Энциклопедия маркетинга

Оглавление книги

ГЛАВА 5. Теоретические основы имитационного моделирования как современного метода регулирования маркетинговых отношений врача и пациента на рынке медицинских услуг

Поиск специфических, наиболее оптимальных форм и методов управления системой здравоохранения в условиях рыночных отношений в определенной степени связан с внедрением в маркетинговую систему медицинских услуг методов точных наук. Рядом авторов (П.И.Калью, 1975 и др.) еще четверть века назад было предопределено, что применение экономико-математических методов и моделей управления потребует установления определенного объема и характера информации для разных уровней управления. Возникнет необходимость в разработке показателей качества и эффективности деятельности органов и учреждений здравоохранения, введения отчетной и учетной документации, адаптированной для обработки методами информационных технологий.

Исторически совпавшие в 90-х годах двадцатого столетия перевод отечественной системы здравоохранения в плоскость рыночных отношений и широкое внедрение новейших информационных технологий с их высокой степенью формализации позволяют научно обосновать и реализовать в практическом здравоохранении качественно новые методы управления, которые основаны не только на практическом опыте руководителя и его интуиции, но и подкреплены диалектикой математических моделей.

Специфика труда медицинского работника с точки зрения современных информационных технологий на базе персональных компьютеров заключается в выполнении большого объема неформальных действий. Слабо формализованный труд врача входит в противоречие с сущностью информационных подходов.

Вместе с тем не существует иного пути, как поиск методов неантагонистического разрешения противоречия между неформальными взаимоотношениями врача и пациента и конкретной формализованной оценкой медицинского труда.

Для решения большинства задач системы маркетинга медицинских услуг в данном исследовании использованы методы моделирования. Представленная в настоящей работе одна из возможных моделей системы маркетинга медицинских услуг позволяет обеспечить имитационное моделирование на основе современных систем искусственного интеллекта - нечеткой логики. В задачах, в которых факты трудно систематизировать и определить существующие функциональные связи и корреляции, эффективно использование систем нейросетевых технологий. При постановке и решении задач данного класса предлагаемая модель может явиться принципиальной и, в определенной степени, обеспечить имитационное моделирование сферы медицинской деятельности по предоставлению медицинских услуг.

Современные, стимулируемые нейробиологическими процессами компьютерные алгоритмы не нуждаются в функциональных причинно-следственных связях. Сеть сама “ищет” по определенному “правилу изучения” приближенную взаимосвязь, которая наилучшим образом отражает представленные данные (Г.Шмален, 1998).

Имитационные модели, являясь конструктивно открытыми для совершенствования и не отнимая инициативы принятия управленческого решения, лишь усиливают интеллект руководителя.

Рассматривая маркетинговую систему медицинских услуг с точки зрения экономических характеристик удовлетворения медицинского спроса и врачебной деятельности, необходимо признать, что приоритетной задачей поиска форм и методов повышения результативности медицинской помощи является проблема формирования критериев оптимизации финансирования здравоохранения, особенно в ее современном виде - форме обязательного медицинского страхования.

Система медицинского страхования как одна из форм организации медицинской помощи населению не может формироваться и развиваться вне системы рыночных экономических отношений (Киселев В.В., 1997), при которых проблема оптимизации структуры здравоохранения и ее функционирования представляется крайне актуальной.

Использование метода имитационных и оптимизационных моделей в управлении здравоохранением, во-первых, требует нахождения соответствий между структурами и функциями маркетинговой системы медицинских услуг и возможными математическими моделями, во–вторых, – управляющие параметры таких имитационных моделей должны быть корректно соотнесены с реальными показателями, характеризующими конкретную деятельность врача и ЛПУ в целом.

Один из вариантов решения первой проблемы представлен в разделе 5.1. “Соответствие позиций имитационной модели элементам маркетинговой системы медицинских услуг” настоящей главы.

Пример решения второй проблемы приводится в разделе 5.3. “Некоторые результаты разработки и анализа статистической информации по группам заболеваний”.

Собственно прикладному решению и постановке некоторых задач имитационного моделирования посвящены остальные разделы настоящей главы.

Наконец, использование пакета прикладных программ с элементами нечеткой логики Fuzi Calk позволило разработать программу для автоматизированного расчета тарифов на случай поликлинического обслуживания.

5.1. Соответствие позиций имитационной модели элементам маркетинговой системы медицинских услуг

Использование методов и приемов имитационного моделирования на базе новейших информационных технологий в целях управления системой здравоохранения и отдельными лечебно - профилактическими учреждениями в первую очередь связано с научным осмыслением и вскрытием соответствия структур и характеристик маркетинговой системы медицинских услуг структурным элементам имитационных моделей. Методологически задача заключается, во-первых, в очерчивании соответствующей конкретной структуры, модель которой планируется построить; во-вторых, в исследовании, поиске и обосновании причинно-следственных связей элементов данной структуры. При таком подходе исследователь получает условно-адекватную теоретическую структурно-функциональную модель, в той либо иной степени соответствующую конкретной объективно существующей и практически функционирующей структуре.

