Анализ заболевания как социально-экономического ущерба. Определение понятия "стоимость заболевания". Анализ методов оценки экономических потерь, связанных с преждевременной смертностью. Описание технологии Data Mining, ее наиболее распространенных задач.
При низкой оригинальности работы "Использование средств информационных технологий и Data Mining для оценки экономического ущерба от сердечно-сосудистых заболеваний", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
Сердечно-сосудистые заболевания (ССЗ) являются основной причиной смерти во всем мире: ни по какой другой причине ежегодно не умирает столько людей, сколько от ССЗ. Любые заболевания, в том числе и сердечно-сосудистые, - это социально-экономический ущерб, который наносит заболевание обществу. Величина прямого ущерба определяется затратами на оказание больничной и внебольничной помощи, расходами на социальное страхование и социальную защиту больных сердечно-сосудистыми заболеваниями.Теоретически определение социально-экономических потерь от заболеваний базируется на расчете так называемой стоимости, приписываемой явлению. Наименее определенными среди всех издержек, включаемых в расчет стоимости заболевания, являются потери нематериального характера. Что касается материальных затрат - наиболее разработана методология определения прямых затрат, а вот методология расчета косвенных затрат, связанных с производственными потерями, все еще вызывает споры среди экономистов Прямые затраты включают в себя стоимость использованных ресурсов (затраты как на лечение, так и на другую деятельность, обусловленную заболеванием - например, социальные выплаты) и упущенную выгоду, которая может определяться как “ценность неосуществленной возможности использовать ресурсы, которые были использованы в результате наличия заболевания”. Косвенные затраты - это производственные потери, обусловленные потерей и снижением трудоспособности заболевшего работника, а также преждевременной смертностью в результате болезни.Data Mining - это процесс поддержки принятия решений, основанный на поиске в данных скрытых закономерностей (шаблонов информации). Технологию Data Mining достаточно точно определяет Григорий Пиатецкий-Шапиро - один из основателей этого направления: Data Mining - это процесс обнаружения в сырых данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности. Суть и цель технологии Data Mining можно охарактеризовать так: это технология, которая предназначена для поиска в больших объемах данных неочевидных, объективных и полезных на практике закономерностей. Data Mining - это процесс, цель которого - обнаружить новые значимые корреляции, образцы и тенденции в результате просеивания большого объема хранимых данных с использованием методик распознавания образцов плюс применение статистических и математических методов. В основу технологии Data Mining положена концепция шаблонов, которые представляют собой закономерности, свойственные подвыборкам данных, кои могут быть выражены в форме, понятной человеку.Теоретически определение социально-экономических потерь от заболеваний базируется на расчете так называемой стоимости, приписываемой явлению. Величина прямого ущерба определяется затратами на оказание больничной и внебольничной помощи, расходами на социальное страхование и социальную защиту больных сердечно-сосудистыми заболеваниями. Косвенный ущерб определяется потерями валового внутреннего (регионального) продукта за счет заболеваемости с временной нетрудоспособностью, инвалидности и преждевременной смертности от туберкулеза.
План
Содержание
Введение
1. Применение средств информационных технологий для оценки экономического ущерба от сердечно-сосудистых заболеваний
2. Применение Data Mining для оценки экономического ущерба от сердечно-сосудистых заболеваний
Заключение
Список использованной литературы
Введение
Сердечно-сосудистые заболевания (ССЗ) являются основной причиной смерти во всем мире: ни по какой другой причине ежегодно не умирает столько людей, сколько от ССЗ.
Любые заболевания, в том числе и сердечно-сосудистые, - это социально-экономический ущерб, который наносит заболевание обществу. Величина прямого ущерба определяется затратами на оказание больничной и внебольничной помощи, расходами на социальное страхование и социальную защиту больных сердечно-сосудистыми заболеваниями. Косвенный ущерб определяется потерями валового внутреннего (регионального) продукта за счет заболеваемости с временной нетрудоспособностью, инвалидности и преждевременной смертности от туберкулеза. Как показало исследование, ОКС в России сопряжен со значительным социально-экономическим ущербом, большая часть которого - это непрямые потери в экономике в связи со смертью мужчин трудоспособного возраста. [11]
Поэтому оценка экономического ущерба от заболеваний, особенно социально значимых, а к таким относятся сердечно-сосудистые заболевания, имеет важное значение при анализе деятельности как всего здравоохранения, так и отраслей здравоохранения. В этом и заключается одна из экономических функций здравоохранения.
Развитие методов оценки непосредственно связано с развитием информационных технологий, в частности, с ростом объемов хранимых данных и усложнением методов и алгоритмов прогнозирования, реализованных в инструментах Data Mining.
Результаты оценки экономического ущерба можно использовать для планирования размеров инвестиций в программы профилактики и совершенствования медицинской помощи. [6]
Вывод
Теоретически определение социально-экономических потерь от заболеваний базируется на расчете так называемой стоимости, приписываемой явлению. Последняя определяется путем сравнения текущей ситуации с гипотетической - когда явление отсутствует.
В целом “стоимость заболевания” отражает ценность ресурсов, израсходованных в связи с его возникновением и распространением. Понесенные издержки включают в себя как материальные (прямые и косвенные), так и нематериальные потери (страдания заболевшего, его родственников и окружающих). Величина прямого ущерба определяется затратами на оказание больничной и внебольничной помощи, расходами на социальное страхование и социальную защиту больных сердечно-сосудистыми заболеваниями. Косвенный ущерб определяется потерями валового внутреннего (регионального) продукта за счет заболеваемости с временной нетрудоспособностью, инвалидности и преждевременной смертности от туберкулеза. [6]
При оценке экономических потерь, связанных с преждевременной смертностью, чаще всего используются следующие методы: - стоимости человеческого капитала; - фрикционных издержек; - оценки готовности людей платить. Оптимальным в этом случае является применение специализированных систем, ориентированных на решение задач консолидации данных. Подобные комплексы позволяют собрать информацию из различных источников, унифицировать представление, очистить от избыточных и некорректных сведений.
В основу технологии Data Mining положена концепция шаблонов, представляющих собой закономерности. В результате обнаружения этих, скрытых от невооруженного глаза закономерностей решаются задачи Data Mining. [8]
Список литературы
1. Боровиков В.П. Искусство анализа данных на компьютере (для профессионалов) - СПБ.: Питер, 2003.
2. Дюк В. Обработка данных на ПК в примерах. - СПБ.: Питер, 1997.
3. Дюк В., Самойленко А. Data Mining. - СПБ.: Питер, 2001.
4. Калацкая Л. В., Новиков В. А., Садов В. С. Организация и обучение искусственных нейронных сетей. Мн.: БГУ, 2003.
5. Нейроинформатика / А. Н. Горбань, В. Л. Дунин-Барковский, А. Н. Кирдин и др. - Новосибирск: Наука. Сибирское предприятие РАН, 1998.
6. Применение методов статистического анализа для изучения общественного здоровья и здравоохранения / Под ред. В.З. Кучеренко. - М.: ГЭОТАР - Медиа, 2005.
7. Халафян А.А. Современные статистические методы медицинских исследований. - М: ЛКИ, 2008.
8. Чашкин, Ю. Р. Математическая статистика. Анализ и обработка данных. - Ростов н/Д.: Феникс, 2010.
9. Чубукова И.А. БИНОМ. Лаборатория знаний, Интернет-университет информационных технологий - ИНТУИТ.ру, 2008
10. Шелухин, О. И. Моделирование информационных систем. - М., 2011.
