Мулеса Оксана Юріївна Інформаційна технологія прогнозування та клієнтоорієнтованої оптимізації кадрового складу закладів охорони здоров’я

Краткое описание

Мулеса Оксана Юріївна, доцент кафедри кібернетики і прикладної математики, Державний вищий навчальний заклад «Ужгородський національний університет». Назва дисертації: «Інформаційна технологія прогнозування та клієнтоорієнтованої оптимізації кадрового складу закладів охорони здоров’я». Шифр та назва спеціальності 05.13.06 інформаційні технології. Спецрада Д 26.001.51 Київського національного університету імені Тараса Шевченка

Державний вищий навчальний заклад
«Ужгородський національний університет»
Міністерство освіти і науки України
Київський національний університет імені Тараса Шевченка
Міністерство освіти і науки України
Кваліфікаційна наукова
праця на правах рукопису
МУЛЕСА ОКСАНА ЮРІЇВНА
УДК 004.89: 519.86
ДИСЕРТАЦІЯ
ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ ПРОГНОЗУВАННЯ ТА
КЛІЄНТООРІЄНТОВАНОЇ ОПТИМІЗАЦІЇ КАДРОВОГО
СКЛАДУ ЗАКЛАДІВ ОХОРОНИ ЗДОРОВ’Я
05.13.06 – інформаційні технології
Подається на здобуття наукового ступеня доктора технічних наук
Дисертація містить результати власних досліджень. Використання ідей,
результатів і текстів інших авторів мають посилання на відповідне джерело
__________ О.Ю. Мулеса
Науковий консультант: Снитюк Віталій Євгенович, доктор технічних наук,
професор
Ужгород – 2021

ЗМІСТ
Стор.
ПЕРЕЛІК УМОВНИХ ПОЗНАЧЕНЬ……………………….....…… 26
ВСТУП………………………………………………………………… 27
РОЗДІЛ 1. ПРОБЛЕМА ІНФОРМАЦІЙНО-АНАЛІТИЧНОГО
СУПРОВОДУ ПРОЦЕСІВ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ПРИ
ФОРМУВАННІ ТА ПРОГНОЗУВАННІ КАДРОВОГО СКЛАДУ
ЗАКЛАДІВ ОХОРОНИ ЗДОРОВ’Я………………………………… 37
1.1. Формування кадрового складу закладів охорони здоров’я як
передумова їх ефективного функціонування……………………… 37
1.2. Огляд технологій інформаційно-аналітичного супроводу
процесів формування кадрового потенціалу медичних закладів… 47
1.3. Аналітичний огляд методів препроцесінгу даних, структурної
та параметричної ідентифікації невідомих залежностей і
прийняття рішень в умовах невизначеності……………………….. 54
1.3.1. Методи препроцесінгу даних медичної статистики……. 55
1.3.2. Методи структурної та параметричної ідентифікації
невідомих залежностей у задачах прогнозування…………….. 58
1.3.3. Методи кластерного аналізу неструктурованих даних…. 61
1.3.4. Аналіз моделей та методів експертного аналізу в умовах
невизначеності…………………………………………………... 63
1.4. Вибір напрямків та структурно-логічна схема дослідження…. 71
Висновки до розділу 1………………………………………………. 77
19
РОЗДІЛ 2. CИСТЕМНИЙ АНАЛІЗ ПРОГРАМОВАНОЇ
КАДРОВОЇ ПОЛІТИКИ В ЗАКЛАДАХ ОХОРОНИ
ЗДОРОВ’Я…………………………………………………………....... 79
2.1. Основи концепції програмованої кадрової політики в
закладах охорони здоров’я…………………………………………. 79
2.2. Медичний заклад як складна система, що функціонує в
умовах невизначеності……………………………………………… 85
2.3. Проблема прогнозування попиту на медичні послуги в
майбутні періоди часу………………………………………………. 93
2.3.1. Елементи ключових технологій визначення
майбутнього попиту на медичні послуги ……………………… 94
2.3.2. Базові елементи процесу кластеризації споживачів
медичних послуг…………….......................……………………. 97
2.3.3. Прогнозування необхідності медичних послуг у
майбутні періоди часу на основі ретроспективних даних......... 101
Висновки до розділу 2…………………………………………......... 108
РОЗДІЛ 3. ТЕХНОЛОГІЇ ПРОГНОЗУВАННЯ ОБСЯГІВ
МАЙБУТНІХ ПОТРЕБ В МЕДИЧНИХ ПОСЛУГАХ В
УМОВАХ НЕВИЗНАЧЕНОСТІ…………………………………….. 110
3.1. Кластеризація потенційних споживачів медичних послуг в
умовах невизначеності……………………………………………… 111
3.1.1. Еволюційна кластеризація на основі принципу
адаптивності……………………………………………………... 112
3.1.2. Адаптивний метод нечітких с-середніх на основі
модифікації вагових коефіцієнтів………………………………. 117
20
3.2. Прогнозування потреб в медичних послугах серед населення
на основі ретроспективних даних…………………………………. 121
