Аннотация результатов, полученных в 2024 году
1. Выполнен аналитический обзор российских и зарубежных исследований, посвящённых вопросам имитационного моделирования социально-экономических систем мезоуровня. Акцент сделан на выделении наиболее продуктивных подходов к созданию агент-ориентированных моделей, применимых в описании региональных систем здравоохранения. Обозначен перечень задач в области здравоохранения, для решения которых могут использоваться агент-ориентированные модели: задачи по оптимизации процессов маршрутизации пациентов («clinical pathways» – «клинических путей») и ведения их лечения, задачи оптимизации затрат ресурсов отрасли и повышения результативности её функционирования, выбора поставщика медицинских услуг пациентами. 2. Рассмотрены параметры взаимодействия и поведения ключевых агентов системы регионального здравоохранения: населения и медицинских организаций, проанализированы результаты реализации на территории региона государственных программ и проектов в сфере здравоохранения. Выделены актуальные задачи в области повышения эффективности регионального здравоохранения, решения которых могут быть найдены с применением агент-ориентированного моделирования: оптимизация распределения потоков пациентов и пространственного размещения медицинских организаций с учётом характеристик медицинской активности населения и ограниченности ресурсов медицинских организаций. 3. На основе данных репрезентативных социологических опросов, проводимых на территории Вологодской области, проанализирована медицинская активность населения. Выделены типовые модели медицинской активности, которые будут использованы для характеристики поведения соответствующего типа агентов в агент-ориентированной модели регионального здравоохранения. 4. Разработана концептуальная схема агент-ориентированной модели системы регионального здравоохранения (на примере Вологодской области). Обозначены ключевые характеристики агентов модели, её структура, основные допущения и ограничения, обоснован выбор исходных данных для построения модели и выбор программной среды для её реализации. Выходные параметры модели (показатели удовлетворённости населения медицинской помощью, уровня нагрузки на врачей, посещаемости медицинских организаций, уровня смертности населения по отдельным классам болезней), рассчитанные в рамках экспериментов, будут использоваться для оценки эффективности региональной системы здравоохранения наряду с показателями затрат ресурсов на её функционирование. Это позволит сравнивать итоги принимаемых управленческих решений и выбирать оптимальные сценарии (оптимизация нагрузки на врачей, выбор схемы пространственного размещения объектов медицинской инфраструктуры, корректировка объёмов финансирования медицинских организаций. 5. Сформирована база данных агент-ориентированной модели системы регионального здравоохранения, содержащая данные о ресурсном обеспечении и пространственном расположении объектов системы, а также данные государственной статистики и социологических опросов в формализованном для использования в модели виде. 6. Обоснована возможность использования концепции муравьиного алгоритма для описания поведения агентов типа «население», ищущих место получения медицинских услуг. Параметры её ключевой формулы были адаптированы для решения поставленной задачи. Апробация предложенной концепции применительно к решению задач по выбору беременными женщинами роддома, выбора населением места получения стоматологических услуг показала её релевантность. Разработан алгоритм оптимизации территориального размещения медицинских организаций на примере одного из муниципальных округов региона. Для решения задачи использован подход "динамическое программирование". Получена альтернативная схема расположения медицинских организаций с более равномерным распределением пациентов по медицинским организациям. Алгоритм может быть масштабирован и применён для использования на уровне региона в целом. 7. Проведен сравнительный анализ технического инструментария для построения компьютерных агент-ориентированных моделей. Обосновано, что оптимальным инструментарием для построения агент-ориентированной модели системы регионального здравоохранения является программная среда GamaPlatform. 8. Подготовлена публикация на тему «Роевый интеллект в моделировании социально-экономических процессов» (принята к печати в журнале «Информационное общество», RSCI). Подготовлена публикация на тему «Концептуальная схема агент-ориентированной модели регионального здравоохранения» (принята к печати в журнале «Социальное пространство», ВАК). 9. Представлено 3 очных доклада, из которых 2 – на международных конференциях, 1 – на всероссийской конференции с международным участием: 1) Устный доклад «Роевый интеллект в моделировании агентных систем» на VI Международной конференции «Искусственные общества и информационные технологии» 25 сентября 2024 г., ЦЭМИ РАН, г. Москва (Алферьев Д.А.). 2) Устный доклад «Сравнительный анализ мотивов и барьеров обращения городского и сельского населения к платной медицине» на X Международной научно-практической конференции «Доходы, расходы и сбережения населения России: тенденции и перспективы» 29 ноября 2024 г., ИСЭПН ФНИСЦ РАН, г. Москва (Нацун Л.Н.). 3) Устный доклад «Построение агент-ориентированной модели расположения медицинских организаций Бабушкинского района Вологодской области» на Всероссийской научной конференции (с международным участием) в рамках «XVIII Ежегодной научной сессии аспирантов и молодых ученых» 26 ноября 2024 г., ВоГУ, г. Вологда (Дианов Д.С.). Информация о результатах проекта также представлена на сайте ВолНЦ РАН: Сотрудники ВолНЦ РАН приняли участие в работе X Международной научно-практической конференции «Доходы, расходы и сбережения населения России: тенденции и перспективы» // Новости. Интернет-портал ВолНЦ РАН. 09.12.2024 г. URL: http://www.vscc.ac.ru/activity/view?id=9669

Аннотация результатов, полученных в 2025 году
