[ Наукове обрунтування та розробка моделі завантаження лікуваньних закладів охорони здоровя пацієнтами ]! | 5,11 | 57,54 | 234,03 | 171,59 | 489,39 | |||
Вихідні дні тижня | 5,98 | 0,84 | 3,47 | 6,245 | 231,84 | 26,67 | 64,45 | 259,64 |
Понеділок | 1,27 | 0,32 | 1,75 | 1,17 | 17,97 | 3,94 | 39,19 | 23,87 |
Вівторок | 0,63 | 0,42 | 0,67 | 0,41 | 11,49 | 8,94 | 13,73 | 2,27 |
Середа | 0,56 | 0,37 | 0,51 | 0,43 | 6,54 | 3,11 | 13,18 | 10,798 |
Четвер | 0,4 | 0,45 | 0,88 | 0,407 | 4,37 | 7,50 | 19,27 | 7,31 |
П’ятниця | 0,47 | 0,47 | 0,43 | 0,49 | 13,45 | 9,95 | 2,88 | 7,85 |
Субота | 3,98 | 0,52 | 0,625 | 0,48 | 105,43 | 7,502 | 15,85 | 14,87 |
Неділя | 4,1 | 0,86 | 2,27 | 0,52 | 97,42 | 26,09 | 24,9 | 22,1 |
Як показано в приведених таблицях, фактичні значення критеріїв, що використовувались для перевірки, у більшості випадків по окремих днях тижня були менші критичних на рівнях значущості 0,001-0,05, що свідчить про відповідність статистичному закону нормального розподілу випадкової величини частотних характеристик кількостей пацієнтів, що надходили та виписувались з військових госпіталів в окремі дні тижня. Внаслідок цього можна констатувати чітку невипадкову залежність надходження та виписки пацієнтів від днів тижня, що є потенційно важливим моментом для моделювання.
Аналіз завантаженості 11 військового госпіталю та ГВКГ МО України пацієнтами протягом 7 років (див. рис. 3.) показав, що найменша кількість пацієнтів у госпіталях приходилась на святкові дні.
В той же час, спостерігались регулярні сезонні коливання завантаження та коливання з періодичністю один тиждень, які пояснюються зменшенням кількості хворих у госпіталях на вихідні. Це підтверджується аналізом середньої завантаженості по днях тижня протягом усього періоду спостереження (див. табл. 2). За допомогою w-критерію, який розраховувався на основі критерію Вілкоксона для незалежних вибірок, було встановлено, що існує достовірна на рівні значущості 0,001 різниця між завантаженням госпіталів у вихідні та робочі дні тижня, окрім п’ятниці.
Дане явище пояснюється переважною госпіталізацією хворих на початку тижня (понеділок-вівторок) та вибуттям хворих з госпіталів у другій половині тижня (середа-четвер-п’ятниця) (див. табл. 3).
При більш детальному дослідженні було встановлено, що ця закономірність зберігається в основному для усіх контингентів пацієнтів госпіталів та усіх класів хвороб, окрім деяких виключень (військовослужбовці строкової служби та класи хвороб, де в структурі переважав цей контингент хворих).
В результаті така характерна картина обумовлює необхідність врахування щотижневих коливань надходження та виписки пацієнтів, які складають близько 8-10% ліжкової місткості лікувального закладу, що в масштабах медичної служби Збройних Сил України дорівнює ліжковій місткості декількох госпіталів. Внаслідок цього реальну потребу закладу в ліжках відображує саме завантаженість пацієнтами в робочі дні тижня і тому частковим завданням моделювання стає спроможність відтворити ці календарні щотижневі та, додатково, сезонні коливання.
