Моделирование системы управления медицинскими организациями на основе интеллектуальной платформы анализа данных тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат наук Ильяшенко Виктория Михайловна

• Ильяшенко Виктория Михайловна
• кандидат наук
• 2022

Оглавление диссертации кандидат наук Ильяшенко Виктория Михайловна

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ТРЕНДОВ УПРАВЛЕНИЯ МЕДИЦИНСКИМИ ОРГАНИЗАЦИЯМИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СОВРЕМЕННЫХ ИТ-ТЕХНОЛОГИЙ

1.1. Современные тенденции развития управления медицинскими организациями

1.2. Обзор цифровых технологий, используемых в здравоохранении

1.3. Бизнес-модель высокотехнологичной медицинской организации

1.4. Описание существующих подходов к анализу моделей бизнес-архитектуры

1.5. Подходы к формированию требований к архитектуре информационных систем

1.6. Обзор систем бизнес-аналитики на рынке аналитических платформ .... 50 ГЛАВА 2. ПОДХОД К ФОРМИРОВАНИЮ СИСТЕМЫ КЛЮЧЕВЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ВЫСОКОТЕХНОЛОГИЧНОЙ МЕДИЦИНСКОЙ ОРГАНИЗАЦИИ

2.1. Ключевые бизнес-функции высокотехнологичной медицинской организации

2.2. Анализ бизнес-процессов высокотехнологичной медицинской организации

2.3. Формирование системы ключевых показателей деятельности

высокотехнологичной медицинской организации

ГЛАВА 3. ПРИМЕНЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПЛАТФОРМЫ АНАЛИЗА ДАННЫХ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ ВЫСОКОТЕХНОЛОГИЧНОЙ МЕДИЦИНСКОЙ ОРГАНИЗАЦИЕЙ

3.1. Формирование требований к системе бизнес-аналитики

3.2. Референтная архитектурная модель интеллектуальной платформы анализа данных

3.3. Разработка макета приложения системы бизнес-аналитики для анализа ключевых показателей деятельности высокотехнологичной медицинской организации

3.4. Референтная архитектурная модель системы управления высокотехнологичной медицинской организацией с интеграцией

интеллектуальной платформы анализа данных

ГЛАВА 4. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ВЫСОКОТЕХНОЛОГИЧНОЙ МЕДИЦИНСКОЙ ОРГАНИЗАЦИЕЙ

4.1. Обзор подходов к оценке эффективности систем управления организацией

4.2. Оценка уровня целевых значений KPI, определяющих эффективность деятельности высокотехнологичной медицинской организации

4.3. Оценка эффективности внедрения интеллектуальной платформы анализа

данных

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ

ПРИЛОЖЕНИЕ

ПРИЛОЖЕНИЕ

ПРИЛОЖЕНИЕ

ПРИЛОЖЕНИЕ

ПРИЛОЖЕНИЕ

159

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Моделирование системы управления медицинскими организациями на основе интеллектуальной платформы анализа данных»

ВВЕДЕНИЕ

В настоящее время тенденция формирования единого медицинского информационного пространства РФ является отражением динамики развития инновационных механизмов функционирования и взаимодействия субъектов сферы медицины и здравоохранения с целью развития и внедрения современных подходов к оказанию медицинской помощи. При этом возникает ряд несоответствий между существующими моделями управления медицинскими организациями и поддерживающими эти модели медицинскими информационными системами и решениями, с одной стороны, и современными тенденциями развития системы здравоохранения, и необходимостью формирования системы управления современными медицинскими учреждениями, с другой стороны.

Тенденции современного общества, такие как рост населения, увеличение продолжительности жизни, внедрение современных медицинских и цифровых технологий, требуют адаптации медицинских услуг и продуктов к новым условиям. Перед руководством медицинских организаций стоит задача повышения медико-экономической эффективности. Все это требует постоянного мониторинга и анализа деятельности медицинских организаций на основе системы показателей эффективности. Разработка и внедрение соответствующих цифровых решений по управлению медицинской организацией позволит руководству повлиять на эффективность деятельности организации на рынке медицинских услуг за счет оперативного и качественного принятия решений и скорости реагирования на быстро меняющиеся условия внешней и внутренней среды. Внедрение соответствующих цифровых сервисов с учетом потребностей, полученных на основе анализа данных, позволит оперативно решать задачи оказания медицинских услуг пациентам за счет формирования комплексного цифрового профиля пациента. Решение этих проблем требует пересмотра всей системы управления медицинской организацией: от бизнес-сервисов и бизнес-процессов до ИТ-архитектуры медицинской организации.

Степень разработанности научной проблемы. В основу диссертационного исследования положены современные концепции и положения, освещающие теоретический и практический опыт в исследуемой предметной области.

В исследование области архитектуры предприятия внесли вклад: М. Ланхорст, Дж. Захман, В.В. Репин, А. Остервальдер, Ив Пинье, М.Ю. Арзуманян, Е.П. Зараменских, И.В. Ильин, А.И. Лёвина и др.

Вопросам становления и развития концепций управления данными и систем аналитической отчетности посвящены труды Г.П. Луна, К.Дж. Дейта, Д. Крёнке, К.М. Маккинзи, П. Роба, К. Коронела, Т. Конноли, К. Бегга, Б. Инмона, Р. Кимбалла, Б. Марра, К. Брэдли, П. Смита, О. Троянского и др.

Исследования эффективности применения информационных систем в зарубежных и российских медицинских организациях представлены в работах Р. Агарвала, Р. Фернандопола, И.П. Дуданова, Я.И. Гулиева, Р.М. Юсупова,

A.А. Мусаева, О.А. Фохта, А.В. Калиниченко, В.И. Стародубова, Д.В. Белышева, и др.

Вопросам оценки экономической эффективности социально-экономических систем, в том числе медицинских организаций, посвящены труды российских и зарубежных учёных-экономистов: Б. Вернерфельта,

B.С. Катькало, М.И. Дли, В.С. Немчинова, А.Р. Бахтизина, Г.Б. Клейнера, Р.В. Соколова, Х. Эмерсона, и др.

Важной составляющей исследования являются вопросы применения и развития современных медицинских концепций в области управления медицинскими организациями. Значительный вклад в развитие этого вопроса внесён рядом российских и зарубежных ученых: Е.В. Шляхто, А.О. Конради, А.А. Лебедевым, А.В. Виленским, Ю.Н. Федотовым, Н.М. Плискевич, Л.А. Редько и др.

Анализ научных источников позволяет сделать вывод о достаточном уровне проработанности отдельных аспектов, связанных с ИТ-поддержкой

деятельности медицинской организации в части развития медицинских информационных систем и сервисов, обеспечивающих и автоматизирующих медицинские бизнес-процессы, ресурсный менеджмент медицинской организации. Существующие ИТ-архитектурные модели управления медицинскими организациями не в полной мере учитывают такие современные концепции как персонифицированная, ценностная и предиктивная медицина и возможности их реализации средствами сквозных цифровых технологий. Также можно отметить недостаточную проработанность методологической базы по формированию ИТ-архитектурных моделей управления медицинской организацией, обеспечивающих реализацию современных медицинских концепций средствами сквозных цифровых технологий. Исходя из вышесказанного была сформирована цель и задачи настоящего исследования.

Целью диссертационного исследования является разработка архитектурной модели управления высокотехнологичной медицинской организацией на основе интеллектуальной платформы анализа данных. Для достижения поставленной цели необходимо решение следующих задач:

1. Провести анализ существующих подходов к организации процесса управления медицинской организацией в современных условиях.

2. Уточнить понятийный аппарат высокотехнологичной медицинской организации, интеллектуальной платформы анализа данных.

3. Определить концептуальные положения системы управления высокотехнологичной медицинской организацией, обеспечивающей реализацию современных медицинских трендов средствами сквозных цифровых технологий.

4. Разработать метод формирования системы показателей эффективности деятельности (КР1) высокотехнологичной медицинской организации на основе функционального и процессного подходов.

5. Разработать метод моделирования системы управления высокотехнологичной медицинской организацией на основе интеллектуальной платформы анализа данных.

6. Разработать ИТ-архитектуру высокотехнологичной медицинской

организации с интегрированной интеллектуальной платформой анализа данных.

7. Разработать подход к оценке эффективности системы управления высокотехнологичной медицинской организацией на основе анализа KPI средствами интеллектуальной платформы анализа данных.

Объектом исследования являются медицинские организации, оказывающие высокотехнологичную помощь.

Предметом исследования являются ИТ-архитектурные модели управления высокотехнологичной медицинской организацией, обеспечивающие реализацию принципов ценностной и персонифицированной медицины.

Теоретической основой исследования являются архитектурная методология управления организацией, основанная на стандарте TOGAF, с учетом ценностного и персонализированного подходов к оказанию высокотехнологичной медицинской помощи, подходы к формированию цифровых бизнес-моделей организации на основе разработки и внедрения цифровых платформ, а также теоретические основы автоматизации бизнес-процессов и управления данными.