1. Разработаны критерии эффективности системы регионального здравоохранения, позволяющие провести оценку управляющих воздействий с использованием компьютерной агент-ориентированной модели. На основе логических условий отбора показателей и корреляционной взаимосвязи с показателями ресурсной обеспеченности отрасли получен итоговый перечень показателей для оценки результативности функционирования регионального здравоохранения в него вошли следующие показатели: ожидаемая продолжительность жизни при рождении, смертность населения старше трудоспособного возраста, смертность населения от болезней системы кровообращения и одногодичная летальность больных со злокачественными новообразованиями Проведённое исследование позволило обобщить существующие подходы к оценке эффективности системы здравоохранения, наиболее релевантным при решении оптимизационных задач выступает метод «затраты – результативность». 3. Разработан эвристический алгоритм распределения нагрузки населения между учреждениями здравоохранения, представленный 6-ю различными модификациями (случайное блуждание, ориентир на длину пути, муравьиный алгоритм, ориентир на загруженность больниц, ориентир на общую удаленность больницы, ориентир на взвешенную загруженность больниц) и опирающийся в своей основе на техническое поведение муравьиной колонии, подробно изученное и рассмотренное на 1-ом этапе проводимых нами научно-исследовательских работ по проекту. Через расчет различных мер центральности вершин сети агентов «медицинских учреждений» и ориентира на них агентов «населения» удалось условно оптимально распределить нагрузку виртуальных больниц, оказывающих медицинские услуги людям, нуждающимся в соответствующей квалифицированной помощи. 4. Разработан прототип агент-ориентированной модели системы регионального здравоохранения (на примере Вологодской области), реализующий комплекс мер, необходимых для апробации управленческих решений. Разработаны модели агентов «медицинских учреждений», представляют собой множество медицинских сервисов с сетевой структурой, предоставляющие агентам «человек» (в совокупности агенты «население») медицинские услуги в рамках заболеваемости или профилактических мероприятий (диспансеризация, профосмотры, мониторинг пациентов с хроническими заболеваниями). Агент «медицинское учреждение» имеет специализацию по возрасту: детские (до 18 лет) и взрослые пациенты; вид осуществляемой помощи: первичная (поликлиника, ФАП, скорая помощь), специализированная (больница, диспансер); привязку к территории: районные (указывается конкретный округ и населенный пункт), городские (Вологда, Череповец), областные (указывается местонахождение). Разработана модель агента «человек» (в совокупности агенты «население») имеющая следующие параметры: пол, возраст, состояние (здоров, болен, ремиссия, умер), место жительства (Вологда, Череповец, административный центр округа, другие поселения округа), предрасположенности (курение, алкоголизм, наркомания), медицинская карта (перечень перенесенных заболеваний по классам с датой). Разработан дополнительная модель агент «заболевание» данный тип агента имеет класс заболевания согласно классам международной классификации болезней (МКБ-10), тип протекания заболевания (однократное или хроническое), сложность протекания заболевания (экстренное, неотложное и вялотекущее). Агент «заболевание» взаимодействует с агентом «человек», что является поводом для обращения в медучреждение. Агент «заболевание» самостоятельно выбирает агента «человека» вероятностным способом с учетом параметров агента «человека» (например, пола и возраста, сопутствующих заболеваний, предрасположенностей), при заключительном взаимодействии агента «человека» с медицинскими сервисами, агент «заболевание» погибает и утилизируется, в случае хронического заболевания агент «заболевание» не уничтожается при взаимодействии с медицинскими сервисами. 6. Разработаны алгоритмы поведения агента «человека», при взаимодействии с агентом «заболевание», меняет свое состояние на «болен» и вступает во взаимодействие с первичными медицинскими сервисами, при необходимости агент может быть направлен на госпитализацию в больницу или диспансер, что приводит к заполнению больничных коек, в сервисах специализированной помощи. После проведения успешного взаимодействия состояние агента «человек» меняется на «здоров» или «ремиссия», в случае неуспешного завершения состояние агента меняется на «умер», переход агента в состояние «умер» происходит с учетом класса заболевания и особенностей самого агента (пол, возраст, накопленные хронические заболевания, предрасположенностей). Кроме того, разработаны алгоритмы поведения агентов при проведении профилактических мероприятий. В случае профилактического мероприятия агенты типа «человек» может взаимодействовать с агентом «заболевание» (в обратной связи от человека к заболеванию). 7. Подготовлена компьютерная программная реализация модели системы регионального здравоохранения Вологодской области, подготовлена архитектура программного комплекса, представляющая собой совокупность двух структур: ядра и интерфейса управления. 8. Разработано ядро модели с использованием технологий разработки высоконагруженных серверных приложений, что обеспечивает широкие возможности к масштабированию модели. Описание логики выполнено на языке программирования go (golang), сбор необходимых метрик при запуске модели осуществляется системой мониторинга и оповещения prometheus, а в качестве сервиса отображения метрических данных используется grafana dashboards. Данные, необходимые для работы модели хранится в виде записей в реляционной системе управления данными MySQL, для улучшения настройки различных технологий и сервисов используется контейнеризация docker, позволяющий в автоматическом режиме конфигурировать и запускать программное обеспечение в изолированных виртуальных контейнерах. 9. Разработан интерфейс управления на базе среды имитационного моделирования GAMA Platform, взаимодействующая с http-интерфейсом ядра, для создания агентов и запуска очередного шага, посредством отправки ядру соответствующих запросов.