Таблиця 2
Середня завантаженість госпіталів пацієнтами по днях тижня за період дослідження (n – обсяг вибірки, Nср. – середнє, s – середнє квадратичне відхилення)
День тижня | ГВКГ МО України: | 11 військовий госпіталь МО України: | ||||
| n, дні | Nср. | s | n, дні | Nср. | s |
Понеділок | 403 | 888,06 | 137,16 | 350 | 265,41 | 65,53 |
Вівторок | 403 | 901,34 | 134,97 | 350 | 277,15 | 67,18 |
Середа | 404 | 910,34 | 134,50 | 350 | 276,76 | 66,27 |
Четвер | 404 | 907,82 | 135,44 | 351 | 279,68 | 65,07 |
П’ятниця1 | 404 | 816,29 | 119,78 | 351 | 242,92 | 60,13 |
Субота | 404 | 804,71 | 116,62 | 351 | 236,32 | 60,89 |
Неділя | 403 | 812,63 | 117,42 | 350 | 235,20 | 61,88 |
Усі дні | 2825 | 863,02 | 135,98 | 2453 | 259,06 | 66,51 |
Робочі дні тижня (окрім п’ятниці) | 1614 | 901,90 | 135,67 | 1401 | 274,75 | 66,17 |
Таблиця 3
Розподіл кількості пацієнтів, що були госпіталізовані та виписані, по днях тижня за досліджуваний період
День тижня | Кількість госпіталізованих: | Кількість виписаних: | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 11 військовий госпіталь МО України | ГВКГ МО України | 11 військовий госпіталь | ГВКГ МО України | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| абс. | % | абс. | % | абс. | % | абс. | % | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Понеділок | 17975 | 29,60 | 52990 | 27,49 | 6835 | 11,30 | 21520 | 11,24 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Вівторок | 15050 | 24,79 | 41497 | 21,53 | 10660 | 17,62 | 35762 | 18,68 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Середа | 9965 | 16,41 | 34436 | 17,87 | 10051 | 16,62 | 30525 | 15,95 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Четвер | 10899 | 17,95 | 28899 | 14,99 | 9980 | 16,50 | 29758 | 15,55 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
П’ятниця | 5759 | 9,48 | 21846
Модель завантаження лікувальних закладів охорони здоров’я пацієнтами (Розділ 5). Системні дослідження дозволили визначити, що завантаження лікувальних закладів охорони здоров’я пацієнтами є результатом динамічної взаємодії їх надходження, виписки та послідовного переміщення по місцях надання медичної допомоги та лікування. Пересування пацієнтів у системі закладів охорони здоров’я (далі СМО – система медичного обслуговування) можна представити у вигляді графа, в якому вузли будуть відповідати місцям знаходження (обслуговування) їх, а “ребра” – пересуванню з одного місця до іншого. Топографія пересування кожного пацієнта буде залежати від особливостей поранення (захворювання або ураження), організаційних факторів тощо. Тому поранені, хворі хірургічного та терапевтичного профілю різного ступеня тяжкості, а також хворі тих чи інших класів, груп, підгруп і нозологічних форм захворювань розділяються на однорідні за медичними та евакуаційно-транспортними характеристиками групи (далі – категорії пацієнтів). В результаті СМО може представлятися як мережа (рис. 4), вузлами () якої, в залежності від рівня деталізації, можуть бути групи відділень (кабінетів) закладів охорони здоров’я, підрозділи (відділення або кабінети) закладів або окремі лікарі (лікарсько-сестринські бригади), “ребрами” (, ) – потоки пацієнтів в дозволеному напрямку від вузла k до вузла n або навпаки: , (1) де: – кількість вузлів обслуговування.
Рис. 4. Принципова функціональна схема побудови мережевої моделі (графа) системи медичного обслуговування Для кожного вузла дозволяються окрім описаних вище потоків ще вхідний потік пацієнтів, вихідний потік (виписка пацієнтів назовні) та внутрішній потік пацієнтів з місця лікування у чергу на транспортування до інших вузлів (рис. 5). Рис. 5. Принципова схема k-го вузла медичного обслуговування Інтенсивності потоків пацієнтів в СМО (як внутрішніх так і зовнішніх) залежать від часу і вважаються випадковими величинами. Для зручності комп’ютерної реалізації в математичній моделі використовувався дискретний спосіб завдання часу, позначеного як , , =1 доба, MaxDay – тривалість часу (в добах), протягом якого здійснюється моделювання. Кожний проміжок часу може бути розділений на Step дискретних частин і, таким чином, може розглядатися як час , , , де Step – так званий крок моделювання, котрий є цілим позитивним числом, частка від ділення на яке одиниці фактично означає частку проміжку часу . Вхідний потік пацієнтів в СМО можна представити як суму усіх можливих потоків у вигляді випадкової функції з незалежними приростами. Інтенсивність такого нестаціонарного вхідного потоку пацієнтів на момент часу може бути визначена як: , (2) де: – інтенсивність нестаціонарного адитивного потоку пацієнтів j-ої категорії в момент часу ; – момент дискретного часу , ; – кількість категорій пацієнтів. Потік кожного вузла являє собою потік декількох категорій пацієнтів, що спрямовуються на вузол зовні, кожна