The use of big data technology on the example of the State Budgetary Institution RD "Republican Diagnostic Center"
Authors: Магомедгаджиев Ш.М. , Билалова Е.М. 
Published: December 2022

Одной из задач повышения эффективности деятельности ЛПУ является анализ и оценка особенностей и закономерностей функционирования системы с помощью технологий больших данных. В статье авторами предложен новый подход к представлению зависимостей между процедурами принятия решений по управлению медицинским учреждением для оценки возможных сценариев развития заболеваний, оптимизации нагрузки на медицинские подразделения и определения потребности в лечебных ресурсах, способствующих сокращению издержек. Клиническая аналитика поможет автоматически обрабатывать медицинские данные пациентов, избавляя от этой рутинной нагрузки врачей, и вместе с этим обеспечивать контроль правильности обследования, выбора оптимальной маршрутизации и тактики ведения пациента. По данным ряда маркетинговых отчетов, пандемия COVID-19 привела к существенному повышению заинтересованности руководителей к медицинской аналитике. Результаты исследования будут пользоваться все большим спросом у руководителей здравоохранения и лечащих врачей, помогая им понять будущие события и осуществлять поддержку принятия решений, а именно переосмыслить и перестроить многие процессы в системе здравоохранения, которые позволят добиться резких, скачкообразных улучшений в таких показателях как снижение заболеваемости и смертности населения, улучшение физического и психического здоровья людей, увеличение продолжительности жизни и активного долголетия и т.п. С помощью Jupyter Notebooks, нами были проанализированы медданные, содержащиеся в МИС «Ариадна» Государственного бюджетного учреждения РД «Республиканский диагностический центр». Python и Jupyter Notebooks позволяют не только делать срезы и проводить расчеты, но и содержат большие возможности для визуализации данных.Наиболее часто для прогнозирования временных рядов применяются такие алгоритмы как: линейная регрессия, регрессия LASSO, гребневая регрессия (Ридж-регрессия), регрессия ElasticNet и др. Для реализации этих методов мы импортировали из Scikit-learn соответсвующие методы и разбили выборку на тестовую (20%) и обучающую.

One of the tasks of improving the efficiency of health facilities is to analyze and evaluate the features and patterns of the system functioning using big data technologies. In the article, the authors propose a new approach to presenting dependencies between decision-making procedures for managing a medical institution to assess possible scenarios for the development of diseases, optimize the load on medical units and determine the need for medical resources that help reduce costs. Clinical analytics will help automatically process patients' medical data, relieving doctors of this routine workload, and at the same time ensure control over the correctness of the examination, the choice of optimal routing and patient management tactics. According to a number of marketing reports, the COVID-19 pandemic has led to a significant increase in the interest of executives in medical analytics. The results of the study will be increasingly sought after by healthcare leaders and clinicians to help them understand future developments and provide decision support to rethink and redesign the many processes in the healthcare system that will lead to dramatic, intermittent improvements in indicators such as reduced morbidity and population mortality, improving the physical and mental health of people, increasing life expectancy and active longevity, etc. With the help of Jupyter Notebooks, we analyzed the medical data contained in the MIS "Ariadna" of the State Budgetary Institution RD "Republican Diagnostic Center". Python and Jupyter Notebooks allow not only slicing and calculations, but also contain great opportunities for data visualization. The most commonly used algorithms for time series forecasting are: linear regression, LASSO regression, ridge regression (Ridge regression), ElasticNet regression, etc. To implement these methods, we imported the corresponding methods from Scikit-learn and split the sample into a test one (20% ) and teaching.