3.2.1. Метод синтезу прогнозуючої схеми на основі базових
прогнозуючих моделей………………………………………….. 122
3.2.2. Еволюційний метод синтезу прогнозної схеми…………. 127
3.3. Прогнозування виникнення потреб в медичних послугах
методом нечіткої класифікації на основі послідовного аналізу
Вальда................................................................................................... 129
3.4. Еволюційний метод структурної і параметричної
ідентифікації табличних залежностей……………………………… 132
3.4.1. Задача структурної та параметричної ідентифікації
табличних залежностей…………………………………………. 133
3.4.2. Розробка еволюційного методу параметричної
ідентифікації…………………………………………………….. 134
3.4.3. Еволюційний метод структурної
ідентифікації…………………………………………………….. 136
3.5. Метод знаходження значущих факторних ознак при
ідентифікації невідомих табличних залежностей…………………. 138
Висновки до розділу 3……………………………………………….. 140
Розділ 4. МОДЕЛІ І МЕТОДИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ЩОДО
КЛІЄНТОРІЄНТОВАНОЇ ОПТИМІЗАЦІЇ КАДРОВОГО
СКЛАДУ ЗАКЛАДІВ ОХОРОНИ ЗДОРОВ’Я…………………….. 142
4.1. Елементи технології колективного прийняття рішень в
процесах управління закладом охорони здоров’я…………………. 143
4.1.1. Постановка нечіткої задачі колективного порядку…….. 143
21
4.1.2. Евристичні методи прийняття рішень для визначення
результатів голосування………………………………………… 147
4.1.3. Експериментальна верифікація евристичних методів
визначення результатів голосування………………………....... 149
4.2. Технології визначення числової оцінки об’єкта на основі
експертних висновків……………………………………………….. 152
4.2.1. Постановка задачі та моделювання підходів до
попередньої обробки результатів експертних опитувань…….. 152
4.2.2. Нечіткі правила встановлення колективної числової
оцінки об’єкта……………………………………………………. 154
4.2.3. Застосування нечітких правил визначення колективної
числової оцінки об’єкта до задачі прогнозування часових
рядів................................................................................................ 156
4.3. Моделі вибору оптимальної альтернативи в процесах
прийняття багатоетапних рішень в умовах ризику і
невизначеності………………………………………………………. 159
Висновки до розділу 4……………………………………………….. 163
РОЗДІЛ 5. ТЕХНОЛОГІЯ ОПТИМІЗАЦІЇ ФУНКЦІОНУВАННЯ ЗАКЛАДУ ОХОРОНИ ЗДОРОВ’Я НА ОСНОВІ
ХРОНОМЕТРАЖІВ МЕДИЧНИХ ПОСЛУГ……........................... 165
5.1. Моделі і методи оцінювання кадрового потенціалу закладу
охорони здоров’я…………………………………………………….. 166
5.1.1. Модель оцінювання нормативного навантаження на
заклад охорони здоров’я………………………………………... 167
22
5.1.2. Метод структурної та параметричної ідентифікації
функції нормативного навантаження на медичного
працівника……………………………………………………… 169
5.2. Моделі оцінювання фактичного навантаження на заклад
охорони здоров’я та окремого працівника………………………… 171
5.3. Оптимізація кадрового складу закладів охорони здоров’я…… 174
5.3.1. Модель пошуку оптимального розподілу послуг між
працівниками закладу………………………...…………………. 175
5.3.2. Експериментальна верифікація оптимізаційної
процедури………………………………………………………... 179
Висновки до розділу 5……………………………………………….. 181
РОЗДІЛ 6. ЕКСПЕРИМЕНТАЛЬНА ВЕРИФІКАЦІЯ
РЕЗУЛЬТАТІВ ДОСЛІДЖЕННЯ…………………………………... 183
6.1. Технології визначення структури групи трудових мігрантів як
інструмент планування дій медичних працівників з реалізації
програми заходів щодо запобіганню поширенню ВІЛ в
регіоні…................................................................................................ 183
6.1.1. Особливості проектування технології нечіткої
кластеризації групи трудових мігрантів за напрямком
міграції…………………………………………………………… 185
6.1.2. Дослідження зв’язку між ознаками соціальнодемографічного портрету особи-трудового мігранта з рівнем
ризикованої щодо інфікування ВІЛ поведінки………………… 190
23
6.2. Структурна і параметрична ідентифікація залежності рівня