категорія пацієнтів в моделі пересувається по унікальній послідовності вузлів обслуговування. В свою чергу вхідний потік пацієнтів j-ої категорії в момент часу до системи може бути представлений наступним чином: , (3) де: – частка пацієнтів j-ої категорії від загальної кількості осіб з w-м захворюванням або ураженням – коефіцієнт втрат за окремим видом ураження або коефіцієнт захворюваності, що відповідає моменту часу , ; – початкова чисельність в момент часу g-ї групи осіб (військова частина, угруповання військ, контингент населення та ін.), медичне забезпечення яких моделюється; – кількість факторів ураження (видів зброї) та різновидів захворювань на мирний час. З формули (3) виходить, що однорідні за своїми медичними характеристиками пацієнти, що належать до різних груп осіб, вважаються різними категоріями. Вихідний потік пацієнтів з системи є нестаціонарним і являє собою суму усіх потоків . Його інтенсивність у момент часу () позначимо як : , (4) де: – інтенсивність вихідного потоку пацієнтів j-ї категорії з k-го вузла в момент часу ; – кількість категорій пацієнтів, що спрямовуються на k-й вузол. Вихідний потік пацієнтів j-ої категорії з k-го вузла являє собою суму елементарних потоків виписки пацієнтів, що надходили в усі попередні моменти часу : , (5) , (6) де: – кількість пацієнтів j-ої категорії, що надійшла на лікування у k-му вузлі в момент часу q (надходять з черги ); NFlowOut – кількість можливих станів пацієнтів (можливими станами є повне одужання, смерть та ін.); – імовірність виписки пацієнтів j-ої категорії з k-го вузла у стан f в момент часу ; – імовірність виписки пацієнтів j-ої категорії з k-го вузла у стан f в момент часу , який відповідає моменту часу ; , де – максимальний час лікування пацієнтів j-ої категорії у k-му вузлі (у добах); , 1; (7) b – індекс, що визначає вид моделі виписки, b = 0 для загальної нестаціонарної моделі, b = 1…7 для диференційованої нестаціонарної моделі (цими числами кодуються дні тижня, індекс b обчислюється відповідно до реальної дати надходження пацієнтів спеціальною функцією Delphi). Інші формули математичної моделі описують переміщення пацієнтів з черги xk на медичне обслуговування в чергу на транспортування з вузла та в місце остаточного лікування, а також вплив факторів ризику на транспортні ресурси вузлів обслуговування та ресурси робочого часу на надання медичної допомоги. Перевагою запропонованої математичної моделі є те, що вона дозволяє представляти потоки надходження та виписки пацієнтів як стаціонарні, так і складні нестаціонарні процеси. При цьому в моделі (формула 6) можливе представлення ймовірностей виписки () у вигляді аналітичних функцій або дискретного набору ймовірностей. Для створення аналітичних функцій запропоновано використовувати підбір апроксимаційних рівнянь з використанням функції щільності ймовірності нормального розподілу. Дискретні набори ймовірностей доцільно формувати шляхом побудови запитів до баз даних обліку пацієнтів. Розроблена математична модель була реалізована в комп’ютерних програмах “Модель системи надання медичної допомоги та етапного лікування” (“Model”) та “Модель закладу охорони здоров’я” (“Hospital”). Відповідно були розроблені алгоритми роботи та реляційна модель бази даних програмного забезпечення. Важливим питанням комп’ютерної реалізації розробленої математичної моделі виявилась організація зберігання та обробки необхідної для моделювання інформації. Основні етапи переробки інформації під час моделювання та організація її зберігання знайшли відображення в розробленій інформаційній моделі, створеній згідно стандартів інформаційної технології SSADM. Згідно інформаційної моделі, моделювання представляється як комплекс інформаційних задач. Інформаційне моделювання дозволило встановити, що найголовнішою інформаційною задачею, яка повинна вирішуватись під час моделювання, виявилось не саме моделювання як обчислювальний процес, а задачі підготовки та відбору потрібної для моделювання інформації. Вирішальна роль якісного виконання цих інформаційних задач була підтверджена в експериментах по перевірці точності роботи моделі. Вивчення точності роботи розробленої та реалізованої в комп’ютерній програмі “Hospital” математичної моделі по моделюванню завантаженості лікувальних закладів охорони здоров’я пацієнтами, проводилось за допомогою імітаційного та прогностичного моделювання роботи ГВКГ МО України. Імітаційне завантаження ГВКГ МО України визначалося як результат взаємодії двох потоків: надходження та виписки пацієнтів. При імітації вхідного потоку хворих досліджувалась ефективність роботи двох моделей: 1) стаціонарної – інтенсивність вхідного потоку дорівнювала середньої кількості хворих, що поступало щодня до ГВКГ МО України (66,26»66 пацієнтів); 2) нестаціонарної – інтенсивність вхідного