Учебное пособие 2125

оптимизируемой функции задачи (1) к поиску по оптимизируемой функции задачи (2).

оптимизируемой функции (2) к поиску по оптимизируемой функции задачи (3).

ианалогично п.2.

13.Проверка условия перехода к экспертному оцениванию оптимизированной на множестве тематических модулей и форм дуального обучения образовательной программы.

14.Экспертное оценивание с использованием одного из методов, изложенных в [5].

Литература

1.Львович К.И. Управление функционированием человеко-машинной информационной системы на основе многоальтернативной оптимизации компетенцией персонала / К.И. Львович // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. – 2018. – № 2.

2.Корбут А.А. Дискретное программирование / А.А. Корбут, Е.Ю. Финкельштейн. – М.: Наука, 1969. – 368 с.

3.Львович Я.Е. Многоальтернативная оптимизация: теория и приложения / Я.Е. Львович. – Воронеж: Кварта, 2006. – 428 с.

4.Соболь И.М. Численные методы Монте-Карло / И.М. Соболь. – М.: Наука, – 1973. – 312 с.

5. Львович Я.Е. Принятие решений в экспертно-виртуальной среде / Я.Е. Львович, И.Я. Львович. – Воронеж: Научная книга, 2010.– 140 с.

АНОО ВО «Воронежский институт высоких технологий», Россия

УДК 681.3

Б.А. Чернышов

ХАРАКТЕРИЗАЦИЯ НАПРАВЛЕНИЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ РЕЙТИНГОВОМ УПРАВЛЕНИИ

В ОРГАНИЗАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ

Рассмотрим организационную систему в которой под административным руководством управляющего центра объединены однотипные объекты социально-экономической сферы (образования, здравоохранения, социальной помощи, лекарственного обеспечения, банковского, IT секторов и т.п.). Управляющий центр определяет цели эффективного функционирования и развития объектов и регулирует распределение между ними ресурсного обеспечения [1]. В последнее время распространенной оценкой эффективности функционирования объектов стали их рейтинги , = 1, , которую начали использовать для управления положением − го объекта в рейтинговой последовательности. Такой механизм управления эффективностью функционирования объектов рассматриваемой организационной системы назовем рейтинговым управлением. Под рейтинговым управлением будем понимать процесс принятия решений управляющим центром организационной системы, позволяющий обеспечить эффективность функционирования на

151

основе анализа результатов, полученных в рамках определенной системы рейтингования [2]. Реализация этого процесса зависит от ряда классификационных признаков, систем рейтингования и управления, влияющих на возможности интеллектуальной поддержки принятия

3.Механизм формирования рейтинговой последовательности объектов: по максимальному значению интегральной оценки, с учетом весомости каждого детализированного показателя, соразмерности детализированных показателей при сопоставлении объектов, экспертных приоритетов, отклонений базовых значений.

Для системы управления будем учитывать следующие классификационные признаки.

4.Форма реализации процесса принятия управленческих решений: административная, с элементами интегральной поддержки.

5.Вид управляющего воздействия на показатели эффективности функционирования: ресурсное обеспечение, условия развития.

6.Характер ресурсного обеспечения: основной деятельности, развития.

7.Количество систем рейтингования, используемое для оценивания эффективности: монорейтинговое, мультирейтинговое.

8.Источник информационного обеспечения: рейтинговое оценивание

информационного обеспечения: многопериодное, с ограниченным числом периодов.

Определение последовательности частных задач управления, образующих единый процесс принятия решений при рейтинговом управлении, осуществляется в соответствии с последовательным выделением доминирующих признаков либо некоторых комбинаций признаков. Первым доминирующим признаком является признак 5, приводящий к двум задачам: управление ресурсным обеспечением, управление условиями развития. С учетом признака 6 первая задача разделяется на: управление ресурсным обеспечением основной

определяют дополнительные особенности перечисленных задач управления, взаимодействие которых показано на структурной схеме (рис.1).

152

Непосредственно процесс принятия управленческих решений согласно пункту 4 реализуется либо на основе экспертных оценок администрации управляющего центра и объектов организационной системы, либо на основе сочетания экспертных оценок и формализованных оценок интеллектуальной поддержки [3]. Предлагается в качестве основных методов обеспечения интеллектуальной поддержки административных управленческих решений использовать методы моделирования и оптимизации [4]. Их использование позволяет построить модели экстремальных и граничных требований, устанавливаемых в зависимости от особенностей каждой задачи управления и разработать алгоритмы интеллектуальной поддержки принятия решений.