трудової міграції дорослого населення на показники
захворюваності ВІЛ для короткострокового прогнозування
поширення ВІЛ в регіоні……………………………………………. 198
6.3. Порівняльний аналіз результатів прогнозування кількісних
характеристик офіційно зареєстрованих ВІЛ-інфікованих осіб в
регіоні деякими методами прогнозування на основі часових рядів. 206
6.4. Застосування еволюційного методу для задачі прогнозування
кількості хворих на СНІД у регіоні………………………………… 212
6.5. Прогнозування невиношування вагітності в процесі
планування частоти та кількості медичних консультацій в
майбутні періоди часу……………………………………………….. 216
6.6. Результати порівняння нормативного та фактичного
навантажень працівників закладу охорони здоров’я……………… 221
Висновки до розділу 6……………………………………………… 225
РОЗІДЛ 7. МОДЕЛІ СТРУКТУРИ ІНФОРМАЦІЙНОАНАЛІТИЧНОЇ СИСТЕМИ ТА ЕКСПЕРИМЕНТАЛЬНА
ВЕРИФІКАЦІЯ ОДЕРЖАНИХ РЕЗУЛЬТАТІВ……………… 227
7.1. Структура інформаційної технології прогнозування та
клієнтоорієнтованої оптимізації кадрового складу закладів
охорони здоров’я …………………………………………………… 227
7.2. Оцінка ефективності методів прогнозування та
клієнтоорієнтованої оптимізації кадрового складу закладу
охорони здоров’я…………………………………………………….. 228
7.3. Проектування інформаційно-аналітичної системи оптимізації
діяльності кадрового складу стоматологічної клініки…………….. 256
24
7.3.1. Особливості проектування бази даних та правил для ІАС 258
7.3.2. Аналітичний блок як основа інформаційно-аналітичної
системи………………………………………………………… 260
7.4. Експериментальне моделювання та верифікація результатів... 261
7.4.1. Особливості застосування методу структурної і
параметричної ідентифікації функції втрат робочого часу
медичних працівників…………………………………………… 261
7.4.2. Оцінювання нормативного та фактичного навантажень
на працівників клініки…………………………………………... 268
7.4.3. Аналіз результатів прогнозування виникнення
зубощелепних аномалій у дітей як основа планування
робочого часу лікаря…………………………………………….. 275
7.4.4. Застосування моделі двоетапного прийняття рішень в
задачі задоволення дефіциту стоматологічних послуг………... 280
Висновки до розділу 7……………………………………………….. 284
ВИСНОВКИ…………………………………………………………… 286
СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ……......………………….. 290
ДОДАТКИ……………………………………………………………… 330
Додаток А. Довідки про впровадження результатів роботи………… 330
Додаток Б. Розподіл навантаження на працівників клініки у
кредитах………………………………………………………………… 339
Додаток В. Фрагмент бази даних – результатів анкетування осібтрудових мігрантів……………………………………………………... 341
Додаток Г. Фрагмент бази даних – поведінкові характеристики
осіб-трудових мігрантів………………………………………………... 387
25
Додаток Ґ. Приклади побудови нечітких множин для лінгвістичних
змінних………………………………………………………………….. 430
Додаток Д. Зразки анкет для визначення втрат робочого часу…….. 431
Додаток Е. Фрагмент результатів першого етапу анкетування
медичних працівників для визначення втрат робочого часу………… 436
Додаток Є. Ваги питань і відповідей для анкети експертної оцінки
другого етапу дослідження……………………………………………. 444
Додаток Ж. Фрагменти роботи ІАС………………………………….. 445
Додаток З. Список опублікованих праць за темою дисертації…….. 455
26
ПЕРЕЛІК УМОВНИХ ПОЗНАЧЕНЬ
ЗОЗ - заклад охорони здоров’я
ЗПР - задача прийняття рішень
ІАД - інтелектуальний аналіз даних
ІАС - інформаційно-аналітична система
ІТ - інформаційна технологія
ЛПЗ - лікувально-профілактичний заклад
ЛС - лікувальна справа
МГУА - метод групового урахування аргументів
МІС - медична інформаційна система
МНК - метод найменших квадратів
ОПР - особа, яка приймає рішення
ОС - охорона здоров’я
СМО
СППР
- система масового обслуговування
- система підтримки прийняття рішень
27
ВСТУП
Актуальність теми. Вирішення проблем, які виникають в процесах
управління складними системами, пов’язане з необхідністю розв’язання
широкого класу слабко структурованих задач та аналізу даних різної природи.