потоку визначалася на основі реальної кількості хворих, що поступали у ГВКГ МО України щодня. У якості нестаціонарної моделі використовувався реальний потік надходження пацієнтів у ГВКГ МО України починаючи з 26.01.2000 р. При імітації потоку виписки пацієнтів досліджувалась ефективність роботи таких моделей: 1) стаціонарної – задавався середній термін лікування усіх пацієнтів (12,99»13 діб); 2) загальної нестаціонарної – задавався розподіл ймовірності виписки у часі (загальний для усіх пацієнтів); 3) диференційованої нестаціонарної – задавалися розподіли ймовірності виписки у часі, диференційовані по днях тижня надходження пацієнтів. Для імітаційного моделювання розподіли ймовірностей виписки, диференційовані по днях тижня надходження, були визначені на основі статистичних даних щодо термінів лікування усіх хворих, зареєстрованих в базі даних ГВКГ МО України. Прогностична точність роботи моделі оцінювалась нами наступним чином: на основі статичних даних щодо надходження та виписки пацієнтів у 2000-му, 2001-му та першій половині 2002-го року була прогнозована завантаженість госпіталю з 01.06.2002 р. до 31.05.2003 р.; для прогнозування використовувалась нестаціонарна модель вхідного потоку та диференційована нестаціонарна модель виписки. Розподіли ймовірностей виписки визначалися на основі статистичних даних щодо термінів лікування пацієнтів 11-го військового госпіталю, зареєстрованих станом на 03.06.2003 р., та пацієнтів ГВКГ МО України, що закінчили лікування та виписались до 01.06.2002 р. У якості потоку надходження використовувався реальний потік надходження пацієнтів з 02.06.2001 р. до 01.07.2002 р. Варіанти змодельованого завантаження госпіталю пацієнтами наведено на рис. 6 та рис. 7. З отриманих в результаті моделювання даних було визначено середню завантаженість госпіталю (табл. 4, де Хср. - середнє арифметичне, /D/ - абсолютне відхилення між емпіричним і теоретично отриманим завантаженням) загалом і по днях тижня, яку порівняли з відповідною реальною (для імітаційного моделювання порівняння проводилось з 36-ої доби моделювання по 2825-у, що відповідає відрізку часу з 01.03.2000 р. до 20.10.2007 р., для прогностичного – з 1-ої до 366-ої доби, що відповідає відрізку з 01.06.2002 р. до 31.05.2003 р.). У випадку імітаційного моделювання найменшу точність показали моделі: – із стаціонарним вихідним потоком та стаціонарним вихідним (відносне відхилення склало 0,36%, середнє відносне абсолютне відхилення – 12,68%, варіаційне відхилення – 15,83%); – із стаціонарним вхідним потоком та загальною нестаціонарною моделлю вихідного (відносне відхилення склало 0,51%, середнє відносне абсолютне відхилення – 12,704%, варіаційне відхилення – 15,84%); – із сполученням стаціонарного вхідного потоку та диференційованої нестаціонарної моделі вихідного (відносне відхилення склало 0,96%, середнє відносне абсолютне відхилення – 12,62%, варіаційне відхилення – 15,68%). Таблиця 4 Змодельована середня завантаженість госпіталю пацієнтами в порівнянні з реальною (n – обсяг вибірки)
Найбільш точною моделлю виявилась нестаціонарна по вхідному потоку і диференційована нестаціонарна по вихідному потоку (відносне відхилення склало 0,14%, середнє відносне абсолютне відхилення – 4,45%, варіаційне відхилення – 6,04%). Показники, що відображають точність імітації, для інших моделей були наступні: – для моделі із нестаціонарним вхідним потоком та стаціонарним вихідним відносне відхилення склало 0,066%, середнє відносне абсолютне відхилення – 8,599%, варіаційне відхилення – 10,69%; – для моделі із сполученням нестаціонарного вхідного потоку та загальної нестаціонарної моделі вихідного відносне відхилення склало 0,23%, середнє відносне абсолютне відхилення – 5,52%, варіаційне відхилення – 7,17%. Показники точності прогнозування були дещо меншими, що є цілком природно, і виявились наступними: відносне відхилення склало 2,78%, середнє відносне абсолютне відхилення – 6,16%, варіаційне відхилення – 7,699%. При моделюванні за тривалий період (див. рис. 6) виявилось, що модель нестаціонарна по вхідному потоку і диференційована нестаціонарна по вихідному потоку дозволяє точніше врахувати достатньо великі абсолютні різниці завантаженості (сезонні - приблизно до 500 хворих, щотижневі - приблизно до 106 хворих), що зустрічаються під час реальної роботи госпіталю в повсякденних умовах. Для порівняння розроблених підходів з існуючими традиційними методиками визначення потреби закладів охорони здоров’я у ліжковому фонді можна припустити, що добуток кількості населення, що підлягає медичному обслуговуванню, на госпіталізовану захворюваність з 01.03.2000 р. до 20.10.2007 р. буде аналогом кількості пацієнтів, що поступили в ГВКГ МО України за цей термін (184628 пацієнтів за 2790 днів або в середньому 66,175 пацієнт за добу). Якщо взяти