Специальный алгоритм позволит просчитать загруженность медучреждений Москвы до 2030 года
МОСКВА, 13 октября. /ТАСС/. Специалисты в Москве разработали математические алгоритмы, которые, в том числе, помогут спрогнозировать заполняемость медицинских учреждений вплоть до 2030 года. Об этом сообщила директор Научно-исследовательского института организации здравоохранения и медицинского менеджмента ДЗМ Елена Аксенова в докладе на Втором съезде медицинских статистиков Москвы.
По ее словам, последние несколько лет специалисты уделили большое внимание созданию цифрового контура медицинской статистики.
"В Москве внедрено большое количество информационных систем, в том числе и статистических, и основная задача последних лет заключалась в том, чтобы мы обеспечили преемственность при передаче данных между информационными системами. Информационная система прогнозирования здоровья москвичей: мы разработали два математических алгоритма, которые позволяют нам сейчас проводить технически сложную работу, визуализировать ее на уровне города. Но сейчас, используя этот алгоритм, мы можем с достоверностью спрогнозировать общую заболеваемость, нагрузку медицинских организаций Москвы до 2030 года", - сказала Аксенова.
Она отметила, что также был разработан алгоритм, который позволяет рассчитать доступность медицины для москвичей с учетом транспортных возможностей в городе.
"Новые инструменты, которые мы используем, <...> они подразделяются на две глобальные группы: это цифровые и методологические. Мы планируем создать единую методологию сбора, обработки и проверки качества и достоверности данных с учетом всех федеральных норм и требований", - добавила Аксенова.
Среди методологических мер - формирование институциональных границ сбора статистической информации, аттестация рабочих мест врачей-статистиков, гармонизация с международными стандартами в сфере статистического учета при формировании открытых баз данных, единая классификация статистической информации, разработка столичного стандарта общественного здоровья, единая методология работы с данными на всех уровнях статистического учета.