В настоящем разделе работы представлены результаты, полученные в процессе научного исследования, при котором последовательно рассмотрены элементы маркетинговой системы медицинских услуг, их фундаментальные ассоциации (блоки), установлена логика и в форме функций описаны взаимосвязи этих элементов.

Для простоты моделирования введено условное мнемоническое название элементов маркетинговой системы медицинских услуг из латинских букв.

Основные ассоциации маркетинговой системы (блоки) в имитационной модели условно предлагается именовать агрегатами. Различают следующие агрегаты (подобно элементам латинскими буквами обозначено их мнемоническое название):

Возникновение тех либо иных человеческих нужд медицинского характера связано с такими физическими, биологическими и социальными факторами, которые порождают медико-социальные проблемы.

Именно в соответствии с медико-социальными проблемами складывается необходимость пациентов в медицинской помощи и, в частности, в потребности медицинских услуг.

Логично предположить, что отсутствие медико-социальной проблемы, отсутствие медицинской нужды предопределяют отсутствие потребностей в медицинской услуге. Таким образом, медико-социальная проблема как элемент маркетинговой системы является одним из определяющих, входящих параметров.

В процессе человеческой жизнедеятельности происходит возникновение и накапливание новых медико-социальных проблем, изменение либо исчезновение некоторых из них. Медико-социальная проблема функционально предопределяет не только адекватные нуждам и потребностям медицинские услуги, но и является аргументом медицинских стандартов: STD =f(MU,MSP). В свою очередь, медико - диагностическая группа является прямой функцией медицинской услуги и медицинского стандарта MDG=f(MU, STD). Связи агрегата “Нужда” представлены на рис. 5.1.

Рис.5.1. Агрегат медицинских нужд.

Основными свойствами медицинских потребностей в маркетинговой системе медицинских услуг является их возникновение, накопление и исчезновение.

Пациент как носитель соответствующих медицинских потребностей в маркетинговой системе описывается медико-диагностической группой. Вход и выход пациентов в систему маркетинга носит поступательный (квантовый) характер.

Потребности пациента функционально связаны в маркетинговой системе медицинских услуг медико-диагностической и медико-экономической группами, т.е. потребности PC=f(MDG, MEG).

Медико-диагностические группы функционально связаны с медицинскими услугами, определяя их, с медико-экономическими группами, которыми характеризуются, а также соотнесены с пациентами и его потребностями в медицинских услугах: MDG=f(MU, MEG, PC). И, наконец, медико-экономические группы, сформированы определенным набором медицинских услуг и весовой характеристикой денежного выражения: MEG=f(MU). Приведенные заключения обобщенно представлены в агрегатном блоке на рис.5.2.

Рис.5.2. Агрегат медицинских потребностей.

Врачебные предложения в маркетинговой системе характеризуются медико-диагностической группой и профессиональными способностями врача, которые определены соответствующей медико-профессиональной группой: VR=f(MDG, MPG).

Врачебные предложения, подобно потребностям пациента, “вносятся” в систему маркетинга медицинских услуг определенными порциями, т.е. аналогично квантируются. Они могут накапливаться в системе и выводиться из нее.

В блоке предложений врачебной деятельности (рис.5.3) функционально соотнесены медико-диагностическая группа, медицинский стандарт и медико-профессиональная группа: MDG=f(STD,MPG).

Рис.5.3. Агрегат медицинской деятельности.

Одной из фундаментальных характеристик пациента как субъекта маркетинговой системы является его способность производить оплату соответствующего набора медицинских процедур. Эта способность обеспечивается благосостоянием пациента, которое в маркетинговой системе характеризуется элементом платежеспособность (Mon). Пациент как субъект маркетинговой системы является функцией медико-экономической группы: PC=f(MEG).

Поток денег определенными порциями (квантами), подобно потоку пациентов, является входящим в систему маркетинга. Кроме того, деньги в системе имеют пути накопления и выхода.

Удовлетворение потребностей, а следовательно приобретение определенного набора медицинских процедур, находится в прямой зависимости от спроса, определенного платежеспособностью. Спрос на определенную медицинскую процедуру есть возрастающая функция платежеспособности: Cost MP =f(Mon).

Медико-экономическая группа является определяющей характеристикой адекватности платежеспособности данному состоянию маркетинговой системы медицинских услуг, т.е. Mon =f(MEG). Она же является и характеристикой пациента, т.е. MEG=f(PC). Описанные характеристики и логика их функциональной зависимости приведена на рис.5.4.