за норматив роботи ліжка 340 діб за рік (це 93,15%), то норматив роботи ліжка за 2790 діб складе 2598,885 діб. Тоді потреба у ліжковому фонді госпіталю складе: ліжка. Розрахункова середня зайнята кількість ліжок складе: , що практично відповідає реальному та змодельованому середньому завантаженню пацієнтами за цей же календарний період (реальне – 861,13 пацієнта). Однак можна помітити, що госпіталь, як було відмічено раніше, завантажений нерівномірно: щорічно в літні місяці спостерігалося зниження завантаженості госпіталю до 500-700 хворих, а в січні-березні – підвищення приблизно до 1100 хворих, що значно вище визначеної потреби в ліжках. Також щорічно спостерігались короткочасні, але великі за розмахом коливання (зниження) завантаженості госпіталю на великі свята (амплітуда » 500-600 хворих), вплив яких на зменшення середніх показників не викликає сумнівів. Суттєве значення також мали щотижневі статистично значимі регулярні коливання завантаженості госпіталю, які, відповідно, призводять до статистично значимого зниження середньої завантаженості госпіталю як за реальними даними, так і за результатами моделювання. Всі перелічені особливості знайшли відображення у відносно великому середньому квадратичному відхиленні (див. табл. 2). Отже, розрахована на основі середніх показників завантаженості потреба госпіталю у ліжках, безсумнівно, не відображає достовірно реальну картину внаслідок її заниження, яке виникає із-за перерахованих регулярних сезонних, щотижневих та на великі свята коливань. Таким чином, тільки метод математичного моделювання з комп’ютерною реалізацією дозволив зімітувати ці коливання і, відповідно, зімітувати екстремуми завантаженості госпіталю хворими, що робить його найбільш прийнятним засобом для вирішення проблеми планування потреби в ліжках. ВИСНОВКИ В дисертаційній роботі на підставі отриманих результатів досліджень, а також з урахуванням даних літературних джерел, було запропоновано оригінальне наукове вирішення задачі визначення потреби закладів охорони здоров’я в ліжках, що дозволяє суттєво удосконалити процес управління лікувально-профілактичним (лікувально-евакуаційним) забезпеченням Збройних Сил України. 1). Доведено, що розроблена в дисертаційному дослідженні математична модель дозволяє досить точно відтворити завантаження лікувальних закладів охорони здоров’я пацієнтами, його щотижневі та сезонні коливання, внаслідок чого з’являється можливість визначати потребу лікувальних закладів охорони здоров’я у ліжковому фонді за принципом орієнтування на максимально-необхідну ліжкову місткість. 2). Встановлено, що моделювання з усіма сполученнями моделей вхідного та вихідного потоку дозволяє точно визначити середню завантаженість лікувального закладу пацієнтами (різниця змодельованого і реального середнього завантаження була <1% і складала 0,066%-0,96% залежно від варіантів сполучення). 3). Визначено, що найменша точність притаманна моделям із сполученням стаціонарного вхідного потоку та стаціонарного вихідного (середнє відносне абсолютне відхилення склало 12,68%), найбільш точною є модель нестаціонарна по вхідному потоку і диференційована нестаціонарна по вихідному потоку (середнє відносне абсолютне відхилення склало 4,45%). Дещо менш точними (друге місце) є моделі із сполученням нестаціонарного вхідного потоку та загальної нестаціонарної моделі вихідного (середнє відносне абсолютне відхилення склало 5,52%). Інші моделі потенційно мають меншу точність. 4). Встановлено важливі закономірності надходження та виписки пацієнтів у лікувальних закладах охорони здоров’я на мирний час, а саме: підпорядкованість статистичному закону нормального розподілу випадкової величини частотних характеристик кількості пацієнтів, що надходили та виписувались в різні дні тижня. Встановлені закономірності обумовлюють доцільність застосування в моделях нестаціонарної моделі вхідного потоку та диференційованої нестаціонарної моделі вихідного потоку пацієнтів. 5). Встановлена і кількісно оцінена щотижнева динаміка зміни потоку виписки пацієнтів, яка проявляється у зменшенні інтенсивності виписки пацієнтів на початку робочого тижня (у понеділок-вівторок виписувалось 28,92-29,92% пацієнтів), збільшенні наприкінці (в четвер-п’ятницю виписувалось 46,59-48,11% пацієнтів), та різкому зменшенні у вихідні дні (виписувалось 6,35-7,54% пацієнтів). Для надходження пацієнтів навпаки характерне збільшення інтенсивності на початку тижня (49,02-54,39% пацієнтів надходило в понеділок-вівторок), зменшення наприкінці (26,32-27,43% надходило у четвер-п’ятницю) та різке зменшення у вихідні дні (надходило 1,77-6,79% пацієнтів). 