Введение

В настоящее время в научных кругах организаторов здравоохранения уделяется все большее внимание к потенциалу исследований в области сетевого анализа. Визуализация различных объектов с помощью теории графов не только дает возможность наглядно представлять структуру и типы взаимоотношений в социальных, отраслевых и бизнес-сетях, но и может быть использована в качестве инструментария для решения различных прикладных управленческих задач [1].

Наибольшее распространение сетевой анализ получил в логистических, дистанционных и информационных процессах [2]. Развитие нетчейн-подхода способствовало появлению методологии анализа взаимодействия организаций в цепях поставок товаров и формирования услуг с определением кластеров, узлов-хабов и центральных узлов [3]. Имитационное моделирование на основе теории графов достаточно часто используют для оценивания зависимости доли рынка и бесперебойности функционирования элементов сети от структурных характеристик сети и отдельных ее узлов [4].

Сегодня методология классического сетевого анализа может быть применена по отношению к любому объекту исследования, если он удовлетворяет условиям общности расположения узлов, связанных определенными событиями или составляющих канал формирования определенного продукта или услуги внутри сети [5]. Сетевое взаимодействие отдельных единиц системы подразумевает существенную имплицитность взаимоотношений, их взаимозависимость, в том числе за счет связанных потоков ресурсов [6, 7]. С этой позиции любая медицинская организация (МО) может стать объектом исследования сетевого анализа, в котором узлами будут выступать различные структурно-функциональные подразделения и (или) отдельные помещения, а формирование связей между ними будет основываться на функциональных позициях в цепочке создания ценности при перемещении пациентов в пространстве МО в процессе получения ими медицинских услуг.

Многие современные МО представляют собой многофункциональные комплексы многоэтажных зданий с ежедневным большим потоком посетителей, приходящих в МО по различным поводам. Актуальность исследований с целью создания эффективной маршрутизации и навигации посетителей в первичном звене здравоохранения обусловлена реализацией федерального проекта «Развитие системы оказания первичной медико-санитарной помощи» (федеральный проект) национального проекта «Здравоохранение», в рамках которого определены 9 блоков критериев новой модели МО, оказывающей первичную медико-санитарную помощь (ПМСП), включающие «Управление потоками пациентов» и «Качество пространства» [8]. Выстроенная система навигации и маршрутизации, а также рациональные архитектурно-организационные и планировочные решения размещения помещений могут не только положительно сказаться на уровне удовлетворенности условиями пребывания посетителей в МО, но и напрямую снизить количество пересечений потоков пациентов, сократить основные и дополнительные потери, рассматриваемые в концепции бережливого производства, а также существенно повысить уровень безопасности внутренней среды МО [9, 10]. Вместе с тем при анализе структурно-функциональной организации МО в большинстве случаев до сих пор применяются традиционные отраслевые стандарты и нормативы, предусматривающие исследование структуры и функций отдельных подразделений, а не комплексную оценку зданий с определением уровня внутренней, внешней, эстетической и функциональной целостности. Оценка взаимодействия различных подразделений МО ведется зачастую фрагментарно, что связано с отсутствием релевантных данных, методик статистического учета и слабой методологической проработанностью инструментария. В то же время существующие количественные метрики сетевого анализа способны приблизить к пониманию взаимодействий различных помещений МО в рамках управления потоками пациентов на научной основе теории графов. Различные информационные и навигационные элементы, составляя систему визуализации, являются ключевыми факторами эффективности маршрутизации посетителей по коммуникационным помещениям МО.

Цель исследования — на основе теории графов провести сетевой анализ потоков пациентов и сформировать предложения по совершенствованию системы визуализации МО.

Материал и методы

Объектом исследования стала МО, оказывающая ПМСП взрослому и детскому населению Тюмени. Отдельно стоящее восьмиэтажное (с цокольным этажом) здание МО — поликлиника на 500 посещений в смену — построено по типовому проекту и введено в эксплуатацию в 2021 г. На момент организации исследования создание системы визуализации в МО находилось на стадии завершения согласования дизайн-макета информационных и навигационных элементов с поставщиком.

