Одной из проблем современности (проблема 21-го века) является проблема управления рисками, состоящая из разработки структурной модели риска, количественной оценки риска и разработки соответствующего прогноза. Особенно актуальна эта проблема для медицинской практики, так как речь идет о здоровье и жизни человека. Качественный анализ структуры риска, как правило, опирается на экспертное оценивание. Количественный прогноз уровня риска с необходимой достоверностью в медицине, например, при постановке диагноза крайне затруднителен, так как каждый пациент индивидуален. В настоящее время предпринято немало попыток с целью разработки математических моделей количественного оценивания рисков в системных процессах принятия решений. Основной недостаток известных моделей состоит в том, что рассматривается управление и принятие решение в декомпозированном монопроцессном варианте [1]. В реальной ситуации, особенно в медицине, риск является агрегированным результатом. В подобном случае, по нашему мнению, необходимо искать «суммарную» количественную оценку по всем структурным подпроцессам управления с учетом «веса» каждой составляющей риска. Причем, системная результирующая оценка риска может рассматриваться как вектор, состоящий из горизонтальной и вертикальной интегрированных ветвей накопления риска. Горизонтальная составляющая вектора риска рассматривается в объеме контроля и принятия решения одного параметра (диагностического индикатора), однородной технологии или процесса. Так, например, в системе интегрированной оценки качества труда отдельного специалиста или структурного медицинского подразделения используется большая совокупность оценочных показателей-индикаторов, наиболее важными среди которых можно считать: неправильные действия или бездействия медицинских работников в оказании медицинской помощи, повлекшие ухудшение состояния пациента; случаи повторной госпитализации по причине некачественно оказанной медицинской помощи при предыдущей госпитализации; оказание медицинской помощи ненадлежащего объема и качества в соответствии с медицинскими стандартами по уровню качества лечения; позднее обоснование клинического диагноза; нерегулярное наблюдение за состоянием больного; необоснованное «излишнее» назначение лекарственных средств; послеоперационные осложнения; внутрибольничные заражения послеоперационных ран, абсцессы и т.д.; необоснованная выписка больного, повлекшая за собой ухудшение состояния или смерть больного и т.д.
Для оценки (ранжирования) в подобных задачах «веса» индикаторов, как правило, используется метод экспертных оценок [2]. Тогда в результате экспертизы приведенных индикаторов будут получены результаты, представленные ниже в таблице 1.
Здесь, 
- обозначения
индикаторов качества, Ki - коэффициент
компетентности эксперта, который определяется методом взаимной оценки по
бальной шкале.
Таблица 1.
Ранжирование индикаторов качества медицинской помощи
|
|
|
Варианты |
|||||||||
|
№экс |
Ki |
B1 |
B2 |
B3 |
B4 |
B5 |
B6 |
B7 |
B8 |
B9 |
B10 |
|
1 |
7,4 |
0,138 |
0,155 |
0,086 |
0,121 |
0,103 |
0,052 |
0,069 |
0,052 |
0,103 |
0,1207 |
|
2 |
8,8 |
0,12 |
0,108 |
0,096 |
0,108 |
0,12 |
0,072 |
0,096 |
0,084 |
0,084 |
0,1084 |
|
3 |
7,4 |
0,12 |
0,133 |
0,093 |
0,107 |
0,093 |
0,107 |
0,093 |
0,08 |
0,067 |
0,1067 |
|
4 |
7,8 |
0,118 |
0,132 |
0,088 |
0,118 |
0,118 |
0,074 |
0,088 |
0,088 |
0,118 |
0,0588 |
|
5 |
7,2 |
0,152 |
0,121 |
0,106 |
0,106 |
0,091 |
0,106 |
0,076 |
0,106 |
0,045 |
0,0909 |
|
Aj |
|
0,13 |
0,13 |
0,094 |
0,112 |
0,105 |
0,082 |
0,085 |
0,082 |
0,084 |
0,0971 |
|
Ajp |
|
2 |
1 |
6 |
3 |
4 |
10 |
7 |
9 |
8 |
5 |
|
Bj |
|
0,129 |
0,129 |
0,094 |
0,112 |
0,106 |
0,081 |
0,085 |
0,082 |
0,084 |
0,0972 |
|
Bjp |
|
1 |
2 |
6 |
3 |
4 |
10 |
7 |
9 |
8 |
5 |
В моделях количественной оценки рисков предполагается, что все параметры процесса и процедур оказания медицинской помощи имеют статистическую природу, поэтому воспользовавшись методикой, предложенной в работе [1], были получены следующие выражения для оценки достоверности принятия решений (Di), при распределении i-го индикатора качества и показателя точности i-го средства контроля по нормальным законам:
,
где Vi- отношение среднего квадратического отклонения i-го средства контроля к среднему квадратическому индикатора качества;
Siср- среднее выборочное значений контролируемого i-го индикатора качества.
Модель зависимости риска пациента (PAZi) имеет следующий вид:
.
Модель зависимости риска производителя медицинских услуг (PROi) имеет следующий вид:
.
Для каждого медицинского работника, в зависимости от того, к какой группе он относится, формула расчета интегрального показателя качества медицинской помощи является индивидуальной. Это обусловлено спецификой выполняемых работ. Интегрированное значение достоверности или риска рассчитываются по формуле:
где Xi- вес i-го индикатора качества,
Di- достоверность контроля.
Анализ выражений, представленных выше позволяет сделать выводы, что риски пациента и медицинского учреждения зависят от законов распределения диагностических индикаторов, средств измерения, а также величины нормативных значений. Предложенные математические выражения для оценки рисков могут быть использованы в информационной системе управления качеством медицинской помощи.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Корнев В.А., Кулешов В.К., Приходько Ю.Б., Троеглазов А.Ф. Модели управления качеством в здравоохранении. - Томск: ТПУ, 2004. - 180 с.
2. Китаев Н.Н. Групповые экспертные оценки. - М.: Знание, 1975. - 58 с.
Библиографическая ссылка
Корнев В.А., Вайс Ю.А. КОЛИЧЕСТВЕННАЯ ОЦЕНКА И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ КАЧЕСТВА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ СТАТИСТИЧЕСКОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ В МЕДИЦИНСКОЙ // Современные наукоемкие технологии. 2009. № 8. С. 31-33;URL: https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=25538 (дата обращения: 20.05.2025).