6). Визначені важливі для моделювання особливості реальної завантаженості лікувальних закладів охорони здоров’я Збройних Сил України: – варіабельність, пов’язана з тижневими, сезонними та на великі свята коливаннями завантаженості (варіація склала 15,76-25,67%); – характерна щотижнева циклічність, яка полягала у зменшенні завантаженості у вихідні (на 10,8-15,05%) та збільшенні в робочі дні тижня. 7). Доведена дієздатність та ефективність розроблених алгоритмів роботи програмного забезпечення моделювання завантаження лікувальних закладів охорони здоров’я пацієнтами. СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ Статті у наукових провідних виданнях, затверджених ВАК України1: 1. Радиш Я.Ф., Волик О.М., Лопін Є.Б., Глєбушкін Р.О. Моделювання системи етапного стаціонарного лікування військовослужбовців Збройних Сил України // Сучасні аспекти військової медицини (випуск сьомий): Зб. наук. праць ГВКГ МО України. – Київ: «Преса України», 2002. – С. 48-51. (особистий внесок здобувача – участь у розробці експериментального програмного забезпечення, узагальнення досліджень та формування висновків, участь у написанні та оформленні статті). 2. Ярош Т.В., Ричка О.В., Лопін Є.Б. Деякі аспекти автоматизації діяльності медичних служб ЗС США та країн СНД на воєнний час // Військова медицина України. – 2004. – №1-2. – С. 148-153. (особистий внесок здобувача – добір та аналіз літературних джерел, формування висновків, участь у написанні та оформленні статті). 3. Сохін О.О., Ричка О.В., Лопін Є.Б. Методика визначення потреби в ліжковому фонді в ЗС США // Сучасні аспекти військової медицини: Зб. наук. праць ГВКГ МО України. – К.: ГВКГ, 2005. – Вип.10. – С. 458-462. (особистий внесок здобувача – добір та аналіз літературних джерел, формування висновків, участь у написанні та оформленні статті). 4. Ярош Т.В., Лопін Є.Б., Ричка О.В. Підходи до апроксимації функцій розподілу ймовірності виписки пацієнтів з лікувальних закладів // Військова медицина України. – 2005. – Т.5, №4. – С. 71-74. (особистий внесок здобувача – розробка програмного забезпечення для автоматизованого виконання розрахунків, виконання експериментальних розрахунків та їх аналіз, узагальнення досліджень та формування висновків, участь у написанні та оформленні статті). 5. Ярош Т.В., Лопін Є.Б., Ричка О.В. Аналіз імовірнісних підходів до моделювання процесу виписки пацієнтів із лікувальних закладів охорони здоров’я Міністерства оборони України // Військова медицина України. – 2006. – №1-2. – С. 13-21. (особистий внесок здобувача – статистична обробка баз даних обліку пацієнтів 11 військового госпіталю і ГВКГ МО України та результатів моделювання, аналіз результатів, узагальнення досліджень та формування висновків, участь у написанні та оформленні статті). 6. Лопін Є.Б. Математична модель виписки пацієнтів з лікарняного закладу // Сучасні аспекти військової медицини: Зб. наук. праць ГВКГ МО України. – К.: МВЦ «Медінформ», 2006. – С. 49-54. 7. Лопін Є.Б. Прогнозування втрат ресурсів медичної служби (людських, матеріальних та ін.) за допомогою моделювання впливу на них факторів ризику // Проблеми військової охорони здоров’я: Зб. наук. праць Української військово-медичної академії (випуск 18). – Київ: Українська військово-медична академія, 2007. – С. 81-89. 8. Лопін Є.Б. Прогнозування потреби лікарняних закладів охорони здоров’я Збройних Сил України у ліжковому фонді за допомогою імітаційного моделювання руху пацієнтів // Проблеми військової охорони здоров’я: Зб. наук. праць Української військово-медичної академії (випуск 18). – Київ: Українська військово-медична академія, 2007. – С. 89-101. Публікації в інших наукових виданнях1: 1. Лопін Є.Б. Застосування методу експертних оцінок для вивчення факторів, що впливають на стан здоров’я військовослужбовців // Гігієнічна наука та практика на рубежі століть: Матеріали XIV з’їзду гігієністів України. 19–21 травня 2004 року (Дніпропетровськ) / Під ред. Ю.І. Кундієва, А.М. Сердюка, Є.Г. Гончарука, О.В. Лапушенко.–Т. ІІ.–К., 2004.– С. 483-486. 2. Моделювання системи надання медичної допомоги та етапного лікування в Збройних Силах України на мирний та воєнний час (методичні рекомендації) / Є.Б. Лопін, О.В. Ричка.– Ірпінь: НДІ ПВМ ЗС України, 2007.– 56 с. (особистий внесок здобувача – участь у написанні усіх розділів). АНОТАЦІЇ Лопін Є.Б. Наукове обґрунтування та розробка моделі завантаження лікувальних закладів охорони здоров’я пацієнтами. – Рукопис. Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата медичних наук за спеціальністю 14.03.11 – медична та біологічна інформатика і кібернетика. – Національна медична академія післядипломної освіти імені П.