Requirements for digitalization of optimization technologies in healthcare: sociological research

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

BACKGROUND: The relevance of the study is due to the insufficient study of the requirements for digitalization in healthcare.

AIM: The aim of this research is the scientific substantiation of requirements for digitalization of optimization technologies in healthcare, and their approbation on the model of management decision-making in medical institutions.

MATERIALS AND METHODS: An anonymous survey involved 32 teaching experts from organizational departments and the Department of Philosophy, Humanities and Psychology of Saratov State Medical University named after V.I. Razumovsky, where optimization technologies have been rapidly developed and introduced into teaching and practice. Experts were asked to use a 10-point scale to evaluate the list of requirements for digitalization of optimization technologies in healthcare, and their significance. As the data distribution did not correspond to the binomial Gauss–Newton curve, the assessment of the reliability of differences was performed using the nonparametric Mann–Whitney criterion.

RESULTS: A list of seven requirements for the digitalization of optimization technologies in healthcare, relevant to information support, automated evaluation of the initial state, implementation of the provisions of flexible changes methodology, virtualization of the optimization goal, cyclic optimization process, unified information space, organization of professional training was designed. Since the significance of all these requirements is essential (more than 8.0 points), we can suggest that when assessing the compliance of a particular technology, the entire list should be implemented. It turned productive to use the results of designing the technology for optimization of managerial decision-making in medical institutions for approbation of reasonable requirements.

CONCLUSION: The requirements for digitalization of optimization technology in healthcare have been substantiated. It has been proved that the technology of optimizing managerial decision-making in medical institutions is digitized. The findings of this study can be used in both assessing the degree of digitalization of optimization technologies in healthcare and the professional training of healthcare managers.

作者简介

Natan Korshever

Saratov State Medical University named after V.I. Razumovsky

编辑信件的主要联系方式.
Email: korshever@bk.ru
ORCID iD: 0000-0002-5545-6844
SPIN 代码: 3665-2116

MD, Dr. Sci. (Med.), Professor

俄罗斯联邦, Saratov

Sergei Pomoshnikov

Saratov State Medical University named after V.I. Razumovsky

Email: 400578@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-3268-3470
SPIN 代码: 6887-9331

Graduate student

俄罗斯联邦, Saratov

Valery Royuk

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Email: vvroyuk@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-4966-3767
SPIN 代码: 7535-4008

MD, Cand. Sci. (Med.), Assistant Professor

俄罗斯联邦, Moscow

参考

  1. World Health Organization [Internet]. 2021 [cited 2023 Jan 23]. Global strategy on digital health 2020–2025. Available from: https://cdn.who.int/media/docs/default-source/documents/gs4dhdaa2a9f352b0445bafbc79ca799dce4d.pdf
  2. World Health Organization [Internet]. 2020 [cited 2023 Jan 23]. Digital health platform handbook: building a digital information infrastructure (infostructure) for health. Available from: https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/337449/9789240013728-eng.pdf
  3. Vlasova VN. Digitalization of the healthcare system in Russia: upcoming trends and risks. Medical Ethics. 2021;9(3):4–8. doi: 10.24075/medet.2021.021
  4. Selivanov DV. Digitalization of healthcare in Russia: problems and prospects. Vestnik Roszdravnadzora. 2020;(3):12–19. doi: 10.35576/2070-7940-2020-3-12-19
  5. Tikhonyuk NE, Gordeev AA. Evaluation of the digital transformation’s results in Russia by 2022. Ekonomika i predprinimatel'stvo. 2022;(4):119–123. doi: 10.34925/EIP.2022.141.4.020
  6. Yudin VI, Shirokova OV. Prospects and role of digital technologies in Russian healthcare reforming. Zdorov'e megapolisa. 2020;1(1):72–86. doi: 10.47619/2713-2617.zm.2020.v1i1;72-86
  7. Afanaseva EYu. Automation and digitalization of accounting: similarities and differences. Vestnik Polotskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya D. Ekonomicheskie i yuridicheskie nauki. 2021;(6):9–14. doi: 10.52928/2070-1632-2021-57-6-9-14
  8. Milkova EG. From automation to digitization — differences and trends. Colloquium-Journal. 2020;(9 Pt 6):15–19.
  9. Moskvicheva MG, Shchepilina ES. The possibility of using Google’s services for adoption of management decisions in organization of emergency medical aid. Medical Doctor and Information Technologies. 2018;(4):27–33.
  10. Moreno-Calderón A, Tong TS, Thokala P. Multi-criteria decision analysis software in healthcare priority setting: a systematic review. Pharmacoeconomics. 2020;38(3):269–283. doi: 10.1007/s40273-019-00863-9
  11. Mishin VM. Control systems research. Moscow: YuNITI-DANA; 2005. (In Russ).
  12. Reshetnikov VA, Korshever NG, Royuk VV, Sidelnikov SA. Sectors involved in public health in the Russian Federation during COVID-19 pandemic. Problems of Social Hygiene, Public Health and History of Medicine. 2022;30(5):713–718. doi: 10.32687/0869-866X-2022-30-5-713-718
  13. Korshever NG, Pomoshnikov SN. Management decision-making in medical organizations. Saratov: Izdatel'stvo Saratovskogo gosudarstvennogo meditsinskogo universiteta; 2020. (In Russ).
  14. Maslovsky VP, Ozerova AA. Theoretical premises and the principles of flexible methods of projects management. Socio-Economic and Humanitarian Journal. 2020;(1):68–83. doi: 10.36718/2500-1825-2020-1-68-83
  15. Aksenova EI, Shkrumyak AR. Healthcare personnel in the context of the introduction of digital systems. Byulleten' natsional'nogo nauchno-issledovatel'skogo instituta obshchestvennogo zdorov'ya imeni N.A. Semashko. 2021;(4):130–137. doi: 10.25742/NRIPH.2021.04.018
  16. Mushnikov DL, Kozlov VA, Oleinik AV, Abrosimov EA, Kolobova TL. Medical-organizational, digital and socio-cultural technologies of working with patients: classification, quality. Medical and Pharmaceutical Journal Pulse. 2022;24(4):33–37. doi: 10.26787/nydha-2686-6838-2022-24-4-33-37
  17. Osadchaya SM, Osadchaya AN. Digital technologies in the management of a medical institution. Biznes. Obrazovanie. Pravo. 2022;(1):132–136. doi: 10.25683/VOLBI.2022.58.160
  18. Sertakova OV, Dzyuba NA, Sukhinina IV. Inter-firm cooperation and digital technologies: mutual determinants of the development of the quality of medical care and rehabilitation of the population. Economics and Society: Contemporary Models of Development. 2021;11(1):29–46. doi: 10.18334/ecsoc.11.1.111621

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © Eco-Vector, 2023

许可 URL: https://eco-vector.com/for_authors.php#07
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».