Рациональное управление больнично-поликлиническим комплексом муниципального района на основе информационного мониторинга, анализа и прогнозирования заболеваемости тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, доктор медицинских наук Сапожникова, Наталия Георгиевна

• Сапожникова, Наталия Георгиевна
• доктор медицинских наук
• 2008

Оглавление диссертации доктор медицинских наук Сапожникова, Наталия Георгиевна

ВВЕДЕНИЕ

1. ПУТИ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ МЕДИЦИНСКОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ НАСЕЛЕНИЯ В РЕГИОНЕ

1.1. Анализ подходов в управлении медицинским обслуживанием населения в современных условиях

1.2. Методы исследования и управления территориальными системами здравоохранения

1.3. Цель и задачи исследования

2. ИССЛЕДОВАНИЕ И АНАЛИЗ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ НАСЕЛЕНИЯ ГОРОДСКОГО ОКРУГА

2.1. Визуализация информации о заболеваемости населения по нозологическим формам

2.2. Оценка динамики развития заболеваемости по нозологическим формам

2.3. Прогнозирование развития заболеваемости по нозологическим формам 41 Выводы второй главы

3. МОНИТОРИНГ ЛЕЧЕБНО-ПРОФИЛАКТИЧЕСКИХ УСЛУГ, ОКАЗАННЫХ БОЛЬНИЧНЫМИ И АМБУЛАТОРНО-ПОЛИКЛИНИ-ЧЕСКИМИ УЧРЕЖДЕНИЯМИ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ ГОРОДСКОГО ОКРУГА

3.1. Анализ и визуализация информации о госпитализированной заболеваемости по обращаемости в амбулаторно-поликлинические учреждения

3.2. Динамика госпитализированной заболеваемости по обращаемости в лечебно-профилактические учреждения

3.3. Построение прогностических моделей обращаемости в больничные и амбулаторно-поликлинические учреждения

Выводы третьей главы

4. АНАЛИЗ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ НАСЕЛЕНИЯ В МУНИЦИПАЛЬНОМ РАЙОНЕ НА ОСНОВЕ МЕДИЦИНСКОГО МОНИТОРИНГА

4.1. Визуализация информации заболеваемости по врачебным участкам муниципального района

4.2. . Прогнозирование развития заболеваемости населения в муниципальном районе

4.3. Классификация врачебных участков муниципального района 152 Выводы четвертой главы

5. МЕТОДЫ АНАЛИЗА И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ПОЛИКЛИНИЧЕСКИМ РЕГИОНОМ МЕДИЦИНСКОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ НАСЕЛЕНИЯ

5.1. Оценка комфортности проживания населения поликлинического региона

5.2. Оптимизация объема обслуживания амбулаторно-поли-клинического учреждения на основе уровня риска заболеваемости

5.3. Метод оценки и прогнозирования обращаемости населения в ам-булаторно-поликлинические учреждения 179 Выводы пятой главы

6. АНАЛИЗ И РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ, АПРОБАЦИЯ

И ВНЕДРЕНИЕ В ПРАКТИКУ АДМИНИСТРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ БОЛЬНИЧНО-ПОЛИКЛИНИЧЕСКИМ КОМПЛЕКСОМ

6.1. Система управления медицинским обслуживанием населения на основе моделей конечных результатов

6.2. Метод принятия решений по ресурсному обеспечению медицинского обслуживания и формирования лечебно-профилактических мероприятий

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Рациональное управление больнично-поликлиническим комплексом муниципального района на основе информационного мониторинга, анализа и прогнозирования заболеваемости»

Актуальность проблемы. Повышение эффективности системы здравоохранения требует анализа и характеристики ситуации в здравоохранении по региону, разработки новых концепций оценки качества и эффективности медицинского обслуживания, информатизации и компьютеризации здравоохранения.

Основной задачей органов управления здравоохранением остается контроль качества деятельности лечебно-профилактических учреждений (ЛПУ), обеспечение доступности и качества медицинской помощи населению.

Внедрение мониторинговых подходов к слежению за состоянием здоровья населения с учетом воздействия на него факторов окружающей среды, условий труда и быта, качества медицинской помощи требует принципиально иных методов накопления информации и ее аналитической обработки. Поэтому особое значение требуется уделять медицинскому мониторингу по общей заболеваемости и по отдельным нозологиям в регионе и в административных территориях.

Перспективность этих направлений обусловлена, в частности, реализацией возможностей геоинформационных технологий, позволяющих проводить анализ пространственно-распределенной информации и отслеживать данные с учетом временного аспекта, а также разрабатывать подсистемы принятия решений, использующие результаты моделирования. Слежение за медицинской обстановкой региона позволяет осуществить контроль за уровнем здоровья населения.

Реализация возможностей геоинформационных технологий позволяет проводить анализ пространственно-распределенной информации и отслеживать данные с учетом временного аспекта, а также разрабатывать подсистемы принятия решений, использующие результаты моделирования. Слежение за медицинской обстановкой региона дает возможность осуществлять контроль за уровнем здоровья населения, позволяет контролировать ситуацию в системе медицинского обслуживания региона. Методы геоинформационных технологий могут быть использованы для разработки информационно-справочных систем медицинского назначения, что обеспечивает принципиально новые возможности экологической экспертизы, систематизации и быстрой выдачи пространственно-распределенной информации для мониторинга и задач управления медико-экологическим состоянием различных территорий.

Возможность управления ситуацией в медицинском обслуживании должна опираться на прогнозирование развития этой ситуации, для чего необходимы прогнозные оценки изменения показателей системы здравоохранения. Построение прогноза на будущий срок с использованием прогностических моделей является дополнительной информационной поддержкой процесса принятия решений по нормализации ситуации, а исследование динамики показателей системы здравоохранения административного территориально распределенного региона позволяет выделять "неблагополучные" территории, участки и объекты для принятия управленческих решений по распределению материальных ресурсов и планированию профилактических и организационных мероприятий.

Определяющими условиями рационального управления являются информационное обеспечение процесса управления, поиск, сбор, накопление и переработка необходимой информации, выработка рекомендаций для формирования программы лечебно-профилактических мероприятий в условиях ограниченных ресурсов, с учетом комфортности среды проживания и уровня риска заболеваемости.

Сложность современных медицинских технологий определяет комплексный подход к их внедрению, учитывающий не только медицинские аспекты, но и организацию функционирования лечебно-профилактического учреждения (ЛПУ) или инновационного отделения в целом, включая рациональный выбор его компонентов и оптимальное формирование связей между ними. Отсюда возникает необходимость применения методов оптимизации при выборе структурных компонентов медицинского учреждения и их взаимодействия в условиях перехода к инновационным технологиям медицинского обслуживания.