Методологической основой исследования являются общенаучные методы, сравнительный анализ, архитектурный стандарт TOGAF, язык моделирования архитектуры предприятия Archimate, метод формирования бизнес-модели организации по А. Остервальдеру, а также свод знаний по управлению данными DAMA-DMBOK.

Информационную базу исследования составляют теоретические и практические материалы отечественных и зарубежных учёных в области медицины, статистические медицинские источники, Единая государственная информационная система в сфере здравоохранения (ЕГИСЗ), материалы из интернет-источников российских и зарубежных высокотехнологичных медицинских организаций, федеральные законы Российской Федерации.

Инструментальной базой исследования являются программные средства моделирования архитектуры предприятия (среда Archi с графическим языком ArchiMate), бизнес-процессов (инструмент Bizagi Modeler), аналитических

витрин (инструмент бизнес-анализа компании рНк).

Научная новизна диссертационного исследования заключается в следующем:

1. Сформированы концептуальные положения системы управления высокотехнологичной медицинской организацией, отличающиеся реализацией современных медицинских трендов средствами сквозных цифровых технологий.

2. Разработан подход к формированию системы управления высокотехнологичной медицинской организацией, позволяющий интегрировать интеллектуальную платформу анализа данных в ИТ-архитектуру высокотехнологичной медицинской организации.

3. Предложен общий подход к разработке референтной функциональной и процессной моделей, отличающиеся учетом отраслевых особенностей сферы медицины и спецификой высокотехнологичных медицинских организаций с возможностью их дальнейшего использования для формирования системы КР1.

4. Сформирована система КР1 высокотехнологичной медицинской организации на основе функционального и процессного подходов, отличающаяся учетом современных медицинских трендов, таких как персонифицированная медицина, ценностная медицина, предиктивная медицина, а также учитывающая интеграцию различных видов деятельности: медицинской, научно-исследовательской, образовательной.

5. Разработана референтная архитектурная модель интеллектуальной платформы анализа данных высокотехнологичной медицинской организации, отличительной особенностью которой является ориентация на использование современных технологий аналитики данных, позволяющих повысить уровень цифровизации медицинских организаций.

6. Разработана референтная модель системы управления высокотехнологичной медицинской организацией на основе интеллектуальной платформы анализа данных, обеспечивающая возможность реализации концепций ценностной, персонифицированной и предиктивной медицины.

7. Предложен метод оценки эффективности системы управления

высокотехнологичной медицинской организацией на основе анализа KPI средствами интеллектуальной платформы анализа данных, отличающийся учетом следующих составляющих: значения KPI на основе значений метрик, характеризующих KPI; эффект и эффективность от внедрения интеллектуальной платформы анализа данных; оценка качества результатов обработки данных; технологическая оценка.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Сформированы концептуальные основы системы управления высокотехнологичной медицинской организацией, реализующей современные медицинские концепции ценностной, предиктивной, персонализированной медицины средствами сквозных цифровых технологий - Big Data, технологий машинного обучения и др.

2. Формализовано представление предметной области с учетом интеграции сквозных технологий, характеризующееся использованием шаблонов бизнес-модели и стандартов архитектуры предприятия.

3. Разработаны референтные функциональная и процессная модели управления высокотехнологичной медицинской организацией, особенностью которых является учет отраслевой специфики организации и интеграция различных видов деятельности (медицинской, научно-исследовательской, образовательной) с возможностью их дальнейшего использования для формирования системы ключевых показателей деятельности, мониторинг которых средствами интеллектуальной платформы анализа данных позволит оперативно реагировать и своевременно принимать управленческие решения в части совершенствования деятельности высокотехнологичной медицинской организации.

4. Разработан метод формирования системы KPI высокотехнологичной медицинской организации на основе функционального и процессного подходов, который позволяет учесть современные медицинские тренды, такие как персонифицированная медицина, ценностная медицина, предиктивная медицина. Предложенный метод включает в себя:

- разработку референтных функциональной и процессной моделей управления высокотехнологичной медицинской организацией, особенностью которых является учет отраслевой специфики деятельности организации с возможностью их дальнейшего использования для формирования системы ключевых показателей деятельности;

- анализ функций и системы бизнес-процессов высокотехнологичной медицинской организации для формирования системы КР1;

- разработку системы КР1 высокотехнологичной медицинской организации.

5. Разработана референтная архитектурная модель интеллектуальной платформы анализа данных высокотехнологичной медицинской организации, отличительной особенностью которой является ориентация на использование современных инструментальных средств аналитики данных, позволяющих повысить уровень цифровизации высокотехнологичных медицинских организаций на основе совокупного представления информации и данных в едином цифровом формате.

6. Разработана референтная архитектурная модель системы управления высокотехнологичной медицинской организацией на основе интеллектуальной платформы анализа данных, позволяющая осуществлять мониторинг показателей деятельности высокотехнологичной медицинской организации на основе анализа данных, полученных из различных источников (ЕЯР-систем, МИС, внешних систем).

7. Разработан метод оценки эффективности системы управления высокотехнологичной медицинской организацией на основе анализа КР1 средствами интеллектуальной платформы анализа данных по следующим параметрам:

- оценка значений КР1, определяющих эффективность деятельности высокотехнологичной медицинской организации;

- оценка эффективности внедрения интеллектуальной платформы анализа данных. Предложена методика интегральной оценки результатов

внедрения интеллектуальной платформы анализа данных, учитывающая: эффект и экономическую эффективность от внедрения; оценку качества результатов обработки данных; технологическую оценку.

Теоретическая значимость состоит в развитии концептуальных положений формирования системы управления высокотехнологичной медицинской организацией, а также формулировании принципов построения референтных ИТ-архитектурных моделей систем аналитической отчетности.

Практическая значимость состоит в повышении эффективности деятельности медицинской организации на основе интеграции интеллектуальной платформы анализа данных в ИТ-архитектуру высокотехнологичной медицинской организации.

Достоверность полученных результатов обеспечивается практической апробацией интеллектуальной платформы анализа данных в высокотехнологичной медицинской организации, а также методикой управления организацией на основе данных. Данные для анализа были собраны в высокотехнологичной медицинской организации на основе интервьюирования и анкетирования сотрудников организации, анализа нормативно-справочной документации, существующей ИТ-архитектуры, моделей данных и моделей процессов.

Диссертационная работа выполнена в соответствии с пунктами: 2.5. «Разработка концептуальных положений использования новых информационных и коммуникационных технологий с целью повышения эффективности управления в экономических системах» и 2.6. «Развитие теоретических основ методологии и инструментария проектирования, разработки и сопровождения информационных систем субъектовэкономической деятельности: методы формализованного представления предметной области, программные средства, базы данных, корпоративные хранилища данных, базы знаний, коммуникационные технологии» паспорта специальности 08.00.13 -Математические и инструментальные методыэкономики.

Апробация и реализация результатов исследования. Результаты работы обсуждались и изложены в материалах:

- XI Евразийского экономического форума молодежи «Россия и регионы мира: воплощение идей и экономика возможностей» (Екатеринбург, 2021 г.);

- II Международной научно-практической конференции «Цифровая трансформация промышленности: тенденции, управление, стратегии -2020» (Екатеринбург, 2020 г.);

- III Международного научно-практического форума «Россия, Европа, Азия: Цифровизация глобального пространства» (Ставрополь, 2020 г.);

- XVII Международной научно-практической конференции молодых ученых «Развитие территориальных социально-экономических систем: вопросы теории и практики», (Екатеринбург, 2020 г.);

- Всероссийской научной и учебно-практической конференции «Фундаментальные и прикладные исследования в области управления, экономики и торговли», (Санкт-Петербург, 2019 - 2020 гг.);

- 11-й Международной научной конференции «Приоритетные направления инновационной деятельности в промышленности» (Москва 2020г.);

- Всероссийской конференции молодых исследователей с международным участием «Социально-гуманитарные проблемы образования и профессиональной самореализации», (Москва, 2020 г.);

- научного журнала Lecture Notes in Networks and Systems (2020);

- научного журнала E3S Web of Conferences (2019);

- 33-й Международной конференции International Business Information Management Association Conference, IBIMA 2019: Education Excellence and Innovation Management through Vision 2020 (Гранада, 2019 г.);

- 47-й научно-практической конференции с международным участием «Неделя науки СПбГПУ» (Санкт-Петербург, 2019 г.);

- научного журнала «Научный вестник южного института менеджмента» (Краснодар, 2018 г.);

- 4-ой Международной научной конференции «Технологическая перспектива в рамках евразийского пространства: новые рынки и точки экономического роста» (Санкт-Петербург, 2018 г.);

- научного журнала «Журнал исследований по управлению» (Москва, 2019 г.);

- научного журнала «Перспективы науки» (Тамбов, 2018 г.);

- научного журнала «Наука и бизнес: пути развития» (2018 г., 2019 г.).

Практическая апробация работы осуществлена в государственной

медицинской организации, оказывающей высокотехнологичную медицинскую помощь.

Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 38 научных работ общим объемом 30,94 печатных листов, в том числе 5 статей в изданиях, рекомендованных ВАК Минобрнауки РФ, объемом 2,0 печатных листов; 11 статей в изданиях, входящих в наукометрические базы данных Scopus и Web of Science, объемом 7,25 печатных листов. В них полностью отражены научные результаты исследования, составляющие его научную новизну.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ТРЕНДОВ УПРАВЛЕНИЯ МЕДИЦИНСКИМИ ОРГАНИЗАЦИЯМИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СОВРЕМЕННЫХ ИТ-ТЕХНОЛОГИЙ

1.1. Современные тенденции развития управления медицинскими организациями

В плане развития сферы здравоохранения Российской Федерации в период с 2018 по 2024 год ключевым показателем является продолжительность жизни населения. Общенациональной целью является увеличение этого показателя с 73 до 78 лет к 2024 году [124]. Такой результат достигается за счет заинтересованности государства, представителей бизнеса, и самих граждан Российской Федерации. Выделяются следующие шаги для достижения цели:

- комплексный анализ текущего состояния здоровья населения;

- оценка факторов, влияющих на текущее состояние здоровья и выявление степени этого влияния;

- обеспечение четырех ключевых направлений: формирование приоритетов, формулирование стратегических задач и контрольных показателей, расчет необходимых ресурсов [124].

Показатель «ожидаемая продолжительность жизни» является ключевым показателем оценки состояния здоровья населения. Расчет такого показателя происходит на основании повозрастных коэффициентов смертности [54]. В Российской Федерации на сегодняшнем этапе развития сферы здравоохранения данный показатель нижем чем в странах Евросоюза с таким же экономическим уровнем. Ключевая проблема состоит в высоком уровне смертности граждан трудоспособного возраста. Исходя из статистических данных, женское население Российской Федерации имеют выше уровень лет жизни приблизительно на 10,6 лет, чем мужское население [54]. Одной из ключевых проблем является продолжительность жизни детского населения, где статистика говорит о высоком уровне смертности среди детей от одного года до четырнадцати лет в Российской Федерации, что приблизительно в два раза выше,

чем в странах Евросоюза [67, 72].

Онкологические заболевания являются распространенной проблемой среди молодых людей. Согласно статистике, в возрасте до 65 лет умирают от злокачественных новообразований в 1,5 раза больше людей в Российской Федерации, чем в странах Евросоюза [133].

Более того, можно выделить такую проблему как существенная разница в состоянии здоровья между сельскими и городскими жителями. Статистика показывает, что городское население живет приблизительно на 2 года дольше, чем жители деревень и поселков [132].

В рамках развития стратегии по снижению процента смертности различных групп населения, можно выделить факторы, которые влияют на здоровье населения: социально-экономические, образ жизни, условия внешней среды, доступность и качество медицинской помощи, которые определяются, в том числе, объемами финансирования и показателями эффективности функционирования системы здравоохранения в целом. На рисунке 1 представлена система факторов, влияющих на уровень здоровья населения.

Рисунок 1 - Система факторов, оказывающих влияние на уровень здоровья

населения. Источник: [132]

Представленная система факторов позволяет сделать вывод, что такие факторы как доходы населения, безопасность, уровень жизни (социально-экономические факторы) играют ключевые роли, степень влияния которых может иметь диапазон от 30 до 40 %. В свою очередь, доля влияния образа жизни составляет 30%. Иные показатели составляют долю здравоохранения.

Для достижения целей на 2024 год государству необходимо сделать фокус на современные ИТ-решения. Анализ текущего состояния сферы здравоохранения и моделирование прогностических ситуаций возможно с помощью интеллектуального анализа данных. Поэтому в данной работе делается фокус на такие системы и показывается их ценность при внедрении в медицинскую организацию.

На современные системы управления медицинскими организациями влияют ключевые медицинские концепции (ценностная медицина, предиктивная медицина, персонализированная медицина), с одной стороны, и технологии, обеспечивающие реализацию медицинских концепций (IoT, Big Data, blockchain), с другой [28]. Современная система управления медицинской организацией предполагает внедрение кардинальных изменений в деятельность организации с использованием цифровых технологий. В это же время меняются стратегии развития медицинских организаций, бизнес-модели, системы бизнес-процессов, ИТ-архитектура, архитектура сервисов, архитектура данных [10]. Чтобы своевременно принимать решения относительно развития медицинских учреждений на стратегическом, тактическом и операционном уровнях, необходимо оценивать деятельность медицинской организации с использованием соответствующих ИТ-инструментов [134]. Сегодня основными инструментами мониторинга динамики показателей эффективности предприятия являются системы бизнес-аналитики.

Рассмотрим современные медицинские тренды, определяющие развитие систем управления медицинскими организациями. Наиболее значимыми являются концепция 5P [18]. Это концепция развития медицины является новой

моделью здравоохранения, включающая в себя пять компонентов (до недавнего времени, рассматривалась концепция 4Р):

- предиктивная медицина, основанная на данных о структуре генома и его функциях, помогающая не только поставить точный диагноз, но и определить наследственную предрасположенность к заболеванию, предотвратить его развитие и выбрать оптимальный вариант препарата терапия;

- профилактическая медицина, основная цель которой - либо полностью предотвратить, либо снизить риск развития заболевания;

- партисипативная медицина, основанная на вовлечении пациента в процесс лечения;

- персонализированная медицина. Термин персонализированная медицина означает «совокупность методов профилактики патологического состояния, диагностики и лечения в случае его возникновения с учетом индивидуальных особенностей пациента». Его также можно назвать прецизионной или индивидуальной медициной. Цели персонализированной медицины [134] заключаются в том, чтобы предоставить возможности для прогнозирования индивидуальной предрасположенности человека к заболеваниям и разработать индивидуальную тактику профилактики заболеваний; точный диагноз; формирование наиболее эффективной лечебной тактики с учетом индивидуальных особенностей и эффектов лекарственных препаратов. Медицина, основанная на ценностях, означает особую медицинскую практику, включая высочайший уровень обработки доказательной медицины в сочетании с оценкой эффективности лечения через качество жизни пациента, получившего услугу [26]. Более того, пациент участвует в системе оценки эффективности лечения. Ценная медицина ориентирована на результат, достигнутый в предоставлении медицинских услуг.

- позитивная медицина. Одним из ключевых факторов скорейшего выздоровления пациента является его настрой. Поэтому, для достижения

хорошего результата очень важно внушить пациенту положительный настрой относительно разработанной программы профилактики и лечения пациента.

Реализация этих концепций позволит трансформировать работу отрасли здравоохранения. Среди большого числа медицинских организаций (клиники, амбулаторно-поликлинические учреждения, учреждения скорой медицинской помощи, медицинские центры и т.д.) возможность реализации современных медицинских концепций имеют, в первую очередь высокотехнологичные медицинские организации, реализующие инновационные методы лечения. Анализ достаточно большого числа понятий высокотехнологичная организация позволяет сделать вывод, что термин «высокотехнологичная» подразумевает использование современных методов и технологий реализации основного процесса, а также современных методов управления организацией на основе сквозных цифровых технологий и решений.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Ильяшенко Виктория Михайловна, 2022 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. 2021 Gartner Magic Quadrant for Business Intelligence (BI) and Analytics [Электронный ресурс] // URL: https://qliksense.ivan-shamaev.ru/2021-gartner-magic-quadrant-for-business-intelligence-bi-and-analytics/ (дата обращения: 10.06.2021).

2. 7 инструментов маркетинговой аналитики [Электронный ресурс] // URL : https : //asu-analitika. ru/7-instrumentov-marketingovoj -analitiki/ (дата обращения: 10.06.2021).

3. 8 Problems Solved by Business Intelligence (BI) Solutions [Электронный ресурс] // URL: https://addepto.com/8-problems-solved-by-business-intelligence-bi-solutions/ (дата обращения: 10.06.2021).

4. Alex Osterwalder's Business Model Canvas template: why use it and how. [Электронный ресурс] // URL: https://interaction.net.au/articles/business-model-canvas-template/ (дата обращения: 13.06.2021).

5. Anisiforov A.B. Basic principles of formation, development and operation Information infrastructure of the enterprise in solving problems Information management. // Scientific journal NRU ITMO Series "Economics and Environmental Management". № 3(38). - 2019. DOI 10.17586/2310-1172-2019-12-3-128-136.

6. Archi [Электронный ресурс] // URL: https://www.archimatetool.com (дата обращения: 10.06.2021).

7. Architecture Artifacts - ARIS repository [Электронный ресурс] // URL: ttps://www.ariscommunity.com/users/kavens78/2019-08-14-architecture-artifacts-aris-repository (дата обращения: 09.04.2021).

8. ARIS-теория [Электронный ресурс] // URL: www.citforum.ru/ seminars/cis99/vest_03.shtml (дата обращения: 09.04.2021).

9. ARIS: Method manual [Электронный ресурс] // URL: https://documentation.softwareag.com/aris/Designer/10-0sr7/yad10-0sr7e/10-0sr7_Method_Manual.pdf (дата обращения: 09.04.2021).