Структурная схема рейтингового управления объектами организационной системы

Литература

1.Новиков Д.А. Теория управления организационными системами / Д.А. Новиков. – 2-е изд. – М.: Физматлит, 2007. – 584 с.

2.Витминский В.В. Анализ, оценка и моделирование экономического рейтинга / В.В. Витминский. – К.: ДЕМИУР, 2006.– 216 с.

3. Львович Я.Е. Принятие решений в экспертно-виртуальной среде / Я.Е. Львович, И.Я. Львович. – Воронеж: Научная книга, 2010. – 140 с.

153

4. Львович И.Я. Информационные технологии моделирования и оптимизации: краткая теория и приложения / И.Я. Львович, Я.Е. Львович, В.Н. Фролов. – Воронеж: Научная книга, 2016. – 444 с.

АНОО ВО «Воронежский институт высоких технологий», Россия

УДК 681.3

Е.Н. Коровин, О.А. Подкуйко, М.А. Сергеева

АНАЛИЗ ДИНАМИКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ В ПОДГОРЕНСКОМ РАЙОНЕ

Прогнозирование заболеваемости является конечным и необходимым этапом исследования состояния здоровья населения. Оно необходимо, прежде всего, для обоснования системы мероприятий по ее профилактике и оценки эффективности деятельности медицинской службы.

Целью представленного ниже исследования было осуществление прогноза заболеваемости по отдельным классам болезней на территории Подгоренского района. Прогнозирование было осуществлено для следующих классов болезней: болезни системы кровообращения, органов дыхания, органов пищеварения, костно-мышечной системы и болезни подкожной клетчатки.

Для прогнозирования заболеваемости на 2018-2019 гг. были использованы данные за 2013-2017 гг. Сведения о числе заболевших, зарегистрированных у пациентов, проживающих на территории района среди взрослого населения, представлены в табл.1.

Таблица 1 Сведения о числе заболевших на территории района среди взрослого населения

На основании исходных данных был построен прогноз заболеваемости по данным группам болезней на ближайшие два года (рис. 1-2).

Аналогичным образом были построены прогнозы по другим классам болезней, а в частности: болезни органов пищеварения, костно-мышечной системы, болезни кожи и подкожной клетчатки.

Общая заболеваемость по Подгоренскому району, включая все группы заболеваний, приведена на рис.3.

Рис. 1. Прогноз заболеваемости болезней системы кровообращения в Подгоренском районе (взрослые)

Рис. 2. Прогноз заболеваемости болезней органов дыхания в Подгоренском районе (взрослые)

155

Рис. 3. Прогноз общей заболеваемости в Подгоренском районе (взрослые)

На основании полученных данных была составлена таблица результатов исследования (табл. 2).

Проанализировав полученные данные можно сказать, что из пяти групп заболеваний по четырем, а именно: болезни органов дыхания, органов пищеварения, костно-мышечной системы и болезни кожи и подкожной клетчатки был дан прогноз увеличения заболеваемости с высокой степенью достоверности (R² ≈ 0,95). Снижение заболеваемости предполагается у пациентов, имеющих заболевания системы кровообращения.

156

Общая заболеваемость по Подгоренскому району в период с 2018 по 2019 гг тоже увеличится и к концу 2019 года уже составит ≈ 20000 заболевших. Скорее всего, это связано с плохой экологической обстановкой в районе, ухудшением санитарно-эпидемиологических норм, ростом вредных привычек.

Аналогичным образом был построен прогноз по заболеваемости среди детского и подросткового населения района. Исходные данные для прогнозирования приведены в табл. 3.

Таблица 3 Сведения о числе заболевших по району среди детей и подростков

Прогноз заболеваемости среди детского населения района приведен на рис. 4, а для подросткового населения на рис. 5.

Рис. 4. Прогноз заболеваемости в Подгоренском районе среди детского населения

Рис.5. Прогноз заболеваемости в Подгоренском районе среди подросткового населения

157

Общие результаты исследования представлены в табл. 4.

