Научный журнал ВолНЦ РАН (сетевое издание)
28.12.202412.2024с 01.01.2024
Просмотры
Посетители
* - в среднем в день за текущий месяц
RuEn

рубрика "Теоретико-методологические подходы к исследованию социального пространства"

Концептуальная схема агент-ориентированной модели регионального здравоохранения

Нацун Л.Н., Алферьев Д.А., Ригин В.А., Дианов Д.С.

Том 10, №4, 2024

Нацун Л.Н., Алферьев Д.А., Ригин В.А., Дианов Д.С. (2024). Концептуальная схема агент-ориентированной модели регионального здравоохранения // Социальное пространство. Т. 10. № 4. DOI: 10.15838/sa.2024.4.44.1 URL: http://socialarea-journal.ru/article/30154

DOI: 10.15838/sa.2024.4.44.1

Аннотация   |   Авторы   |   Список литературы
  1. Абрамов А.Ю., Кича Д.И., Рукодайный О.В. (2018). Медицинская активность и удовлетворение потребности населения в медицинской помощи // Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. Т. 26. № 5. С. 266–270. DOI: 10.32687/0869-866X-2018-26-5-266-270
  2. Бекларян А.Л., Акопов А.С. (2015). Моделирование поведения толпы на основе интеллектуальной динамики взаимодействия агентов // Бизнес-информатика. № 1 (31). С. 69–77.
  3. Брагин А.В., Бахтизин А.Р., Макаров В.Л. (2022). Современные программные средства агент-ориентированного моделирования // Искусственные общества. Т. 17. № 4. DOI: 10.18254/S207751800023501-0
  4. Гришин В.В., Рагозин А.В., Ицелев А.А., Глазунова С.А. (2021). Финансирование Программы государственных гарантий бесплатной медицинской помощи: как решить проблему дефицита? // Здравоохранение Российской Федерации. № 65 (6). С. 514–521. URL: https://doi.org/10.47470/0044-197X-2021-65-6-514-521
  5. Дианов С.В., Калашников К.Н., Ригин В.А. (2020). Имитационная модель системы скорой медицинской помощи (на примере г. Сокола и Сокольского муниципального района Вологодской области) // Управление городом: теория и практика. № 3 (37). С. 47–54.
  6. Дианов С.В., Калашников К.Н., Ригин В.А. (2021). Поиск путей оптимального пространственного размещения объектов инфраструктуры здравоохранения: обзор методического инструментария // Проблемы развития территории. Т. 25. № 2. С. 108–127. DOI: 10.15838/ptd.2021.2.112.7
  7. Дианов С.В., Калашников К.Н., Ригин В.А. (2022). Агент-ориентированное моделирование регионального здравоохранения: решение задачи формализации медицинской активности жителей // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. Т. 15. № 1. С. 55–73. DOI: 10.15838/esc.2022.1.79.3
  8. Ильин В.А., Колинько А.А., Дуганов М.Д., Гулин К.А. Эффективность здравоохранения региона. Вологда: ВНКЦ ЦЭМИ РАН, 2006. 192 с.
  9. Калачикова О.Н., Короленко А.В., Дианов Д.С. (2024). Концепция агент-ориентированной модели «Цифровой демографический двойник Вологодской области» // Социальное пространство. Т. 10. № 1. DOI: 10.15838/sa.2024.1.41.1
  10. Короленко А.В. (2021). Медицинская активность как фактор здоровья населения (на примере Вологодской области) // Парадигмы и модели демографического развития: сб. статей XII Уральского демогр. форума, Междунар. науч.-практ. конф. (г. Екатеринбург, 3–4 июня 2021 г.) / ред. О.А. Козлова [и др.]. Т. II. Екатеринбург: Институт экономики Уральского отделения РАН. С. 131–140. DOI: 10.17059/udf-2021-4-11
  11. Лебедев Н.В. (2007). Использование методов системного анализа и моделирования для оптимизации функционирования региональной системы здравоохранения и многопрофильного ЛПУ // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. Т. 6. № 2. С. 533–536.
  12. Макаров В.Л. (2013). Социальное моделирование набирает обороты // Экономика и математические методы. Т. 49. № 4. С. 5–17.
  13. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р. (2013) Применение суперкомпьютерных технологий в общественных науках // Экономика и математические методы. Т. 49. № 4. С. 18–32.
  14. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Бекларян Г.Л., Акопов А.С. (2019). Разработка программной платформы для крупномасштабного агент-ориентированного моделирования сложных систем // Программная инженерия. Т. 10. № 4. С. 167–177. DOI: 10.17587/prin.10.167-177
  15. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Васенин В.А., Роганов В.А., Трифонов И.А. (2011). Средства суперкомпьютерных систем для работы с агент-ориентированными моделями // Программная инженерия. № 3. С. 2–14.