10. Antonov, A., Iliashenko, V., Anselm, R. Current state of MES systems

development in the digital economy [Текст] // ACM International Conference Proceeding Series, 2020.

11. Business Intelligence: Challenges and Opportunities [Электронный ресурс] // URL: https://egade.tec.mx/en/egade-ideas/opinion/business-intelligence-challenges-and-opportunities (дата обращения: 11.06.2021).

12. Business Intelligence: Strengths, Weaknesses, and Opportunities [Электронный ресурс] // URL:htps://www.igi-global.com/chapter/business-intelligence/261940 (дата обращения: 21.06.2021).

13. Business Intelligence (BI) системы для бизнес-анализа [Электронный ресурс] // URL:https://wiseadvice-it.ru/o-kompanii/blog/articles/business-intelligence-bi-sistemy-dlya-biznes-analiza/ (дата обращения: 21.06.2021).

14. Business Qlik for Health Care: система бизнес-анализа для медицинского сектора [Электронный ресурс] // URL: https://biconsult.ru/solutions/business-qlik-health-care-sistema-biznes-analiza-dlya-medicinskogo-sektora (дата обращения: 21.06.2021).

15. Business Studio, нотация eEPC [Электронный ресурс] // URL: ttps://www. businessstudio. ru/articles/article/business_studio_notatsiya_eepc_granitsy _protsessov/ (дата обращения: 21.06.2021).

16. Henderson D. Data management body of knowledge. Second Edition, 2020.

17. Here Are 10 Key Benefits of Business Intelligence Software [Электронный ресурс] // URL: https://www. mastersindatascience.org /learning/benefits-of-business-intelligence/ (дата обращения: 08.07.2021).

18. Hood L. Systems Biology and P4 Medicine: Past, Present, and Future. [Электронный ресурс] // URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles /PMC3678833/ (дата обращения: 21.07.2021).

19. Iliashenko O., Bikkulova Z., Dubgorn A. Opportunities and challenges of artificial intelligence in healthcare [Текст] // В сборнике: E3S Web of Conferences 2019. С. 02028. 26. ISO 9001:2015.

20. Iliashenko O.Y., Iliashenko V.M., Dubgorn A. IT-architecture

development approach in implementing BI-systems in medicine [Текст] // Lecture Notes in Networks and Systems. 2020. Т. 95. С. 692-700.

21. Ilin I.V., Iliashenko O.Yu., Levina A.I. Application of service-oriented approach to business process reengineering [Текст] // Proceedings of the 28th IBIMA. - 2016. - С. 768-781.

22. Ilin I.V., Levina A.I., Lepekhin A.A. Reference model of service-oriented IT architecture of a healthcare organization [Текст] // Lecture Notes in Networks and Systems. 2020. Т. 95. С. 681-691.

23. Ivanteev, A., Ilin, I., Iliashenko, V. Possibilities of blockchain technology application for the health care system [Текст] // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 2020, 940(1), 012008.

24. Lankhorst, M. M. Enterprise architecture modelling - the issue of integration [Текст] // Advanced Engineering Informatics. - 2004. - Vol. 18. - № 4. -P. 205-216.

25. Lars B., Troyansky O. QlikView Your Business. An Expert Guide to Business Discovery with QlikView and Qlik Sense // John Wiley & Sons Limited. -2015.

26. Mogilko D., Iliashenko O., Ilin I., Iliashenko V. The value creation chain: diagnostic restrictions and challenges [Текст] // Journal of Physics: Conference Series. Сер. "International Scientific Conference Energy Management of Municipal Facilities and Sustainable Energy Technologies" 2020. С. 012029.

27. Opportunities and Challenges of Blockchain Technologies in Health Care [Электронный ресурс] // URL: https://www.oecd.org/finance/Opportunities-and-Challenges-of-Blockchain-Technologies-in-Health-Care.pdf (дата обращения: 11.07.2021).

28. Pavlov, N., Kalyazina, S., Bagaeva, I., Iliashenko, V. Key digital technologies for national business environment [Текст] // Advances in Intelligent Systems and Computing, 2021, 1259 AISC, pp. 143-157.

29. Power BI: бизнес анализ и визуализация данных [Электронный ресурс]

// URL:https://finalytics.pro/infor/power-bi-analyz-vizualizatsiya/ (дата обращения: 21.07.2021).

30. QlikView и Tableau: особенности и различия систем [Электронный ресурс] // URL:https://biconsult.ru/products/tableau/qlikviewvstableau (дата обращения: 12.04.2021).

31. Robert P. Hanrahan The IDEF Process Modeling Methodology [Электронный ресурс] // URL:www.sba.oakland.edu/faculty/mathieson/mis 524/resources/ readings/ idef/idef.html (дата обращения: 12.04.2021).

32. Successful implementation of Business Intelligence: An ultimate guide [Электронный ресурс] // URL: https://www.n-ix.com/business-intelligence-implementation/ (дата обращения: 24.03.2021).

33. The Benefits of Business Intelligence. Why Do Organizations Need BI? [Электронный ресурс] // URL: https://bi-survey.com/benefits-business-intelligence (дата обращения: 22.03.2021).

34. Tableau. Для интерактивной аналитики. [Электронный ресурс] // URL: ttps://tableau.navicongroup.ru (дата обращения: 04.05.2021).

35. Tableau - Краткое руководство [Электронный ресурс] // URL: ttps://coderlessons.com/tutorials/bolshie-dannye-i-analitika/vyuchit-tablitsu/tableau-kratkoe-rukovodstvo (дата обращения: 04.05.2021).

36. Tableau - система интерактивной бизнес аналитики (BI) [Электронный ресурс] // URL: https://biconsult.ru/products/tableau (дата обращения: 04.05.2021)

37. The beginning of modern analytics [Электронный ресурс] // URL:https://www.visualintelligence.co.nz/qlikview/ (дата обращения: 22.05.2021).

38. Thuemmler С., Chunxue Bai С., Health 4.0: How Virtualization and Big Data are Revolutionizing Healthcare [Текст] // С. Thuemmler, С. Bai Chunxue -Springer International Publishing Switzerland 2017, XII, p. 254.

39. Top 10 Open source & free HIS (Hospital Information systems) and EHR solutions [Электронный ресурс] // URL: https://medevel.com/top-open-source-his-hospital-information-systems/ (дата обращения: 22.05.2021).

40. Top 15 benefits of business intelligence software [Электронный ресурс] // URL: https://www.predictiveanalyticstoday.com/top-benefits-of-business-intelligence-software (дата обращения: 22.05.2021).

41. Veis Serifi, Predrag Dasiu et al. Functional and Information Modeling of Production Using IDEF Methods [Текст] // Strojniski vestnik - Journal of Mechanical Engineering 55(2009)2, 131-140.

42. What is ABC method? [Электронный ресурс] // URL: https://www.cgma.org/resources/tools/cost-transformation-model/abc-inventory-management.html (дата обращения: 21.07.2021).

43. What is BI project? [Электронный ресурс] // URL: https: //www.captio. com/ blog/what-is-a-businss-intelligence-proj ect (дата обращения: 21.07.2021).

44. Where Is Artificial Intelligence Used: Areas Where AI Can Be Used [Электронный ресурс] // URL:https://medium.com/vsinghbisen/where-is-artificial-intelligence-used-areas-where-ai-can-be-used- 14ba8c092e73 (дата обращения: 21.07.2021).

45. Why choose Tableau? [Электронный ресурс] // URL: https://www.tableau.com/why-tableau (дата обращения: 21.07.2021).

46. Автоматизация бизнес-процессов: что это такое, этапы, цели и задачи, как автоматизировать предприятие [Электронный ресурс] // URL: https://www.cleverence.ru/articles/auto-busines/avtomatizatsiya-biznes-protsessov-chto-eto-takoe-etapy-tseli-i-zadachi-kak-avtomatizirovat-predpriya/ (дата обращения: 28.04.2021).

47. Аналитический обзор. Подходы к оценке удовлетворенности пациентов медицинской помощью. [Электронный ресурс] // URL: ww.rcrz.kz/fíles/Документы/ddfddd/6.%20Подходы%20к%20оценке%20удовлетв оренности%20пациентов%20медицинской%20помощью%20.pdf (дата обращения: 21.07.2021).

48. Абрамов А.В., Гаджиев Г.О. Принципиальные различия между

методами «Функционально-стоимостный анализ» и «ABC-костинг» [Текст] // Известия ДГПУ. - 2015. - №1.

49. Андреева Е.С. Оптимизация бизнес-процессов на предприятии [Текст] // Вестник ИрГТУ. - 2011. - №10 (57).

50. Андреевский И.Л., Соколов Р.В., Тумарев В.М. Сравнительный анализ экономической эффективности традиционных и облачных информационных систем [Текст] // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2019. № 3 (117). С. 100-104.

51. Астахова И.К., Лобовикова Е.И. Процессный подход в формировании организационно-функциональной структуры предприятия [Текст] // Проект ГПО.