Рис.5.4. Агрегат благосостояния пациента.

Сделка как элемент маркетинговой системы во взаимоотношениях пациента и врача выступает в форме целевой функции. По сути цель характеризуют все остальные элементы маркетинговой системы медицинских услуг, одни из них непосредственно, другие - опосредованно. В интегрированном виде прямой характеристикой цели, отображением ее прикладной сущности является случай медицинского обслуживания. Именно он является прямой функцией медико-диагностической группы, и в то же время становится для этой группы аргументом.

В случае медицинского обслуживания пациент и врач соотносятся как субъекты маркетинговой системы медицинских услуг. Взаимоотношения пациента и врача в форме случая медицинского обслуживания характеризуют его конкретность.

Случай медицинского обслуживания квантирует систему маркетинга.

Количество случаев медицинского обслуживания в единицу времени определяет частоту конкретной маркетинговой системы, его средней длительностью описывается амплитуда маркетинговой системы. Функциональные соотношения случая медицинского обслуживания SPO=f(PC, VR, MDG) представлены в на рис.5.5.

Рис.5.5. Агрегат медицинской цели.

Деятельность врача как субъекта маркетинговой системы медицинских услуг характеризуется конкретной медико-профессиональной группой, к которой отнесен специалист в соответствии со своей профессией и квалификацией, профессиональным и жизненным опытом, личностными характеристиками. Кроме того, врач как субъект маркетинговой системы характеризуется стоимостными характеристиками единиц своей конкретной деятельности (расценка труда) и степенью соответствующего вознаграждения за определенный (нормированный) труд - заработной платой. Именно заработная плата, подобно платежеспособности пациента, является одной из фундаментальных функций маркетинговой системы. Исключение этого элемента из системы исключает рыночные взаимоотношения врача и пациента и переводит их в разряд оказания медицинской помощи на других (не рыночных) условиях. Заработная плата является одним из потоков “выведения” денег из маркетинговой системы. Вывод этот происходит частями, подтверждая квантовый характер функционирования маркетинговой системы.Функциональная зависимость описанных параметров выражается следующими формулами (рис.5.6): VR=f(MPG,), Cost W=f(CostW,ZP), ZP=f(MPG, Cost W), MPG=f(VR).

Рис.5.6. Агрегат врачебной квалификации.

Случаю медицинского обслуживания соответствуют конкретные медицинские процедуры, определенные в соответствии с медико-диагностической группой и медицинским стандартом. Медицинская процедура в свою очередь характеризуется стоимостными параметрами, являясь в имитационной модели коннектором, и обладает функцией “накопителя”.

Спрос пациента на медицинскую услугу является убывающей функцией стоимости медицинской процедуры и возрастающей функцией дохода (платежеспособности).

Описанные зависимости представлены следующими функциями PC=f(SPO,MP,Cost MP), MP=f(SPO,Cost MP), CostMP=f(МP) и сформированы в агрегат медицинского спроса (рис.5.7).

Рис.5.7. Агрегат медицинского спроса.

Врачебная деятельность по удовлетворению медицинского спроса пациента характеризует врача как субъекта маркетинговой системы медицинских услуг случаем медицинского обслуживания, единицами деятельности и стоимостными параметрами труда, т.е. VR=f(SPO, EW, Cost W). Соответствующая стоимость единицы врачебного труда, в свою очередь, характеризуется конкретным случаем медицинского обслуживания и выражается функцией Cost W=f(SPO).

Конкретная единица врачебного труда соответствует определенному случаю медицинского обслуживания и должна быть соотнесена с конкретной расценкой - EW=f(SPO, Cost W).

В агрегате врачебной деятельности (рис.5.8) врач, являясь субъектом маркетинговой системы, приобретает функции элемента системы имитационного моделирования, т.е. является коннектором. Его деятельность, представленная в маркетинговой системе формализованными единицами врачебного труда, в имитационной системе описывается типовыми структурными элементами пакета iThink “конвейером” и выходящим “потоком”.

Рис.5.8. Агрегат врачебной деятельности.

Настоящие исследования, прежде всего, направлены на обеспечение повышения эффективности управления процессами предоставления медицинской помощи в условиях рыночных отношений удовлетворения спроса.

Моделирование экономической эффективности врачебной деятельности и деятельности конкретного лечебно - профилактического учреждения, как ядра системы, на основе современных средств искусственного интеллекта - нечеткой логики и нейросетевых технологий, требует определения критериев, которыми будет характеризоваться эффективность системы здравоохранения рыночных отношений.

