Прогноз заболеваемости населения Москвы и нагрузки медицинских организаций

Разработана информационная система прогнозирования заболеваемости населения Москвы и нагрузки медицинских организаций по 5 классам справочника МКБ-10: новообразования (C00−D48), болезни эндокринной системы, расстройства питания и нарушения обмена веществ (E00−E90), болезни системы кровообращения (I00−I99), болезни органов дыхания (J00−J98), болезни костно-мышечной системы и соединительной ткани (M00−M99).

Прогноз может быть построен до 2026 года.

Для визуализации прогнозной модели разработана тепловая карта города по заболеваемости населения Москвы в соответствии с расселением по административным округам.

Прогноз распределения нагрузки на медицинские организации при совершенствовании инфраструктуры столичного здравоохранения

Разработанный программный конструктор позволяет провести оптимальное распределение приписанных пациентов с любым из 5 классов болезней между поликлиническими учреждениями при условии временного закрытия определенного числа медицинских организаций в силу ряда объективных, имеющих регулярный (закрытие здания на ремонт) или экстренный (пожар, наводнение, взрыв и т. д.) характер. Т. е. пациент с болезнью эндокринной системы (E00−E90) оптимальным образом перераспределяется из закрытой клиники в клинику, находящуюся в шаговой доступности для человека и способную принять пациентов именно по данной группе заболеваний (E00−E90) без увеличения нагрузки на медицинский персонал и ресурсы.

Прогноз оценки эффективности и распределения травмпунктов в столице

Информационная система с функцией динамической визуализации позволяет определить координаты оптимального расположения нового/новых травматологических пунктов/отделений, с учетом транспортной инфраструктуры, плотности населения каждого района и динамического перераспределения граждан внутри конкретной территории.

Критерий эффективности травмпункта будет определен, исходя из следующих данных:

  • число ставок врача травматолога-ортопеда в травмпункте;
  • рассчитанное среднее время ожидания в очереди (по модели А. Эрланга);
  • плотность входного потока пациентов (среднее число людей, пришедших на первичный/повторный осмотр, характерное для травмпункта).

На сайте осуществляется обработка файлов cookie, необходимых для работы сайта, а также для анализа использования сайта и улучшения предоставляемых сервисов с использованием метрической программы Яндекс.Метрика. Продолжая использовать сайт, вы даете согласие с использованием данных технологий

Подробнее