52. Бабкин Э.А. Сравнительный анализ языковых средств, применяемых в методологиях бизнес-моделирования [Текст] / Э.А. Бабкин, В.П. Князькин, М.С. Шиткова // Бизнес-информатика. - 2011. - №2 (16).

53. Белов Л.Б. Метод ABC (activity-based costing) в распределении операционных затрат комплексного транспортного процесса [Текст] // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова.-2015. - №4 (12). - С. 74-83.

54. Бессонова Л.П., Шеменев М.А. Методические подходы к оценке ожидаемой продолжительности жизни [Текст] // Medicine: theory and practice, Том 5 (№3), 2020.

55. «Большие данные» способны сэкономить миллиарды в расходах здравоохранения [Электронный ресурс] // URL:https://d-russia.ru/bolshie-dannye-sposobny-sekonomit-milliardy-v-rasxodax-zdravooxraneniya.html (дата обращения: 19.05.2021).

56. Бондарева Т.И. Классификатор бизнес-моделей, ориентированный на бизнес-процессы [Текст] // Бизнес-информатика. -2015. - №9.

57. Боровская Е. В. Основы искусственного интеллекта: учебное пособие [Текст] / Е. В. Боровская, Н. А. Давыдова 4 изд. Лаборатория знаний, 2020-130 с.

58. Брускин С.Н. Методы и инструменты продвинутой бизнес-аналитики для корпоративных информационно-аналитических систем в эпоху цифровой трансформации [Текст] // Научно-аналитический журнал наука и практика российского экономического университета им. Г.В. Плеханова.- 2018.- Том 10. -№1(29).

59. Вассерман Е.Л., Денисова Д.М., Рудницкий С.Б. Методы дистанционного бесконтактного измерения физиологических показателей человека для диагностики и мониторинга его функционального состояния [Текст] // Авиакосмическая и экологическая медицина. 2019. Т. 53. № 3. С. 2032.

60. Вичугова А.А. Применение объектно-ориентированной методологии при создании аналитических таблиц на основе графических ARIS-моделей [Текст] // Экономика, статистика и информатика. -2010. - №6.

61. Бизнес-аналитика с помощью Power BI [Электронный ресурс] // URL: https://infostart.ru/1c/articles/1091360/ (дата обращения: 19.05.2021).

62. Власов А.И. Системный анализ производства c использованием визуальных инструментов методологии ARIS [Текст] // Труды Международного симпозиума «Надежность и качество». - 2018. - Том 1.

63. Гадаборшев М.И., Цыганкова С.М. Формирование системы ключевых показателей для оценки эффективности и результативности деятельности медицинских организаций [Текст] // Медицина и образование в Сибири. - 2015. - №2.

64. Димитров Г.Л. Тенденции развития беспроводных средств коммуникаций [Текст] // Компьютерные и информационные технологии // Наука, техника и образование. - 2017. - №9 (39). - С. 21-33.

65. Дубгорн А.С., Борреманс А.Д. Понятие "сквозные цифровые технологии" и его роль в российских программах цифровой трансформации [Текст] // Фундаментальные и прикладные исследования в области управления, экономики и торговли. Сборник трудов всероссийской научной и учебно-

практической конференции. В 3-х частях. 2020. С. 171-175.

66. Дли М.И., Булыгина О.В., Козлов П.Ю., Росс Г.В. Разработка экономической информационной системы автоматизированного анализа неструктурированных текстовых документов. [Текст] // Прикладная информатика. 2018. Т. 13. № 5 (77). С. 51-57.

67. Зайцева Н.В. Социально-экономические детерминанты и потенциал роста ожидаемой продолжительности жизни населения Российской Федерации с учетом региональной дифференциации [Текст] / Г.Г. Онищенко, А.Ю. Попова, С.В. Клейн, Д.А. Кирьянов, М.В. Глухих // Анализ риска здоровью. - 2019. - №2 4.

68. Звонарев С.В. Основы математического моделирования: учебное пособие [Текст] // Изд-во Урал. ун-та, 2019. — 112 с.

69. Иванов П.Д., В.Ж. Вампилова В.Ж. Технологии Big Data и их применение на современном промышленном предприятии [Текст], 2020.

70. Иванова А.В. Технологии виртуальной и дополненной реальности: возможности и препятствия применения [Текст] // Стратегические решения. -2018.- №3(108).

71. Игнатьев В.И. Дополненная реальность: погружение в какой мир? [Текст] // Аналитика духовной культуры. - 2019. - Том 12 (№4). - Часть 2.

72. Измеров Н.Ф., Г.И. Тихонова Г.И, Т.Ю. Горчакова Т.Ю. Смертность населения трудоспособного возраста в России и развитых странах Европы: тенденции последнего двадцатилетия [Текст] // ВЕСТНИК РАМН /2016/ № 7-8.

73. Ильин И.В., Ильяшенко О.Ю., Биккулова З.У. Референтная модель основных бизнес-процессов современной медицинской организации [Текст] // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. - 2019. - Том 12.- №4.-С. 181 -195.

74. Ильин И.В., Лёвина А.И. Интеграция проектного подхода в модель бизнес-архитектуры предприятия [Текст] // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета.

Экономические науки. 2013. № 6-2 (185). С. 74-82.

75. Ильин И.В., Ростова О.В. Методы и модели управления инвестициями: учебное пособие для вузов по направлению подготовки магистров «Системный анализ и управление» [Текст] // Учебная и учебно-методическая литература. - 2017.

76. Ильяшенко В.М. Применение технологии больших данных в здравоохранении [Текст] // Мир в эпоху глобализации экономики и правовой сферы: роль биотехнологий и цифровых технологий. Сборник научных статей по итогам работы круглого стола с международным участием. Учебно-курсовой комбинат «Актуальные знания», Ассоциация «Союз образовательных учреждений». Москва, 2021. С. 247-249.

77. Ильяшенко В.М., Ильин И.В. Анализ применения ведущих BI-платформ в компаниях медицинского сектора [Текст] // Развитие территориальных социально-экономических систем: вопросы теории и практики. - 2020. - С. 74-77.

78. Ильяшенко В.М., Ильяшенко О.Ю. Тренды цифровой трансформации здравоохранения: вызовы и возможности [Текст] // Цифровая трансформация промышленности: тенденции, управление, стратегии - 2020. Материалы II международной научно-практической конференции. Екатеринбург, 2020. С.139-146.

79. Ильяшенко О.Ю., Ильяшенко В.М., Биккулова З.У. Искусственный интеллект как инструмент совершенствования процесса оказания медицинской помощи [Текст] // Системный анализ в проектировании и управлении. сборник научных трудов XXIV Международной научной и учебно-практической конференции, Санкт-Петербург, 2020. С. 272-284.

80. Ильяшенко О.Ю., Формирование референтной бизнес-модели Smart Hospital на основе концепций 4P и Health 4.0 [Текст] // Наука и бизнес: пути развития. - 2018. - №2 (80). - С. 56-60.

81. Имитационное моделирование производственных систем

[Электронный ресурс] // URL: https://www.researchgate.net/publication/ 321530460_ Imitacionnoe_modelirovanie_proizvodstvennyh_sistem (дата обращения: 13.05.2021).

82. Использование инструментальной системы ARIS при построении систем менеджмента качества [Электронный ресурс] // URL: https://www.quality.eup.ru/MATERIALY13/smk-aris.htm (дата обращения: 13.05.2021).

83. Ковылкин Д.Ю., Новикова В.Н. Возможности современных инструментальных средств моделирования бизнес-процессов [Текст] // Креативная экономика. - 2019. - Том 13. - №7. - С. 1457 - 1474.

84. Коршевер Н.Г., Помошников С.Н. Принятие управленческих решений в медицинских организациях: научное обоснование [Текст] // Здравоохранение Российской Федерации. - 2020. - 64(1).

85. Кузнецов А.В. Об одной модели управляемой системы массового обслуживания [Текст] / А.В. Кузнецов, А.С. Мандель, А.Б. Токмакова // Проблемы управления. -2011. - №5.

86. Кузнецов В.А., Руссу Ю.Г., Куприяновский В.П. Об использовании виртуальной и дополненной реальности [Текст] // International Journal of Open Information Technologies ISSN: 2307-8162 vol. 7, no.4, 2019.

87. Липницкий Д.В. Возможности и вызовы для блокчейн в новой индустриализации [Текст] // Economy of Industry.- 2019.- № 1(85).

88. Мальков М.В., Малыгина С.Н. Сети Петри и моделирование [Текст] // Труды Кольского научного центра РАН. - 2010. -№3 (3). - С. 35-40.

89. Межов С.И., Болденков А.В. Понятие бизнес-модели: сущность, типология и основные принципы построения [Текст] // Экономика. Профессия. Бизнес. - 2016. - №1. - с. 24-30.

90. Методологии проектирования информационных систем [Электронный ресурс] // URL: https://ami.nstu.ru/~vms/lecture/lecture12/ lecture12.htm (дата обращения: 13.05.2021).

91. Милованов М.В. Современные подходы к моделированию и анализу бизнес-процессов предприятия [Текст] // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. - 2011. - №11(35). - С. 71-74.

