Разработка модели управления потоком пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями методами интеллектуального анализа данных

Введение. В настоящее время развитие технологий Big Data и методов интеллектуального анализа больших данных открыло возможность исследования своевременности, доступности и эффективности проводимой терапии при обработке всей доступной информации о практике лечения. Методы персонифицированной и профилактической медицины, основанные на удаленном мониторинге пациентов и интеллектуальном анализе аналогичной практики лечения, приведут к существенному сокращению затрат и повышению качества жизни. Одними из эффективных методов исследования данных о пациентах и их электронных медицинских карт являются методы машинного обучения. Цель исследования. Данное исследование направлено на построение модели управления потоком пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями на основе анализа персонифицированных карт данных больных. Материалы и методы. Определение прогноза на предмет обращения в поликлинику с заболеваниями сердца проведено методом логистической регрессии, алгоритмом построения деревьев решений ID3 и методом обучения ансамбля - случайные леса. В рамках экспериментального исследования проведена оценка эффективности применения рассмотренных методов для прогнозирования на основе анализа ROC-кривой и метрики AUC. Результаты. Эксперименты на массиве электронных персонифицированных данных о медицинских услугах в территориальном фонде обязательного медицинского страхования (ТФОМС) и медицинском информационно-аналитическом центре г. Оренбурга показали, что для краткосрочного прогнозирования на 1 месяц более высокие результаты показал алгоритм ID3 построения решающих деревьев, а при увеличении рассматриваемого периода до 3 месяцев более эффективным оказался метод логистической регрессии. Заключение. Предложенный подход к прогнозированию обращений пациентов позволяет повысить качество управления клинико-организационной системой здравоохранения при оказании медицинской помощи, а также спланировать объем и количество отдельных медицинских услуг.