ПРИМЕНЕНИЕ  ПОПУЛЯЦИОННОГО  РИСКА  ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ  В  ПОДГОТОВКЕ  УПРАВЛЕНЧЕСКИХ  РЕШЕНИЙ  В  ЗДРАВООХРАНЕНИИ

Сташевский  Павел  Сергеевич

аспирант  Новосибирского  государственного  технического  университета,  РФ,  г.  Новосибирск

E-mail:  stashpavel@gmail.com

Яковина  Ирина  Николаевна

канд.  техн.  наук,  доцент  Новосибирского  государственного  технического  университета,  РФ,  г.  Новосибирск

E-mail: 

THE  SUPPORT  OF  DECISION-MAKING  IN  HEALTHCARE  USING  POPULATION  INCIDENCE  RISK

Pavel  Stashevsky

graduate  student  of  Novosibirsk  State  Technical  University,  Russia,  Novosibirsk

Irina  Yakovina

candidate  of  Science,  docent  of  Novosibirsk  State  Technical  University,  Russia,  Novosibirsk

АННОТАЦИЯ

В  статье  описывается  введенное  авторами  новое  представление  популяционного  риска  заболеваемости  и  особенности  его  применения  в  процедурах  подготовки  управленческих  решений  в  здравоохранении  на  примере  решения  задачи  прогнозирования  инфекционной  заболеваемости  для  инфекций,  передающихся  водным  путем.

ABSTRACT

The  paper  describes  a  new  idea  for  population  risk  of  disease  and  the  use  in  procedures  for  the  preparation  of  management  decisions  in  health  care.  Its  use  is  shown  on  the  example  of  solving  the  problem  of  predicting  infectious  diseases  for  infections  transmitted  by  water.

Ключевые  слова:  популяционный  риск  заболеваемости;  подготовка  управленческих  решений  в  здравоохранении.

Keywords:  population  risk  of  disease;  decision  support  in  healthcare.

Актуальность.  Постановка  задачи

В  настоящее  время  в  здравоохранении  наблюдается  активное  внедрение  рыночных  подходов  в  задачах  управления.  Одним  из  таких  подходов  является  риск-менеджмент,  который  направлен  на  снижение  вероятности  возникновения  неблагоприятного  результата  и  минимизацию  возможных  потерь  за  счет  выявления  и  учета  различных  рисков.  Среди  используемых  при  решении  задач  управления  в  здравоохранении  показателей  специалисты  очень  часто  обращаются  к  характеристикам,  описывающим  состояния  здоровья  населения,  таких  как  заболеваемость,  смертность  и  продолжительность  жизни  [1,  3].  Эти  характеристики  в  условиях  возросшего  объема  информации  требуют  оперативного  анализа,  результаты  которого  необходимо  учитывать  при  разработке  системы  мероприятий  в  здравоохранении.  В  связи  с  этим  в  работе  рассматриваются  вопросы  использования  в  подготовке  управленческих  решений  нового  представления  показателей  риска  популяционной  заболеваемости  и  автоматизации  процедуры  подготовки  управленческих  решений  на  их  основе. 

Применение  популяционного  риска  в  задачах  здравоохранения

В  связи  с  тем,  что  подготовка  управленческих  решений  в  здравоохранении  непосредственным  образом  осуществляется  в  условиях  неопределенности,  то  многие  авторы  рассматривают  подход  управления,  основанный  на  риск-менеджменте  как  один  из  методов,  позволяющих  сделать  процесс  оказания  медицинских  услуг  населению  более  качественным,  доступным  и  своевременным  [1—3].  Этот  подход  направлен  в  первую  очередь  на  сохранение  состояния  здоровья  населения  за  счет  выявления  и  снижения  негативно  влияющих  факторов. 

Вместе  с  тем,  одним  из  важнейших  индикаторов  состояния  здоровья  населения  является  заболеваемость  населения,  характеризующаяся  различными  показателями:  первичной  заболеваемостью,  общей  заболеваемостью,  распространенность  и  др.,  поэтому  в  работе  принято  решение  рассматривать  популяционный  риск  заболеваемости  населения  как  инструмент,  позволяющий  оценивать  состояние  здоровья  населения  и  на  его  основе  разрабатывать  управленческие  мероприятия,  направленные  на  снижение  этого  риска.

