Агент-ориентированное моделирование регионального здравоохранения: решение задачи формализации медицинской активности жителей

Автор: Дианов Сергей Владимирович, Калашников Константин Николаевич, Ригин Василий Александрович

Журнал: Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз @volnc-esc

Рубрика: Вопросы теории и методологии

Статья в выпуске: 1 т.15, 2022 года.

Бесплатный доступ

В статье решается задача, связанная с разработкой методов формализации поведения пользователей медицинских услуг в агент-ориентированных моделях, предназначенных для оказания поддержки при принятии решений по пространственному размещению объектов инфраструктуры здравоохранения региона. Проанализированы существующие подходы к определению моделей поведения потребителей медицинских услуг, на основании чего разработана структура модели поведения агента. Рассмотрены вопросы реализации предложенной модели с использованием аппарата нечетких нейронных сетей. В процессе формирования сети были задействованы результаты социологического опроса, проведенного Вологодским научным центром Российской академии наук на территории Вологодской области в 2020 году. Выполнена практическая реализация сети в среде Microsoft Access, на основе исходных данных социологического опроса осуществлен ряд экспериментов по определению медицинской активности населения. Для решения поставленных задач использовались общенаучные методы формализации, абстрагирования, обобщения, методы системного анализа, математической статистики, нечеткой логики. Результатами работы стали структура модели поведения агентов - потребителей медицинских услуг и методы ее реализации. Новыми научными результатами выступают предложенная структура модели поведения потребителя медицинских услуг и ее практическая реализация с применением аппарата нечетких нейронных сетей в части проявления медицинской активности. Практическая значимость состоит в том, что предложенные и частично апробированные инструментальные подходы дают возможность разработать адекватные объективным условиям среды агентные модели регионального здравоохранения с учётом сложившихся у граждан установок и мотивов поведения во взаимодействии с медицинскими службами, что в дальнейшем позволит предлагать и калибровать меры повышения эффективности пространственного размещения и функционирования сетей. Дальнейшая работа будет связана с совершенствованием предложенных методов по следующим направлениям: определение способов обучения разработанной нечеткой нейронной сети и нахождение способов реализации оставшихся элементов разработанной модели поведения агента.

Еще

Объекты инфраструктуры здравоохранения, медицинские услуги, медицинская активность, агент-ориентированное моделирование, нечеткие нейронные сети

Короткий адрес: https://sciup.org/147236387

IDR: 147236387   |   DOI: 10.15838/esc.2022.1.79.3

Список литературы Агент-ориентированное моделирование регионального здравоохранения: решение задачи формализации медицинской активности жителей

  • Бахтизин А.Р. (2008). Агент-ориентированные модели экономики. М.: Экономика. 279 c.
  • Дианов С.В. (2020). Задача оптимального пространственного размещения сервисов для систем с мобильными пользователями // Интеллектуально-информационные технологии и интеллектуальный бизнес (ИНФОС-2020): мат-лы одиннадцатой заочной междунар. науч.-техн. Конф. (29–30 июня 2020 г.). Вологда: ВоГУ. С. 53–55.
  • Дианов С.В., Швецов А.Н. (2018). Использование нечетких нейронных сетей для поиска возможных сценариев поведения в мультиагентных системах организационного управления // Вузовская наука – регионам: мат-лы XVI Всероссийской научной конференции с международным участием. Вологда. С. 77–79.
  • Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сушко Е.Д. (2016). Агент-ориентированные модели как инструмент апробации управленческих решений // Управленческое консультирование. № 12. C. 16–25.
  • Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сушко Е.Д., Сушко Г.Б. (2019). Агент-ориентированная суперкомпьютерная демографическая модель России: анализ апробации // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. Т. 12. № 6. С. 74–90. DOI: 10.15838/esc.2019.6.66.4
  • Михайлова Ю.В., Леонов С.А., Сон И.М. [и др.] (2007). Современное состояние и пути развития отечественной медицинской статистики // Социальные аспекты здоровья населения. № 1 (1). URL: http://vestnik.mednet.ru/content/view/21/30 (дата обращения 10.11.2021).
  • Покровская С.Э. (2012). Факторы, формирующие обращаемость за медицинской помощью // Социальные аспекты здоровья населения. Т. 25. № 3. С. 2.
  • Русинова Н.Л., Панова Л.В. (2002). Доступ к услугам здравоохранения: методологические подходы и методы измерения // Журнал социологии и социальной антропологии. Т. 5. № 4. С. 147–163.
  • Швецов А.Н., Дианов С.В. (2018). Использование нечетких нейронных сетей для определения реактивного поведения в мультиагентных системах организационного управления // Вестник Вологодского государственного университета. Серия: Технические науки. № 1 (1). С. 64–69.
  • Andersen R.M. (1968). Behavioral Model of Families: Use of Health Services. Chicago: Center for Health Administration Studies, University of Chicago.
  • Badham J., Chattoe-Brown E., Gilbert N., Chalabi Z., Kee F., Hunter R.F. (2018). Developing agent-based models of complex health behaviour. Health Place. 54, 170–177. DOI: 10.1016/j.healthplace.2018.08.022
  • Dawid H., Neugart M. (2011). Agent-based models for economic policy design. Eastern Economic Journal, 37, 44–50.
  • Gaffard J.-L., Napoletano M. (2012). Agent-Based Models and Economic. Paris: OFCE.
  • Gupta M.M. (1994). Fuzzy neural networks: theory and applications, Proc. SPIE 2353, Intelligent Robots and Computer Vision XIII: Algorithms and Computer Vision. Available at: https://doi.org/10.1117/12.188903
  • Katz B.P., Freund D.A., Heck D.A. et al. (1996). Demographic variation in the rate of knee replacement: A multi-year analysis. Health Services Research, 31(2), 125–140.
  • Lurie N., Slater J., McGovern P. et al. (1993). Preventive care for women. Does the sex of the physician matter? N Engl J Med. 12; 329(7), 478–482. DOI: 10.1056/NEJM199308123290707
  • Mendritzki S. (2010). Artificial Policy: Examining the Use of Agent-Based Modeling in Policy Contexts. M.S. Thesis. Alberta: University of Calgary.
  • Mirowsky J., Ross C.E. (1983). Patient satisfaction and visiting the doctor: A self-regulating system. Social Science & Medicine, 17(18), 1353–1361. Available at https://doi.org/10.1016/0277-9536(83)90195-8.
  • Nichol M.B., Stimmel G. L., Lange S.C. (1995). Factors predicting the use of multiple psychotropic medications. The Journal of Clinical Psychiatry, 56(2), 1–66.
  • Pottick K., Hansell S., Gutterman E., White H.R. (1995). Factors associated with inpatient and outpatient treatment for children and adolescents with serious mental illness. Journal of the American Academy of Child & Adolescent Psychiatry, 34(4), 425–433. Available at https://doi.org/10.1097/00004583-199504000-00009.
  • Silverman B.G. (2014). systems approach to healthcare: Agent-based modeling, community mental health, and population well-being. Artificial Intelligence in Medicine, 63(2). DOI: 10.1016/j.artmed.2014.08.006.
  • 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/annurev-publhealth-040617-014317.
  • Wennberg J.E., Barnes B.A., Zubkoff M. (1982). Professional uncertainty and the problem of supplier-induced demand. Social Science & Medicine, 16(7), 811–824.
Еще
Статья научная