В настоящее время стратегическим приоритетом в здравоохранении является перемещение значительной доли стационарных услуг в амбулаторно-поликлинический сектор, в том числе на основе развития стационарзамещающих технологий (дневные стационары, стационары на дому, центры амбулаторный хирургии).

Поэтому актуальность проблемы заключается в разработке методов анализа и принятия решений при управлении амбулаторно-поликлиническим регионом, оценки комфортности проживания и риска заболеваемости по территориальным единицам и врачебным участкам для формирования на основе моделей конечных результатов, высоких медицинских, информационных и компьютерных технологий с учетом рационального распределения органических ресурсов.

Работа выполнена в соответствии с региональной программой администрации Липецкой области "Здоровье" и одним из основных научных направлений ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» "Проблемно-ориентированные системы управления".

Целью работы является анализ состояния заболеваемости в муниципальном районе, моделирование и прогнозирование развития на основе медицинского мониторинга для рационального формирования лечебно-профилактических мероприятий и управления амбулаторно-поликлиническим обслуживанием населения.

Для достижения поставленной цели определим следующие задачи: на основе статистической информации сформировать медицинский мониторинг, исследовать и проанализировать состояние заболеваемости и обращаемости в лечебно-профилактические учреждения муниципального района; исследовать динамику госпитализированной заболеваемости и обращаемости в лечебно-профилактические учреждения; построить прогностические модели заболеваемости населения муниципального района и обращаемости в больнично-поликлинические учреждения; разработать методы оценки комфортности проживания и риска заболеваемости населения поликлинического региона по врачебным участкам; разработать метод распределения ограниченных ресурсов с учетом риска и прогноза заболеваемости населения по территориальным единицам муниципального района; разработать метод оценки и прогнозирования обращаемости населения в амбулаторно-поликлинические учреждения; разработать методику и сформировать структуру системы автоматизированного прогнозирования заболеваемости и принятия управленческих решений, апробировать и внедрить полученные результаты в систему управления здравоохранением.

Методы исследования. Для решения поставленных задач используются методы теории управления, принципы и основные положения теории вероятности и математической статистики, нечеткой логики, методы экспертного оценивания и геоинформационного моделирования.

Научная новизна. В работе получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной: информационный мониторинг по нозологическим формам заболеваемости и обращаемости в лечебно-профилактические учреждения населения муниципального района, позволяющий оценивать уровни риска заболеваемости для формирования управленческих лечебно-профилактических мероприятий и распределения ограниченных ресурсов; прогностические модели и характеристики заболеваемости по административным территориям муниципального района и нозологическим формам, позволяющие получать прогноз развития заболеваемости и определять управляющие меры по упреждающему воздействию на развитие неблагоприятной ситуации по заболеваемости как по различным нозологическим формам, так по территориальным единицам системы медицинского обслуживания муниципального района; процедура комплексной оценки территорий риска заболеваемости, комфортности проживания, уровня заболеваемости с учетом экспертной оценки административных территорий, позволяющая оптимизировать информационное обеспечение для принятия решений; метод оценки тенденции развития заболеваемости и комфортности проживания, учитывающий результаты прогнозирования и влияния на уровень риска заболеваемости; оптимизационная модель и процедура планирования инновационных видов амбулаторно-поликлинического обслуживания населения, отличающаяся характером учета различных периодов и обращаемости по традиционным и инновационным видам медицинских услуг; оптимизационная модель распределения ограниченных ресурсов по административным территориям с учетом уровня заболеваемости по нозологическим формам, обеспечивающая рациональный подход к выбору управленческих решений при формировании целевой программы лечебно-профилактических мероприятий; методика процедуры принятия решений при рациональном управлении амбулаторно-поликлиническим обслуживанием населения муниципального района, позволяющая формировать управленческие решения с учетом риска заболеваемости и ограниченных ресурсов; структурное и информационное обеспечение автоматизированной поддержки принятия управленческих решений, отличающиеся инвариантностью в предметно-ориентированных областях управления в системе здравоохранения.

Практическая значимость и результаты внедрения. Разработана методика визуализации информации о заболеваемости по нозологическим формам и административным территориям для обработки статистической медицинской информации. Предложенные методы оценки позволяют определять комфортность проживания и территории риска заболеваемости по ретроспективной информации и в автоматизированном режиме, планировать лечебно-профилактические мероприятия, осуществлять рациональное распределение ограниченных ресурсов на предыдущий период управления, как на уровне административного района, так и на уровне ЛПУ и его структурных подразделений.

Материалы работы в виде информационного обеспечения и данных медицинского мониторинга, а также методы анализа состояния и развития заболеваемости используются в управлении здравоохранением администрации Липецкой области, а также в учебном процессе кафедры системного анализа и управления в медицинских системах ГОУ ВПО «ВГТУ» по специальности 200401 - «Биотехнические и медицинские аппараты и системы».

Апробация. Основные положения и научные результаты работы докладывались и обсуждались на Всероссийской конференции «Интеллектуальные информационные системы» (Воронеж, 2001-2008), Всероссийской конференции «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» (Воронеж, 2001-2008), научно-практической конференции «Актуальные проблемы деятельности консультативно-диагностических центров» (Екатеринбург, 2008); Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии» (Курск, 2008); научно-тематическом семинаре «Проблемно-ориентированные системы управления» ГОУ ВПО «Воронежского государственного технического университета» (Воронеж, 2002, 2008); научно-методическом семинаре кафедры системного анализа и управления в и медицинских системах ГОУ ВПО «Воронежского государственного технического университета» (Воронеж, 2000, 2002, 2006, 2008) .

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 43 научные работы, том числе монография и 7 публикаций в изданиях рекомендованных ВАК РФ.

В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, соискателем произведен сбор статистической информации и сформирован медицинский мониторинг, проанализировано состояние заболеваемости в районе и дана интерпретация полученных результатов [9,1013,14,20,29,31]; исследована динамика развития заболеваемости в административном районе и по нозологическим формам ЛПУ, и оценена тенденция их развития [11,27]; сформирована база данных для построения прогностических моделей развития заболеваемости населения в районе, дана оценка прогноза заболеваемости и получена классификация территориальных единиц [8,15,17,27,28]; предложены методы оценки комфортности проживания и риска заболеваемости на основе экспертной информации результатов трансформации информации [1,3,12,16,19,22,24,25,38,43]; разработана методика исследования и прогнозирования поликлинического обслуживания населения [7,18,21,23,26]; предложены методы информационной поддержки управления территориальными системами здравоохранения, оптимизации поликлинического обслуживания [2,4,6,32,35,36,37,39,40,41,42]; сформирована структура автоматизированной системы и методы организации принятия решений при управлении поликлиническим регионом [5,30,33,34].