Сбор первичных данных о потоках пациентов осуществляли путем изучения нормативно-правовой документации различного уровня, аудита помещений, прямого наблюдения, опроса персонала и посетителей, картирования потока создания ценности и постройки диаграмм «спагетти». Сетевой анализ предполагал статистическую оценку макро- и микроуровня сформированной сети с расчетом ряда показателей плотности сети, длины пути и диаметра сети, степени узлов, коэффициентов кластеризации, близости, эффективности и ассортативного смешивания. Отбор метрик осуществляли на уровне узла (центральность, близость, промежуточность узла) и всей сети (централизованность и комплексность сети).

Для визуализации сети и расчетов основных показателей узлов и графов использовали программное обеспечение Gephi (Версия 0.9.1.). В качестве базовой укладки применен встроенный алгоритм Force Atlas со следующими характеристиками: инерция — 0,3; сила отталкивания — 20000,0; сила притяжения — 60,0; максимальное отталкивание — 60,0; сила автостабилизации — 80,0; чувствительность автостабилизации — 0,2; включение функции ослабления хабов и учета размера узлов.

Результаты

Первый этап анализа предполагал экспликацию, систематизацию и структурирование всех основных, вспомогательных, хозяйственных (обслуживающих), административных, коммуникационных, бытовых, технических и сервисных помещений здания МО (табл. 1).

Таблица 1. Распределение типов помещений по этажам здания медицинской организации

Основные помещения, составляя в количественном эквиваленте 29% (147 из 511) от всех помещений, определили объемно-пространственную структуру и планировочную схему здания МО. С целью структурирования информации для матрицы смежности часть основных помещений сгруппирована по функциональному признаку, например, терапевтическое отделение, центр амбулаторной хирургии, травмпункт и прочее. При этом в ходе анализа потоков пациентов определены промежуточные точки маршрутов посетителей, которые не являлись помещениями, но выступали независимыми коммуникационными объектами. Поэтому в дальнейшем эти точки пространства, являющиеся этапами процесса, рассмотрены как самостоятельные узлы сети, например, зона администратора холла, зона инфокиоска, кабинет выписки листков нетрудоспособности и прочее.

На втором этапе сетевого анализа построены целевые карты потока создания ценности и диаграммы «спагетти»ко всем объектам навигации (конечным точкам маршрута) в зависимости от возможного повода обращения (посещения) гражданина в МО (рис. 1 на цв. вклейке). Минимальное количество узлов, равное 3, установлено для маршрута посетителя, обратившегося в МО с целью прикрепления к МО, максимальное — 17 узлов в рамках прохождения профилактического медицинского осмотра.

Рис 1. Часть целевой диаграммы «спагетти» потока пациентов к участковому врачу-терапевту по предварительной записи с последующим забором крови в процедурном кабинете.

Формирование асимметричной матрицы смежности позволило систематизировать данные о наличии связи между каждой парой узлов и определить направление каждой связи. Графическая двухмерная визуализация участников сети и связей между ними на основе матрицы смежности представлена на рис. 2. Сформированный связный граф сети с одной компонентой связности включал 25 узлов сети и 154 направленных связей между ними.

Рис. 2. Визуализация сети объектов навигации и промежуточных точек маршрута медицинской организации.

Расчет показателей макроуровня сети позволил определить среднюю степень сети, равную 12,32, при этом взвешенная степень составила 6,16. Каждый из рассматриваемых узлов МО в среднем был функционально связан с 6—7 другими узлами сети, что характеризует сеть как связанную. Сбор данных о бинарных связях между двумя отдельно взятыми узлами позволил определить самое длинное из возможных в данном графе расстояний между двумя любыми узлами, которое составило 3 связи, а средняя длина пути — 1,792 связи. Отношение числа связей в графе к числу связей в полном графе с тем же числом вершин составило 0,257, что характеризует плотность сети как разреженную, в которой количество связей между узлами невелико.

