В статье рассматривается использование результатов анализа динамики показателей заболеваемости и диспансеризации населения региона на основе визуального и прогностического моделирования многолетней медико-статистической информации. В качестве группы заболеваний выбрана артериальная гипертензия. Использованы данные медицинской статистики Воронежской области за 2013–2022 годы. Предложено провести визуальное моделирование временных рядов, характеризующих динамику показателей заболеваемости и диспансеризации, на основе анализа их графического представления и использования механизмов наглядно-образной интуиции человека при сопоставлении результатов визуализации. Визуальное моделирование позволило охарактеризовать тенденцию ежегодного прироста уровня заболеваемости артериальной гипертензией взрослого населения Воронежской области и установить важную для принятия решений органами управления здравоохранением информацию о периодах снижения темпа роста заболеваемости. Другой важной для органов управления оценкой является адекватность процесса диспансеризации тенденциям в динамике заболеваемости, которая устанавливается путем сопоставления результатов визуализации и определяется совпадающими изменениями при графическом представлении временных рядов соответствующих показателей. Для использования результатов прогностического моделирования в первую очередь по величине среднеквадратичной ошибки прогноза динамики временных рядов сравнивается ряд методов: авторегрессионное интегрированное скользящее среднее, простое экспоненциальное сглаживание, метод линейного Хольта, тройное экспоненциальное сглаживание. Сделан вывод о том, что первый метод показывает наилучший результат, а прогнозные оценки подтверждают результаты визуального анализа. Эти оценки ориентируют органы управление здравоохранением сохранять в будущие временные периоды темпы роста ресурсного обеспечения, выделяемого на проведение диспансеризации в регионе.
The article discusses the use of the results of an analysis of the dynamics of morbidity indicators and clinical examination of the population of the region based on visual and prognostic modeling of long-term medical and statistical information. Arterial hypertension was chosen as a group of diseases. Medical statistics data from the Voronezh region for 2013-2022 were used. It is proposed to carry out visual modeling of time series characterizing the dynamics of morbidity and clinical examination indicators, based on the analysis of their graphical representation and the use of human visual-figurative intuition mechanisms when comparing visualization results. Visual modeling made it possible to characterize the trend in the annual increase in the incidence of hypertension in the adult population of the Voronezh region and to establish important information for decision-making by healthcare authorities about periods of decreasing incidence growth rates. Another important assessment for government authorities is the adequacy of the clinical examination process to trends in the dynamics of morbidity, which is established by comparing visualization results and is determined by coinciding changes in the graphical presentation of time series of relevant indicators. To use the results of predictive modeling, first of all, a number of methods are compared in terms of the root mean square error of forecasting the dynamics of time series: autoregressive integrated moving average, simple exponential smoothing, linear Holt method, triple exponential smoothing. It is concluded that the first method shows the best result, and the forecast estimates confirm the results of visual analysis. These estimates guide healthcare authorities to maintain the growth rate of resources allocated for medical examinations in the region in future periods.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.