Концептуальная схема агент-ориентированной модели регионального здравоохранения

Автор: Нацун Л.Н., Алферьев Д.А., Ригин В.А., Дианов Д.С.

Журнал: Социальное пространство @socialarea

Рубрика: Теоретико-методологические подходы к исследованию социального пространства

Статья в выпуске: 4 т.10, 2024 года.

Бесплатный доступ

В условиях растущего спроса на медицинские услуги со стороны населения и ограниченности имеющихся ресурсов регионального здравоохранения особую актуальность приобретает разработка инструментов, позволяющих проводить безрисковую апробацию управленческих решений в данной сфере. Одним из современных подходов к решению этой задачи служит агент-ориентированное моделирование. Несмотря на то, что в отечественных и зарубежных исследованиях неоднократно предлагались варианты моделей отдельных компонентов системы здравоохранения, комплексного решения, применимого на уровне региона, разработано не было. Цель исследования - обоснование концептуальной схемы агент-ориентированной модели регионального здравоохранения (на примере Вологодской области). Представлены ключевые характеристики агентов модели, ее структура, допущения и ограничения, обоснован выбор исходных данных для построения модели и программной среды для ее реализации. Обозначены преимущества предлагаемой модели, в частности ее применимость для апробации управленческих решений в рамках различных подсистем регионального здравоохранения. Практическая значимость результатов исследования состоит в том, что выходные параметры модели (показатели удовлетворенности населения медицинской помощью, уровня нагрузки на врачей, посещаемости медицинских организаций, уровня смертности населения по отдельным классам болезней), рассчитанные в рамках экспериментов, будут использоваться для оценки эффективности региональной системы здравоохранения наряду с показателями затрат ресурсов на ее функционирование. Это позволит сравнивать итоги принимаемых управленческих решений и выбирать оптимальные сценарии (оптимизация нагрузки на врачей, выбор схемы пространственного размещения объектов медицинской инфраструктуры, корректировка объемов финансирования медицинских организаций и т. д.).

Еще

Агент-ориентированное моделирование, медицинская помощь, медицинская активность населения, эффективность регионального здравоохранения

Короткий адрес: https://sciup.org/147247169

IDR: 147247169   |   УДК: 303.094.7   |   DOI: 10.15838/sa.2024.4.44.1

Conceptual scheme of an agent-based model of regional health care

In the context of growing demand for medical services on the part of the population and limited available resources of regional health care, the development of tools that allow risk-free testing of management decisions in this area is of particular relevance. One of the modern approaches to solving this problem is agent-based modeling. Despite the fact that Russian and foreign studies have repeatedly proposed variants of models of individual components of the health care system, no comprehensive solution applicable at the regional level has been developed. The aim of the study is to substantiate the conceptual scheme of the agent-based model of regional health care (case study of the Vologda Region). We present the key characteristics of the model agents, its structure, assumptions and limitations, and justify the choice of input data for model construction and software environment for its realization. We outline the advantages of the proposed model, in particular, its applicability for testing management decisions in various subsystems of regional health care. The practical significance of the research results is that the output parameters of the model (indicators of population satisfaction with medical care, the level of workload on doctors, attendance of medical organizations, the mortality rate in certain classes of diseases), calculated within the framework of experiments, will be used to assess the effectiveness of the regional health care system along with the indicators of resource costs for its functioning. This will make it possible to compare the results of management decisions and choose optimal scenarios (optimizing the load on doctors, choosing a scheme of spatial location of medical infrastructure facilities, adjusting the volume of financing of medical organizations, etc.).

Еще

Список литературы Концептуальная схема агент-ориентированной модели регионального здравоохранения

