Данилов А. В - все статьи автора в журнале

    Информационный менеджмент
  • 2022 № 2 Прогнозирование развития гипертонической болезни с использованием моделей машинного обучения в подсистеме дистанционного кардиомониторинга

    Одна из задач персонализированной медицины заключается в построении новой организационной модели оказания медицинской помощи пациентам, основываясь на подборе индивидуальных лечебных, диагностических и превентивных средств, оптимально подходящих по особенностям организма. Современные методы искусственного интеллекта позволяют решать задачи подобного типа.
    Цель исследования – построение и применение прогностических моделей логистической регрессии и дерева решений с использованием методов машинного обучения для выявления пациентов с высоким риском развития гипертонической болезни без необходимости проведения инвазивных клинических процедур.
    Материалы и методы. Используется сформированный набор данных, состоящий из 395 записей о пациентах Воронежской городской клинической поликлиники № 1. Каждая запись содержит параметры пациентов: пол пациента; возраст пациента; индекс массы тела; окружность талии; окружность бедер; статус курения табака; статус употребления алкоголя; систолическое давление; диастолическое давление. Применяются методы машинного обучения для построения прогностических моделей.
    Результаты. Построены две модели прогнозирования развития гипертонической болезни, характеризующиеся высокими показателями точности классификации: модель логистической регрессии, предназначенная для расчета индивидуального риска пациента (точность 96%), и модель на основе деревьев решений, предназначенная для прогнозирования возможного заболевания пациента гипертонической болезнью и объяснения причин, по которым может происходить это заболевание (точность 92%).
    Выводы. Показана целесообразность применения методов машинного обучения при построении прогностических моделей по оценке состояния пациентов, обозначена возможность создания рекомендательного блока на основе полученных моделей в подсистеме дистанционного кардиомониторинга.

    Авторы: Белозерова Е. В., Данилов А. В., Исаенкова Е. А., Калинина Л. Б., Манерова О. А., Усов Ю. И.

    Темы: гипертоническая болезнь1 дерево решений1 логистическая регрессия1 машинное обучение4 прогнозирование3

    Подробнее >

  • Менеджмент в здравоохранении
  • 2020 № 9 Методика анализа субъективных и объективных характеристик медицинских услуг для целей дизайна качества медицинских услуг

    В системе управления качеством медицинских услуг важная роль отводится оценкам результатов деятельности
    медицинской организации, в частности степени удовлетворенности пациентов качеством полученных услуг. В настоящее
    время вопрос качества медицинских услуг крайне актуален, имеется потребность в разработке инструментов совершенствования качества услуг.
    Методы: Использованы методика измерения удовлетворенности качеством оказанной медицинской помощи SERVQUAL,
    основанная на положениях ГОСТ «Менеджмент качества…», и методика развертывания функций качества QFD, элементы
    которой определены в ГОСТ «Количественные методы улучшения процессов «Шесть сигм».
    Результаты: Изложен подход на основе интеграции методик измерения удовлетворенности потребителей медицинских услуг SERVQUAL и развертывания функции качества QFD, реализация которого позволяет построить Дом качества и сформировать данные для проведения дизайна качества медицинских услуг.
    Заключение: Проведенное исследование позволило сформировать инструменты для выработки корректирующих и предупреждающих управляющих воздействий, направленных на востребованное изменение качества медицинских услуг и, как следствие, повышающих удовлетворенность получателей услуг

    Авторы: Данилов А. В

    Темы: измерение удовлетворенности1 медицинская организация68 развертывание функции качества1

    Подробнее >