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения, приложения, содержит список литературы из 188 наименований. Работа изложена на 221 странице, содержит 42 таблицы и 172 рисунка.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Сапожникова, Наталия Георгиевна

6. АНАЛИЗ И РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ, АПРОБАЦИЯ И ВНЕДРЕНИЕ В ПРАКТИКУ АДМИНИСТРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ БОЛЬНИЧНО-ПОЛИКЛИНИЧЕСКИМ КОМПЛЕКСОМ

6.1. Система управления медицинским обслуживанием населения на основе моделей конечных результатов

Одним из подходов к рационализации управления региональной системой здравоохранения, эффективно сочетающимся с организацией информационного мониторинга, является использование для оценки и анализа деятельности ЛПУ, территориальных медицинских объединений типовых моделей конечных результатов [26,29].

В моделях [26,29] обобщается информация по результатам информационного мониторинга в виде нормативов и допустимых отклонений от них в сторону снижения и повышения для двух групп показателей: результативности и дефектов. Ориентация типовых моделей на задачи управления требует выбора наиболее информативных показателей. Такой выбор основывается на сравнении результатов адаптивного ранжирования показателей при построении прогностических моделей и групповых экспертных оценок ведущих специалистов региональной системы здравоохранения.

С этой целью группе экспертов с использованием метода дихотомии предлагается оценить значимость каждого показателя yi [i = 1, /j для включения в типовую модель. Обработка результатов осуществляется методом априорного ранжирования, в результате чего получают для /-го показателя значение ранга Qj[i = \91У На основании этих значений вычисляются вероятностные оценки [26,29]: а

Pi — j > ' U> (5 n za 1

Вероятностные оценки (6.1) имеют большое значение для формирования структуры информационных показателей. Поэтому, помимо процедуры группового экспертного оценивания, необходимо ввести процедуры верификации оценок Pi и а, и последующей коррекции а, по значениям Р{.

Верификация осуществляется на основе экспертной оценки исходов следующих альтернатив [26,29]:

1, оценка значимости /-го показателя по значениям

W— Pi и а{ является сходной; (6.2)

О, в противном случае, i = 1,1.

Будем считать значения ctj (/ = 1,1) априорными оценками альтернатив

6.2), а значения = 1,/j - некоторыми новыми субъективными оценками. Тогда удается вычислить скорректированные оценки [26]

Pi

CK

Pa i.

6.3)

Для окончательного выбора множества показателей результативности дефектов в структуре модели конечных результатов вводятся альтернативные переменные [26,29] 1, если i-й показатель включается в модель; = <

О, в противном случае, i — 1, / и матрицу парных сравнении показателей

6.4)

1, если j-й показатель включается в модель;

О, в противном случае, / — 1, /, у — 1, / .

6.5)

Тогда множество информативных показателей должно содержать минимальное их число при условии, что включаются показатели, перекрывающие по значимости и влиянию каждый из оставшихся показателей. Такое требование отражается следующей оптимизационной моделью [26,29]:

J] Xj —> min;

Hcijxi =bj = Ui; (6.6) i=I

1 — , 1=1,/. 0

На основании оптимизационной модели (6.6) проводится имитационный эксперимент. С этой целью производится замена переменных (6.4) на случайные альтернативные переменные xh имеющие следующее распределение [26,29]: р(Х; = 1) = Рх{, Р(хf = 0) = qx; = 1 -Pxt, i = \J. (6.7)

После этого генерируется последовательность псевдослучайных чисел, равномерно распределенных на интервале (0, 1). Эта последовательность используется в первую очередь для выбора показателей, участвующих в проверке условий оптимизационной модели (6.6) по величине вероятностных оценок Pi , а затем формирования комбинации уровней варьируемых переменных путем решения системы неравенств [26,29]

1, 2сли Pi — % ;

Xi = (6.8)

0, в противном случае.

Имитационный эксперимент с учетом распределения Р.СК , * ^^, (6.6), (6.8) и оценкой ограничений оптимизационной модели (6.8) следует интегрировать как случайное блуждание, отвечающее некоторой марковской цепи.

Состояниями этой цепи являются всевозможные наборы альтернативных переменных xh i = 1, ./; тем из них, которым соответствует допустимое решение (6.8), отвечают поглощающие состояния. Поскольку вероятность попадания из любого начального состояния конечной неприводимой марковской цепи в поглощающее состояние за конечное число шагов равна единице, каждый цикл имитационного эксперимента позволяет выйти на один из перспективных вариантов решения задачи (6.8). Множество перспективных вариантов подвергается экспертному анализу с целью выбора либо одного из вариантов, либо их комбинации. В результате формируется оптимизационное множество показателей результативности и дефектов для модели конечных результатов [26,29].

Модель конечных результатов является эффективной для управления территориальными медицинскими объединениями и лечебно-профилактическими учреждениями (ЛПУ) в том случае, если подобрана равномерная по всем показателям шкала отклонений, совпадающая с экспертными оценками в качественных градациях. Критерием выполнения этого требования является функция энтропии размытых оценок и /u2i [26,29]. В случае равномерного распределения эта функция достигает своего максимума и равна log I. Поэтому формирование модели конечных результатов проводится на основе анализа данных информационного мониторинга и экспертных оценок до тех пор, пока не будет выполнено условие [26,29]

I I -2>li tog^li ~Zlog^21 ^1.61og/f (6.9) j=l z=l где в левой части находятся значения энтропии размытых отношений в случае <увеличить> и <уменынить>, а правая часть определяется достаточностью для целей управления достичь значения энтропии 0,8 log I. Для выполнения уело-вия в первую очередь рассматриваются отклонения, по которым экспертные и балльные оценки расходятся. Структурная схема автоматизированных процедур формирования моделей конечных результатов медицинского обслуживания приведена на рис.6.1 [26,29].

Модель конечных результатов, содержащая нормативы и количественные оценки допустимых отклонений, позволяет верифицировать управленческие решения по ресурсному обеспечению и провести соответствующую коррекцию в плане перераспределения средств либо формирования новых каналов финансирования на основе системы платных услуг.

Структурная схема комплексного применения результатов информационного мониторинга и моделей конечных результатов для принятия управленческих решений приведена на рис.6.2.

На основе информационного мониторинга, методики оценки деятельности ЛПУ по конечным результатам и методике планирования и визуализации информации за предыдущие годы осуществляется рациональное управление поликлиническим регионом территориального распределенного муниципального района.

Рис. 6.1. Структурная схема автоматизированных процедур формирования моделей конечных результатов деятельности медицинских учреждений

Рис. 6.2. Структурная схема автоматизированной системы комплексного применения информационного мониторинга и моделей конечных результатов для принятия решений органами управления здравоохранением

6.2. Метод принятия решений по ресурсному обеспечению медицинского обслуживания и формирования лечебно-профилактических мероприятий

Качество и эффективность медицинского обслуживания в регионе в большой степени зависит от ресурсного обеспечения, которое предлагается рассматривать как дуальный динамический объект [158]. Микродинамическим является процесс изменения характеристик ресурсного обеспечения в течение календарного периода некоторым i-м (i-l<I) видом ресурсов г-й (r = l,i?) территории медицинского обслуживания населения. На уровне микродинамики эффективность этого процесса характеризуется изменением интегральных показателей в масштабах региона по данным информационного мониторинга.