На основании полученных данных прогнозов видно, что среди детского населения в период на 2018-2019 гг наблюдается увеличение числа заболевших. В 2018 г прогнозное число заболевших составит ≈525 детей, а к концу 2019 г эта цифра увеличится до ≈533 детей.

Среди подросткового населения района в прогнозном периоде так же планируется рост числа заболевших. К концу 2019г этот показатель составит ≈200 человек.

Литература

1 Данилова Ю.С. Прогнозирование развития заболеваемости бронхиальной астмой в Российской Федерации на основе метода экспоненциального сглаживания / Ю.С. Данилова, Е.Н. Коровин, Е.И. Новикова // Системный анализ

иуправление в биомедицинских системах. - 2017. - Т. 16. - № 4. - С. 906-910.

2.Коровин В.Н. Оценка уровня заболеваемости детей в территориально распределенной системе региона на основе многомерного статистического анализа медицинских данных / В.Н. Коровин, Е.Н. Коровин, О.В. Родионов // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2011. - Т. 10. - № 1. - С. 181-184.

3.Коровин Е.Н. Методология прогнозирования и оптимизация управления

социально-экономическими системами: монография / Е.Н. Коровин, О.В. Родионов, В.Н. Фролов. - Воронеж: ВГТУ, 2009. - 137 с.

4.Информационный мониторинг и рациональное управление лечебнопрофилактическим процессом на основе маркетинга в многопрофильном стационаре: монография / Е.Н. Коровин, Е.А. Назаренко, Н.Е. Нехаенко и др. - Воронеж: ВГТУ, 2011. - 140 с.

5.Коровин Е.Н. Анализ заболеваемости в регионе на основе медицинского мониторинга / Е.Н. Коровин, О.В. Родионов, Н.Г. Сапожникова

//Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2002. - Т.1. - № 4. С. 357-361.

158

6.Интегральная оценка индекса комфортности проживания населения региона / М.Л. Бочоришвили, Е.Н. Коровин, Л.И. Летникова, О.В. Родионов, А.В. Фролова // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2004. - Т. 3. - № 3. - С. 186.

7.Коровин Е.Н. Методы обработки биомедицинской информации / Е.Н. Коровин, М.А. Сергеева, Л.В. Стародубцева. - Курск, 2017. - 152 с.

ФГБОУ ВО «Воронежский государственный технический университет», Россия

УДК 616.379-008.64;316.422.44

А.И. Отченашенко, О.В. Родионов

ИННОВАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ИЗМЕРЕНИЯ УРОВНЯ ГЛЮКОЗЫ

Измерение уровня сахара в крови является неотъемлемым процессом для людей, больных сахарным диабетом. По результатам ВОЗ в 2015 году диабет занял шестую позицию в списке «10 ведущих причин смерти в мире». На сегодняшний день 422 миллиона человек во всем мире страдают от этой болезни. Таким образом, технологии, которые помогают людям в борьбе с этим недугом, актуальны, можно даже сказать – необходимы, на данный момент.

Электрохимический глюкометр, встроенный в смартфон. В конце 2017 года исследователи представили новый измеритель глюкозы, который встроен в смартфон. Он включает в себя: специальный чехол для смартфона, в котором размещена сенсорная полоска; стилус, внутри которого находятся композитные гранулы из фермент-углерода; схемы измерительных приборов. Для обеспечения быстрого и точного измерения концентрации глюкозы в крови было разработано приложение на базе Android. Тест выполняется следующим образом: пользователь загружает программное обеспечение; далее, используя стилус, выдавливает ферментативную гранулу на сенсор, который встроен в чехол; затем вводит образец крови. После этого электронный модуль считывает и передает данные по беспроводной сети в программное обеспечение, эти данные будут отображаться на экране смартфона. Использованную гранулу выбрасывают, чтобы подготовить датчик к следующему применению. Такой уникальный принцип работы позволяет устройству преодолевать такие проблемы как: деградация ферментов, выщелачивание и эффект гистерезиса - с этими проблемами сталкиваются предыдущие повторно используемые датчики. Исследования показывают, что фермент, помещенный в гранулы, стабилен в течение 8 месяцев в условиях окружающей среды и взаимодействует с датчиком. Универсальность этой системы позволяет легко ее модифицировать, чтобы обнаружить другие аналиты для применения в широком спектре областей здравоохранения [1]. Ниже, на рис. 1, показаны составляющие глюкометра.

159