Разработка автоматизированной системы принятия решений при управлении дополнительной диспансеризацией в регионе Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 681.3

РАЗРАБОТКА АВТОМАТИЗИРОВАННОМ СИСТЕМЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИИ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ДОПОЛНИТЕЛЬНОЙ ДИСПАНСЕРИЗАЦИЕЙ в регионе С.В. Головин, С.Л. Петросян, Ю.С. Козлов

В статье рассматривается методика оценки риска заболеваемости в территориально распределенной системе, показатели оценки эффективности проводимой дополнительной диспансеризации

Ключевые слова: диспансеризация, автоматизированная система, принятия управленческого решения

Для реализации автоматизированной системы принятия решений при управлении дополнительной диспансеризацией в области используется модифицированная схема компьютерной поддержки принятия управленческих решений с использованием ин-

формационных технологий, экспертного оценивания, прогнозирования наиболее информативных показателей с применением экспертной, априорной, архивной и текущей информации (рис. 1).

Гакоишноеущипвше ЗАГС

БД умерши о и р йДЕлалт о с к

Твдктвртата mi е vnji апаше

1 ВДфШНОН Cny+lfl-IIK: КВДфг І: (ф^еїІЩНПЩЕЦ:

по ij гіжг втвс к ÜÜmrtnii ну1 леї iQiioa

EU ■$: Фшггопьшипш-

ÏŒHt T]' ЩНСИМіе (iprUŒ.I

Гскаинспаэс

ЕД Г О судзр СПЗ ЯНИН СТШИПНКШ ОНЯЮСШ

Оргошяцнн ццсіі: с« q> їнаан

■i: Дрсгкн: ериз іщ-сі нас є івнеш- , ■$: С ащалтын жшигериьо-, « èmu є екю є оо œi яники>

Мщнцаом пришв Ж: ОртЖИЦН,

тщнфюівіїе сідавші фщц 0 ME

БД -îi Н üOp I ¡11 Лр ШЕЕ йННЫГО-ЕД «З айапЕЕ иаи га нас агатн id офащмм)ст&-

ÏŒHt ТІ1 ищем*1 Є t'H'Jf ТіТЩЮМі - (окнипш »ЛІПШІЇ

ЕД ине їлид□ іщн нас елнния ________________________________

Формирований набора не о б ко дамой инф оршищн

Еыбср объекта

НССЛЙДОЕ*ННЯ

Ан&ЛИЗ ИСНОДНЫКДаННЫК

ЪЯннг смирное стшюспые аоое модетроЕание

АКИНЗ р н 3>ТШТЇР0 Е МО ДЄ Шф ÜE ЗННЯ

Еыбср метода поддержи приняли ранений

■ф оршф О Е ЗНИК ТЛНЇЇ же СГЕ :± р ЩИЯИИ

АеИШС резуЗШТЧСГОЕ

Приняли упр :іе ленч е своог о р ашння

Рис. 1. Алгоритм принятия управленческого1 решения

Головин Сергей Владимирович - управление Росздравнадзора по Воронежской области, канд. техн. наук, e-mail: sgolovins@mail.ru

Петросян Сергей Львович - ВГТУ, д-р техн. наук, д-р мед. наук, профессор, e-mail: dc@ns.ussm.ac.ru Козлов Юрий Семенович - ВГМА им. Н.Н. Бурденко, канд. мед. наук, e-mail: ykozlov@bk.ru

Одной из особенностей алгоритма принятия управленческого решения является формирование единой базы данных «Здоровье населения региона». При этом основными принципами, на которых строится эта базы данных, являются следующие:

• применение современной технологии диспансерных обследований (электронный паспорт пациента);

• применение современных информационнокоммуникационных технологий и программного обеспечения;

• персонифицированный учет заболеваемости, смертности, рождаемости, инвалидности;

• взаимодействие с реестрами СМО и регистрами территориальных фондов ОМС;

• конфиденциальность и защита персонифицированных данных.

Основными БД, формирующими базу данных «Здоровье населения региона» являются следующие (рис. 1):

• персонифицированная БД «Заболеваемость населения по обращаемости»;

• персонифицированная БД «Реестр застрахованных», формируемые в страховых медицинских организациях и территориальных отделениях фонда обязательного медицинского страхования;

• персонифицированные базы данных АКДО «Диспансеризация населения», «Социальный мониторинг», «Физическое состояние»);

• персонифицированные БД умершего и родившегося населения, формируемые в органах ЗАГС;

• персонифицированная БД инвалидизации населения, формируемая в региональных бюро медико-социальной экспертизы;

• БД о факторах риска, формируемой в территориальном управлении Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека;

• БД государственной статистической отчетности, формируемой в территориальном органе Федеральной службы государственной статистики.

