Компьютерное прогнозирование потребления лекарственных средств и уровня заболеваемости Текст научной статьи по специальности «Науки о здоровье»

Компьютерное прогнозирование

www.idmz.ru

2011 , № 4

■■ I

рчва

Н.М. АГАРКОВ,

д.м.н., профессор кафедры биомедицинской инженерии ГОУ ВПО «Юго-Западный государственный университет», г. Курск, [email protected] И.В. БУДНИК,

к.м.н., врач Белгородского перинатального центра

М.Ю. МАРКЕЛОВ,

к.ф.н., доцент, докторант кафедры биомедицинской инженерии ГОУ ВПО «Юго-Западный государственный университет»

Н.В. АРТЕНЯН,

аспирант кафедры биомедицинской инженерии ГОУ ВПО «Юго-Западный государственный университет»

А.Н. ЗАБРОВСКИЙ,

аспирант кафедры биомедицинской инженерии ГОУ ВПО «Юго-Западный государственный университет»

КОМПЬЮТЕРНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОТРЕБЛЕНИЯ ЛЕКАРСТВЕННЫХ СРЕДСТВ И УРОВНЯ ЗАБОЕВАЕМОСТИ

УДК 614.2:616.12-008.331.1-082

Агарков Н.М, Будник И.В., Маркелов М.Ю., Артенян Н.В., Забровский А.Н. Компьютерное прогнозирование потребления лекарственных средств и уровня заболеваемости («Юго-Западный государственный университет»)

Аннотация: В статье рассматривается компьютерная система по прогнозированию потребления лекарственных средств в больнице и уровня заболеваемости в территориальных системах, что способствует принятию упреждающих организационных решений.

Ключевые слова: лекарственные средства, гипертоническая болезнь, гинекологическая заболеваемость, злокачественные новообразования, хронический дерматит.

UDC 616.12-008.331.1-082

Agarkov N.M., Budnik I.V., Markelov M.V., Artenjan N.V, Zabrovsky A.N. The computer prediction of drug consumption and the morbidity rate (Southwestern State University)

Abstract: The article considered the computer system for forecasting the consumption of medicinal agents in the hospital and the morbidity rate in territorial systems, which promotes the adoption of proactive organizational decisions. Keywords: computer system, pills, arterial hypertension, gynecology disease, cancer, chronic dermatitis.

I

I

В принятиях управленческих решений в современных условиях приоритетное значение придается прогнозированию ситуации на основе компьютерных технологий. В связи с этим актуальной является разработка компьютерной системы поддержки принятия решений специалиста, осуществляющего прогнозирование. Для реализации указанной задачи нами создана компьютерная система, основные подсистемы которой показаны на рис. 1.

При построении данной компьютерной системы учитывались общеметодические требования, определяющие, что подсистемы, входящие в состав системы, должны быть функционально обособленными структурными элементами, с одной стороны, а с другой

© Н.М. Агарков, И.В. Будник, М.Ю. Маркелов, Н.В. Артенян, А.Н. Забровский, 2011 г.

■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■■ ■ ■ ■■■ ■■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■■ ■ ■

W4MM

I и информационные

технологии

Компьютерное прогнозирование

Лечащий

врач

Подсистема

ретроспективных

данных

Подсистема

текущей

информации

Подсистема

временных

рядов

Подсистема показателей временных рядов (абсолютный прирост, темп прироста и др.)

Подсистема потребленных лекарственных средств (в DDD или мг)

Подсистема прогнозирования на уровне больницы, территории

Подсистема отбора информативных признаков

Подсистема

индивидуального

прогнозирования

f

Рис. J. Структурная схема компьютерной системы, обеспечивающей прогнозирование ситуации

стороны, обеспечивать возможность активного взаимодействия между составляющими единого информационного пространства. В предложенном выше варианте каждая подсистема представляет собой функциональный модуль, предназначенный для решения конкретной задачи и многократного использования по обработке данных, взаимодействующих с интерфейсным модулем. Между подсистемами осуществляется разнонаправленный обмен потоков информацией, которые представляют собой массивы данных, полученных в результате взаимодействия врача с пациентом.