Управління діяльністю закладів охорони здоров’я як складною
системою передбачає оперативне оцінювання ефективності діяльності
кадрового складу, а також планування організаційних заходів для підвищення
такої ефективності в майбутньому. Основною метою має бути дотримання
своєчасності надання медичних послуг та повного задоволення потреб
пацієнтів у них. Таким чином, організація та планування діяльності закладів
охорони здоров’я мають бути направленими на оптимальне формування
кадрового складу закладу охорони здоров’я відповідно до наявного та
майбутнього попиту на медичні послуги.
Аспекти діяльності кадрового складу закладу охорони здоров’я
вивчались такими українськими вченими як І.С. Миронюк, А.О. Остапчук,
І.Б. Перегінець, Г.О. Слабкий. Їх дослідження пов’язані з оцінюванням
ефективності використання робочого часу працівниками закладу. В наукових
працях цих вчених запропоновано використовувати методику
фотохронометражу медичних послуг як інструменту визначення норм
тривалості їх надання.
Планувати діяльність закладів охорони здоров’я, зокрема, їх кадровий
склад в майбутні періоди часу раціонально, у тому числі здійснюючи аналіз
структури суспільства. З’являється необхідність аналізу даних різної природи
та різної структури і розв’язання задач класифікації, кластеризації,
ідентифікації, прогнозування та оптимізації. Вагомий внесок у розвиток
методів аналізу даних внесли П.І. Бідюк, Є.В. Бодянський, М.Г. Загоруйко,
Ю.П. Зайченко, О.Г. Івахненко, М.О. Медиковський, З. Михалевич, В.Є.
Снитюк та інші вчені.
28
Процеси оптимізації діяльності закладів охорони здоров’я
супроводжуються необхідністю використання процедур прийняття рішень.
Задачі, які при цьому мають місце, характеризуються високою мірою
невизначеності. Дослідженню проблем прийняття рішень у таких умовах
присвячені роботи М.З. Згуровського, Н.Д. Панкратової, О.Ф. Волошина,
Т. Сааті, Я. Такахари, В.В. Циганка, І.В. Шостака.
Прийняття рішень у процесі оптимізації кадрового складу закладів
охорони здоров’я пов’язане з розв’язанням широкого класу слабко
структурованих та важкоформалізованих задач. Проведений аналіз існуючих
досліджень засвідчив відсутність єдиного підходу щодо реалізації
інформаційно-аналітичного супроводу процесів формування та реалізації
ефективної кадрової політики в закладах охорони здоров’я. В її основу
закласти такі механізми, які б дозволяли вчасно та оперативно реагувати на
зміни на ринку медичних послуг. Першочерговим завданням при цьому є
здійснення прогнозування майбутнього попиту на медичні послуги, а також
забезпечення можливості вироблення управлінських рішень щодо оптимізації
кадрового складу самого закладу. Таким чином, необхідною є розробка
сучасних інформаційних технологій обробки даних і прийняття рішень, що
інтегруватимуть у собі такі методи та засоби, які найбільш повно і адекватно
дозволять врахувати залежності в апріорній інформації та застосування яких
дозволить підвищити ефективність кадрової політики в закладах охорони
здоров’я.
Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами.
Дисертаційна робота виконана відповідно до плану наукових досліджень у
рамках таких науково-дослідних програм (тем), де автор був відповідальним
виконавцем:
- «Методологічні основи створення інформаційного середовища
управління науковими дослідженнями структурних одиниць ВНЗ МОН
України» (№ держреєстрації 0115U000330, Київський національний
університет будівництва і архітектури МОН України);
29
- “Розробка інформаційного і математичного забезпечень для
інтелектуальних систем та систем прийняття рішень” (№ держреєстрації
0110U006903, ДВНЗ “Ужгородський національний університет”);
- “Розробка математичних моделей і методів для оброблення інформації
та інтелектуального аналізу даних” (№ держреєстрації 0115U004630, ДВНЗ
“Ужгородський національний університет”).
Мета і задачі дослідження. Метою дисертаційної роботи є підвищення
ефективності програмованої кадрової політики в закладах охорони здоров’я
шляхом розробки моделей, методів та інструментальних засобів
прогнозування і клієнтоорієнтованої оптимізації їх кадрового складу.
Для досягнення мети дослідження вирішувались такі завдання:
1. Виконати аналіз моделей, методів й інструментальних засобів, що
використовуються для підтримки прийняття рішень щодо реалізації
кадрової політики в закладах охорони здоров’я.