Информация из этих БД передается для формирования единой БД «Здоровье населения региона».

Решением в автоматизированной системе является оценка медицинской ситуации по районам области и выявление территорий, в которых эта ситуация наиболее неблагоприятна. Методика оценки риска заболеваемости в территориально распределенной системе заключается в следующем: на основе полученных классификационных дискриминантных функций и соответствующих прогнозных значений рассчитываются значения этих функций, определяющие риск развития заболеваний в районе области: У1 (1=1, 2, 3), где 1 - низкая заболеваемость; 2 - средняя заболеваемость; 3 - высокая заболеваемость. По максимальному значению У1 определяется вероятность риска заболеваемости в целом по району. Полученные значения классификационных функций на 2009 г. представлены в таблице.

Значение классификационных функций по риску развития заболеваний на 2009 г.

Наименование района гг Г2 Г3 Номер класса Уровень заболеваемости

Аннинский 51,39 45,39 12,65 1 низкий

Бобровский 140,55 180,07 210,35 3 высокий

Богучарский 138,23 176,13 207,13 3 высокий

Борисоглебский 79,63 98,30 93,46 2 средний

Бутурлиновский 87,13 96,85 85,01 2 средний

Верхнемамонский 93,60 116,12 118,92 3 высокий

Верхнехавский 143,47 182,54 213,09 3 высокий

Воробьёвский 145,04 190,93 226,82 3 высокий

Грибановский 63,19 77,88 71,19 2 средний

Калачеевский 123,62 157,32 177,47 3 высокий

Каменский 77,38 80,81 68,22 2 средний

Кантемировский 28,53 14,46 -25,43 1 низкий

Каширский 44,50 35,72 2,00 1 низкий

Лискинский 45,18 34,81 4,96 1 низкий

Нижнедевицкий 118,08 152,02 175,28 3 высокий

Новоусманский 114,15 141,93 160,48 3 высокий

Новохопёрский 101,38 118,58 120,89 3 высокий

Ольховатский 123,26 155,74 184,04 3 высокий

Каменскийй 66,91 72,53 58,09 2 средний

Павловский 63,53 60,00 38,34 1 низкий

Панинский 58,22 52,46 31,19 1 низкий

Петропавловский 116,37 148,57 167,27 3 высокий

Поворинский 84,94 109,24 113,81 3 высокий

Подгоренский 47,93 41,20 9,21 1 низкий

Рамонский 64,47 62,56 40,21 1 низкий

Репьёвский 126,53 158,32 182,06 3 высокий

Россошанский 67,90 71,47 53,02 2 средний

Семилукский 87,47 91,11 77,81 2 средний

Таловский 86,09 102,82 99,41 2 средний

Терновский 47,06 42,77 12,92 2 средний

Хохольский 175,86 235,28 295,15 3 высокий

Эртильский 84,53 95,42 88,82 2 средний

Таким образом, как видно из таблицы, в 2009 году высокий риск заболеваемости прогнозируется в Бобровском, Богучарском, Верхнемамонском, Верхнехавском, Воробьёвском, Калачеевском, Нижнедевицком, Новоусманском, Новохопёрском, Ольховатском, Петропавловском, Поворинском, Репьёвском и Хохольском районах, средний риск заболеваемости - в Борисоглебском, Бутурлинов-ском, Грибановском, Каменском, Россошанском, Семилукском, Таловском, Терновском и Эртиль-ском районах, низкий риск заболеваемости - в Аннинском, Кантемировском, Каширском, Лискин-ском, Павловском, Панинском, Подгоренском и Рамонском районах.

Полученные результаты оценки территорий риска далее используются при оптимизации распределения ограниченных ресурсов в районе между районами области, так как требуется сбалансировать потребности населения в медицинском обслуживании и источники финансирования, обеспечив устойчивое развитие района.

В качестве оценки эффективности проводимой дополнительной диспансеризации предлагаются следующие показатели:

- процент охвата диспансеризацией от числа подлежащих;

- число впервые выявленных (через три месяца, шесть месяцев, один год после завершения диспансеризации) заболеваний на поздних стадиях, в том числе онкологических, туберкулеза, тяжелых форм сахарного диабета, инсульта, инфаркта миокарда и других заболеваний, ведущих к утрате трудоспособности.