Математическое обеспечение компьютерной системы представлено методом экспоненциального сглаживания Брауна, информационной мерой Кульбака, методологией DDD (Defined Daily Dose), параметрами временных рядов. DDD представляет собой среднюю поддерживающую дозу лекарственного средства при использовании его по основному показанию у взрослых. DDD — расчетная величина, которая определяется на основании информации о реально применяющихся дозах, полученных путем анализа разнооб-

разных медицинских источников. Рассчитывается величина DDD на 1000, 100 000 населения или на 100 проведенных койко-дней.

Анализ временных рядов потребления лекарственных средств, уровня различной заболеваемости предусматривает вычисление количественных показателей временных рядов: абсолютного прироста (или убыли), темпа прироста (или убыли). Расчет данных параметров временных рядов выполняется компьютерной системой на основе общепринятых формул. Полученные таким образом результаты используются компьютерной системой для прогнозирования ситуации на уровне больницы, территории. Прогнозирование на основе экспоненциального сглаживания и рассчитанного среднего абсолютного прироста осуществляется по формуле:

yM=yi+&t.

где ум — прогнозируемый уровень,

i — номер последнего уровня исследуемого

периода,

yi — последний уровень временного ряда,

At — средний абсолютный прирост.

1 72 ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ ■

Компьютерное прогнозирование

www.idmz.ru 2011 , № 4

■■ I

рчва

3000

2750

2500

2250

2000

1750

1500

1250

1000

750

500

250

0

2991,38

1685,86 1267,7

[123,69

36,31 2010 г.

2865,69

1892,31

1459/43

369,23

[89,44

42,15

bJ_

2740,0

2098,76

402,35

1651,16

[55,19 47,99

□ 1 □ 2

□ 3

■ 4

□ 5

□ 6

435,47

2011 г.

2012 г.

Рис. 2. Прогнозирование потребления фармакологических групп гипотензивных препаратов в центральной районной больнице на 2011-2012 гг. (ДДД на 100 койко-дней)

По оси абсцисс — годы, по оси ординат — уровень потребления.

1 — ингибиторы АПФ, 2 — антагонисты кальция, 3 — Р-адреноблокаторы,

4 — а-адреноблокаторы, 5 — диуретики, 6 — комбинированные средства

Для индивидуального прогнозирования основу математического обеспечения составляют информационная мера Кульбака и прогностические коэффициенты.

Результаты выполненного компьютерной системой прогнозирования потребления больными гипертонической болезнью лекарственных средств свидетельствуют о росте потребления больными гипертонической болезнью в центральной районной больнице в 2011-2012 гг. на 100 проведенных койкодней большинства фармакологических групп антигипертензивных препаратов (рис. 2). В прогнозируемые годы произойдет повышение уровня потребления ингибиторов АПФ, антагонистов кальция, а-адреноблокаторов, комбинированных препаратов. Наиболее существенно увеличится потребление ингибиторов АПФ и антагонистов кальция. В меньших масштабах будет происходить повышение

уровня потребления ДДД/100 койко-дней а-адреноблокаторов и комбинированных гипотензивных препаратов. Снижение уровня потребления в прогнозируемый период характерно для ^-адреноблокаторов и диуретиков.

Для прогнозирования частоты гинекологической заболеваемости от распространенности ведущих соматических заболеваний разработана математическая модель:

у = 155,251 +0,163 X/ - 0,695 х8 - 0,068 Х9,

где у — распространенность гинекологической заболеваемости в Белгороде, х7 — частота анемии,

X8 — уровень болезней системы мочеполовой системы,

X9 — частота болезней системы кровообращения.

■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ 73 ■

W4MM

I и информационные

технологии

Компьютерное прогнозирование

ш

Рис. 3. Прогнозируемый уровень ЗНО желудочно-кишечного тракта на 2010-2011 гг.

в Краснояружском районе.