92. Михайлова Е.М. Моделирование бизнес-процессов предприятия [Текст] // ГЕО-Сибирь. - 2009. - Том 3. - №1.

93. Моделирование бизнес процессов с помощью ARIS [Электронный ресурс] // URL: https://businessarchitecture.ru/bussiness-modeling-aris/ (дата обращения: 13.05.2021).

94. Молчанов Н.Н., Муравьева О.С., Галай Н.И. Нейротехнологии: оценка перспектив развития в России [Текст] // Вестник удмуртского университета, Т. 29, вып. 2, 2019.

95. Найденова К.А., Невзорова О.А. Машинное обучение в задачах обработки естественного языка: обзор современного состояния исследований [Текст] // Ученые записки Казанского государственного университета.-Том 150.-Кн. 4.

96. Назаренко Ю.Л. Обзор технологии «Большие Данные» (Big Data) и программно-аппаратных средств, применяемых для их анализа и обработки [Текст] // European science № 9(31), 2019.

97. Неделько А.Ю. Возможности и ограничения использования методов нейромаркетинг [Текст] // Управление маркетингом, 2019.

98. Нейротехнологии в России [Электронный ресурс] // URL: https://www. medical- science.ru/ ?p=8175, (дата обращения: 16.05.2021).

99. Новый поворот в медицине: Change Healthcare проведет размещение на $750 млник: [Электронный ресурс] // URL: https://ffin.ru/market/news/ 79788/#ixzz77NxIh700 (дата обращения: 19.05.2021).

100. Нотация ARIS Information Flow [Электронный ресурс] // URL: https://studwood.ru/1904540/informatika/notatsiya_aris_information_flow (дата обращения: 19.05.2021).

101. Обзор архитектуры QlikView [Электронный ресурс] // URL:

https://businessqlik.com/sites/default/files/downloads/QlikView_Architectural_Overv iew.pdf (дата обращения: 19.05.2021).

102. Определение цифровой трансформации [Электронный ресурс] // URL: https://www.hpe.com/ru/ru/what-is/digital-transformation.html (дата обращения: 12.05.2021).

103. Организационная структура предприятия: понятие, виды, принципы и этапы построения [Электронный ресурс] // https://www.kom-dir.ru/article/3764-organizatsionnaya-struktura (дата обращения: 12.05.2021).

104. Общие принципы построения моделирующих алгоритмов [Электронный ресурс] // https://www.stratum.ac.ru/education/textbooks/ modelir/lection32.html (дата обращения: 05.05.2021).

105. Петрова Е.М. Имитационное моделирование бизнес-процессов предприятия: информационное обеспечение, современное состояние и перспективы развития [Текст] // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. - 2017. - №4 (24). - С. 75-87.

106. Полторацкий А.Н. и др. Блокчейн в здравоохранении: возможности для использования в клинических исследованиях [Текст] // Лечебное дело, 2018.

107. Полуян Е. В., Брагина М. П., Кузнецова Е. Л. Стратегия «голубых океанов» как современное направление в развитии бизнес-процессов [Текст] // Научно-методический электронный журнал «Концепт». - 2017. - № S13.

108. Попсуйко А.Н., Данильченко Я.В., Бацина Е.А., Карась Д.В., Крючков Д.В., Артамонова Г.В. Технологии управления: от теории к практике применения в учреждениях здравоохранения [Текст] // Электронный научный журнал Социальные аспекты здоровья населения. -2020. - №66 (5).

109. Преимущества Power BI [Электронный ресурс] // URL: https://powerbi.microsoft.com/ru-ru/why-power-bi/, (дата обращения: 26.05.2021).

110. Продукты по аналитике данных [Электронный ресурс] // URL: https://www.qlik.com/ru-ru/, (дата обращения: 26.05.2021).

111. Пророкова Е.А., Прутцкова С.В. Функционально-стоимостный анализ

как инструмент управления затратами [Текст] // Социально-экономическое развитие территории. - 2019. - №3.

112. Разработка отчетности [Электронный ресурс] // URL: https://isc-company.ru/razrabotka-otchetnosti.html (дата обращения: 28.05.2021).

113. Репин В. Бизнес-процессы. Моделирование, внедрение, управление [Текст] // М.: Манн, Иванов и Фербер, 2013. - 470 c.

114. Система Klipfolio [Электронный ресурс] // URL: https://soware.ru/ products/klipfolio (дата обращения: 18.05.2021).

115. Седойкина А.А. Аналитическая обработка данных. Обзор BI-платформ [Текст] // Контентус. - 2019. - № S 11. - C. 89 - 95.

116. Синяк Н.Г. Использование больших данных в оценке экономического потенциала организаций [Текст] / Н.Г. Синяк, А. Каклаускас, Д. В. Зинькина, А. Хабиб, Н. Шариф, А. В. Бондаренко // Экономика и управление. -2015.-№7.

117. Сдельникова А.А., В. С. Шкирандо В.С. Виртуальная реальность [Текст] // Актуальные проблемы авиации и космонавтики - 2015. Том 1.

118. Сквозные технологии цифровой экономики [Электронный ресурс] // URL: https://www.datascientist.one/skvoznye-texnologii-digital-economy/ (дата обращения: 18.05.2021).

119. Современные нотации бизнес-моделей: визуальный тренд [Электронный ресурс] // URL: htps://foresight-journal.hse.ru/data/2015/05/28/ 1096847928/05-Гаврилова-56-70^ (дата обращения: 12.05.2021).

120. Технический документ по безопасности Power BI https://docs.microso^.com/ru-ru/power-bi/guidance/whitepaper-powerbi-security

121. Токарева М.С., Вишневский К.О. Влияние технологий Интернета вещей на экономику [Текст] // Бизнес-информатика. 2018. № 3. С. 62-78.

122. Толкачев С.А., Михайлова П.Ю., Нартова Е.Н. Цифровая трансформация производства на основе промышленного интернета вещей [Текст] // Экономическое возрождение России. 2017. № 3 (53).

123. Трефилова И.Н. Бизнес-модели открытых инноваций [Текст] //

Международный научный журнал «Инновационная наука». - 2015. - №12.

124. Улумбекова Г.Э. Здравоохранение России: 2018-2024 гг. Что надо делать? [Текст] // ОРГЗДРАВ: новости, мнения, обучение № 1 2018.

125. Федеральный закон "Об основах охраны здоровья граждан в Российской Федерации" от 21.11.2011 N 323-ФЗ. [Электронный ресурс]: https://minzdrav.gov.ru/documents/7025 (дата обращения: 22.06.2021).

126. Формула Big Data: семь «V» [Электронныйресурс] // URL: https://www.fsight.ru/blog/formula-big-data-sem-v-neordinarnaja-zadacha-2/ (дата обращения: 14.05.2021).

127. Червяков И.Л. Анализ подходов и методов формирования требований к информационной системе на основе бизнес-модели [Текст] // МКО. - 2005. - ч. 2. С. 468 - 469.

128. Что такое ER-диаграмма и как ее создать? [Электронный ресурс] // URL: ttps://www.lucidchart.com/pages/ru/erd-диаграмма (дата обращения: 18.03.2021).

129. Что такое блокчейн? Полное руководство [Электронный ресурс] // URL: https://bitnovosti.com/2020/11/15/blockchain-polnoe-rukovodstvo/ comment-page-1/ (дата обращения: 18.05.2021).

130. Что такое робототехника? [Электронный ресурс] // URL: vex.examen-technolab.ru/lessons/unit_2_introduction_to_robotics/44/ (дата обращения: 19.05.2021).

131. Чудинов В.В. Информационные системы и технологии: учебное пособие [Текст] / И.Л. Чудинов, В.В. Осипова // Томский политехнический университет. - Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2013. -145 с.

132. Шабанов В.Л. Качество жизни сельского и городского населения России: сравнительный анализ отдельных аспектов [Текст] // Теория и практика общественного развития. - 2020. - №10 (152). - С. 13-17.

133. Шальнова С.А., Драпкина О.М. Тренды смертности от болезней

системы кровообращения и злокачественных новообразований у российских мужчин и женщин в 2000-2016 гг. [Текст] // Рациональная Фармакотерапия в Кардиологии. 2019.- 15(1).

134. Шляхто Е.В., Ильин И.В., Конради А.О., Борреманс А.Д., Глебов В.С., Дубгорн А.С., Ильяшенко В.М., Ильяшенко О.Ю., Лепехин А.А., Лёвина А.И., Мулюха В.А., Овчинников Д.А. Управление медицинской организацией: концепция Smart Hospital [Текст] // Санкт-Петербург, 2020.

135. Эффективность управления: как ее измерить, оценить и достичь [Электронный ресурс] // URL: http://www.elitarium.ru/ehffektivnost-upravleniya-sistema-organizaciya-deyatelnost-pokazatel-rabotnik-rabota-dostizhenie-rezultat-zatrata-navyk-umenie-ocenka-kachestvo-kriterij (дата обращения: 19.05.2021).

