ОПЫТ НЕЙРОСЕТЕВОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ В УПРАВЛЕНИИ ДОСТИЖЕНИЕМ КРИТЕРИЕВ НОВОЙ МОДЕЛИ МЕДИЦИНСКОЙ ОРГАНИЗАЦИИ, ПРИМЕНЯЮЩЕЙ БЕРЕЖЛИВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

Аннотация

В настоящее время актуальность приобретают научные разработки, связанные с повышением готовности медицинских учреждений, оказывающих первичную медико-санитарную помощь населению, к работе с применением методов и инструментов бережливых технологий для увеличения уровня доступности и качества медицинской помощи населению России. Целью исследования является оценка прогностической значимости распространенных нейросетевых моделей для анализа ценностных составляющих приема участкового врача-терапевта, влияющих на показатель удовлетворенности качеством медицинской помощи, с позиции управления достижением критериев новой модели медицинской организации, применяющей бережливые технологии. Изучались следующие виды нейросетевых моделей: на основе многослойного персептрона, радиально-базисной функции и обобщенно-регрессионной нейронной сети. В качестве контрольной группы сетей использовались модели на основе уравнений множественной линейной регрессии. Всего было получено и проанализировано 50 искусственных нейронных сетей. Оценка эффективности нейросетевых моделей производилась по следующим параметрам: отношение стандартных отклонений ошибки прогноза и исходных данных, а также корреляции Пирсона между наблюдаемыми и предсказанными моделью показателями. Среди изученных нейросетевых моделей наибольшим качеством прогноза обладают модели на основе многослойного персептрона и обобщенно-регрессионных нейронных сетей. Это делает их перспективными для применения в системах, осуществляющих мониторинг и прогнозирование структуры ценностной для пациентов составляющей основных процессов в медицинских организациях. Предложенный нейросетевой подход может стать основой при создании информационных систем управления, осуществляющих мониторинг достижения целевых показателей и прогнозирующих риски в формировании новой модели медицинской организации, применяющей бережливые технологии.