СКОРИНГОВЫЕ МОДЕЛИ КАК ИНСТРУМЕНТ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ И КАЧЕСТВОМ МЕДИЦИНСКОЙ ПОМОЩИ

К.С. Мильчаков, В.В. Мадьянова, Р.А. Хальфин

Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова

Проанализирована взаимосвязь качества медицинской помощи и риск-менеджмента в условиях медицинской организации. Роль математического моделирования, аналитических и статистических моделей, а также скоринговых карт в качестве интерфейса. Рассмотрены некоторые организационно- методические проблемы реализации скоринговых карт в качестве инструмента для управления рисками и качеством медицинской помощи в условиях структур здравоохранения.

Ключевые слова: скоринговые карты, риск-менеджмент в здравоохранении, качество медицинской помощи, математическое моделирование в здравоохранении.

Scoring models as a risk management and quality of health services

K.S. Milchakov, V.V. Madyanova, R.А. Khalfin

Analyze the relationship of quality of care and risk management in a medical organization. The role of mathematical modeling, analytical and statistical models and scorecards as an interface. Some methodological problems of implementing organizational scorecard as a tool for risk management and quality of health care in health structures are discussed.

Key words: scorecards, risk management in health care, quality of care, mathematical modeling in health care

ЛИТЕРАТУРА

1.                Lynch C. Editorial. Community cleverness required. URL: http: // www.nature.com/nature/journal/v455/n7209/full/455001a.html (дата обращения: 10.09.2014 г.).

2.                Costa F.F. Big data in biomedicine // Drug Discov. Today. 2014. № 19 (4). С. 443­440.

3.                Киблицкий С.А. Скоринг-методика оптимизации банковской деятельности при кредитовании физических лиц: Дис. ... канд. экон. наук. М., 2011. 124 с.

4.                Погорлецкая Ю.И. Кредитный скоринг в системе банковского риск-менеджмента: Дис. ... канд. экон. наук. Санкт-Петербург, 2009. 161 с.

5.                Уланов С.В. Скоринговые модели и средства управления рисками для поддержки принятия кредитных решений: Дис. ... канд. экон. наук. Ижевск, 2007. 152 с.

6.                Donabedian A. Evaluating the Quality of Medical Care // Milbank Q. 2005. № 83 (4). Р. 691–729.

7.                Гельфанд И.М., Розенфельд Б.И., Шифрин М.А. Очерки по совместной работе математиков и врачей. М.: Наука, 1989. 272 с.

8.                Lins R.L., Elseviers M.M., Daelemans R., Arnouts P. et al. Re-evaluation and modification of the Stuivenberg Hospital Acute Renal Failure (SHARF) scoring system for the prognosis of acute renal failure: an independent multicentre, prospective study // Nephrol. Dial. Transplant. 2004. № 19 (9). С. 2282-2288.

9.                Zolnoori M., Zarandi M.H., Moin M., Teimorian S.J. Fuzzy rule-based expert system for assessment severity of asthma // Med. Syst. 2012. № 36 (3). P. 1707–1717.

10.           Гайнуллина Ю.И. Фармакоэпидемиологическое и фармакоэкономическое обоснование периоперационной антибиотикопрофилактики при остром аппендиците: Дис. ... канд. мед. наук. Владивосток, 2004. 136 с.

11.           Григорьев С.Г. Многомерное математико-статистическое моделирование сложных медицинских систем: Автореф. дис. … д-ра мед. наук. Санкт-Петербург, 2003 . 42 с.

12.           Реброва О.Ю. Математические алгоритмы и экспертные системы в дифференциальной диагностике инсультов: Дис. ... д-ра мед. наук:. М., 2003. 325 с.

13.           Ермакова Н.В. Нейроиммунные аспекты патогенеза лихорадочной и менингеальной форм клещевого энцефалита: Дис. ... канд. мед. наук. Челябинск, 2007. 173 с.

14.           Зелтынь-Абрамов Е.М. Тромболитическая терапия и разрывы сердца в остром периоде инфаркта миокарда: Дис. ... д-ра мед. наук: М., 2011. 225 с.

15.           Тетюшкина Е.В. Клинико-морфологические предикторы прогрессирования хронического гломерулонефрита: Дис. ... канд. мед. наук. М., 2008. 158 с.

16.           Yoo I., Alafaireet P., Marinov M., Pena-Hernandez K., Gopidi R., Chang J.F., Hua L. Data mining in healthcare and biomedicine: A survey of the literature // J. Med. Syst. 2012. Т. 36. С. 2431–2448.

17.           Groves P., Kayyali B., Knott D., Van Kuiken S. The «big data» revolution in healthcare. [Электронный ресурс]. 2013. URL: http://www.images-et-reseaux.com/sites/default/files/medias/ blog/2013/12/ mckinsey_131204_-_the_big_data_revolution_in_healthcare.pdf (дата обращения: 15.09.2014).