Результативность функционирования маркетинговой системы медицинских услуг оценивается по конкретным характеристикам случая медицинского обслуживания, медицинских процедур и единицами врачебного труда. Эти взаимоотношения элементов маркетинговой системы в агрегате удовлетворения медицинских потребностей могут быть описаны следующей функцией: EFF=f(SPO, MP, EW). Эффективность как элемент имитационной модели, по всей вероятности, выступает в качестве структурного элемента “печь”.

Случай медицинского обслуживания в агрегате медицинского удовлетворения потребностей и спроса характеризует врачебную деятельность в форме конкретных единиц врачебного труда - SPO=f(EW), а соответствующие формализованные единицы врачебной деятельности характеризуют конкретную медицинскую процедуру, в свою очередь соответствующую случаю медицинского обслуживания: MP=f(EW, SPO) (рис.5.9).

Рис.5.9. Агрегат эффективности удовлетворения медицинского спроса.

Таким образом, построенные основные агрегаты маркетинговой системы медицинских услуг, элементы, их составляющие, а также обобщенная логическая функциональная зависимость между ними являются предпосылкой для создания структурных моделей, используемых системой структурного моделирования iThink Analyst v 4.0.2 фирмы High Performance Systems, Inc.

Применение методов и систем ситуационного моделирования позволяет быстро моделировать ситуации, тем самым упрощая процесс создания экспертных систем.

Проблемы, возникающие при создании обычных экспертных систем, остаются и при работе с системой iThink. Основополагающими моментами работы являются, с одной стороны, правильная постановка задачи, в прикладном понимании - создание агрегатов взаимосвязей элементов в рамках достаточности и логической возможности, с другой - степень доверия, понимание и трактовка получаемых результатов. Принципиальным и спорным вопросом при построении агрегатных моделей, представляющих определенный научный интерес, является описание логических характеристик элементов маркетинговой системы медицинских услуг, адаптация их к математическим понятиям элементов модели и построение системы взаимосвязей этих элементов. Проще говоря, поиск математических эквивалентов логическим понятиям, выражение зависимостей в форме конкретных адекватных и обоснованных формул является чуть ли не одной из основных, в методологическом плане, трудоемких и ответственных задач в ряду прочих.

Поиск оптимальной модели функционирования маркетинговой системы медицинских услуг, ее структур, выделенных в логические условно автономные блоки (агрегаты), осуществлен при решении конкретных представляемых задач.

Используя определенный алгоритм, удалось найти, описать логическую и функциональную зависимость элементов системы, построить модули для применения структурного ситуационного моделирования.

5.2. Общие принципы имитационного моделирования системы маркетинга медицинских услуг

Теоретическое обоснование модели и разработка алгоритма расчета показателей результативности маркетинговой системы медицинских услуг в соответствии с критериями состояния здоровья и способами оплаты медицинской помощи осуществлено с использованием пакета прикладных компьютерных программ iThink Analyst v 4.0.2 класса систем ситуационного структурного моделирования.

Проблема эффективности финансирования лечебно - профилактических учреждений (ЛПУ), функционирующих в условиях системы обязательного медицинского страхования, рассматривается как многоуровневая задача.

1. Верхний уровень отображает общую структуру ЛПУ (материально-кадровую); интенсивность и структуру финансовых потоков, а также состав, специфичность и интенсивность потоков пациентов.
2. Средний уровень обеспечивает на основе реальных и непрерывно развивающихся баз данных, характеризующих деятельность конкретного лечебно - профилактического учреждения (ЛПУ), проведение статистического анализа эффективности работы для всех исследуемых ЛПУ.
3. На нижнем уровне, базируясь на существующих и действующих методиках расчета тарифов медицинских услуг, разрабатываются необходимые программы для автоматизации процесса проведения расчетов. С целью математического моделирования эффективности финансирования ЛПУ целесообразно введение в разработанную программу элементов нечеткой логики, как адекватно отражающих реальную ситуацию по исследуемой проблеме.

Анализ и прогноз эффективности финансирования ЛПУ в системе ОМС выполнен двумя способами:

1. традиционное математическое моделирование (в общем случае - построение и решение систем дифференциальных уравнений);
2. применение методов искусственного интеллекта (нейронные сети, экспертные системы, средства нечеткой логики, генетические алгоритмы и др.).

В настоящее время очевидно, что применение математического моделирования, основанного на попытках алгоритмически описать тот или иной объект (явление), является методом, адекватным крайне узкому кругу задач. Для решения подавляющего большинства проблем, возникающих в такого типа экономических системах, требуются методы, способные учитывать нечеткость, ассоциативность, неопределенность и другие аналогичные характеристики реальной жизни.

С интенсивным развитием теории искусственного интеллекта стало возможно нахождение такого решения для отдельных нечетких системных задач, в частности, по теме настоящего исследования. Например, проблема выбора определенной модели медицинского страхования может рассматриваться как задача альтернативного выбора при многих критериях, предпочтениях и замещениях.