Для указания микродинамики будем рассматривать процесс ресурсного обеспечения как систему массового обслуживания [158] с устойчивыми состояниями на некоторых интервалах (At) календарного периода t, функционирование которых определяется следующими характеристиками: xir — интенсивность обращений за i-м видом ресурсов на г-й территории за интервал времени At', fiirs(t) - интенсивность поступления /-го вида ресурсов на r-й территории по 5-му (£ = 1, S ) каналу обеспечения за интервал времени At.

Указанные данные, сформированные на основе мониторинга ресурсного обеспечения с использованием геоинформационной системы, позволяют определить вероятность надежного обеспечения i-м видом ресурсов в зависимости от временного интервала [158]: где

ЛДО/аД О)'

S=i

Ut)/Mirs(t))

S '

6.11) s-ms-^(t)/Mr(t) и s\

5=0

6.12)

По этим микродинамическим характеристикам формируется оптимизационная модель для интегральной оценки региональной системы ресурсного обеспечения (РСРО) [29,147,158].

В качестве целевой функции рассмотрим достижение максимальной надежности РСРО на заданном интервале времени m=flw- (6.13) 1

Ограничениями являются ресурсы региона, выделяемые органами здравоохранения и территориальным фондом обязательного медицинского страхования из других источников

5=1 r=1 /=1 где с,- - средние затраты на реализацию /-го вида ресурсов в определенный период времени;

С - консолидированные средства на РСРО.

Дополнительно необходимо обеспечить согласованность потребности и распределения ресурсов на r-й территории

Z (0 * К (0, i = й, Г = й?. (6.15)

J=1

Оптимизируемыми переменными являются количество источников ресурсного обеспечения S и интенсивности обслуживания по каждому каналу juirs.

Окончательно оптимизационная модель принимает вид т

П р(00, , t) max, (6л 6) s r i s С(0; |>J0 > ядо, / = U, Г = 1 ,R; (бЛ7)

5=1 Г=1 7=1 J=1

S>0, /i.s>0, / = =

Различные варианты функционирования РСРО в системе регионального здравоохранения определяется ограничениями (6.14), (6.15).

Структурная схема принятия управленческих решений по ресурсному обеспечению представлена на рис. 6.3 [21,29,158].

Оптимизационная модель (6.16) предполагает оптимальное распределение ресурсов в регионе, но не учитывает уровни риска заболеваемости по территориальным единицам. На верхнем уровне управления системой возникает задача рационального распределения ограниченных ресурсов между территориальными единицами с учетом показателей риска. Поэтому в качестве критерия оптимизации медицинского обслуживания был выбран показатель приведенного объема медицинского обслуживания населения [21,29,158]: i j

V = YLPiJx*J> (6.18)

1 У=1 где Pij - весовой коэффициент, характеризующий уровень «риска» j-го врачебного участка по заболеванию г-го класса; Ху — количество обслуженных пациентов с диагнозом z'-го класса, проживающих на у-ой территории.

Рис. 6.3. Структурная схема принятия управленческих решений по ресурсному обеспечению медицинского обслуживания

Весовой коэффициент определяется из матрицы уровней рисков г;у, определяемых методом обобщенной априорной оценки, рассмотренным выше: г.

Ра = 1 - * " (6-19)

2.2л

1 j=1

Ограничения связаны с пропускной способностью врачей-специалистов и V лабораторий:

I

YjixV-TJ> j = (6.20) i где f; - норма времени на медицинское обслуживание f-го вида; 7} — гарантированный фонд времени в течении планируемого календарного периода по у'-му I врачебному участку.

Следующее ограничение определяется прогнозируемыми данными суммарной обращаемости населения по указанным видам медицинского обслуживания

I J

ZIX-2' (6.21) i=l 7=1 где X - величина суммарной обращаемости за календарный период по указанным видам медицинского обслуживания.

Оптимизационная модель, состоящая из целевой функции (6.18) и ограничений (6.20), (6.21): i j

1 7=1

Tj, y = l, J, (6.22)

1 1=1 j=1

Решение оптимизационной модели позволяет получить значение , характеризующие оптимальное плановое количество пациентов, требующих /-го вида медицинского обслуживания по j-ой территориальной единице.

В любой лечебно-профилактической программе основное внимание должно уделяться выделению экологически неблагоприятных зон (т.е. территорий с положительной корреляцией интенсивности показателей состояния здоровья и уровня санитарно-гигиенического неблагополучия среды) с превышением пороговых показателей состояния здоровья, а также обоснованию роли «управляемых» факторов среды, влияющих на медицинскую ситуацию. Причем, в отношении факторов, подведомственных комитету по здравоохранению (материально-техническая база здравоохранения, обеспеченность кадрами и т.д.), целесообразно применять прямые распоряжения с целью перераспределения средств здравоохранения; в отношении других факторов (например, сельскохозяйственных, промышленных и т.д.) целесообразно разрабатывать системы рекомендаций, направляемых в администрацию области и прочие организации и учреждения, имеющие полномочия воздействовать на ситуацию.

Фрагмент одной из возможных лечебно-профилактических программ представлены в табл. 6.1 [29].

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Проведен статистический анализ динамики основных нозологических форм по заболеваниям в Елецком муниципальном районе, который используется для информационной поддержки принятия управленческих решений и оценки развития медицинской ситуации в районе.

2. Получена классификация территориальных единиц муниципального района по медицинским показателям с использованием ГИС-технологий. Построены тематические карты по основным нозологическим формам.

3. Построены прогностические модели методами прямого и адаптивного краткосрочного прогнозирования. Получены прогнозные оценки по основным заболеваниям на 2008-2009 гг. для различных возрастных групп.

4. Проведена классификация врачебных участков Елецкого муниципального района по медицинским показателям на базе кластерного и дискриминантного анализов.

5. Рассмотрены методы оценки комфортности проживания населения на основе априорной информации и данных медико-экологического мониторинга.

6. Для оптимизации принятия решений для реабилитации лечебно-профилактических мероприятий разработан метод оценки уровня риска по административным террияториям региона, предложены оптимизационная модель и процедура формирования ресурсного обеспечения медицинской помощи.

7. Предложена методика формирования оптимального плана работы амбулаторно-поликлинического учреждения на основе прогноза посещаемости и уровней риска заболеваемости.

8. Обоснован и рассмотрен метод обращаемости населения в лечебно-профилактическое учреждение с учетом сезонности на основе прогностических моделей.