Графический анализ сети МО позволил выделить ядро и периферию сети. В состав ядра вошло 10 узлов: зона администратора холла, регистратура, гардероб, касса, терапевтическое, хирургическое, диагностическое отделения, клинико-диагностическая лаборатория и отделение профилактики, кабинет компьютерной томографии. Благодаря расчету индекса k-core установлено, что каждый из узлов ядра сети связан не менее чем с 6 узлами сети. Это свидетельствует о том, что именно эти узлы выполняют роль структурообразующих элементов анализируемой сети в рамках создания ценности для различных потоков посетителей МО.

В периферийной зоне узлы имеют меньшую степень, что означает их относительную автономию в схеме функционирования МО. В состав периферии сети включены кабинеты доврачебного приема, дентальных снимков, маммографии, неотложной помощи, рентгенографии, флюорографии, врача-стоматолога, отделения узких специалистов, физиотерапевтическое, диагностическое, медико-социальное отделения, травмпункт, кабинет выписки листков нетрудоспособности, зона инфокиоска, центр амбулаторной хирургии и дневной стационар. Визуальный анализ сети позволил установить один фокальный узел, находящийся в слабой связи с сетью — кабинет дентальных снимков, который с точки зрения архитектурно-планировочной схемы здания находится в отдалении от кабинета стоматолога (1-й и 6-й этажи, расстояние между кабинетами более 150 м), что требует особой проработки маршрутизации при создании системы визуализации данной МО.

Глобальный коэффициент кластеризации сети оказался равен 0,412, что свидетельствует о наличии нескольких крупных кластеров вокруг основных узлов. Изучаемая МО является кластеризованной сетью ввиду функциональной неоднородности ее организационной структуры. Поскольку сеть является ориентированным графом, можно выделить показатели степени централизации входных и выходных узлов. В анализируемой сети узлы оказались связаны между собой в большей степени по входным потокам. При этом диаметр сети, равный 3, свидетельствует о том, что от любого узла можно добраться до любого другого, используя не более 3 связей. С экономической точки зрения это означает, что от начала формирования ценности до ее получения посетитель в рамках одноцелевых визитов (один специалист или одна процедура/манипуляция) минует не более 4 узлов.

Анализ микроуровня сети осуществлялся на четвертом этапе исследования. Результаты расчета центральности узлов (табл. 2) иллюстрируют ряд интересных фактов.

Таблица 2. Показатели центральности узлов графа

Так, на этапе анализа матрицы смежности и графа сети помещений МО установлены вершины, которые имеют наибольшее число входящих связей, — это гардероб, касса и клинико-диагностическая лаборатория. Такой результат согласуется с общей логикой построения данного графа, так как именно эти узлы входят в целевые карты потока создания ценности для разных категорий посетителей. Вместе с тем это означает, что указанные узлы больше всего зависят от деятельности сети в целом. Больше всего исходящих связей определено у гардероба, регистратуры и кабинета доврачебного приема. Наибольшая степень центральности по близости связей установлена для гардероба, регистратуры и кабинета доврачебного приема. Из этих узлов можно быстрее всего добраться до остальных узлов рассматриваемой сети.

Полученные данные позволяют сформировать предложение: при создании системы навигации необходимо разместить дополнительные навигационные и информационные элементы в непосредственной близости от кабинета доврачебного приема, который, в отличие от гардероба и регистратуры, не связан напрямую с главным холлом первого этажа, в котором предполагается размещение информационных элементов и возможность обращения к персоналу МО в лице медицинского регистратора, администратора холла и гардеробщика.

Показатель центральности по уровню промежуточности узла имеет высокое значение для узлов, которые являются посредниками (мостами) в потоке создания ценности для посетителя. В проведенном исследовании такими мостами оказались гардероб, касса и кабинет врача-стоматолога. Это математически подтверждает факт, что сильнейшими инфлюэнсерами в МО являются помещения, в которых не ведется основная для данной МО деятельность. Именно эти узлы, согласно теории графов, создают и продвигают дополнительную ценность для посетителей.

