esina E.A., Smirnykh S.N. Prototyping digitalization models of regional healthcare systems. Herald of Omsk University. Series "Economics", 2024, Vol. 22, no. 2, pp. 105-115. DOI: 10.24147/1812-3988.2024.22(2).105-115. (in Russian).