9. Предложен рациональный метод оценки и анализа деятельности ЛПУ на основе имитационного эксперимента и модели конечных результатов деятельности медицинского учреждения, разработаны методика формирования оптимального плана работы ЛПУ и структура автоматизированной системы принятия решений при управлении территориально распределенной системой здравоохранения

Список литературы диссертационного исследования доктор медицинских наук Сапожникова, Наталия Георгиевна, 2008 год

1. Абрамов Ю.Ф. Картина мира и информация. Иркутск: Издательство ИГУ, 1988. 123 с.

2. Автоматизированное рабочее место для статистической обработки дан-ных/В.В. Шураков, Д.М. Дайитбеков, С.В. Мирзохи, С.В. Ясеновский. М.:Финансы и статистика, 1990.

3. Авцын А.П. Введение в географическую патологию. М.: Медицина, 1972.

4. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983.

5. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: ЮНИТИ, 1998.

6. Айламазян А.К., Осипов Г.С. Проблемы создания интегрированных сред поддержки лечебно-диагностического процесса// Информационные технологии. №10, 1997.

7. Акатова Н.А. Географическая информационная система базовая технология муниципальной интегрированной информационной системы // Тез.докл.науч.конф.молод.ученых "Реформы в России и проблемы управле-ния-95"/Под ред.проф. В.С.Румянцева.М.:ГАУ, 1995.

8. Александров В. В., Шнейдеров В. С. Обработка медико-биологических данных на ЭВМ. Л.: Медицина, 1984.

9. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. М.:Мир, 1970.

10. Аскалонов А.А. Разработка и внедрение модели перестройки здравоохранения в условиях крупного агропромышленного региона// Автореф.дис. д-р.мед.наук. М., 1988.

11. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Развитие интеллектуальной системы социально-экономического прогнозирования и принятия решений в условиях неопределенности// Информационные технологии, №2, 1999.

12. Антонова Г.М. Моделирование процессов для поиска рационального решения // Информационные технологии, №11, 1999.

13. Архангельский Н.Е., Валуев С.А., Половников В.А. и др. Экспертные оценки и методология их использования. М.: МЭСИ, 1974. 125 с.

14. Астахов Л.П. Автоматизированная система профилактических осмотров населения (АСПОН) // Медицинские информационные системы: Меж-вед. тематич. науч.сб. Таганрог; ТРТИ, 1988. Вып.1. С.27-31.

15. Баевский P.M. Принципы построения автоматизированных комплексов для оценки состояния здоровья в системе всеобщей диспансеризации населения //Вопросы медицинской электроники. Таганрог. 1986. № 6. С. 12-16.

16. База экологических данных Воронежской области (Воронеж, ВГУ. каф. ПМОС) // НТЦ «Информрегистр», № 0229703211.

17. Бандурин О.Е., Горкова А.А. Исследование нормативов в планировании, финансировании и стимулировании деятельности учреждений здравоохранения // Сов. мед. № 1. 1990. С.44-47.

18. Барвитенко Н.Т., Куролап С.А., Клепиков О.В. Информационное обеспечение системы регионального медико-экологического мониторинга // Вопросы региональн. экологии. Тамбов, 1995. С.6.

19. Белешев С.Д., Гурвич Ф.Г. Экспертные оценки. М.: Экономика, 1986. 445 с.

20. Беллман Р., Гликсберг И., Гросс О. Некоторые вопросы математической теории процессов управления.-М.: ИЛ.- 1962.

21. Бердников К.В., Тикунов B.C. Данные, информация, знания в картографии и геоинформатике. Изв. Русск.Географ. общ-ва, 1992,т. 124. Вып. 4.

22. Берлянт A.M. Образ пространства: карта и информация. М.: Мысль, 1986.

23. Берлянт A.M., Жалковский Е.А. К концепции развития ГИС в России. ГИС-обозрение, №2, 1996.

24. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и адаптация. Вып.1, 1974. 406 с. Вып. 2, 1974.

25. Бородин В.И., Дмитренко Л.Б., Федорков Е.Д. Оптимизация управления медицинским обслуживанием населения. Воронеж, Изд-во ВГТУ. 1999.

26. Бочоришвили М.Л., Сапожникова Н.Г. Анализ заболеваемости в районе на основе медицинского мониторинга // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: труды Всерос. конф. Воронеж, 2003. С. 164-166.

27. Бородин В.И., Бочоришвили М.Л., Летникова Л.И. Мониторинг медицинской патологии на основе визуализации информации // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: Тр. Всерос. конф. Воронеж, 2001.С. 163-164.

28. Венделин А.Г. Подготовка и принятие управленческого решения. М.: Экономика, 1977. 208 с.

29. Венедиктов Д.Д., Киселев А.С., Петровский A.M. и др. Системное моделирование здравоохранения. М.: ВНИИМИ, Экспресс-информация, 1976. 83 с.

30. Вилкас Э.Й., Майминас Е.З. Решения: Теория, информация, моделирование. М.: Радио и связь. 1981. 328 с.

31. Вишнев С.М. Основы комплексного прогнозирования. М.: Наука, 1977.

32. Воронов А.Г. Биогеография с основами экологии.М.:МГУ,1987.

33. Воронин А.И., Коровин Е.Н. Информационное обеспечение системы поддержки принятия решений в здравоохранении// Высокие технологии в технике, медицине, экономике и образовании. Ч.З. Воронеж, ВГТУ,2000 г.

34. Галкин Р.А., Тявкин В.П. Экспертиза качества лечения хирургических больных//РФ. Здравоохранение. 1993. № 3. С. 123-124.

35. Гаскаров Д.В., Голинкевич Т.А., Мозголевский А.В. Прогнозирование технического состояния и надежности радиоэлектронной аппаратуры. М.: Сов. радио, 1974.

36. Гаспарян С.А. Оптимизация структуры лечебного учреждения на основе имитационного моделирования // Матер, симп. по моделированию в биологии и медицине в ЧССР. 1979. С. 25-29.

37. Гаспарян С.А. Опыт моделирования в решении задач управления здравоохранением // В Междунар. сб. ком. по системному анализу при Президиуме АН СССР. 1983. Вып. 38. № 7. С. 38-54.

38. Гаспарян С.А. Принципы и методы оценки эффективности эксплуатации АСУ в медицине и здравоохранении. М. 1988. 118 с.

39. Геловани В.А., Ковригин О.В. Экспертные системы в медицине. М.: Знание, 1987. 232 с.

40. Геоинформационные системы с дистанционным потоком информации. М.: МГУ, 1990.

41. Гольберг Я.С. Совершенствование управления качеством терапевтической помощи // Сов.здравоохр. 1991. № 4. С.38-43.с

42. Гохман В.В., Калмыков Д.А. Выбор подходящей ГИС для Вас и Вашей организации//M.:ArcView. №1, 1999.

43. Гохман О. Г. Экспертное оценивание. Воронеж:ВГУ, 1991.