136. Юсупов Р.М., Мусаев А.А. К оцениванию эффективности информационных систем: методологические аспекты [Текст] // Информационные технологии. 2017. Т. 23. № 5. С. 323-332.

Таблица 17 - Бизнес-модель высокотехнологичной медицинской организации. Источник: составлено автором

Ключевые партнеры

Федеральные организации

Страховые компании

Компании-поставщики мед. оборудования

Фармацевтические компании

ИТ-провайдеры

Общественные организации, фонды

НИИ, Вузы

Ключевые виды

деятельности '

Оказание мед. помощи

(первичной, высокотехнологичной, специализированной...)

Профилактика заболеваний

Ранняя диагностика заболеваний

Мониторинг здоровья пациентов, которым была оказана мед. помощь

Реализация комплексных услуг

Ключевые ресурсы Материальные

Персонал

ИТ-ресурсы

Финансовые

Данные

Интеллектуальные

Ценностные предложения

Услуги по непрерывному контролю состояния здоровья пациентов

Услуги по ранней диагностике заболеваний

Подбор методов лечения с учетом генома пациента, особенностей внешней среды обитания и т.д.

Услуги по реабилитации пациентов

Услуги по уходу за пациентами (в любое время, в любом месте)

Услуги по уходу за пациентами (в любое время, в любом месте)

Услуги для корпоративных клиентов в зависимости от специфики их деятельности

Взаимодействия с партнерами

Формирование БД пациентов

2

Система обратной связи с пациентами через мобильное приложение и социальные медиа

Доступ к данным пациентов в режиме реального времени, в том числе на мобильных устройствах

Каналы

Аффилированные каналы: -Портал Министерства Здравоохранения -Порталы МО регионов -Страховые компании

Собственные каналы: -Информирование о сервисах через web-сайт

Online запись (сайт, мобильные приложения) -Запись по телефону -Автоматическая запись пациентов при достижении регламентированного времени

Потребительские сегменты

Пациенты: -физические лица -корпоративные клиенты -пациенты из удаленных регионов

1

Структура издержек Постоянные затраты:

-Основная заработная плата всех категорией персонала, начисляемая по единой тарифной сетке

-Арендная плата (земля, здания)

-Затраты на оплату коммунальных услуг, не зависящие от объема оказываемых услуг (отопление, освещение коридоров и т.д.)

-Износ (амортизация) пассивной части основных фондов (здания, сооружения) -Основная часть затрат на содержание административно-управленческого персонала (АУП) -Затраты на обучение персонала

-Затраты на научно-исследовательские разработки и области медицины -Затраты на ИТ-поддержку деятельности медицинской организации

J

Г

Переменные затраты:

-Медикаменты

-Продукты питания

-Мягкий инвентарь для пациентов

-Амортизация активной части основных

фондов (оборудование, транспортные

средства и т.д.)

-Расходы, связанные с коммерческой деятельностью (реклама, налоги и т.д.)

Потоки поступления доходов 1

Оплата пользования

услугой

-ОМС

-Квоты (ВМП, ВМП в ОМС)

-ДМС (оплата из личных средств пациентом или компанией) -Внебюджетная деятельность медицинской организации (система оказания платных услуг)

Рисунок 26 - Процесс оказания амбулаторной помощи. Источник: составлено автором

Рисунок 27 - Процесс оказания высокотехнологичной медицинской помощи. Источник: составлено автором

1 patient_ID пате_ги name_short_ru name_en name_short_en gender_ru genderen day_birth age city_ru city_en

2 19903 Рожков Денис Юрьевич Рожков Д. Ю. Rozhkov Denis Yurievich Rozhkov D.Yu. M М 05.11.1956 65 Санк-Петербург Saint-Petersburg

3 19904 Жердеева Елена Игоревна Жердеева Е.И. Zherdeeva Elena Igorevna Zherdeeva E.I. Ж F 27.10.1946 75 Санк-Петербург Saint-Petersburg

4 19905 Масликов Алексей Игоревич Масликов А.И. Maslikov Alexey Igorevich Maslikov A.I. M М 20.07.1965 56 Санк-Петербург Saint-Petersburg

5 19906 Друян Ирина Алексеевна Друян И.А. Druyan Irina Alekseevna Druyan I.A. Ж F 21.12.1987 34 Санк-Петербург Saint-Petersburg

6 19907 Сычев Андрей Витальевич Сычев A.B. Sychev Andrey Vitalievich Sychev A.V. M М 08.11.1990 31 Санк-Петербург Saint-Petersburg

7 19908 Михайлова Елена Валерьевна Михайлова Е.В. Mikhailova Elena Valerievn Mikhailova E.V. Ж F 11.12.1970 51 Санк-Петербург Saint-Petersburg

8 19909 Новиков Герман Львович Новиков Г.Л. Novikov German Lvovich Novikov G.L. M М 15.04.1987 34 Вологда Vologda

9 19910 Ушакова Ульяна Сергеевна Ушакова У.С. Ushakova Uliana Sergeevn Ushakova U.S. Ж F 16.06.1967 54 Санк-Петербург Saint-Petersburg

10 19911 Рыпин Аркадий Иванович Рыпин А.И. Rypin Arkady Ivanovich Rypin A.I. M М 12.05.1958 64 Санк-Петербург Saint-Petersburg

11 19912 Фалькин Сергей Николаевич Фалькин С.Н. Falkin Sergey Nikolaevich Falkin S.N. M М 24.06.1967 54 Санк-Петербург Saint-Petersburg

12 19913 Райский Андрей Андреевич Райский A.A. Raisky Andrey Andreevich Raisky A.A. M М 29.11.1975 46 Санк-Петербург Saint-Petersburg

13 19914 Рыжова Алиса Петровна Рыжова А.П. Ryzhova Alisa Petrovna Ryzhova A. P. Ж F 08.08.1966 55 Санк-Петербург Saint-Petersburg

14 19915 Кораблева Людмила Андреевна Кораблева Л.А. Korableva Ludmila Andree\ Korableva L.A. Ж F 09.04.1987 34 Петрозаводск Petrozavodsk

15 19916 Сидоров Юрий Викторович Сидоров Ю.В. Sidorov Yury Viktorovich Sidorov Yu.V. M М 02.07.1963 58 Москва Moscow

16 19917 Петров Алексей Аркадьевич Петров A.A. Petrov Alexey Arkadievich Petrov A.A. M М 09.03.1991 30 Москва Moscow

17 19918 Мартынова Александра Юрьевна Мартынова А.Ю. Martynova Alexandra Yurie Martynova A.Yu. Ж F 06.08.1953 68 Санк-Петербург Saint-Petersburg

18 19919 Москальчук Константин Андреевич Москальчук К.А. Moskalchuk Konstantin Am Moskalchuk K.A. М М 17.11.1963 58 Санк-Петербург Saint-Petersburg

19 19920 Умова Анастасия Юрьевна Умова А.Ю. Umova Anastasia Yurievna Umova A.Yu. Ж F 19.12.1955 66 Санк-Петербург Saint-Petersburg

20 19921 Крюкова Юлия Викторовна Крюкова Ю.В. Kryukova Yulia Viktorovna Kryukova Yu.V. Ж F 13.12.1987 34 Санк-Петербург Saint-Petersburg

21 19922 Орлов Сергей Петрович Орлов С. П. Orlov Sergey Petrovich Orlov S.P. М М 06.10.1964 57 Санк-Петербург Saint-Petersburg

22 19923 Щербакова Евгения Андреевна Щербакова Е.А. Shcherbakova Evgenia And Shcherbakova E.A. Ж F 07.08.1978 43 Санк-Петербург Saint-Petersburg

23 19924 Кузнецов Богдан Олегович Кузнецов Б.О. Kuznetsov Bogdan Olegovii Kuznetsov B.O. М М 05.06.1973 48 Санк-Петербург Saint-Petersburg

24 19925 Колесников Юрий Васильевич Колесников Ю.В. Kolesnikov Yury Vasilievich Kolesnikov Yu.V. м М 18.07.1971 51 Санк-Петербург Saint-Petersburg

25 19926 Зайцев Петр Юрьевич Зайцев П.Ю. Zaitsev Petr Yurievich Zaitsev P.Yu. м М 24.03.1964 58 Санк-Петербург Saint-Petersburg

26 19927 Пермяков Дмитрий Васильевич Пермяков Д.В. Permyakov Dmitry Vasilievi Permyakov D.V. м М 21.08.1949 73 Санк-Петербург Saint-Petersburg

27 19928 Войтанова Юлия Дмитриевна Войтанова Ю.Д. Voitanova Yulia Dmitrievne Voitanova Yu.D. ж F 20.04.1953 69 Санк-Петербург Saint-Petersburg

28 19929 Рязанов Алексей Алексеевич Рязанов A.A. Ryazanov Alexey Alekseevi Ryazanov A.A. м М 17.08.1986 36 Москва Moscow

vjiatient v_doctors v_discharge v_admisssion v_delivery v_fact v_orgamzation v_patient _group v _med_area @ 1 i