Основным в проведении системного анализа является выбор критериев оценки.

Избранное для изучения число критериев и их показателей должно быть необходимым и достаточным, отражающим существо проблемы.

Состояние здоровья населения может считаться в нашем исследовании главным критерием, который оценивается через снижение показателей смертности, уменьшение уровня показателей, характеризующих здоровье (заболеваемость, инвалидность и пр.).

Ограничением в данной задаче является уровень затрат, которые можно допускать, чтобы достигнуть некоторых значений критериев.

Задача может быть сформулирована в нескольких вариантах:

• при установленном уровне затрат необходимо выбрать некоторую альтернативу, обеспечивающую удовлетворительные значения критериев, характеризующих здоровье населения;
• при выбранных значениях критериев, характеризующих здоровье, следует выбрать альтернативу с затратами, не превышающими установленный уровень.

В обоих вариантах необходим выбор конкретной схемы расчета затрат. Не затрагивая собственно схемы расчета, в исследовании проведено:

• картографическое определение предпочитаемых зон;
• изучение заболеваемости населения по данным регистрации обращаемости взрослого населения за медицинскими услугами в городскую поликлинику №1 и поликлинику МСЧ ПО ВТЗ г. Владимира;
• установление уровня и объемов амбулаторно-поликлинической помощи, а также видов консультаций в зависимости от пола и возраста обратившихся за медицинской помощью в конкретную городскую поликлинику;
• установление групп пациентов с примерно одинаковыми характеристиками (одна и та же болезнь, одна и та же операция, одно и то же исследование и т.п.).

Представляется, что эта информация позволяет выбрать для каждой из зон наиболее рациональную схему расчетов затрат на медицинскую помощь и оценку рисков, т.е. установить так называемый подушевой норматив, скорректированный с учетом страхового риска.

Нами проведен всесторонний анализ существующих методов и программных пакетов для решения данной задачи. Представляется, что наиболее подходящим средством для построения таких имитационных моделей является объектно-ориентированный пакет прикладных программ системы iThink Analyst v 4.0.2 фирмы High Performance Systems, Inc. и ее адаптация к задачам настоящего исследования.

5.3. Некоторые результаты разработки и анализа статистической информации по группам заболеваний

Одной из конкретных задач настоящего исследования является решение задачи ситуационного моделирования по разработке и апробации критериев и способов оптимального сочетания оплаты медицинской помощи (по врачебным посещениям, случаям медицинского обслуживания) в соответствии с критериями оценки состояния здоровья населения.

Объем потребности в медицинской помощи, основанный на экономических подсчетах стоимости медицинских услуг в разных возрастных группах, имеет существенные различия. Эта потребность может быть выражена в индексе на 1 пациента. Такие индексы имеют следующее значение для разных возрастных групп: от 10 до 29 лет – 0,5, от 30 до 39 лет – 0,6, от 40 до 49 лет – 0,8, от 50 до 59 лет – 1,2, от 60 до 69 лет 1,6, от 70 до 79 лет – 2, 80 лет и старше – 2,4.

В связи с использованием в имитационной модели управляющих параметров, характеризующих относительно разные финансовые затраты при предоставлении медицинских услуг лицам различных возрастно-половых групп с различной патологией, возникла необходимость в исследовании и нахождении соотношений частоты врачебных контактов и возрастно-полового состава пациентов. На примерах отдельных гистограмм (1-10) представлена частота врачебных контактов в конкретном классе болезней в соответствии с полом и возрастом пациентов.

Гистограмма 1. Возрастно-половая динамика врачебных контактов больных эндокринной системы, расстройства питания, нарушения обмена веществ и иммунитета у женщин по данным обращаемости в поликлинику МСЧ ПО Владимирского тракторного завода.

Гистограмма 2. Возрастно-половая динамика врачебных контактов больных системы крови и кроветворных органов у женщин по данным обращаемости в поликлинику МСЧ ПО Владимирского тракторного завода.

Гистограмма 3. Возрастно-половая динамика врачебных контактов больных системы кровообращения у женщин по данным обращаемости в городскую поликлинику №1 г. Владимира.

Гистограмма 4. Возрастно-половая динамика врачебных контактов больных системы кровообращения у мужчин по данным обращаемости в городскую поликлинику №1 г. Владимира.

Гистограмма 5. Возрастно-половая динамика врачебных контактов больных системы органов дыхания у женщин по данным обращаемости в городскую поликлинику №1 г. Владимира.

Гистограмма 6. Возрастно-половая динамика врачебных контактов больных системы органов дыхания у мужчин по данным обращаемости в городскую поликлинику №1 г. Владимира.

Гистограмма 7. Возрастно-половая динамика врачебных контактов больных системы органов пищеварения у женщин по данным обращаемости в городскую поликлинику №1 г. Владимира.