2. Розробити технологію аналізу кадрового потенціалу закладу охорони
здоров’я та розробити модель його оцінювання з урахуванням обсягу
послуг, який надається та може бути наданим клієнтам закладу.
Розробити основи концепції клієнтоорієнтованої оптимізації кадрового
складу.
3. Розробити методи оцінювання нормативного та фактичного
навантаження на медичного працівника та заклад охорони здоров’я в
цілому з урахуванням норм тривалості окремих видів послуг. Розробити
метод оцінювання втрат робочого часу медичних працівників.
4. Систематизувати та дослідити фактори, які визначають майбутні
потреби в медичних послугах. Розробити модель та комбіновані методи
прогнозування майбутніх потреб в медичних послугах на основі
ретроспективних даних та нечітких експертних оцінок.
5. Розробити модель і методи кластеризації цільових груп потенційних
споживачів медичних послуг відповідно до їх соціально-демографічного
30
портрету та метод оцінювання необхідності у медичних послугах в осіб
відповідно до їх медико-соціальних показників.
6. Розробити методи структурної і параметричної ідентифікації невідомих
табличних залежностей із використанням еволюційних методів
оптимізації.
7. Розробити критерії прийняття багатоетапних управлінських рішень,
пов’язаних з кадровою політикою закладів охорони здоров’я на основі
відомих та прогнозних показників.
8. Розробити принципи створення та структуру інформаційно-аналітичних
систем, що базуються на комбінованому застосуванні методів
експертного аналізу і прогнозування, та здійснити експериментальну
верифікацію запропонованих методів.
Об’єктом дослідження є процеси інформаційно-аналітичного
супроводу програмованої кадрової політики в закладах охорони здоров’я.
Предмет дослідження - моделі, методи та інструментальні засоби
прогнозування і клієнтоорієнтованої оптимізації кадрового складу закладів
охорони здоров’я.
Методи дослідження. Враховуючи особливості предметної галузі та
сформульованих задач, як методологічну основу було обрано системний
підхід для дослідження проблеми прогнозування та клієнтоорієнтованої
оптимізації кадрового складу закладів охорони здоров’я. Використані основні
положення системного аналізу та принципи проектування складних систем.
Розв’язання задач кластеризації і прогнозування здійснено на основі
застосування теорії ймовірностей, теорії нечітких множин та інтелектуального
аналізу даних. Задачі прийняття управлінських рішень були розв’язані із
застосуванням методів теорії прийняття рішень. При проектуванні
інформаційно-аналітичних систем використані методи об’єктноорієнтованого програмування та основи теорії реляційних баз даних.
Наукова новизна одержаних результатів. У дисертаційному
дослідженні вирішено науково-прикладну проблему створення
31
концептуальних основ, моделей, методів та інструментальних засобів
прогнозування і клієнтоорієнтованої оптимізації для інформаційноаналітичного супроводження ефективної програмованої кадрової політики в
закладах охорони здоров’я, що дозволило одержати теоретичні та практичні
результати, які характеризують новизну дослідження і особистий внесок
автора, зокрема:
вперше:
– запропоновано модель та методи оцінювання фактичного та
нормативного навантажень на медичних працівників та заклади охорони
здоров’я з урахуванням норм тривалості окремих видів послуг, що
дозволяє здійснювати оптимізацію кадрового складу таких закладів і
визначати спектр та обсяг медичних послуг, які вони можуть надати;
– розроблено методи синтезу прогнозної схеми для визначення необхідної
кількості медичних послуг у майбутні періоди часу на основі базових
прогнозних моделей, що дозволяє зменшити волатильність результатів
прогнозування та, як наслідок, підвищити ефективність формування та
діяльності кадрового складу закладів охорони здоров’я;
– розроблено комбінований метод прогнозування на основі часових рядів
та експертних висновків, що дозволяє враховувати фактори несистемної
природи і покращити точність прогнозу;
– розроблено критерії багатоетапного прийняття управлінських рішень в
умовах ризику та невизначеності, що дозволяє на першому етапі
враховувати наслідки прийнятих рішень, які можуть вплинути на
подальші етапи, та реалізувати програмовану кадрову політику в
закладах охорони здоров’я,
набули подальшого розвитку:
– методи кластеризації потенційних споживачів медичних послуг шляхом
введення у функції відстаней вагових коефіцієнтів ознак, відповідно до
їх впливу на входження об’єктів у кластери, що дозволяє підвищити
точність кластеризації соціальних груп;
32
– метод прогнозування виникнення потреб в медичних послугах на основі
медико-соціальних та демографічних показників шляхом фазифікації
інтервалів зміни показників, що дозволяє прогнозувати виникнення
потреб в медичних послугах, оптимізовувати використання робочого
часу медичними працівниками та, як наслідок, забезпечити своєчасність
надання медичних послуг;
– методи структурної і параметричної ідентифікації табличних
залежностей, в яких параметри моделей обчислюються з використанням
еволюційних методів, що дозволяє одержати адекватні моделі та
підвищити точність прогнозування.