Рисунок 28 - Фрагмент таблицы данных, загружаемых в В1-приложение (справочник «Пациент»)

ПРИЛОЖЕНИЕ 4 Макеты витрин В1 приложения

Рисунок 29 - Макет витрины В1-приложения: лист «Деятельность больницы». Источник: составлено автором

Рисунок 30 - Макет витрины В1-приложения: лист «Анализ потока пациентов». Источник: составлено автором

Рисунок 31 - Макет витрины В1-приложения: лист «Анализ врачебной деятельности». Источник: составлено автором

Рисунок 32 - Макет витрины В1-приложения: лист «Загруженность персонала». Источник: составлено автором

Рисунок 33 - Референтная архитектурная модель системы управления высокотехнологичной медицинской организацией на основе интеллектуальной платформы анализа данных. Источник: составлено автором

Фрагмент программного кода

Вкладка Main

SET ThousandSep- ';

SET DecimalSep-',';

SET TimeFormat='hh:mm:ss';

SET DateFormat-'DD.MM.YYYY';

SET FirstWeekDay=0;

SET MonthNames='янв.;февр.;мар.;апр.;мая;июн.;июл.;авг.;сент.;окт.;нояб.;дек.'; SET

LongMonthNames='январь;февраль;март;апрель;май;июнь;июль;август;сентябрь;октябрь;ноябрь; декабрь';

SET DayNames='пн;вт;ср;чт;пт;сб;вс';

SET LongDayNames='понедельник;вторник;среда;четверг;пятница;суббота;воскресенье'; Вкладка ReleaseNotes

SET sAPPBusinessName='Extract DWH med_qms_03-01'; //Переменная определяющая бизнес

описание приложения

SET sVersion=1.5; //Переменная определяющая версию приложения

SET sCreateDate=27/03/2020; //Переменная определяющая дату создания приложения

SET sLastChangeDate=19/09/2021; //Переменная определяющая дату последнего изменения

приложения

SET sAuthor='Ilyashenko.VM';

Directory

SUB Directory

TRACE ОБЪЯВЛЕНИЕ ПЕРЕМЕННЫХ ДИРЕКТОРИЙ;

SET vLandscape=2; //Переменная определяющая выбор директорий сред разработки (1-продуктивная среда, 2-тестовая среда) SWITCH $(vLandscape) CASE 1

//Переменные директорий продуктивная среда SET vDataTierl = 'lib://Data room MED (DataTier1)/DWH med/med_qms'; //Переменная определяющая директорию слоя извлечения данных

SET vDataTier2 = 'lib://Data room MED (DataTier2)'; //Переменная определяющая

директорию слоя трансформации данных

SET vDataTier3 = 'lib://Data room MED (DataTier3)'; //Переменная определяющая директорию предрасчёта и агрегации данных

SET vDataTier4 = 'lib://Data room MED (DataTier4)'; //Переменная определяющая директорию слоя распределённых данных

SET vXLSData = 'lib://Data room MED (XLSData)'; //Переменная определяющая директорию хранения исходных Excel файлов

SET vQVIMG = 'lib://Data room MED (IMG)'; //Переменная определяющая

директорию хранения изображений

SET vQVS = 'lib://QVScripts/QVS/Variables'; //Переменная определяющая

директорию хранения excel файла переменных

CASE 2

//Переменные директорий тестовая среда SET vDataTier1 = 'lib://Data room MED Test (DataTier1)/DWH med/med_qms'; //Переменная определяющая директорию слоя извлечения данных

SET vDataTier2 = 'lib://Data room MED Test (DataTier2)'; //Переменная определяющая директорию слоя трансформации данных

SET vDataTier3 = 'lib://Data room MED Test (DataTier3)'; //Переменная определяющая директорию предрасчёта и агрегации данных

SET vDataTier4 = 'lib://Data room MEDTest (DataTier4)'; //Переменная определяющая директорию слоя распределённых данных

SET vXLSData = 'lib://Data room MED Test (XLSData)'; //Переменная определяющая директорию хранения исходных Excel файлов

SET vQVIMG = 'lib://Data room MED Test (QVIMG)'; //Переменная определяющая директорию хранения изображений

SET vQVS = 'lib://QVScripts (Test landscape)\QVS/Variables'; //Переменная определяющая директорию хранения excel файла переменных

ENDSWITCH ENDSUB Вкладка Variables SUB Variables TRACE ОБЪЯВЛЕНИЕ ПЕРЕМЕННЫХ;

LET vToday = Chr(39)&Today(1)&Chr(39); //Переменная

принимающая значение текущей даты

LET vMonthStart = Chr(39)&MonthStart($(vToday))&Chr(39); //Переменная принимающая значение даты начала месяца

SET vDBName = 'blps_dmt_mdm'; //Переменная принимающая значение имени базы данных ENDSUB

//БЛОК ПОДКЛЮЧЕНИЯ К ИСТОЧНИКАМ ДАННЫХ SUB Connection

TRACE ПОДКЛЮЧЕНИЕ К ИСТОЧНИКУ ДАННЫХ; SWITCH $(vLandscape) CASE 1

//Подключение к продуктивным базам

LIB CONNECT TO 'med99-dwh-qms.DWH';

//Trace ''; CASE 2

//Подключение к тестовым базам

LIB CONNECT TO ''med99-dwh-qms.DWH'; //Trace ''; CASE 3

//Подключение к тестовым базам

LIB CONNECT TO 'med99-dwh-qms.DWH';

//Trace ''; ENDSWITCH ENDSUB

//БЛОК ФОРМИРОВАНИЯ ФАЙЛОВ QVD СЛОЯ EXTRACT SUB Data

TRACE ВЫГРУЗКА ДАННЫХ ПРЕДСТАВЛЕНИЙ;

//Справочник Пациент

TRACE ВЫГРУЗКА ТАБЛИЦЫ v_patient; SET vTblName = 'v_patient'; [$(vTblName)]: LOAD

SQL SELECT

[admission_code],

[patient_ID],

[name],

[city],

[address],

[state],

[gender],

[region],

FROM

[$(vDBName)] .[dim]. [$(vTblName)];

Store [$(vTblName)] into [$(vDataTier1)/$(vTblName).qvd](qvd);

Drop table [$(vTblName)];

//Справочник Врач

TRACE ВЫГРУЗКА ТАБЛИЦЫ v_doctors;

SET vTblName = 'v_s1c_pb_cat_kt55';

[$(vTblName)]:

LOAD

;

SQL SELECT

[specialist_key], [speciality], [facility], [provider area],

FROM

[$(vDBName)] .[dim]. [$(vTblName)];

Store [$(vTblName)] into [$(vDataTier1)/$(vTblName).qvd](qvd);

Drop table [$(vTblName)];

//Справочник Выписка

TRACE ВЫГРУЗКА ТАБЛИЦЫ v_discharge;

SET vTblName = ' v_discharge ';

[$(vTblName)]:

LOAD

5

SQL SELECT

[discharge_code], [discharge_type], [discharge_description],

FROM

[$(vDBName)] .[dim]. [$(vTblName)];

Store [$(vTblName)] into [$(vDataTier1)/$(vTblName).qvd](qvd);

Drop table [$(vTblName)];

//Справочник Прием

TRACE ВЫГРУЗКА ТАБЛИЦЫ v_admisssion;

SET vTblName = 'v_admisssion';

[$(vTblName)]:

LOAD

;

SQL SELECT

[admissison_code_key],

[admission_type],

[section_key],

[cat_organization_key],

[cat_organization_type],

[_system_id],

[_create_date],

[_org_id],

[_domain_id]

FROM

[$(vDBName)] .[dim]. [$(vTblName)];

Store [$(vTblName)] into [$(vDataTier1)/$(vTblName).qvd](qvd); Drop table [$(vTblName)];

//Справочник Поставщики

TRACE ВЫГРУЗКА ТАБЛИЦЫ v_delivery;

SET vTblName = 'v_delivery;

[$(vTblName)]:

LOAD

;

SQL SELECT

[cat_contractor_key], [parent_cat_contractorr_key], [full_name], [description],

[tУPe], [code],

[is_foreign_company], [cat_organization_key], [state], [_system_id], [_create_date], [_org_id], [_domain_id] FROM

[$(vDBName)] .[dim]. [$(vTblName)];

Store [$(vTblName)] into [$(vDataTier1)/$(vTblName).qvd](qvd); Drop table [$(vTblName)]; //Таблица фактов TRACE ВЫГРУЗКА ТАБЛИЦЫ v_fact; SET vTblName = 'facts'; [$(vTblName)]: LOAD

;

SQL SELECT

[admi ssi on_code_key], [discharge_code_key],

[physician_key],

[visit_id],

[cost],

[billed],

[white_off],

[procedure_code],

[procedure_name],

[diagnosis],

[patient_ID],

[patiet_type]

//Справочник Организации

TRACE ВЫГРУЗКА ТАБЛИЦЫ v_organization;

SET vTblName = 'organization';

[$(vTblName)]:

LOAD

;

SQL SELECT

[cat_organization_key],