Гистограмма 8. Возрастно-половая динамика врачебных контактов больных системы органов пищеварения у мужчин по данным обращаемости в городскую поликлинику №1 г. Владимира.

Гистограмма 9. Возрастно-половая динамика врачебных контактов больных мочеполовой системы у женщин по данным обращаемости в городскую поликлинику №1 г. Владимира.

Гистограмма 10. Возрастно-половая динамика врачебных контактов больных мочеполовой системы у мужчин по данным обращаемости в городскую поликлинику №1 г. Владимира.

Подобный подход позволяет соотнести уровень посещений, заболеваемости и возрастно-половую характеристику с частотой страховых рисков.

По нашим данным, для всех классов болезней по всем возрастным группам частота страховых рисков, а следовательно и прогнозируемые финансовые затраты на предоставление медицинских услуг, в среднем в два раза выше у женщин, чем при заболеваемости мужчин. Исключение составляют несчастные случаи, отравления и травмы, страховой риск по которым несколько выше у мужчин, чем у женщин.

В задачи настоящего исследования не входит анализ полученных данных. В имитационной модели вскрытые соотношения используются как объективные управляющие параметры.

5.4. Описание имитационной модели iThink по моделированию различных способов оплаты медицинских услуг в системе “Один врач – одна болезнь”

Создание высокоэффективной системы оплаты медицинской помощи всегда было и остается одной из важнейших проблем управления здравоохранением (О.П. Щепин, А.Л. Линденбратен, Р.В. Зволинская, В.Н. Голодненко, 1999).

Для решения большинства задач системы маркетинга медицинских услуг, в частности, задачи по разработке и апробации критериев и способов оптимального сочетания видов оплаты врачебной медицинской помощи, в данном исследовании предлагается применение методов имитационного моделирования с использованием стандартного пакета прикладных программ iThink. Прежде всего, необходимо отметить, что объектно-ориентированный пакет iThink является эффективным инструментом управления и планирования, средством экспертного анализа ситуации. Одно из возможных преимуществ пакета – возможность продемонстрировать взаимосвязь финансового и технологического механизмов моделируемой системы.

Использование информационных технологий системы ОМС территориального уровня, их экспертная оценка, разработка математической модели, применение элементов нечеткой логики и проведение имитационного моделирования позволили решить одну из задач оптимизации финансирования в элементарной модели, условно названной: “один врач - одна болезнь”.

В настоящем представлении исследования опускается технология математического программирования в построении модели. Приведем лишь основные позиции развиваемого нами впервые подхода.

• Построение математической модели финансирования деятельности лечебно-профилактического учреждения (ЛПУ) основано на элементарной модели оплаты труда отдельного врача ЛПУ при лечении больного с одним диагнозом.
• Допускаем, что в исследуемом потоке пациентов каждый их них либо излечивается (удовлетворяет целевую потребность обращения), либо нет.
• Предполагаем, что один и тот же пациент с одной и той же целью может обратиться к врачу, удовлетворить целевую потребность, спустя какое-то время вновь обратиться. В описанной ситуации такой пациент условно считается за двух обратившихся впервые, то есть такая ситуация не рассматривается как ухудшающая показатели врачебной деятельности.
• Для удовлетворения потребности при конкретной цели обращения пациента имеется определенный набор медицинских услуг (медицинский стандарт), одним из составляющих которого является рассматриваемое нами определенное число врачебных посещений.
• Далее предполагаем, что при выполнении конкретной целевой врачебной функции врач реально использует число посещений, не обязательно равное числу посещений, определенных в стандарте.
• Далее в модели считается, что значение параметра “доля стандарта на количество посещений, приходящихся на конкретного пациента” есть случайная величина - (а). Например, при а=80% считается, что данный врач удовлетворяет целевую потребность пациента за 80% посещений от стандарта. Вместе с тем, для деятельности конкретного врача характерно некоторое среднее число посещений, обеспечивающее удовлетворение конкретной целевой потребности пациента. Данный параметр имеет некоторое отклонение от величины (а). Обозначим величину этого отклонения – (s ). В соответствии со сказанным условно определим, что два этих параметра характеризуют качество работы врача. Обозначим их как “параметры качества”. В построенной модели считается, что качество тем выше, чем меньше значение параметров качества, т.е. чем за меньшее число посещений врачом удовлетворяется целевая потребность пациента с меньшим разбросом числа посещений от пациента к пациенту.
• В рассматриваемой модели сделано предположение, что параметры качества связаны с финансовым вознаграждением врача. Вид и степень этой зависимости можно изменять, определяя его, например, на основе статистики либо мнения экспертов.

В структуре имитационной модели выделяются три блока:

• блок пациентов;
• блок финансирования;
• блок вычисления качества работы врача.