Анализ  литературных  источников  показал,  что  для  расчета  как  индивидуального,  так  и  популяционного  рисков  заболеваемости  используются  как  правило  точечные  оценки  вероятности  определенного  исхода,  влияния  отдельного  фактора  (или  группы  факторов)  на  суммарный  риск,  либо  прогноза  последствий  риска.  Некоторые  результаты  анализа  используемых  в  задачах  здравоохранения  показателей  риска  приведены  в  таблице  1. 

Таблица  1.

Применение  риска  в  различных  задачах  здравоохранения

Многомерный  показатель  популяционного  риска

В  связи  с  тем,  что  для  подготовки  управленческих  решений  специалисту  в  здравоохранении  необходима  полная  и  достоверная  картина  риска,  мы  предлагаем  ввести  новый  многомерный  показатель  популяционного  риска  заболеваемости  I,  который  предложено  рассматривать  в  виде  системы  их  трех  компонент  I=(Iw,Ir,Ip),  где

Iw  —  факторы  риска  —  вектор  пар  (F,Q),  где  F={F1,…,Fr}  —  факторы  риска  (например,  экологическая  ситуация,  социальный  фон  и  др.),  а  Q={Q1,…,Qr}  —  индикаторы  значимости  факторов; 

Ir  —  вероятность  возникновения  риска  —  величина,  характеризующая  меру  возможности  возникновения  популяционной  заболеваемости,  измеряемая  в  диапазоне  от  0  до  1; 

Ip  —  прогнозные  значения  риска  —  вектор  прогнозируемых  показателей  популяционной  заболеваемости  в  абсолютных  и  относительных  единицах,  нормированных  к  рассматриваемой  численности  популяции  и  характеризующих  количество  событий  (например,  первичная  заболеваемость,  рецессии,  эпидемии  и  т.  д.),  которые  могут  произойти  в  рассматриваемой  популяции  при  воздействии  факторов  риска  в  определенный  временной  период. 

При  решении  определенной  задачи  в  процессе  формированиия  риска  I  могут  быть  получены  как  полное  множество  его  компонент  Iw,Ir,Ip,  так  и  отдельные  компоненты  риска  или  их  элементы.   

Предложенное  представление  популяционного  риска  интерпретируются  следующим  образом:  при  воздействии  на  население  факторов  F1,…,Fr  (со  значимостью  Q1,…,Qr)  имеется  вероятность  Ir  возникновения  некоторого  прогнозируемого  количества  определенных  событий  Ip.

Использование  показателя  популяционного  риска  в  задаче  подготовки  управленческих  решений  в  здравоохранении

В  качестве  примера  рассмотрим  применение  многомерного  показателя  популяционного  риска  заболеваемости  для  задачи  прогнозирования  заболеваемости  острой  кишечной  инфекцией  (ОКИ)  детей  до  12  лет  в  осенний  период  2013  года  в  Челябинске  на  базе  ежедневных  ретроспективных  данных  за  5  лет  по  заболеваемости,  значениям  температуры  окружающего  воздуха  и  атмосферного  давления.  Для  решения  этой  задачи  были  использованы  данные  базы  CliWaDIn  1.0,  которая  разрабатывалась  на  кафедре  вычислительной  техники  Новосибирского  государственного  технического  университета,  и  содержит  информацию  для  различных  городов  Российской  Федерации  о  состоянии  водных  источников,  динамики  погоды  и  инфекционной  заболеваемости  для  инфекций,  передающихся  водным  путем  [4]. 

Для  представленной  задачи  в  качестве  факторов  риска  рассматривалось  влияние  температуры,  давления  и  относительной  влажности  (погодных  факторов).  С  использованием  методов  интеллектуального  анализа  и  различных  процедур  обработки  данных  [5]  были  получены  значения  многомерного  показателя  популяционного  риска,  представленные  в  табл.  2. 

Таблица  2.