  • Абрамов А.Ю., Кича Д.И., Рукодайный О.В. (2018). Медицинская активность и удовлетворение потребности населения в медицинской помощи // Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. Т. 26. № 5. С. 266–270. DOI: 10.32687/0869-866X-2018-26-5-266-270
  • Бекларян А.Л., Акопов А.С. (2015). Моделирование поведения толпы на основе интеллектуальной динамики взаимодействия агентов // Бизнес-информатика. № 1 (31). С. 69–77.
  • Брагин А.В., Бахтизин А.Р., Макаров В.Л. (2022). Современные программные средства агент-ориентированного моделирования // Искусственные общества. Т. 17. № 4. DOI: 10.18254/S207751800023501-0
  • Гришин В.В., Рагозин А.В., Ицелев А.А., Глазунова С.А. (2021). Финансирование Программы государственных гарантий бесплатной медицинской помощи: как решить проблему дефицита? // Здравоохранение Российской Федерации. № 65 (6). С. 514–521. URL: https://doi.org/10.47470/0044-197X-2021-65-6-514-521
  • Дианов С.В., Калашников К.Н., Ригин В.А. (2020). Имитационная модель системы скорой медицинской помощи (на примере г. Сокола и Сокольского муниципального района Вологодской области) // Управление городом: теория и практика. № 3 (37). С. 47–54.
  • Дианов С.В., Калашников К.Н., Ригин В.А. (2021). Поиск путей оптимального пространственного размещения объектов инфраструктуры здравоохранения: обзор методического инструментария // Проблемы развития территории. Т. 25. № 2. С. 108–127. DOI: 10.15838/ptd.2021.2.112.7
  • Дианов С.В., Калашников К.Н., Ригин В.А. (2022). Агент-ориентированное моделирование регионального здравоохранения: решение задачи формализации медицинской активности жителей // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. Т. 15. № 1. С. 55–73. DOI: 10.15838/esc.2022.1.79.3
  • Ильин В.А., Колинько А.А., Дуганов М.Д., Гулин К.А. Эффективность здравоохранения региона. Вологда: ВНКЦ ЦЭМИ РАН, 2006. 192 с.
  • Калачикова О.Н., Короленко А.В., Дианов Д.С. (2024). Концепция агент-ориентированной модели «Цифровой демографический двойник Вологодской области» // Социальное пространство. Т. 10. № 1. DOI: 10.15838/sa.2024.1.41.1
  • Короленко А.В. (2021). Медицинская активность как фактор здоровья населения (на примере Вологодской области) // Парадигмы и модели демографического развития: сб. статей XII Уральского демогр. форума, Междунар. науч.-практ. конф. (г. Екатеринбург, 3–4 июня 2021 г.) / ред. О.А. Козлова [и др.]. Т. II. Екатеринбург: Институт экономики Уральского отделения РАН. С. 131–140. DOI: 10.17059/udf-2021-4-11
  • Лебедев Н.В. (2007). Использование методов системного анализа и моделирования для оптимизации функционирования региональной системы здравоохранения и многопрофильного ЛПУ // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. Т. 6. № 2. С. 533–536.
  • Макаров В.Л. (2013). Социальное моделирование набирает обороты // Экономика и математические методы. Т. 49. № 4. С. 5–17.
  • Макаров В.Л., Бахтизин А.Р. (2013) Применение суперкомпьютерных технологий в общественных науках // Экономика и математические методы. Т. 49. № 4. С. 18–32.
  • Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Бекларян Г.Л., Акопов А.С. (2019). Разработка программной платформы для крупномасштабного агент-ориентированного моделирования сложных систем // Программная инженерия. Т. 10. № 4. С. 167–177. DOI: 10.17587/prin.10.167-177
  • Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Васенин В.А., Роганов В.А., Трифонов И.А. (2011). Средства суперкомпьютерных систем для работы с агент-ориентированными моделями // Программная инженерия. № 3. С. 2–14.
  • Морозова Т.В., Белая Р.В., Козырева Г.Б. (2022). Дифференциация потребительского поведения населения Карелии на рынке платных социально значимых услуг // Народонаселение. Т. 25. № 2. С. 52–65. DOI: 10.19181/population.2022.25.2.5
  • Окрепилов В.В., Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Кузьмина С.Н. (2015). Применение суперкомпьютерных технологий для моделирования социально-экономических систем // Экономика региона. № 2 (42). С. 301–313. DOI: 10.17059/2015-2-24
  • Полянская Е.В. (2024). Особенности медицинской активности населения Амурской области // ДЕМИС. Демографические исследования. Т. 4. № 2. С. 58–73. DOI: 10.19181/demis.2024.4.2.4
  • Россошанская Е.А., Дорошенко Т.А., Самсонова Н.А. [и др.] (2022). Агент-ориентированная демографическая модель Дальнего Востока как инструмент поддержки принятия управленческих решений // Государственное управление. Электронный вестник. Вып. № 94. DOI: 10.24412/2070-1381-2094-203-2
