Статьи из рубрики: «Моделирование в здравоохранении»
-
2026 № 7 Прогнозирование восстановления минеральной плотности костной ткани в области бедренной кости у пациентов с первичным гиперпаратиреозом после паратиреоидэктомии.
Цель исследования: разработать прогностическую модель восстановления минеральной плотности костной ткани (МПК) в области бедренной кости в течение года после паратиреоидэктомии (ПТЭ) у пациентов с симптомной формой первичного гиперпаратиреоза (ПГПТ) с применением алгоритмов машинного обучения и параметров трехмерного моделирования проксимального отдела бедренной кости (3D-DXA).
Материалы и методы. Проведено ретроспективное одноцентровое исследование (n=116; 96,6% женщин; возраст 57,5 [45,75; 64] лет) на базе ФГБУ «НМИЦ эндокринологии им. академика И. И. Дедова» Минздрава России. В качестве бинарного исхода был прирост МПК ≥3% в области бедренной кости в целом (BMD TH) и шейки бедренной кости (BMD FN) через год после ПТЭ. Прогностические модели построены на основе категориального градиентного бустинга (CatBoostClassifier). Для предварительного отбора предикторов проведен одномерный сравнительный анализ подгрупп.
Качество моделей оценивалось по диагностической чувствительности (ДЧ), специфичности (ДС), прогностической ценности положительного (ПЦПР) и отрицательного (ПЦОР) результата.
Результаты. Мультивыходная модель с единым набором предикторов и общими гиперпараметрами показала нестабильное качество: для BMD FN ДЧ снизилась с 78% при кросс-валидации до 60% на тестовой выборке. Индивидуальные модели с раздельным набором предикторов и параметрами 3D-DXA продемонстрировали существенно более высокие результаты. Модель для BMD FN достигла ПЦПР 74±6% и ПЦОР 74±4% при кросс-валидаци; модель для BMD TH – ПЦПР 82±6% и ПЦОР 81±12%.
Заключение. Впервые разработаны прогностические модели восстановления МПК бедренной кости после ПТЭ при ПГПТ на основе алгоритмов машинного обучения. Разработанные модели являются инструментом поддержки принятия врачебных решений для персонализации послеоперационного ведения пациентов с ПГПТ: стратификации риска недостаточного восстановления МПК, планирования сроков контрольной денситометрии и обоснования назначения анти-остеопоротической терапии. -
2026 № 6 Динамическая прогностическая модель как инструмент прогноза укомплектованности врачебными кадрами на региональном уровне.
Стабильно низкая обеспеченность врачебными кадрами в ряде субъектов Российской Федерации сохраняется, несмотря на систематически принимаемые организационные меры, что указывает на системный характер проблемы и недостаточность применяемых инструментов её анализа.
Цель исследования: разработать методику прогноза обеспеченности кадрами на региональном уровне на основе многоуровневого анализа факторов (демографических, естественной убыли кадров, трудовой миграции и целевой подготовки специалистов), оценить её аналитические возможности и практическую применимость.
Методы. Ретроспективный анализ данных федерального статистического наблюдения (форма № 30) за 2018–2023 гг.; сравнительный анализ трёх методологических подходов к прогнозированию врачебных кадров; апробация модели «ПрогнозМед-Кадр» на региональных данных (базовый год – 2023 г., горизонт – 2035 г.).
Результаты. Обеспеченность врачами во Владимирской области в течение более 10 лет удерживается на уровне 26–28 на 10 тыс. населения – на 27% ниже среднероссийского показателя. Действующая методика расчёта потребности (приказ Минздрава России № 974 от 29.11.2019) носит статический характер: опирается на плановые объёмы территориальной программы государственных гарантий (ТПГГ) и не предусматривает прогноза предложения кадров. Предложенный авторами подход позволил спрогнозировать показатели, при сохранении сложившихся тенденций модель прогнозирует снижение обеспеченности с 27,9 до 19,9 на 10 тыс. населения к 2035 г. с потерей 1 202 врачей (32,8%).
Выводы. В ходе исследования разработаны сценарии развития обеспеченности врачами во Владимирской области.
Нормативный расчёт воспроизводит кадровый дефицит, оставляя за рамками анализа факторы, определяющие его долгосрочную динамику. Регионам с устойчивым дефицитом необходима динамическая прогностическая модель, учитывающая возрастное выбытие, трудовую миграцию и отложенный эффект подготовки кадров. -
2025 № 11 Комплексная математическая модель количественной оценки устойчивости медицинских организаций, оказывающих специализированную медицинскую помощь в условиях стационара, к глобальным вызовам и чрезвычайным ситуациям.
