С.Ю. Жулева1, А.В. Крошилин2, С.В. Крошилина3

1–3 ФГБОУ ВО «Рязанский государственный радиотехнический университет им. В.Ф. Уткина» (г. Рязань, Россия)

1 zhuleva.svetlana@bk.ru, 2 av_kroshilin@mail.ru, 3 asak_kasa@mail.ru

Постановка проблемы. Своевременное оказание медицинской помощи напрямую зависит от грамотно спланированного времени медицинского персонала. Использование информационных систем и систем поддержки принятия решений позволяет повысить эффективность и снизить затраты здравоохранения. Трудно решаемой проблемой в информационных системах медицинского назначения является неопределенность информации, связанная с невыполнением условий полноты и достоверности поступающей информации при организации работы медицинского учреждения. Применение нечетко-множественного подхода позволит формализовать неопределенность медицинской информации.

Цель. Применить теорию нечётких множеств для формирования кадровой обеспеченности медицинского учреждения с учетом оценки значимости потока факторов влияния.

Результаты. Предложена структура системы информационного обеспечения кадровой обеспеченности медицинских учреждений. Обосновано использование теории нечетких множеств для оценки кадровой обеспеченности медицинских учреждений. Определена необходимость использования «казуальной алгебры» для определения взаимного влияния факторов на результат распределения нагрузки медицинского персонала.

Практическая значимость. Применение механизма нечеткой логики в системах поддержки принятия решений для оценки кадрового обеспечения медицинского учреждения позволит учитывать влияние множества факторов на начальном этапе принятия решений, что будет способствовать повышению эффективности работы кадрового состава медицинской организации.

Жулева С.Ю., Крошилин А.В., Крошилина С.В. Применение нечетких множеств для формирования кадрового обеспечения медицинского учреждения // Биомедицинская радиоэлектроника. 2024. T. 27. № 4. С. 80-86. DOI: https://doi.org/10.18127/ j15604136-202404-11

1. Борисов С.А., Федулов В.В. Нечеткие оценочные модели сложных систем с учетом согласования неравнозначных целей // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2003. № 5. С. 3–12.
2. Виноградова Л.И., Долженко Е.Н., Крошилин А.В., Сабгайда Т.П., Цыбикова Э.Б. Оценка факторов риска, влияющих на результаты лечения впервые выявленных больных туберкулезом легких // Туберкулез и болезни легких. 2014. № 12. С. 40–46.
3. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений / Пер. с англ.
   Н.И. Ринго. М.: Мир. 1976. 168 с.
4. Жулева С.Ю., Крошилин А.В., Крошилина С.В. Поддержка принятия решений в задачах распределения нагрузки медицинских работников на основе методов искусственного интеллекта // Биомедицинская радиоэлектроника. 2018. № 8. С. 54–59.
5. Жулева С.Ю., Доан Д.Х., Крошилин А.В. Распределение нагрузки медицинского персонала на основе теории нечетких множеств / Приоритетные направления развития образования и науки / Материалы Междунар. науч.-практ. конф. (Чебоксары, 9 апр. 2017 г.). В 2-х т. Т. 2. Чебоксары: ЦНС «Интерактив плюс». 2017. С. 57–59.
6. Доан Д.Х., Жулева С.Ю., Крошилина С.В. Применение теории нечетких множеств и нечеткой логики для представления медицинских знаний в системах поддержки принятия решений медицинского назначения / Современный взгляд на будущее науки: Сб. статей Междунар. науч.-практ. конф. (20 марта 2017 г., г. Казань). В 3-х ч. Ч. 2. Уфа: АЭТЕРНА. 2017. С. 22–25.
7. Жулева С.Ю., Крошилин А.В., Крошилина С.В. Представление знаний на основе теории нечетких множеств в медицинских предметных областях // Биомедицинская радиоэлектроника. 2022. Т. 25. № 4. С. 62–70.