Рассчитанные  значения  показателя  популяционного  риска  заболеваемости

Полученные  результаты  показывают  сильное  влияние  температуры  на  риск  заболеваемости  для  рассматриваемого  региона  и  возрастной  группы,  при  этом  вероятность  риска  и  его  прогноз  имеют  высокое  значение  для  рассматриваемого  временного  диапазона  (осень  2013  г.).  На  основании  полученных  значений  компонент  популяционного  риска  возможна  автоматизация  подготовки  вариантов  мероприятий  в  системе  здравоохранения,  чтобы  снизить  риск  заболеваемости.  Так,  например,  на  основании  системы  правил,  сформированной  с  участием  специалистов  в  области  управления  здравоохранением,  с  помощью  разработанной  процедуры  нечеткого  вывода  были  получены  варианты  управленческих  решений,  представленные  в  табл.  3.

Таблица  3. 

Пример  множества  вариантов  управленческих  решений  для  задачи  оценки  риска  заболеваемости  ОКИ  (Челябинск)

На  основании  значений  компонент  риска  для  рассматриваемой  задачи  была  получена  важность  отдельного  варианта  решения,  на  основании  которой  специалистом  в  здравоохранения  возможно  определение  необходимости  проведения  того  или  иного  мероприятия.

Заключение

В  статье  описан  предложенный  многомерный  показатель  популяционного  риска  заболеваемости,  который  является  одним  из  инструментов  для  применения  подхода  риск-менеджмента  в  здравоохранении.  Разработанный  показатель  позволяет  для  специалистов  в  здравоохранении  не  только  системно  представить  риск  заболеваемости,  но  и  предоставляет  возможность  автоматической  генерации  вариантов  решений  в  среде  автоматизированных  систем,  что  продемонстрировано  на  примере  прогнозирования  инфекционной  заболеваемости  в  г.  Челябинск  для  осени  2013  года.

Список  литературы:

1. Ананина  О.А.,  Писарева  Л.Ф.,  Фокин  В.А.,  ИНФОРМАЦИОННАЯ  СИСТЕМА  ОЦЕНКИ  ФАКТОРОВ  РИСКА  ОНКОЛОГИЧЕСКИХ  ЗАБОЛЕВАНИЙ  //  Известия  ТПУ  .  2009.  №  5.  [Электронный  ресурс]  —  Режим  доступа.  —  URL:  http://cyberleninka.ru/article/n/informatsionnaya-sistema-otsenki-faktorov-riska-onkologicheskih-zabolevaniy  (дата  обращения:  01.07.2014).
2. Гальченко  В.Я.,  Попов  К.Р.,  Приземина  И.Н,  Качур  Н.В.  Прогнозирование  временных  рядов  в  задаче  оценки  эпидемической  ситуации  заболеваемости  ОРВИ  и  гриппом  по  данным  Луганской  области  //  Укра¨ıнський  медичний  альманах.  —  2010.  —  Т.  13,  —  №  2.  —  C.  20—22.
3. Фридман  К.Б.,  Лим  Т.Е.,  Шусталов  С.Н.  Концептуальная  модель  оценки  и  управления  риском  здоровью  населения  от  транспортных  загрязнений  //  Гигиена  и  санитария.  —  2011.  —  №  3.  —  С.  20—25.
4.  Чистяков  Н.А.,  Климат  и  инфекционные  заболевания.  Банк  данных  CliWaDln  для  анализа  взаимосвязей  между  погодными  условиями,  качеством  воды  и  инфекционными  заболеваниями  /  Н.А.  Чистяков,  И.Н.  Швайкова,  В.В.  Губарев,  С.Г.  Юн,  О.К.  Альсова  //  Инфекционные  Болезни  2011  г.,  том  9,  приложение  №  1,  —  С.  94.
5. Швайкова  И.Н.,  Сташевский  П.С.,  Алгоритмы  формирования  диагностических  решений  //  Материалы  X  международной  конференции  «Актуальные  проблемы  электронного  приборостроения»  АПЭП-2010  в  7  т.,  Новосибирск,  22—24  сентября,  2010.  Новосибирск:  Изд-во  НГТУ,  —  2010.  —  Т.  5.  —  с.  122—127.