44. Грунина Г.С., Деменков Н.П. Решение многокритериальных задач оптимизации и принятия решений в нечеткой постановке// Информационные технологии. №1, 1998.

45. Гусейн-Заде С.М., Тикунов B.C. Создание анаморфированных изображений для географических исследований//Вестник Московского унив-та. Сер. 5. Географ., № 4, 1992.

46. Джумбаев Х.Р., Исакумов Б.Р. Моделирование сети учреждений здравоохранения на ЭВМ. Ташкент: Изд-во «Фан», 1990. 55 с.

47. Дмитренко М.А., Сапожникова Н.Г., Шамардина Е.Н. Методы оценки комфортности проживания населения региона // Прикладные задачи моделирования и оптимизации: межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2007. С. 5962.

48. Дмитренко М.А., Сапожникова Н.Г., Шамардина Е.Н. Методы исследования и управления территориальными системами // Управление в социальных и экономических системах: межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2007. С. 93-95.

49. Дмитренко М.А., Сапожникова Н.Г., Шамардина Е.Н. Оценка комфортности проживания населения региона // Системный анализ и управление в биомедицинских системах: журнал практической и теоретической биологии и медицины. М., 2008. Т.7. № 1. С. 264-266.

50. Дмитренко М.А., Сапожникова Н.Г., Шамардина Е.Н. Современный подход к управлению медицинским обслуживанием населения // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: материалы Все-рос. конф. Воронеж: ВГТУ, 2008. С. 127-131.

51. Дмитренко М.А., Сапожникова Н.Г., Шамардина Е.Н. Исследование и управление территориальными системами здравоохранения // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: материалы Всерос. конф. Воронеж: ВГТУ, 2008. С. 176-180.

52. Дмитренко М.А., Сапожникова Н.Г., Шамардина Е.Н. Оценка комфортности проживания населения региона // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: материалы Всерос. конф. Воронеж: ВГТУ, 2008. С. 139-142.

53. Дюран Н., Оделл П. Кластерный анализ. М.: Статистика, 1987.

54. Евдокимов Д.В. Оценка деятельности учреждений здравоохранения // Сов. здравоохран. 1990. № 2. С. 18-21.

55. Егорова И.А. Опыт использования принципа стандартизации медицинских учреждений // Тез. докл. I Всерос. конф. «Актуальные вопросы аккредитации и лицензирования мед. и фарм. деятельности». Курск, 1994. С. 93-95.

56. Заде JT.A. Размытые множества и их применение в распознавании образов и кластер-анализе. В кн.: Классификация и кластер. Под ред. Ю.И. Журавлева. М.:Мир , 1980.

57. Заславский E.JL, Сапожникова Н.Г., Фролов М.В. Прогнозирование объема обслуживания территориального медицинского учреждения поликлинического типа // Интеллектуальные информационные системы: Тр. Всерос. конф. Воронеж, 2002. С. 4-5.

58. Зацепина С.А., Львович Я.Е., Фролов М.В. Управление в биотехнических и медицинских системах: Учебное пособие. Воронеж. 1994. 145 с.

59. Казаков Ю.Н., Кулибанов B.C., Мовчан Б.С., Федосеев В.А. Социально-экономические условия формирования регионального комплекса «Здоровье». М.: Наука, 1988. 128 с.

60. Калью П.И. Современные проблемы управления здравоохранением. М.: Медицина, 1975. 248 с.

61. Кант В.И. Математические методы и моделирование в здравоохранении. М.: Медицина.-1987.

62. Карасев А.А. Географические информационные системы// Мир ПК.-1993.-№10. i

63. Катышева Е.А. Проблемы и перспективы применения массовых средств информатики в здравоохранении// Вестн. АМН СССР. 1988. №1.

64. Качество и стандартизация / Пер. с нем. под ред. X. Пипия. М.: Экономика, 1982. 74 с.

65. Кендэл М. Временные ряды. М.: Финансы и статистика, 1981.

66. Клементьев А.А. Разработка количественных моделей для решения задач управления в здравоохранении.-М.: Наука, 1985.

67. Коровин Е.Н., Родионов О.В., Федорков Е.Д. Алгоритмизация информационной поддержки принятия управленческих решений на основе многовариантного моделирования и прогнозирования в социальной сфере региона. Воронеж: ВГТУ, 2002.

68. Ковалева Л.Н. Многофакторное прогнозирование на основе рядов динамики. М.: Статистика. 1980. 103 с.

69. К концепции развития здравоохранения Российской Федерации: Группа авторов НИИ социальной гигиены, экономики и управления здравоохранением им. Н.А.Семашко // Проб. соц. гигиены и истории медицины. 1994, №1.

70. Комаров Ю.М., Ермаков С.П. Системный анализ в планировании и управлении здравоохранением. М.: ЦОЛИУВ, 1980. 18 с.

71. Коровин Е.Н., Образцов И.Д. Геоинформационная оценка состояния здоровья населения промышленного района // Компьютеризация в медицине. Воронеж, ВГТУ,2000 г.

72. Коровин Е.Н. Перспективы развития систем компьютерной поддержки принятия решений в здравоохранении// Труды всероссийской конференции «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах». Воронеж, ВГТУ, 2000 г.

73. Коровин Е.Н., Летникова Л.И., Сапожникова Н.Г. Прогнозирование заболеваемости системы кровообращения по административным единицам Липецкой области // Компьютеризация в медицине: Сб.науч.тр. Воронеж: ВГТУ, 2001. С.81-90.

74. Коровин Е.Н., Родионов О.В., Сапожникова Н.Г. Классификация врачебных участков Елецкого района на базе многовариантного подхода // Высокие технологии в технике, медицине, экономике и образовании: Межвуз. сб. науч. тр. Воронеж, 2002. 4.1. С. 134-139.

75. Коровин Е.Н., Родионов О.В., Сапожникова Н.Г. Визуализация информации заболеваемости по врачебным участкам Елецкого района // Высокие технологии в технике, медицине, экономике и образовании: Межвуз. сб. науч. тр. Воронеж, 2002. Ч.З. С. 15-21.

76. Косолапов А.В., Кошкарев А.В. Использование ЭВМ-картографирования для характеристики состояния здоровья населения северных районов СССР // Сов. Здравоохранение. 1986. № 8. С.37-39.

77. Крутько В.И. Человеко-машинная система прогноза здоровья населения // Теория, методология и практика системных исследований: Тез. докл. Всесоюз. конф. Секция 11. М., 1984. С. 75-76.

78. Кривошеев А.О., Голомидов Г.С., Таран А.Н. Перспективные Internet-технологии информационного обеспечения образовательных услуг // Информационные технологии. № 7,8. 1998.

79. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982.

80. Кошкарев А.В., Каракин В.П. Региональные геоинформационные системы. М.: Наука, 1987. 126 с.