Эффективность проводимых мероприятий ДД на долгосрочную перспективу позволит оценить разработанный электронный паспорт здоровья.

Информационная система управления дополнительной диспансеризацией разработана в архитектуре клиент-сервер с использованием языка программирования Вог1аМ Бе1рЫ, сервера баз данных ШегВаБе 6.0. и позволяет работать в многопользовательской среде.

Система позволяет вводить персонифицированную информацию о пациентах в объеме соответствующем Приказу Минздравсоцразвития России от

22.03.2006 г. N 188 и содержит следующие основные разделы:

- общая информация о пациенте (рис. 2),

- осмотры врачей-специалистов,

- лабораторные исследования.

Следует отметить, что в зависимости от технологии организации обработки информации принятой в конкретном лечебном учреждении, информация в систему может вноситься как непосредственно медицинскими работниками по мере прохождения пациентом тех или иных осмотров или исследований, так и операторами с заполненной бумажной формы Ф N 131/у-ДД.

В результате обработки медицинских данных введенных в систему, программа формирует различные формы отчетности лечебных учреждений, утвержденные соответствующими нормативными документами, а также необходимые электронные выгрузки базы данных в установленных форматах.

В соответствии с Приказом Минздравсоцразви-тия России от 22.03.2006 г. N 188 формируются:

- форма Ф N 12-Д-1 "Сведения о дополнительной диспансеризации работающих граждан";

- форма Ф N 12-Д-2 "Сведения о результатах дополнительной диспансеризации работающих граждан".

Рис. 2. Окно ввода общей информации о пациенте

В соответствии с Приказами Федерального фонда обязательного медицинского страхования от

29.03.2006 г. N 42 и от 11.04.2006 г. N 43 формируются:

форма N 1-НП "Сведения о реализации приоритетного национального проекта в сфере здравоохранения" таблицы:

- 1000 "Реализация дополнительной диспансеризации граждан, работающих в государственных и муниципальных учреждениях";

- 2000 "Итоги дополнительной диспансеризации граждан, работающих в государственных и муниципальных учреждениях";

- 3000 "Итоги дополнительной диспансеризации граждан, работающих в государственных и муниципальных учреждениях".

В соответствии с Приложением 4 к приказу, утверждающем форматы файлов электронного обмена данными, программа формирует файл, содержащий сведения о работающих гражданах, в отношении которых проведена дополнительная диспансеризация.

Таким образом, можно отметить, что в части формирования регламентированной отчетности, функциональные возможности системы охватывают практически все изданные на сегодняшний день нормативные документы и позволяют лечебным учреждениям представлять отчетности всем субъектам процесса дополнительной диспансеризации.

Для автоматизации процессов диспансеризации на территориальном уровне информационная система управления дополнительной диспансеризацией позволяет консолидировать информацию в

соответствии с перечнем лечебных учреждений территории, участвующих в процессе диспансеризации, и получать необходимые отчетные формы уже по территории в целом.

Таким образом, применение информационных технологий позволяет автоматизировать весь сложный процесс дополнительной диспансеризации на различных уровнях и выстроить единую информационную систему, позволяющую получать данные необходимые для эффективного управления здравоохранением региона.

Литература

1. Головин С.В., Петросян С.Л. Моделирование развития заболеваемости в Воронежской области // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2009. Т.5. №3. С. 4-8.

2. Головин С.В. Алгоритмизация рационального управления дополнительной диспансеризации при реализации приоритетного национального проекта «Здоровье» Воронежской области на основе прогнозирования // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2009. Т.5. №3. С. 148-154.

3. Головин С.В., Петросян С.Л. Оценка развития заболеваемости в Воронежской области для рационального управления дополнительной диспансеризацией на основе кластерного и дискриминантного анализа // Высокие технологии в технике, медицине, экономике и образовании: межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2008. С.279-281.

4. Головин С.В., Петросян С.Л. Исследование динамики заболеваемости среди населения Воронежской области по различным нозологическим формам // Управление в социальных и экономических системах: межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2008. С.72-75.

Управление Росздравнадзора по Воронежской области Воронежский государственный технический университет Воронежская государственная медицинская академия им. Н.Н. Бурденко

PREDICTION AND MODELING PREVALENCE OF DISEASE IN VORONEZH REGION S.V. Golovin, S.L. Petrosyan, Y.S. Kozlov

The article covers evolution rating and prediction prevalence of disease on different clinical entities in Voronezh region. There was arranged a region's areas classification of set of medical rates with cluster analysis using

Key words: health assessment, time series, rate of increase, short term forecast