Л. Шупика МОЗ України, Київ, 2008. Представлено нові підходи щодо вирішення актуальної задачі визначення потреби закладів охорони здоров’я в ліжках на основі застосування технологій інформаційного та математичного моделювання, реалізованих за допомогою комп’ютера. В рамках вирішення задачі були проаналізовані фактори, що впливають на захворюваність військовослужбовців та на санітарні втрати у воєнний час, проведено аналіз вхідного та вихідного потоку пацієнтів в лікувальні заклади охорони здоров’я на прикладі двох військових госпіталів, встановлені його характерні властивості – щотижнева циклічність та підпорядкованість в окремих випадках статистичному закону нормального розподілу випадкової величини. Проведено аналіз завантаженості двох військових госпіталів хворими протягом 7 років, встановлені її характерні риси. На основі отриманих результатів розроблено математичну модель імітації руху пацієнтів у межах системи закладів охорони здоров’я і відповідний алгоритм роботи програмного забезпечення для її комп’ютерної реалізації. Розроблено інформаційну модель циркуляції необхідних для моделювання даних та методику апроксимації функцій розподілу ймовірності виписки пацієнтів з лікувальних закладів. Приведені рекомендації щодо практичного впровадження розробленої моделі та інших результатів дисертаційного дослідження. Ключові слова: імітаційні моделі завантаження лікувальних закладів пацієнтами, вхідні та вихідні потоки пацієнтів, імовірнісні моделі виписки пацієнтів, санітарні втрати військ, визначення потреби закладів охорони здоров’я в ліжках, апроксимація багатомодальних функцій розподілу ймовірностей виписки пацієнтів. Лопин Е.Б. Научное обоснование и разработка модели загрузки лечебных учреждений пациентами. – Рукопись. Диссертация на соискание ученой степени кандидата медицинских наук по специальности 14.03.11 – медицинская и биологическая информатика и кибернетика. – Национальная медицинская академия последипломного образования имени П.Л. Шупика МЗ Украины, Киев, 2008. Диссертация посвящена разработке новых подходов к определению потребности лечебных учреждений в коечном фонде на основе применения с этой целью технологий математического и информационного моделирования, реализованных с помощью компьютера. В диссертации представлено обоснование ключевых положений, ставших основой при разработке модели загрузки лечебных учреждений пациентами. На основании анализа факторов, которые влияют на процесс заболеваемости в мирное время и санитарные потери в военное время были определены принципы определения входного потока пациентов в лечебные учреждения. На основании большого статистического материала (базы данных учета пациентов, находившихся на лечении, двух военных госпиталей, за 7 лет в сумме учтено более 250 тыс. больных) был проведен анализ поступления и выписки пациентов в госпиталях. Была обнаружена и численно описана их характерная особенность – подчинённость закону нормального распределения в разные дни недели, а также цикличные еженедельные изменения интенсивности. Было определено уменьшение интенсивность выписки в начале рабочей недели (28,92-29,92% пациентов выписывались в понедельник-вторник), увеличение в конце (46,59-48,11% пациентов выписывались в четверг-пятницу) и резкое уменьшение в выходные дни (выписывалось 6,35-7,54% пациентов). Для поступления пациентов характерно увеличение интенсивности в начале недели (49,02-54,39% пациентов поступало в понедельник-вторник), уменьшение в конце (26,32-27,43% пациентов поступало в четверг-пятницу) и резкое уменьшение в выходные дни (поступало 1,77-6,79% пациентов). На основании баз данных учета пациентов также был проведен анализ загруженности двух военных госпиталей больными на протяжении 7 лет. Были определены её характерные особенности: вариабельность (вариация составила 15,76-25,67%), связанная с еженедельными и сезонными колебаниями, а также еженедельная цикличная динамика изменений в виде уменьшения загрузки в выходные дни (на 10,8-15,05%). Результаты изучения реальных особенностей движения больных в военных госпиталях позволили разработать адаптированную математическую модель, главной отличительной особенностью которой оказалась способность точно воспроизводить характерные сезонные и еженедельные колебания загрузки лечебных учреждений пациентами. Вследствие этого разработанная модель потенциально позволила на основании смоделированных показателей загрузки лечебных учреждений пациентами делать выводы относительно потребности в коечном фонде исходя из прогнозируемых максимумов в рабочие дни и сезоны с повышенной госпитализированной заболеваемостью. Разработанная математическая модель была реализована в компьютерных программах “Модель системы оказания медицинской помощи и этапного лечения” (“Model”) та “Модель учреждения здравоохранения” (“Hospital”). Соответственно были разработаны алгоритмы и реляционная модель базы данных программного обеспечения. Основные этапы обработки информации во время моделирования и организация её хранения были отображены в разработанной информационной модели, созданной согласно правилам информационной технологии SSADM. Была