Практичне значення одержаних результатів. Розроблені у
дисертаційному дослідженні принципи, моделі і методи доведені до
практичної реалізації в інформаційно-аналітичних системах та можуть
використовуватись для підтримки прийняття рішень в управлінні медичними
закладами.
Розроблені моделі і методи лягли в основу посібника «Методичні
рекомендації проведення оцінки чисельності груп підвищеного ризику
інфікування ВІЛ на регіональному рівні з використанням спеціальної
інформаційної технології», рекомендованого рішенням Проблемної комісії
МОЗ та НАМН України з спеціальності «Соціальна медицина» (протокол від
23 червня 2016 року №5).
Одержані в дисертації моделі і методи прогнозування та оптимізації
кадрового складу закладів охорони здоров’я були використані Українським
інститутом стратегічних досліджень (ДУ УСД МОЗ України) при здійсненні
оперативного планування заходів протидії поширення захворювань на
окремих територіях (довідка № 217 від 28.12.2020 р.); Департаментом охорони
здоров’я Закарпатської обласної державної адміністрації при здійсненні
планування кадрового укомплектування закладів охорони здоров’я (довідка №
99/02-24 від 02.02.2021 р.); КУ «Вільшанський дитячий будинок-інтернат»
Закарпатської обласної ради при плануванні поточної діяльності працівників
33
закладу, розподілу навантаження між ними, складанню оптимального графіку
роботи, графіку відпусток тощо (довідка № 199 від 24.12.2020 р.); КНП
«Воловецька центральна районна лікарня Воловецької районної ради» для
оцінювання виникнення потреб в медичних послугах на основі медикосоціальних даних пацієнтів (довідка № 1086/01-09 від 23.12.2020 р.);
відділенням КНП «Центр легеневих хвороб» (м. Свалява) для прогнозування
потреб в медичних послугах в майбутні періоди часу (довідка від 30.12.2020
р.); ТОВ «Гранате-клінік» (м. Київ) для оцінювання фактичного та
нормативного навантажень на працівників закладу (довідка від 27 грудня 2020
року).
Окремі положення та результати дисертаційної роботи
використовуються в навчальному процесі факультету математики та
цифрових технологій ДВНЗ «Ужгородський національний університет» при
викладанні таких дисциплін: «Сучасні інформаційні технології», «Основи
інтелектуальних обчислень», «Бази даних та інформаційні системи»,
«Математичні методи конфліктології», «Основи штучного інтелекту» (довідка
№ 3846/01-14 від 30.12.2020).
Особистий внесок здобувача. Дисертаційна робота є самостійно
виконаним науково-прикладним дослідженням. Всі основні результати,
теоретичні та практичні положення і висновки, які виносяться до захисту,
одержані та сформульовані автором самостійно. З робіт, опублікованих у
співавторстві, використані ті ідеї та розробки, які були отримані автором
особисто. Зокрема, автору належать: методи синтезу прогнозної схеми на
основі базових прогнозних моделей [25, 27, 132]; обґрунтування актуальності
дослідження проблеми прогнозування для оцінювання майбутніх потреб в
медичних послугах [131]; аналіз процесів оптимізації діяльності кадрового
складу закладу охорони здоров’я і підходи до проектування програмного
продукту [67]; метод оптимізації кадрового складу закладу охорони здоров’я
[230]; метод визначення найвпливовіших факторних ознак [26]; постановка
задачі прогнозування потреб у медичних послугах в майбутньому та метод
34
нечіткої класифікації [232]; постановки задач оптимізації діяльності кадрового
складу стоматологічної клініки та принципи побудови інформаційноаналітичної системи для розв’язання поставлених задач [66]; постановка
задачі прогнозування виникнення потреб в стоматологічних послугах на
основі медико-соціальних даних та особливості проектування відповідної
інформаційно-аналітичної системи [56]; еволюційний метод синтезу
прогнозної схеми [241]; елементи концепції прогнозування потреб в медичних
послугах [64]; аналіз проблеми інформаційно-аналітичного супроводу
процесів надання медичних послуг медичними працівниками і постановка
релевантних основних задач [243]; метод еволюційної кластеризації [65];
методи визначення числової оцінки об’єкта [57]; комбінований метод
прогнозування на основі часових рядів [57, 58]; метод структурної та
параметричної ідентифікації функції втрат робочого часу медичних
працівників [59, 62]; критерії вибору оптимальних альтернатив в
багатоетапних задачах прийняття рішень [58]; методи проектування
інформаційно-аналітичних систем [68, 60, 217, 239]; постановки задач
визначення нормативного та фактичного навантаження на медичних
працівників і заклад [63] та методи їх розв'язання [59, 62]; аналіз проблеми
формування експертної групи для задач побудови соціально-демографічних
портретів представників соціальних груп [229]; постановки задач визначення
структури соціальних груп як задач чіткої та нечіткої кластеризації [236];
результати моделювання процесів прийняття рішень в ході надання послуг
медичними працівниками [234]; аналіз проблеми та постановка задачі
прогнозування потреб в швидких тестах для тестування на ВІЛ [238];
евристичні правила визначення колективного порядку [235].