Построение графа сети дает возможность выявить наиболее важные узлы в структуре сети. Результатом этого анализа является минимизация рисков, связанных с пропускной способностью таких узлов. Очевидно, что установленные в рамках настоящего исследования центральные узлы — гардероб, регистратура, администратор холла и касса — не являются конечными целями визита посетителя в МО, однако именно эти объекты представляют собой центральные звенья управления потоками посетителей в МО, что и доказано математически. С точки зрения методологии реализации мероприятий федерального проекта, направленных на создание новой модели МО, оказывающей ПМСП, с применением методов и инструментов бережливого производства, такие узлы являются не столько точками ветвления маршрутов, сколько узловыми точками, в которых принимаются решения о начале и об окончании маршрута. Именно в таких центральных узловых точках должна быть максимально эффективно представлена система визуализации. При этом навигационные и информационные элементы центральных узловых точек должны соответствовать требованиям достоверности, точности, актуальности, непрерывности и необходимости представления информации. Центральные осевые узлы выступают в роли элементов координации, способных обеспечить целостность МО.

Особое внимание руководству МО при составлении технического задания в рамках закупки системы визуализации для МО необходимо уделить проработке реализации принципа достаточности и доступности информации в центральных осевых узлах, так как именно в них одномоментно может скапливаться большое число посетителей, для которых будет важно быстро найти на указателях необходимую для них информацию и оптимально выстроить свой маршрут до пункта назначения. Дополнительная зрительная, тактильная и звуковая информация в центральных узловых точках не должна затруднять восприятие ревалентной навигационной информации. Важным элементом эффективной стратегии управления потоками пациентов в МО будет компетентность персонала в области навигации посетителей в данных узловых точках. Сотрудники гардероба, регистратуры и кассы должны пройти дополнительное обучение по выстраиванию эффективной коммуникации с посетителями по части установления, построения и передачи информации о маршруте посетителю. Кроме того, для персонала должны быть разработаны соответствующие речевые модули, алгоритмы и чек-листы.

Проведенный сетевой анализ имеет ряд ограничений, главным из которых является проблема сбора данных о входящих в сеть первичных узлах и данных о связях, которая связана с периодом настройки процессов в новом здании МО. Вместе с тем важными методическими преимуществами исследования МО как сети является селективность в отборе метрик, важных для анализа конкретного объекта и предмета исследования. Акцент в дальнейших исследованиях может быть сделан на метриках узлов (в аспекте их влияния на сеть), связей (их направленность, вес, специфика) или общих характеристиках (сетевая плотность, диаметр, длина пути, кластеризация) для оценки возможных сбоев в движении информации или перемещении ценности.

Заключение

Проведенный сетевой анализ медицинской организации на основе теории графов позволил математически доказать существование центральных осевых узлов в здании, в которых формируется наибольшее пересечение потоков посетителей — это зоны гардероба, регистратуры и кассы. В этих пространствах необходимо создавать понятную, лаконичную и информативную систему визуализации в первую очередь. Кроме того, установлены объекты навигации, определяющие эффективность маршрутизации значительной категории пациентов — кабинеты доврачебного приема и стоматолога. Полученные результаты исследования медицинской организации продемонстрировали возможности сетевого анализа в здравоохранении. Показано, что медицинскую организацию можно представить, как набор узлов создания ценности и связей, которые характеризуют образование ценности, что, в конечном итоге, позволяет понять, как функционирует медицинская организация на уровне отдельных узлов, как структура сети влияет на отдельные узлы и эффективна ли сеть в целом. Сетевой анализ открывает широкие возможности для организаторов здравоохранения при осуществлении совершенствования логистики посетителей и создания эффективных систем навигации, в том числе в рамках реализации федерального проекта, что предполагает дальнейшие исследования в данном направлении.

Участие авторов: концепция и дизайн исследования — А.А. Курмангулов, Ю.С. Решетникова; сбор и обработка материала — А.А. Курмангулов, Д.В. Крошка, Ю.С. Решетникова; статистический анализ данных — Д.В. Крошка, В.А. Егоров; написание текста — А.А. Курмангулов, Д.В. Крошка, В.А. Егоров; редактирование — Ю.С. Решетникова.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.