проведена проверка разработанной модели на работоспособность путём оценки точности воспроизведения показателей загрузки пациентами. Точность оценивалась путём количественной оценки расхождения смоделированных показателей загрузки пациентами и соответствующих им реальных. Моделирование в этом случае проводилось с использованием разных моделей потоков поступления и выписки больных. Были оценены стационарная и нестационарная модель входного потока в сочетании со стационарной, нестационарной и дифференцированной нестационарной моделями выходного потока (выписки). Для каждого сочетания были определены показатели точности моделирования, на основании которых были определены наиболее оптимальные варианты. Было определено, что наиболее точной оказалась модель с нестационарным входным потоком и дифференцированным нестационарным выходным. Остальные модели показали меньшую точность. Наименьшая точность была присуща моделям с сочетанием стационарного входного потока и стационарного выходного. Наилучший вариант сочетания моделей входного и выходного потока был сравнён с традиционными методиками определения потребности в коечном фонде. Ключевые слова: имитационные модели загрузки лечебных учреждений пациентами, входящие и выходящие потоки пациентов, вероятностные модели выписки пациентов, санитарные потери войск, определение потребности лечебных учреждений в койках, аппроксимация полимодальных функций распределения вероятности выписки пациентов. Lopin Ye.B. Scientific research and development of model of medical treatment facilities’ load by patients. – Manuscript. Dissertation on defending a Scientific Degree of a Candidate of Medical Sciences for the specialty 14.03.11 – medical and biological informatics and cybernetics. – Ministry of Health, National medical academy postgraduate education named after P.L. Shupik, Kiev, 2008. New approaches based on technologies of informational and mathematical modeling to resolve actual problem of inpatient care planning of servicemen and other beneficiaries have been presented. During study analysis of factors influencing on servicemen's morbidity rates and war sanitary losses has been carried out. As result of patients' in- and outflow analysis, based on 7-year statistical data of two military hospitals, weekly cyclicity of flaw and in some cases its correspondence to normal distribution law have been revealed. Mathematical model to imitate patients’ flow within health care system has been developed and used to construct software. Informational model of circulation of required modeling data and methods to approximate distribution functions of patients' discharge probabilities have been developed. Recommendations to practical use of developed model and other innovations have been presented. Keywords: imitational model of medical treatment facilities’ load, patients' in- and outflow, planning of inpatient beds requirement, sanitary losses, probabalistic model of patients’ discharge, approximation of multimodal distribution functions of patients' discharge probabilities. 1 Нині госпіталь має назву “Клінічна база Української військово-медичної академії”. 1 Під коефіцієнтом втрат розуміється відносна величина втрат угруповання військ (у відсотках або долях одиниці) по відношенню до кількості особового складу. Санітарні втрати складають певну частку від загальних втрат, тому іноді використовується термін “коефіцієнт санітарних втрат”. 1 З вибірки виключались аномальні значення та дати навколо великих загальнодержавних свята, після чого вибірка по окремих днях тижня складала від 270 до 332 варіант, тобто була достатня для аналітичних висновків. Кількість ступенів свободи дорівнювала 6 для окремих днів тижня, 7 для вихідних, 8-9 для робочих, 9 для усіх днів загалом (після укрупнення інтервалів за допомогою формули Стерджеса). 1 День госпіталізації та день вибуття враховувались за один ліжко-день, тому середнє завантаження хворими у п’ятницю вийшло значно менше ніж у інші робочі дні тижня. 1 Деякі записи баз даних обліку пацієнтів містили незаповнену дату виписки, тому загальна кількість госпіталізованих перевищила кількість виписаних пацієнтів; при визначенні розподілу виписки не використовувались записи в яких дата надходження була більша, ніж дата виписки. 11[a] – означає цілу частку від числа a 1 Одна стаття опублікована у співавторстві в 2001 році в таємному збірнику наукових праць Української військово-медичної академії і з метою виконання правил поводження з таємними документами в наведеному переліку публікацій не приводиться. 1 Одна стаття опублікована у співавторстві в 2005 році в таємному збірнику наукових праць Національної академії оборони України і з метою виконання правил поводження з таємними документами в наведеному переліку публікацій не приводиться. |