  • Хроль Е.В., Уварова А.Г., Кужильный А.В. (2023). Разработка имитационных моделей с помощью AnyLogic // Современные инновации, системы и технологии – Modern Innovations, Systems and Technologies. № 3 (4). С. 0119–0131. URL: https://doi.org/10.47813/2782- 2818-2023-3-4-0119-0130
  • Шабунова А.А., Нацун Л.Н. (2023). Доступность платных медицинских услуг и особенности социально-демографического портрета их пользователей // Бюллетень Нац. науч.-иссл. ин-та общественного здоровья им. Н.А. Семашко. № 4. С. 115–122. DOI: 10.25742/NRIPH.2023.04.019
  • Шаганина А.А., Рапаков Г.Г., Абдалов К.А., Банщиков Г.Т. (2023). Функциональное моделирование деятельности стационарного отделения лечебно-профилактического учреждения // Интеллектуально-информационные технологии и интеллектуальный бизнес (ИНФОС-2023): мат-лы Четырнадцатой Междунар. науч.-техн. конф. (г. Вологда, 29–30 июня 2023 г.). Вологда: ВоГУ. С. 111–115.
  • Швецов А.Н., Дианов С.В., Дианов Д.С., Сидоренко Е.Э., Зорин Д.А. (2023). Сервис-ориентированный подход к проектированию агент-ориентированных моделей оптимального пространственного размещения объектов инфраструктуры здравоохранения // Вестник Череповецкого гос. ун-та. № 1 (112). С. 79–99. DOI: 10.23859/1994-0637-2023-1-112-6
  • Штовба С.Д. (2005). Муравьиные алгоритмы: теория и применение // Программирование. Т. 31. № 4. С. 3–18.
  • Aspland E., Gartner D., Harper P. (2019). Clinical pathway modelling: A literature review. Health Systems, 10 (1), 1–23. Available at: https://doi.org/10.1080/20476965.2019.1652547
  • Bandini S., Manzoni A., Vizzari G. (2009). Agent based modeling and simulation: An informatics perspective. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, 12 (4).
  • Brajnik G., Lines M. (1998). Qualitative modeling and simulation of socio-economic phenomena. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, 1 (1).
  • Edmonds B. (2010). Bootstrapping knowledge about social phenomena using simulation models. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, 13 (1). DOI: 10.18564/jasss.1523
  • England T., Harper P., Crosby T. [et al.] (2021). Modelling lung cancer diagnostic pathways using discrete event simulation. Journal of Simulation, 17 (1), 94–104. Available at: https://doi.org/10.1080/17477778.2021.1956866
  • Makarov V.L., Bakhtizin A.R., Epstein J.M. (2022). Agent-based modeling for a complex world: Part 1. Economics and Mathematical Methods, 58 (1), 5–26. DOI: 10.31857/S042473880018970-6
  • Makarov V.L., Bakhtizin A.R., Epstein J.M. (2022). Agent-based modeling for a complex world: Part 2. Economics and Mathematical Methods, 58 (2), 7–21. DOI: 10.31857/S042473880020009-8
  • Makarov V.L., Bakhtizin A.R., Sushko E.D., Sushko G.B. (2018). Supercomputer simulation of social processes: New technologies. Herald of the Russian Academy of Sciences, 88 (3), 200–209. DOI: 10.1134/S1019331618030139
  • Niazi M.A.Kh. (2011). Towards a novel unified framework for developing formal, network and validated agent-based simulation models of complex adaptive systems. arXiv, Stirling: University of Stirling. DOI: 10.48550/arXiv.1708.02357
  • Okrepilov V.V., Makarov V.L., Bakhtizin A.R., Kuzmina S.N. (2015). Application of supercomputer technologies for simulation of socio-economic systems. R-Economy, 1 (2), 340–350. DOI: 10.15826/recon.2015.2.016
  • Pyka A., Werker C. (2009). The methodology of simulation models: Chances and risks. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, 12 (4).
  • Robertson R., Burge P. (2011). The impact of patient choice of provider on equity: Analysis of a patient survey. Journal of Health Services Research & Policy, 16 (1), 22–28. Available at: https://doi.org/10.1258/jhsrp.2010.010084
  • Schwartz L.M., Woloshin S., Birkmeyer J.D. (2005). How do elderly patients decide where to go for major surgery? Telephone interview survey. BMJ (Clinical research ed.), 331 (7520), 821. Available at: https://doi.org/10.1136/bmj.38614.449016.DE
  • Tracy M., Cerdá M., Keyes K.M. (2018). Agent-based modeling in public health: Current applications and future directions. Annual Review of Public Health, 39, 77–94. Available at: https://doi.org/10.1146/annurevpublhealth-040617-014317
  • Victoor A., Delnoij D.M., Friele R.D. [et al.] (2012). Determinants of patient choice of healthcare providers: A scoping review. BMC Health Services Research, 12, 272. Available at: https://doi.org/10.1186/1472-6963-12-272
  • Wrona Z., Buchwald W., Ganzha M.[et al.] (2023). Overview of software agent platforms available in 2023. Information, 14 (6), 348. DOI: 10.3390/info14060348
Еще