Блок пациентов содержит и оперирует следующими параметрами:

Е – месячная функция врачебной должности;

S – стандартное число посещений для данного диагноза;

Р – число пациентов в текущем месяце.

Блок финансирования содержит и оперирует следующими параметрами модели:

F - величина финансирования в предыдущем месяце;

Fmax - максимальный объем финансирования;

Т – тариф одного посещения;

S – стандартное число посещений для данного диагноза;

В – величина оплаты работы врача по числу посещений.

Блок определения качества работы врача содержит и оперирует следующими параметрами:

А1, А2 – параметры зависимости качества от финансирования;

а – критерий качества работы врача;

Fср – среднее значение финансирования;

Fmax - максимальный объем финансирования;

Е – месячная функция врачебной должности;

Т – тариф одного посещения.

Методика оплаты врачебной деятельности, заложенная в модель, предполагает варьирование комбинированного варианта оплаты – по числу врачебных посещений и случаям медицинского обслуживания. Это означает, что при исходном состоянии имитационной модели за каждого пациента врач получает деньги из следующего расчета:

• если пациент пролечен за количество посещений, находящееся в интервале от 50% до 100% от стандарта, то врач получает нормированную оплату, соответствующую нормативной врачебной функции (граничный параметр c1);
• если количество посещений в интервале от 0% до 50%, то врач получает вознаграждение по числу посещений (граничный параметр d1);
• если количество посещений превышает стандарт до уровня в 150%, то врачу производится оплата в соответствии с нормативом врачебной функции плюс половина суммы стоимости превышающих стандарт посещений (граничный параметр d3);
• и, наконец, если количество посещений превышает 150% стандарта, то врач получает вознаграждение в соответствии с экспертной оценкой, предусматривающей, при необходимости, штрафные санкции.

В предлагаемом варианте решения задачи моделируется развитие ситуации в конкретном лечебно - профилактическом учреждении от месяца к месяцу за 4-х летний период (48 месяцев) с использованием параметров конкретно действующих тарифов врачебных посещений, стандартного и фактического числа врачебных посещений в месяц.

В результате моделирования путем варьирования управляющих параметров удалось получить таблицы соотношений потока финансов, пациентов и параметров качества; построить графики зависимости финансирования, качественной оценки и потоков пациентов от степени и способов оплаты врачебного труда.

Выбор определенного соотношения параметров позволяет определить и выбрать оптимальный вариант оплаты врачебного труда в соответствии с определенными условиями.

Дальнейшее развитие модели осуществлено в направлении ее усложнения, путем добавления множества целей обращения пациентов и числа диагнозов. Очередными этапами моделирования явились полученные модели, условно названные “Один врач – две болезни” и “Один врач – несколько болезней”.

5.5. Результаты моделирования в имитационной модели финансирования системы “Один врач – одна болезнь”

В построении основных блоков имитационной модели использованы определенные математические параметры и переменные, соответственно обозначенные в модели iThink мнемоническими символами (Табл.1).

Таблица 1.

Соответствие математических параметров имитационной модели обозначениям в iThink и их краткое описание

Представилось целесообразным в ситуационной модели сделать параметрами управления границы процентных интервалов с1, d1, d3, что позволило выбирать преимущественный способ оплаты: по числу врачебных посещений, законченных случаев или смешанный способ (рис.5.10).

Рис.5.10. Ось процентных интервалов и метки управляющих параметров

Имитационное моделирование осуществлено посредством введения значений и изменения управляющих параметров с1, d1, d3.

Оперативное изменение значение любого граничного параметра обеспечивает варьирование сочетания элементов, приведенного исходного состояния модели, с преобладанием любого из способов расчета. Так например, смещение параметра модели с1 к нулю означает уменьшение доли оплаты по числу посещений и увеличению оплаты за законченный случай медицинского обслуживания и наоборот.

Кроме этого, управляющим выбран условный параметр “К”, который определяется на основе статистических данных или экспертных оценок и характеризует оплату врача ЛПУ. В испытаниях настоящей модели К=0.5.

При испытании модели отдельные исходные параметры были выбраны в соответствии с действующими нормами нагрузок и нормативами финансирования в городской поликлинике № 1 г. Владимира, функционирующей в системе ОМС с 1993 г.

К таким заданным параметрам отнесены:

• рассчитанный по соответствующей методике тариф врачебного амбулаторно - поликлинического посещения к участковому врачу-терапевту – 7 рублей;
• усредненная месячная нормативная функция врачебной должности участкового врача-терапевта – 240 посещений;
• условное число врачебных посещений, предусмотренных в медицинском стандарте при посещении врача с условной конкретной целью – 3 посещения.