Современные глобальные вызовы, вызванные биологическими угрозами, техногенными катастрофами и военными конфликтами, требуют от медицинских организаций, оказывающих специализированную медицинскую помощь в условиях стационара, высокой степени устойчивости. В условиях критического функционирования указанные медицинские организации сталкиваются с большими потоками пациентов, нарушением маршрутизации, ограничением ресурсов и необходимостью сохранения ключевых процессов. Повышение их устойчивости предполагает способность не только противостоять первичным
последствиям чрезвычайных ситуаций, но и быстро восстанавливаться и адаптироваться к новым условиям. Однако, в научных исследованиях и управленческой практике все еще недостаточно универсальных и количественно обоснованных моделей, позволяющих комплексно оценить эту устойчивость. Отсутствие таких инструментов затрудняет планирование ресурсов и принятие своевременных и эффективных решений в условиях неопределенности.
Цель исследования: разработка комплексной математической модели количественной оценки устойчивости медицинских организаций, оказывающих специализированную медицинскую помощь в условиях стационара, к глобальным вызовам и чрезвычайным ситуациям.
Материалы и методы. Методологической основой послужила системная декомпозиция процессов функционирования медицинской организации, оказывающей специализированную медицинскую помощь в условиях стационара, при чрезвычайных ситуациях с последующей математической формализацией параметров устойчивости. В рамках исследования разработана математическая модель, основанная на принципах теории массового обслуживания, системной динамики и оптимизационного анализа.
Результаты. Разработана модель использования индекса устойчивости больницы, включающего субиндексы по коечному фонду, медицинскому оборудованию, кадровому обеспечению (врачами и средним медицинским персоналом), а также и временным характеристикам процессов. Предложены принципы расчета оптимального распределения ресурсов, управления кадровыми резервами, моделирования потоков пациентов и оценки воздействия сценариев с массовым обслуживанием пациентов на устойчивое функционирование медицинской организации, оказывающей специализированную медицинскую помощь в условиях стационара.
Заключение. Разработанная модель позволяет количественно оценивать устойчивость медицинской организации, оказывающей специализированную медицинскую помощь в условиях стационара, выявлять уязвимые компоненты системы и сравнивать различные стратегии повышения устойчивости. Подход на основе оценки субиндексов обеспечивает всесторонний сценарный анализ и может быть адаптирован к различным типам глобальных вызовов и чрезвычайных ситуаций. -
2025 № 11 Форсайт-технология – инструмент проактивного стратегического прогнозирования рисков и управления антинаркотической деятельностью.
Технология Форсайта в анализе антинаркотической деятельности представляет собой систематический процесс долгосрочного прогнозирования и проектирования будущих сценариев развития наркоситуации, направленный на выявление потенциальных угроз, определение «окон резерва» и формирование проактивных стратегий предотвращения.
Целью настоящего исследования является использование методологии Форсайта для прогностического анализа, направленного на выработку стратегических решений на основе вероятных сценариев будущего для управления антинаркотической деятельностью в настоящем.
Форсайт-технологии находятся на стыке стратегирования и прогнозирования, потому что объединяют элементы долгосрочного целеполагания (стратегии) и анализа возможных сценариев будущего (прогнозирования).
Поэтапный структурированный анализ форсайт-технологии через призму входных, выходных данных и сценариев, получаемых на основании научных практик и методологической литературы позволяет оценить прозрачность управленческих решений, эффективность антинаркотических мероприятий, сократить реактивность и усилить проактивность, снизить управленческую неопределенность, оценить интеграцию межведомственного взаимодействия.
Инструменты для формирования ядра сценариев Форсайт-процессов имеют конкретную направленность, учитывающую факторы внешнего влияния (STEEP-анализ), внутренние угрозы (SWOT-анализ и TOWS-матрица), на основании которых можно сконструировать траекторию сценария: оптимистичного, инерционного и пессимистичного.
В дальнейшем планируется представить результаты практического Форсайт-исследования на примере конкретного региона с применением описанных методологических подходов. -
2025 № 11 Применение многомерного статистического анализа для оценки эпидемической ситуации по туберкулезу на региональном уровне.