Апробація результатів дисертації. Основні ідеї, принципи, теоретичні
та практичні результати були представлені та обговорені на таких наукових
конференціях та семінарах:
– VII, VIII Міжнародних школах-семінарах «Теорія прийняття рішень» (м.
Ужгород, 2014, 2016 рр.);
35
– ІІІ, IV Міжнародних науково-практичних конференціях «Обчислювальний
інтелект» (м. Черкаси, 2015, 2017 рр.);
– ХІ, ХІІ Міжнародних наукових конференціях «Інтелектуальні системи
прийняття рішень та проблеми обчислювального інтелекту» (м. Залізний
Порт, 2015, 2016 рр.);
– Х, XII, XIІ Міжнародних конференціях «Комп’ютерні науки та
інформаційні технології (CSIT)» (м. Львів, 2015, 2017, 2018 рр.);
– Третій науково-практичній конференції «За кожне життя разом:
прискорення до мети 90-90-90» (м. Київ, 2016 р.);
– Міжнародній конференції «Ukrainian Conference on Applied Mathematics –
UCAM-2017» (м. Львів, 2017);
– Науково-практичній конференції з міжнародною участю «Актуальні
питання розвитку системи громадського здоров’я в Україні» (м. Ужгород,
2017 р.);
– I Міжнародному науковому симпозіумі «Інтелектуальні рішення»
(Ужгород, 2019 р.);
– III Міжнародній конференції «Data Stream Mining & Processing» (м. Львів,
2020);
– V Міжнародній науково-практичній конференції «Study of modern
problems of civilization» (м. Осло, 2020 р.);
– семінарі кафедри інтелектуальних технологій Київського національного
університету імені Тараса Шевченка (Київ, 2019 р.).
Публікації за темою дисертації. Результати дисертаційної роботи
викладені у 43 публікаціях, у тому числі в 27 статтях у наукових журналах та
збірниках наукових праць і тезах 13 доповідей на наукових конференціях. У
наукових фахових виданнях України, в яких можуть публікуватися результати
дисертаційних робіт на здобуття наукових ступенів доктора наук, кандидата
наук та ступеня доктора філософії, а також у фахових виданнях опубліковано
20 наукових праць, з них 4 одноосібні; 4 наукові статті опубліковані у
закордонних виданнях; 18 праць індексуються в міжнародних
36
наукометричних базах, у тому числі 12 – в міжнародній наукометричній базі
Scopus.
Структура та обсяг дисертації. Дисертаційна робота складається зі
вступу, семи розділів, висновків, списку використаних джерел із 305
найменувань, та 10 додатків. Загальний обсяг дисертації 462 сторінки, у тому
числі 289 сторінок основного тексту. Робота містить 36 рисунків та 89 таблиць

Список литературы

ВИСНОВКИ
Процеси прийняття рішень керівниками закладів охорони здоров’я,
пов’язані з оптимізацією їх діяльності, супроводжуються необхідністю
враховувати як поточні, так і прогнозні значення потреб населення в медичних
послугах.
У дисертаційному дослідженні вирішена науково-прикладна проблема
створення концептуальних основ, моделей, методів та інструментальних
засобів прогнозування і клієнтоорієнтованої оптимізації для інформаційноаналітичного супроводження ефективної програмованої кадрової політики в
закладах охорони здоров’я, зокрема:
1. Виконано аналіз моделей, методів і інструментальних засобів, що
використо-вуються для підтримки прийняття рішень в процесі
реалізації кадрової політики в закладах охорони здоров’я. Відзначено,
що для планування діяльності закладів охорони здоров’я необхідно
оцінювати їх реальну потужність та оцінки майбутніх потреб населення
в медичних послугах. Показано, що на сучасному етапі у сфері охорони
здоров’я постійно актуальною є розробка інструментарію для аналізу
накопичених та нових наборів даних з метою отримання нових знань.