По оси абсцисс — рак желудка (А); ободочной кишки (Б); ректосигмоидного отдела, прямой кишки и ануса (В); полости рта и глотки (Г), а по оси ординат — уровень патологии на 100 000 населения.

1 — 2009 г., 2 — 2010 г., 3 — 2011 г.

Прогнозируемый компьютерной системой уровень гинекологической заболеваемости на 2009 г. составил 197,496, а фактический — 181,152 случая на 1000 женщин. Отклонение прогнозной величины от фактической составляет всего 8,275%, что является адекватным для подобных задач и компьютерных систем.

Для прогнозирования дерматозов среди подростков области математическая модель имеет вид:

у = 4121,3+ 1,387 х1 + 1,753 х2 + 0,871 х3-- 1,014 х4,

где у — уровень всех дерматозов, х1 — заболеваемость атопическим дерматитом, Х2 — заболеваемость аллергическим контактным дерматитом,

Х3 — уровень псориаза,

Х4 — частота экземы.

Результаты краткосрочного прогнозирования злокачественных новообразований представлены на рис. 3.

Как видно из рис. 3, в Краснояружском районе прогнозируется повышение частоты всех ЗНО желудочно-кишечного тракта в

2010-2011 гг., за исключением рака желудка. Особенно неблагоприятный прогноз характерен для рака ободочной кишки, увеличение которого произойдет наиболее существенно, чем других нозологических форм.

При индивидуальном прогнозировании гинекологической паталогии выделены группы факторов с соответствующими прогностическими коэффициентами (табл. 1). На основании значений прогностических коэффициентов выделено 4 интервала, соответствующих следующим группам прогноза развития гинекологической патологии: I — благоприятного прогноза (сумма прогностических коэффици-

1 74 ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ ■

Компьютерное прогнозирование

www.idmz.ru 2011 , № 4

■■■Г

кчвв

Таблица 1

Прогностические коэффициенты групп факторов гинекологической

заболеваемости

Группа факторов Прогностический коэффициент

Фактор имеется Фактор отсутствует

Социальные -132,8 +32,1

Медицинские -190,4 +52,3

Лабораторные и инструментальные -247,5 +37,4

Итого -570,7 +121,8

ентов от +0,1 до +121,8, II — внимания (сумма ПК от -0,1 до -190,2), III — неблагоприятного прогноза (сумма ПК от -190,3 до -380,4), IV — высокого риска (сумма ПК от -380,5 до -570,7). Использование прогностических коэффициентов на практике показало, что вероятность безошибочного прогнозирования составляет от 89,1 до 93,5%.

Таким образом, предложенная компьютерная система по прогнозированию потребле-

ния лекарственных средств и распространенности заболеваемости обеспечивает получение прогнозных оценок на краткосрочный период с приемлемой вероятностью безошибочного прогноза для принятия заблаговременных лечебно-профилактических мероприятий. При соответствующем изменении информационного обеспечения компьютерная система способна осуществить прогнозирование других медицинских ситуаций.

Органайзер

кввв

СПЕЦИАЛИСТЫ ПО ИНФОРМАТИЗАЦИИ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ СОБЕРУТСЯ НА ВСЕМИРНЫЙ ФОРУМ В ГАМБУРГЕ

С 11 по 13 октября в Гамбурге (ФРГ) пройдет всемирный форум по информатизации здравоохранения — Global E-Health Forum. Его участники обсудят перспективы и стратегии внедрения медицинских информационных технологий, возможности трансграничного сотрудничества в данной сфере, экономические и финансовые модели «электронного здравоохранения». 11 и 12 октября участников форума примет Торговая палата Гамбурга. В ее здании будет развернута выставка медицинских информационных систем, пройдут сессионные заседания, семинары и дискуссии по актуальным вопросам информатизации здравоохранения. Организаторы форума обещают включить в его программу доклады об успешном опыте внедрения медицинских информационных технологий в лечебнопрофилактических учреждениях различных стран.

Источник: AKSiNEWS.RU со ссылкой на официальный сайт мероприятия

■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ 75 ■