КОМПЛЕКСНЫЙ МЕТОД ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ПРИ ОКАЗАНИИ МЕДИЦИНСКОЙ ПОМОЩИ
Аннотация и ключевые слова
Аннотация (русский):
В настоящей статье представлена проблема формирования управленческих решений при оказании медицинской помощи. Качественное управление процессами медицинской организации положительно отражается на наиболее важной цели – качестве оказания медицинской помощи. Для получения улучшенного клинического результата необходимо отслеживать процесс оказания медицинской помощи и формировать управленческие и корректирующие действия во время его реализации. Для решения такой задачи в статье предлагается использовать подход с применением системы поддержки принятия решения. Основными компонентами системы являются международный стандарт хранения данных ISO 13606, аппарат нечеткой логики Мамдани, анализ прецедентов. Реализованный подход показал свою эффективность после внедрения в медицинскую организацию, осуществляющую оперативное лечения в рамках программы ОМС.

Ключевые слова:
ISO 13606, нечеткая логика, интеллектуальная система, управление при оказании медицинской помощи
Список литературы

1. Каширская, Л.В. Управление качеством медицинской помощи как важнейший элемент управления учреждением в сфере здравоохранения / Л.В. Каширская, Ю.Н. Романенкова, Е.Е. Гудименко// Материалы Х юбилейной Международной научно-практической Конференции «Региональная специфика и российский опыт развития бизнеса и экономики». - 2019. - С. 182-185.

2. Решетов, Д.Н., Сертакова О.В., Гусаренко С.А. Повышение эффективности управления организациями здравоохранения на основе развития системы предоставления медицинских услуг / Д.Н. Решетов, О.В. Сертакова С.А. Гусаренко // Экономика и социум: Современные модели развития. - 2017. - №18. - С. 145-155.

3. Алексеева, Н.В., Воропинова О.А. Приоритетные направления управления качеством медицинской помощи в организациях здравоохранения // материалы IV международной научно- практической конференции: в 3 томах. ФГБОУ ВО «Тамбовский государственный университет им. Г. Р. Державина».- 2017. - С. 37-42.

4. Красильников, И.А. Управление системой здравоохранения с использованием имитационного моделирования // Имитационное моделирование, теория и практика. Восьмая Всероссийская научно-практическая конференция по имитационному моделированию его применению в промышленности. - 2017. - С. 432-4237.

5. Paz, J. Biomedic Organizations: An intelligent dynamic architecture for KDD / J. Paz, J. Bajo, V. Lopez [et al] // Information Sciences. – 2013. – № 224. – Pp. 49–61.

6. Uzoka, F. Clinical decision support system (DSS) in the diagnosis of malaria: A case comparison of two soft computing methodologies / F. Uzoka, J. Osuji, O. Obot // Expert Systems with Applications. – 2011. – № 38. – P. 1537–1553.

7. Chao, P. An intelligent classifier for prognosis of cardiac resynchronization therapy based on speckle–tracking echocardiograms / P. Chao, C. Wang, H. Chan // Artificial Intelligence in Medicine. – 2012. – № 54. – P. 181–188.

8. Castillo, O. Hybrid intelligent system for cardiac arrhythmia classification with Fuzzy K–Nearest Neighbors and neural networks combined with a fuzzy system [Text] / O. Castillo, P. Melin, E. Ramirez [et al.] // Expert Systems with Applications. – 2012. – № 39. – P. 2947–2955.

9. Haghighi, P. Development and evaluation of ontology for intelligent decision support in medical emergency management for mass gatherings/ P. Haghighi, F. Burstein, A. Zaslavsky [et al] // Decision Support Systems. – 2013. –№ 54. – P. 1192–1204.

10. Одноволов, О.Т. Опыт работы в многопрофильные больницы по автоматизации экспертной деятельности в системе управления качеством оказания медицинской помощи / О.Т. Одноволов, Н.А. Аршинова, В.В. Пономарев, Я.О. Трусова // Кубанский научный медицинский вестник. - 2018. - №3 (25). -. С. 88-96.

Войти или Создать
* Забыли пароль?