2. Виконано аналіз проблеми оцінювання кадрового потенціалу закладу
охорони здоров’я, який розуміють як максимальний набір послуг, що
може надати заклад при наявних кадрових ресурсах із забезпеченням
необхідного рівня якості. Розроблено технологію аналізу кадрового
потенціалу закладу охорони здоров’я із можливістю врахування
особливостей надання різного роду послуг, а також норм праці
медичних працівників. Розроблено основи концепції
клієнтоорієнтованої оптимізації кадрового складу, в основі якої лежить
ідея необхідності отримання вчасних і точних прогнозних значень
287
потреб в медичних послугах для реалізації ефективної програмованої
кадрової політики закладу.
3. Розроблено моделі та методи оцінювання нормативного та фактичного
навантаження на медичного працівника та заклад охорони здоров’я в
цілому з урахуванням норм тривалості окремих видів послуг.
Запропоновано модель і метод оцінювання втрат робочого часу
медичних працівників на основі результатів експертних опитувань.
Показано, що старший медичний персонал в середньому на рік втрачає
41 робочий день на відрядження, підвищення кваліфікації тощо; цей же
показник для середнього медичного персоналу становить – 17 робочих
днів.
4. Встановлено, що для оцінювання майбутніх потреб в медичних
послугах, крім загальнодоступної статистичної інформації, офіційних
прогнозів по динаміці різних захворювань, доцільно враховувати:
прогнозні значення потреб в медичних послугах на основі
ретроспективних даних та результатів експертних опитувань;
результати аналізу особливостей ризикованої щодо виникнення
захворювань поведінки, осіб із схожим соціально-демографічним;
прогноз щодо виникнення потреб в медичних послугах на основі
медико-демографічного портрету.
5. Розроблено комбіновані моделі і методи прогнозування майбутніх
потреб в медичних послугах на основі ретроспективних даних та
нечітких експертних оцінок. Запропонована в дослідженні прогнозна
схема дозволяє зменшити похибку прогнозу за рахунок аналізу різних
базових прогнозуючих моделей. При прогнозі кількості офіційно
зареєстрованих ВІЛ-інфікованих осіб в регіоні відносна похибка
становить 6% при кроці прогнозу 4. Для випадків, коли на прогнозну
величину мають вплив несистемні фактори, ефективним є
комбінований метод прогнозування на основі нечітких експертних
288
оцінок, який при залученні компетентних експертів, дозволяє
зменшити відносну похибку прогнозування до 2-4%.
6. Удосконалено моделі і методи кластеризації для задачі поділу цільових
груп потенційних споживачів медичних послуг відповідно до їх
соціально-демографічного портрету та розроблено модель і метод
прогнозування виникнення потреб в медичних послугах в осіб
відповідно до їх соціально-демографічного портрету та анамнезу.
Отримані результати свідчать, що використання запропонованих
моделей і методів дозволяє покращити результат кластеризації, у
порівнянні з, наприклад, методом к-середніх на 5%.
7. Розроблено методи структурної і параметричної ідентифікації
невідомих табличних залежностей, в яких параметри моделей
обчислюються з використанням еволюційних методів, що дозволяє
одержати адекватні моделі та підвищити точність прогнозування в
порівнянні з регресійними методами, покращивши
середньоквадратичну похибку на 8-14,5%.
8. Розроблено критерії прийняття багатоетапних управлінських рішень,
пов’язаних з кадровою політикою закладів охорони здоров’я на основі
відомих та прогнозних показників. З їх допомогою можна ефективно
враховувати наслідки прийнятих рішень, які можуть виникнути на
різних етапах їх реалізації. На прикладі змодельованої інвестиційної
задачі показано перевагу застосування багатоетапної моделі прийняття
рішень в порівнянні з класичними моделями «гри з природою».
9. Розроблено принципи створення та структури інформаційноаналітичних систем, що базуються на комбінованому застосуванні
методів експертного аналізу та прогнозування і здійснено
експериментальну верифікацію запропонованих методів, яка
підтвердила достовірність отриманих теоретичних результатів.
Впровадження результатів дослідження в різних закладах охорони
289
здоров’я підкреслює їх продуктивність. Зокрема, для закладу
профілактики та боротьби з ВІЛ/СНІДом реалізація рішення, що
базується результатах застосування інформаційної технології
прогнозування та оптимізації кадрового складу, дозволило забезпечити
задоволення всіх прогнозних потреб у послугах із належною якістю, а
також залишить резерв кредитів часу.