81. Кошкарев А.В., Тикунов B.C. Геоинформатика/Под ред. Д.В. Лисиц-кого. М.:Картгеоцентр, 1993. 213 с.

82. Кошкарев А.В., Тикунов B.C., Трофимов A.M. Теоретические и методические аспекты развития географических информационных систем// Информационные технологии. №10, 1998.

83. Ларичев О.И. Объективные модели и субъетивные решения. М.: Наука, 1987.

84. Ларичев О.И., Мечитов А.И., Мошкович Е.М., Фуремс Е.М. Система выявления экспертных знаний в задачах классификации//Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1987. N2.

85. Ларичев О.И., Моргоев В.К. Проблемы, методы и системы извлечения экспертных знаний//АиТ. 1991. N 6.

86. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. Вербальный анализ решений. М.:Наука, 1996.

87. Летникова Л.И., Сапожникова Н.Г., Фролова А.В. Мониторинг медицинской патологии в регионе с льготным социально-экономическим статусом // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: Тр. Всерос. конф. Воронеж, 2002. С. 127-128.

88. Летникова Л.И., Сапожникова Н.Г., Фролова А.В. Оценка уровня риска заболеваемости на основе визуализации информации // Компьютеризация в медицине: Сб.науч.тр. Воронеж: ВГТУ, 2001. С. 142-147.

89. Литвак Б. Г. Экспертная информация. Методы получения и анализа. М.: Радио и связь, 1982.

90. Линденбратен А.Л. Об оценке качества и эффективности медицинской помощи // Сов. здравоохр. 1990. № 3. С. 32-34.

91. Лукашин Ю. П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования. М.: Статистика, 1979.

92. Львович Я.Е., Фролов М.В. Моделирование биотехнических и медицинских систем. Воронеж, 1994.

93. Львович Я.Е., Фролов В.Н. Теоретические основы конструирования, технологии и надежности РЭА. М. Радио и связь, 1986.

94. Любарский Ю.А. Интеллектуальные информационные системы. М.:Наука,1990.

95. Мандель И.Д. Кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1988.

96. Матвеев С.Ю. Геонформационные системы в Internet: новые возможности управления территориальной инфраструктурой// Информационные технологии. №11, 1998.

97. Медико-экологический мониторинг и оценка комфортности проживания населения региона/ В.И.Бородин, М.Л.Богоришвили, С.Б.Гриднева и др.// Вестник новых медицинских технологий. Тула, 2001. Т.VIII, №1.

98. Мелешко В.Н. Особенности практического применения математических моделей для управления сбалансированным развитием сложных систем// Информационные технологии. №1, 2000.

99. Медико-экологический паспорт сельского района (метод, рекомендации) / А.П.Айриян, В.Н.Астваццатурян, В.Г.Хачатуров, А.Л.Атабекян. Ереван, 1985. 14 с.

100. Медицинская география и здоровье / Сб. науч. тр. Л.: Наука, 1989. 218 с.

101. Методика формирования медицинского мониторинга на основе ГИС-технологий / В.И.Бородин, М.Л.Бочоришвили, Л.И.Летникова, Н.Г.Сапожникова // Высокие технологии в технике, медицине, экономике и образовании: Сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2001,4.1 С. 17-19.

102. Миронкина Ю.Н., Бобров А.Ф. Информационная технология статистического синтеза критериев и алгоритмов оценки функционального состояния человека в прикладных медико-биологических исследованиях// Информационные технологии №3, 1998.

103. Михалевич П.Н. Медицинские учреждения должны оборудоваться из экономических расчетов // Здравоохр. Белоруссии. 1989. С. 29-30.

104. My шик Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений. М.:Мир, 1990.

105. Мыльникова И.С., Кричагин В.И., Индейкин Е.Н. Стандарты медицинской помощи. М.: Присцельс, 1993. 56 с.

106. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта/ Под. ред. Д. А. Поспелова. М: Наука, 1986.

107. Обзор некоторых аспектов организации системы здравоохранения в США и ряда законодательных актов зарубежных стран в области регулирования права и медицинскую деятельность// Под. ред. Цепелева Ю.А. М.: Медицина, 1995.

108. Образцов И.Д., Сапожникова Н.Г. Применение ГИС-технологий для анализа и оценки состояния здоровья населения // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: Тр. Всерос. конф. Воронеж, 2001. С. 212-213.

109. Окружающая среда и здоровье населения России. Атлас. М.: ПАИМС, 1995.

110. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука. Глав.ред. физ.-мат. лит., 1981.

111. Орловский С.А. Исчисление свойств и нечеткие множества //Нечеткие множества в информатике. Сб.тр. вып. 21.М.:ВНИИСИ,1988.

112. Организация и развитие платных услуг, оказываемых населению учреждениями здравоохранения: Метод, реком. // Петкин В.Н., Скрипченко Г.И., Бородин В.И., Тихонова Л.Д., Чесноков Л.Е.; Под ред. В.Н. Пенкина. Воронеж, 1997.

113. Оценка стратегии достижения здоровья для всех к 2000 г. (7-й обзор состояния здравоохранения в мире). Т.1. ВОЗ. Женева, 1987. 46 с.

114. Оценка комфортности проживания населения // Е.Н.Коровин, Л.И.Летникова, Н.Г.Сапожникова, А.В.Фролова // Управление в социальных и экономических системах: Сб. науч. тр. Воронеж, 2001. 4.1. С. 111-114.

115. Петухов В.И. Метод автоматизированного районирования для геофизических приложений// Информационные технологии. №11, 1998.

116. Попов Э.В. Экспертные системы. Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. М.: Наука, 1987. 288 с.

117. Преображенская B.C. и др. Пакет организационных технологий лицензирования лечебно-профилактических учреждений. М.: ВНИИСГЭ и УЭ им.Н.А.Семашко, 1992. 50 с.

118. Подорожко С.Д., Сапожникова Н.Г., Фролов В.Н. Метод оценки и прогнозирования обращаемости населения в лечебно-профилактические учреждения // Управление в социальных и экологических системах: Сб.науч.тр. Воронеж: ВГТУ, 2001. 4.1. С. 10-15.

119. Проблема здоровья и здравоохранения в условиях рыночной экономики и медицинского страхования// Сб.науч.тр.С.-Пб.: СГМИ, 1993.

120. Принципы построения оперативного управления здравоохранения области // Здравоохр. РСФСР. 1989. № 8. С.3-6.

121. Применение кластерного анализа для оценки заболеваемости в регионе / М.Л.Бочоришвили, Е.Н.Коровин, Л.И.Летникова, Н.Г.Сапожникова // Интеллектуальные информационные системы: Тр. Всерос. конф. Воронеж, 201. 4.1. С.26-28.

122. Рауншебах Г.В., Филиппов О.В. Экспертные оценки в медицине: Науч. обзор. М.: ВНИИМИ, 1983. 80 с.