Многогранность проблемы распространения туберкулеза требует комплексного системного подхода для поиска наиболее рациональных путей ее решения, что обуславливает совершенствование анализа эпидемиологической ситуации и планирования мероприятий на основе актуальной и достоверной информации. Использование многомерных методов исследования в анализе эпидемиологической ситуации по туберкулезу отвечают этому требованию, потому что позволяет оценить информацию о степени влияния на результат множества факторов различной природы.
Цель исследования: совершенствование анализа эпидемиологической ситуации по туберкулезу с применением много-мерных статистических методов исследования.
Материалы и методы. В исследовании изучен комплекс показателей (48), обуславливающих развитие эпидемической ситуации по туберкулезу в Иркутской области: эпидемиологические, социально-экономические, демографические и медико-организационные за период 2005–2024 гг. с использованием кластерного и дискриминантного анализа.
Результаты. Выделено три этапа развития эпидемиологической ситуации в Иркутской области в период 2005–2024 гг., информативные показатели которых обусловили эффективность противотуберкулезных мероприятий в тот или иной период.
Наиболее информативными показателями, обусловившими развитие эпидемической ситуации по туберкулезу в Иркутской области за 2005–2024 гг. являлись внутренний валовый продукт, доля населения с доходами ниже прожиточного минимума, охват профилактическими осмотрами на туберкулез, выявляемость туберкулеза среди населения и доля туберкулеза с множественной лекарственной устойчивостью среди контингентов противотуберкулезных учреждений.
Заключение. В статье представлен опыт применения кластерного и дискриминантного анализа в оценке эпидемиологической ситуации по туберкулезу в Иркутской области, а также роль социально-экономических, демографических и медико-организационных факторов в ее развитии за период 2005–2024 гг. В результате анализа с применением многомерных методов исследования научно обоснованы и определены основные направления совершенствования организации противотуберкулезных мероприятий на региональном уровне. -
2025 № 10 Комплексная математическая модель оценки устойчивости медицинских организаций, оказывающих первичную медико-санитарную помощь, для реагирования на глобальные вызовы и чрезвычайные ситуации
Обеспечение устойчивости системы здравоохранения и медицинских организаций в условиях глобальных вызовов и чрезвычайных ситуаций (ЧС) является одной из ведущих задач управления. Несмотря на значительное количество исследований, в области оценки устойчивости здравоохранения сохраняется недостаток эмпирических данных и эффективных инструментов для количественного анализа способности медицинских организаций адаптироваться к кризисам. Особенно остро эта проблема стоит на уровне медицинских организаций первичного звена здравоохранения, выполняющих ключевую роль в обеспечении непрерывности процессов оказания медицинской помощи. Условия, возникающие при биологических, техногенных или военных угрозах, требуют от медицинских организаций, оказывающих первичную медико-санитарную помощь (ПМСП), высокой степени адаптивности, готовности к работе в условиях резкого возрастания нагрузки и рационального управления ограниченными ресурсами. В этой связи актуальной научной задачей становится разработка подходов, позволяющих формализовать и количественно оценить устойчивость медицинских организаций к различным типам кризисов.
Цель исследования: разработка комплексной математической модели оценки устойчивости медицинских организаций, оказывающих ПМСП, для повышения их готовности реагировать на глобальные вызовы и ЧС.
Материалы и методы. Исследование проведено в три этапа, включавших семантический анализ понятий устойчивости, классификацию глобальных угроз (биологических, техногенных, военных), а также формализацию процессов функционирования медицинских организаций, оказывающих ПМСП, с применением методов теории массового обслуживания, динамического программирования, линейного целочисленного программирования и расчетных индексов устойчивости для таких компонентов, как: потоки пациентов, материально-технические и кадровые ресурсы, а также стандартные операционные процедуры.
Результаты. Разработаны восемь моделей, охватывающих динамику потоков пациентов, оптимизацию расписаний приема, распределение медицинского оборудования, врачебного и среднего медицинского персонала, а также обеспечения стабильности выполнения стандартных операционных процедур. Для каждой модели определены показатели устойчивости, отражающие способность медицинской организации, оказывающей ПМСП, поддерживать функционирование при внешних воздействиях и кризисных ситуациях. Модель позволяет оценивать влияние различных типов ЧС и выбирать управленческие стратегии для адаптивного реагирования и восстановления параметров основной деятельности.
Заключение. Предложенная модель обеспечивает системный и количественно обоснованный подход к оценке устойчивости медицинских организаций, оказывающих ПМСП, в условиях глобальных вызовов и ЧС. Внедрение модели может способствовать формированию проактивной стратегии управления, повышению готовности к ЧС и рациональному распределению ресурсов.