Повышение эффективности медицинской помощи больным сердечно-сосудистыми заболеваниями в большой степени зависит от достоверности анализа региональной распространенности с учетом территориальной распределенности первичной информации.

В условиях интенсификации использования компьютерных технологий традиционные статистические методы [1, 9] исследований дополняются возможностью применения геоинформационных систем и других инструментальных средств визуальной трансформации исходных данных и результатов моделирования [3, 4] для прогнозирования эпидемиологического состояния [8, 10]. Комплексный подход способствует принятию более обоснованных управленческих решений в системе регионального здравоохранения [7, 2].

Целью настоящего исследования является формирование достоверных прогностических оценок территориальной распространенности сердечно-сосудистых заболеваний с использованием сравнительного визуального анализа, классификационного моделирования по результатам картографической трансформации первичной информации и анализа динамики временных рядов.

На первом этапе было оценено соотношение основных сердечно-сосудистых заболеваний по Саратовской области и городу Саратову с использованием визуальной трансформации исходных данных (рис. 1). Из полученной гистограммы видно, что распространенность сердечно-сосудистых заболеваний в городе Саратове выше, чем по области, также стоит отметить, что среди этих заболеваний наиболее распространена артериальная гипертония.

Рис. 1. Соотношение заболеваний системы кровообращения в регионе

Использование ГИС [6] позволяет установить новые зависимости между выборками медицинских и географических данных, их пространственного анализа и представляет пользователю возможность оптимизировать процесс выбора стратегий в составлении плана лечебно-профилактических мероприятий. Геоинформационное моделирование проводилось с использованием пакета ArcView 3.0. Применение ГИС-вьювера ArcView 3.0 позволило более наглядно представить ситуацию по заболеваниям середечно-сосудистой системы по районам Саратовской области.

На рис. 2 представлена картограмма, отражающая классификацию районов распространенности артериальной гипертензии.

Как показали исследования, проведенные при помощи ГИС-анализа, неблагоприятными районами по распространенности артериальной гипертонии являются Балаковский, Балашовский, Воскресенский, Духовницкий, Калининский и Хвалынский районы; по распространенности стенокардии – Аркадакский, Саратовский и Хвалынский районы; по распространенности острого инфаркта миокарда – Балаковский, Балтайский и Лысогорский районы.

Для оценки динамики распространенности заболеваний сердечно-сосудистой системы были определены цепные коэффициенты роста и базисный прирост [10].

Была получена оценка динамики распространенности различных сердечно-сосудистых заболеваний.

На рис. 3 представлена динамика распространенности АГ за шесть лет. Сведения о приросте по заболеваниям сердечно-сосудистой системы приведены в табл. 1.

Анализ динамики сердечно-сосудистых заболеваний по Саратовской области (табл. 1) показал, что по всем рассматриваемым нозологическим формам наблюдается увеличение распространенности сердечно-сосудистых заболеваний, особо стоит отметить рост распространенности артериальной гипертонии: по области на 68,05 %, а по г. Саратову на 96,24 %.

Для исследования дальнейшей тенденции распространения сердечно-сосудистых заболеваний по Саратовской области было проведено краткосрочное прогнозирование с применением метода экспоненциального сглаживания [10] на 2010–2012 гг. Прогнозирование осуществлялось при помощи пакета Statistica 5.0.

В качестве основной модели ряда рассматривается его представление в виде полинома невысокой степени, коэффициенты которого медленно меняются со временем:

(1)

где α – параметр сглаживания.

Рис. 2. Классификация районов Саратовской области по распространенности артериальной гипертонии

Рис. 3. Динамика распространенности артериальной гипертонии

Таблица 1

Темпы приростов сердечно-сосудистых заболеваний

Начальное значение тренда зависит от его типа:

для экспоненциального тренда

(2)

для линейного тренда

(3)

для демпфированного (затухающего) тренда

(4)

где φ – параметр сглаживания демпфированного (затухающего) тренда.

На рис. 4 представлены результаты прогнозирования распространенности артериальной гипертонии по Саратовской области. Результаты краткосрочного прогнозирования показали, что в целом по Саратовской области и городу Саратову прогнозируется увеличение распространенности артериальной гипертонии.

Сводные данные по прогнозированию различных показателей по районам Саратовской области на 2010–2012 гг. приведены в табл. 2, где показано количество районов, в которых наблюдается рост или снижение рассматриваемого показателя.

Таким образом, установлено, что имеется тенденция к увеличению количества заболеваний артериальной гипертонией, рост которых прогнозируется в 37 районах Саратовской области из 39 районов (97,37 %), прогнозируется также рост стенокардии (68,42 %) и острого инфаркта миокарда (63,16 %).

Рис. 4. Краткосрочный прогноз распространенности артериальной гипертонии по Саратовской области

Таблица 2

Сводные данные по прогнозированию различных показателей по районам Саратовской области на 2010–2012 гг.

Анализ результатов прогнозирования и динамики развития ССЗ показал, что сочетание традиционных статистических методов и компьютерных технологий визуальной трансформации позволяет получить достоверные прогностические оценки для решения задач разработки мероприятий совершенствования медицинской помощи, лечебно-диагностического процесса по различным нозологическим формам ССЗ и в первую очередь для артериальной гипертонии как имеющей наибольший удельный вес среди ССЗ (рис. 1).

Рецензенты:

Разинкин К.А., д.т.н., доцент, профессор кафедры технологических и автоматизированных систем электронного машиностроения Воронежского государственного технического университета, г. Воронеж;

Чопоров О.Н., д.т.н., профессор, проректор по научной работе Воронежского института высоких технологий, г. Воронеж.

Работа поступила в редакцию 16.09.2013.