При испытании модели путем варьирования управляющих параметров с1, d1, d3 устанавливаются соответствующие значения опосредованных параметров, характеризующих число принятых пациентов и уровень поступления финансовых средств. Числом пациентов и уровнем финансирования детерминированы значения, обозначенные как “параметры качества” (Qualite, Sigma).

В таблице 2 приведены результаты испытаний построенной модели iThink при различных значениях управляющих параметров с1, d1, d3.

Таблица 2.

Соотношение способов оплаты амбулаторно - поликлинической помощи, числа пациентов, финансирования и критериев качества медицинской помощи по данным результатов имитационного моделирования

*** - комбинированный способ с преимущественной оплатой по числу врачебных посещений.

Анализ результатов имитационного моделирования в системе “Один врач – одна болезнь” показывает, что при комбинированном способе с преимущественной оплатой врачебного труда по числу обращений пациента по соответствующему стандарту, функции врачебной должности и тарифу посещения среднее оптимальное число пациентов, принятых врачом в течение месяца, составит 73 человека. Затраты на медицинское обслуживание данного числа пациентов будут наименьшими (726.08 условной единицы - в нашем случае в рублевом эквиваленте) по сравнению с другими способами оплаты. Параметры качества оказываются наименьшими (наибольшее значение Quality=1.06 и Sigma=0.39).

При комбинированном способе с преимущественной оплатой врачебного труда по числу посещений – оптимальное число пациентов в месяц составляет 79 человек. Характерно, что затраты на медицинское обслуживание данного числа пациентов по сравнению с другими комбинациями способов оплаты являются наивысшими (1685.69 условных единиц), хотя параметры качества оказываются наивысшими (наименьшее значение Quality=1 и Sigma=0.25).

Таким образом, комбинированный способ оплаты врачебного труда в имитационной модели “Один врач – одна болезнь” при любой форме оплаты (по посещениям или случаям обслуживания) имеет существенные недостатки: либо низкое качество обслуживания при минимальных затратах, либо наибольшие затраты при относительно высокой степени качества медицинской помощи.

Учитывая полученный результат, была поставлена задача по моделированию и получению данных, сравнивающих “чистые” способы оплаты врачебного труда (по посещениям и по случаям обслуживания) и комбинированные в любом сочетании.

Решение данной задачи имитационного моделирования обеспечивалось различными вариационными параметра модели с1, который определяет способы оплаты врача (по посещениям/по случаям обслуживания) и условно стабильными значениями следующих заданных параметров:

• параметр распределения d1 принимается близким к 3.0 (d1=2.98);
• параметр распределения d3=2.99.

При подобных значениях параметров d1 и d3 абсолютным управляющим становится параметр с1, смещение которого к нулю означает уменьшение доли оплаты по посещениям и увеличение оплаты по случаям обслуживания и, наоборот, смещение с1 вправо соответствует увеличению доли оплаты по посещениям и уменьшение доли оплаты по случаям обслуживания, т.е. вариант с1=0, d1=d3» 3 соответствует схеме “оплата по посещениям” в чистом виде.

Моделирование соответствующей зависимости параметров приведены в таблице 3.

Таблица 3.

Результаты моделирования зависимости числа пациентов, объема финансирования и параметров качества медицинской помощи от способов оплаты врачебного труда

** - абсолютно преимущественный способ финансирования по врачебным посещениям.

Анализ полученных данных показывает, что при сравнении “чистых” способов оплаты врачебного труда (по посещениям либо законченным случаям) оптимальное число пациентов, при выше обозначенных заданных параметрах, равно 79. При этом, качество медицинской помощи является наивысшим, что характеризуется относительно одинаковыми показателям.

В то же время, месячные финансовые затраты в имитационной модели “один врач – одна болезнь” (при равных объемах и качестве медицинской помощи) на 1.82% меньше при способе оплаты по законченным случаям (1654.62 условной единицы), чем при оплате по врачебным посещениям (1685.25 условной единицы).

С точки зрения экономии финансовых ресурсов оптимальным является оплата по случаям медицинского обслуживания.

Возможность получения адекватного качества предоставления медицинской помощи равнозначна при любом из способов оплаты, но зависит от объема финансирования и при оплате по посещениям достигается большими финансовыми затратами.

Имитационная модель исследована на оптимизацию обслуживания большего числа пациентов с наивысшим качеством предоставления медицинской помощи. При такой постановке задачи число пациентов должно равняться 82-м. При этом достигается наивысшее качество медицинской помощи (Quality=1 и Sigma=0.25) при относительно наименьших финансовых затратах (1648.54 условной единицы). Данное условие выполняется при значении управляющего параметры с1=2, условно характеризующего комбинированный способ оплаты врачебного труда, при котором 2/3 обращений пациентов оплачивается по случаю медицинского обслуживания, а 1/3 – по числу посещений.

Версия для печати