123. Ройтман М.П. Экономические методы управления и здавоохранения // Сов. здравоохр. 1989. № 12. С. 10-14.

124. Руководство по медицинской географии / Под ред. А.А.Келлера, О.П.Щерина, А.В.Чаклина. СПб:Гиппократ, 1993. 352 с.

125. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993.

126. Савиных В.П., Цветков В.Я. Особенности интеграции геоинформационных технологий и технологий обработки данных дистанционного зондирования//Информационные технологии, № 10, 1999.

127. Сапожникова Н.Г., Шамардина Е.Н. Информационная поддержка управленческих решений в территориальных системах здравоохранения // Высокие технологии в технике, медицине, экономике и образовании: межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2007. С. 146-147.

128. Сборник справочных материалов по закону Российской Федерации «О социальной защите граждан, подвергшихся воздействию радиации вследствие катастрофы на Чернобольской АЭС». М.: Металлургия, 1996. 4.1

129. Симанков B.C., Луценко Е.В. Моделирование принятия решений в адаптивных АСУ сложными системами на основе теории информации// Информационные технологии, №2, 1999.

130. Статистические модели и многокритериальные задачи принятия решений: Сб.статей/ Сост. И науч. ред. Н.Ф.Шахнов. -М.:Статистика, 1979.

131. Трахтенгерц Э.А. Генерация, оценка и выбор сценария в системах поддержки принятия решений //А и Т, №3, 1997.

132. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений в САПР// Автоматизация и проектирования.-1997-№5.

133. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. М.:СИНТЕГ, 1998.

134. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере. М.: Финансы и статистика, 1995.

135. Управление здравоохранением сельского региона // Учеб.-метод. по-соб. для орг. здравоохр. Барнаул-Горький, 1989. 18 с.

136. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ/ Пер. с англ. Дж.-О. Ким, Ч.У.Мьюллер, У.Р.ЬСлекка и др.; под. ред. И.С. Енюкова. М.: Финансы и статистика, 1989.

137. Федеральные медицинские стандарты: Метод, письмо Минздрава РФ. М.: ВНТИЦ, 1992. 12 с.

138. Федорков Е.Д. Моделирование и оптимизация дуальных динамических объектов в медицине.- Воронеж: Изд-во ВГТУ, 1997.

139. Фролов В.А. Социальные, методологические и психологические проблемы компьютеризации в медицине // Филос. и соц. пробл. медико-биологических наук. 1989. С. 61-77.

140. Фролов В.Н. Выбор тактики лечения с применением математических методов.- Воронеж: Изд-во ВГУ, 1977.

141. Фролов В.Н. Управление в биологических и медицинских системах: Учеб. пособие. Воронеж: ВГТУ, 2001.

142. Фролов В.Н., Львович Я.Е., Казаченко В.П. Методы анализа и обработки информации в динамике и лечении гинекологических заболеваний. Воронеж: Изд-во ВГТУ, 1998.

143. Фролов М.В., Попова О.Б., Демьянова О.П. Пространственный анализ медицинских данных на основе геоинформационных технологий в задачах управления и прогнозирования // ВОКБ: специализированная медицинская помощь. Воронеж, 1996.

144. Фролов В.Н., Львович Я.Е., Подвальный С.Л. Проблема оптимального выбора в прикладных задачах.- Воронеж: Изд-во ВГУ, 1980.

145. Хай Г.А. Показатели «медицинского благополучия» как оценка деятельности территориальных медицинских служб // Информатизация в деятельности мед. служб. М., 1992. С. 56-61.

146. Хай Г.А. Оценка результатов работы врачей, лечебных учреждений и территориальных медицинских служб. Метод, пособ. С.-Пб: Изд-во СПБ МАЛО, 1995. 96 с.

147. Цветков В.Я. Геоинформационное моделирование//М.: Машиностроение. Информационные технологии. №3.1999.

148. Цветков В.Я. Геоинформационные системы и технологии. М.: Финансы и статистика. 1998.

149. Цветков В.Я. Моделирование в научных исследованиях и проектировании.- М.:ГКНТ, ВНТИЦентр, 1991.

150. Цикритзис Д., Лоховски Ф. Модели данных.-М.:Финансы и статистика. 1986.

151. Чайкина Г.В., Бобров А.Ф. Информационные аспекты разработки систем поддержки принятия решений в профессиональной психофизиологической диагностике// Информационные технологии. №1, 1999.

152. Чертко Н.К. Математические методы в физической географии. Минск: Изд-во "Университетское", 1987.

153. Шиган Е.Н. Методы прогнозирования и моделирования в социально-гигиенических исследованиях. М.: Медицина. 1987. 233 с.

154. Шиган Е.Н. Системный анализ в зравоохранении. М.: ЦОПИУВ, 1982. 71 с.

155. Экоинформатика: теория, практика, методы и ситемы. Ю.А. Арский, Ю.Ф.Захаров, В.А.Калуцков и др. СПб: Гидрометиоиздат, 1992. 519 с.

156. Broomme F.R., MMMeixler D.B. The TIGER data base structure. Cartogr. and Georg. Inf Syst, 1990. Vol. 17. N 1. P. 39-47.

157. Cliff A.O., Haggett P.P. Atlas of disease distribution. Analitic approaches to epidemiogical data.- Ooxford: Blackwell LTD., 1988. -300 p.

158. Dietz K, Matheatical models in medicine. Lecture notes on bioatheatics. 1976. Vol. 11. N1. P. 15-40.

159. Environent and health: Themes in medical geography / Ed / by R. Akhtar. New Delhi: Ashish Publishing House, 1991. 649 p.

160. Jackson M.J., Mason D.S. The development of integrated geoinforation sys*tem. Int. J. Remote Sens. -1986. - Vol. 7. - N 6. - P. 732 -740.

161. Miller P.L., Black H.R. Medical plan-analysis by computer: critiquing the pharmacologic anagemment of essential hypertension // Comput and Biomed. Re-serch. 1984. - Vol. 17. P. 38-54.

162. Introductiong ArcView (The Geographic Information System for Everyone). ESRI, Inc., USA, 1994. 119 p.

163. Introductiong Avenue. ESRI, Inc., USA, 1994. 120 p.

164. Harvey Bookman. Testing for the best programmer/ZDatamation, April. USA, N.Y., 1989. P. 83-86.

165. Kernigan B.N., Mashey R. The new programming environment. Bern, Geneva, 1987. lip

166. Map projections. Georeferencing spatial data. ESRI, USA, 1994.

167. Saaty H.V. A scaling method for priorities in hierarchical struc-tures//Journ. Math. Psychology, 1979. 69 pp.

168. Scott Barlay. Decision analysis unit. A User's Manual to Hi View. University of London. 1989. P. 3-57.