  16. Морозова Т.В., Белая Р.В., Козырева Г.Б. (2022). Дифференциация потребительского поведения населения Карелии на рынке платных социально значимых услуг // Народонаселение. Т. 25. № 2. С. 52–65. DOI: 10.19181/population.2022.25.2.5
  17. Окрепилов В.В., Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Кузьмина С.Н. (2015). Применение суперкомпьютерных технологий для моделирования социально-экономических систем // Экономика региона. № 2 (42). С. 301–313. DOI: 10.17059/2015-2-24
  18. Полянская Е.В. (2024). Особенности медицинской активности населения Амурской области // ДЕМИС. Демографические исследования. Т. 4. № 2. С. 58–73. DOI: 10.19181/demis.2024.4.2.4
  19. Россошанская Е.А., Дорошенко Т.А., Самсонова Н.А. [и др.] (2022). Агент-ориентированная демографическая модель Дальнего Востока как инструмент поддержки принятия управленческих решений // Государственное управление. Электронный вестник. Вып. № 94. DOI: 10.24412/2070-1381-2094-203-2
  20. Хроль Е.В., Уварова А.Г., Кужильный А.В. (2023). Разработка имитационных моделей с помощью AnyLogic // Современные инновации, системы и технологии – Modern Innovations, Systems and Technologies. № 3 (4). С. 0119–0131. URL: https://doi.org/10.47813/2782- 2818-2023-3-4-0119-0130
  21. Шабунова А.А., Нацун Л.Н. (2023). Доступность платных медицинских услуг и особенности социально-демографического портрета их пользователей // Бюллетень Нац. науч.-иссл. ин-та общественного здоровья им. Н.А. Семашко. № 4. С. 115–122. DOI: 10.25742/NRIPH.2023.04.019
  22. Шаганина А.А., Рапаков Г.Г., Абдалов К.А., Банщиков Г.Т. (2023). Функциональное моделирование деятельности стационарного отделения лечебно-профилактического учреждения // Интеллектуально-информационные технологии и интеллектуальный бизнес (ИНФОС-2023): мат-лы Четырнадцатой Междунар. науч.-техн. конф. (г. Вологда, 29–30 июня 2023 г.). Вологда: ВоГУ. С. 111–115.
  23. Швецов А.Н., Дианов С.В., Дианов Д.С., Сидоренко Е.Э., Зорин Д.А. (2023). Сервис-ориентированный подход к проектированию агент-ориентированных моделей оптимального пространственного размещения объектов инфраструктуры здравоохранения // Вестник Череповецкого гос. ун-та. № 1 (112). С. 79–99. DOI: 10.23859/1994-0637-2023-1-112-6
  24. Штовба С.Д. (2005). Муравьиные алгоритмы: теория и применение // Программирование. Т. 31. № 4. С. 3–18.
  25. Aspland E., Gartner D., Harper P. (2019). Clinical pathway modelling: A literature review. Health Systems, 10 (1), 1–23. Available at: https://doi.org/10.1080/20476965.2019.1652547
  26. Bandini S., Manzoni A., Vizzari G. (2009). Agent based modeling and simulation: An informatics perspective. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, 12 (4).
  27. Brajnik G., Lines M. (1998). Qualitative modeling and simulation of socio-economic phenomena. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, 1 (1).
  28. Edmonds B. (2010). Bootstrapping knowledge about social phenomena using simulation models. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, 13 (1). DOI: 10.18564/jasss.1523
  29. England T., Harper P., Crosby T. [et al.] (2021). Modelling lung cancer diagnostic pathways using discrete event simulation. Journal of Simulation, 17 (1), 94–104. Available at: https://doi.org/10.1080/17477778.2021.1956866
  30. Makarov V.L., Bakhtizin A.R., Epstein J.M. (2022). Agent-based modeling for a complex world: Part 1. Economics and Mathematical Methods, 58 (1), 5–26. DOI: 10.31857/S042473880018970-6
  31. Makarov V.L., Bakhtizin A.R., Epstein J.M. (2022). Agent-based modeling for a complex world: Part 2. Economics and Mathematical Methods, 58 (2), 7–21. DOI: 10.31857/S042473880020009-8
  32. Makarov V.L., Bakhtizin A.R., Sushko E.D., Sushko G.B. (2018). Supercomputer simulation of social processes: New technologies. Herald of the Russian Academy of Sciences, 88 (3), 200–209. DOI: 10.1134/S1019331618030139
  33. Niazi M.A.Kh. (2011). Towards a novel unified framework for developing formal, network and validated agent-based simulation models of complex adaptive systems. arXiv, Stirling: University of Stirling. DOI: 10.48550/arXiv.1708.02357
  34. Okrepilov V.V., Makarov V.L., Bakhtizin A.R., Kuzmina S.N. (2015). Application of supercomputer technologies for simulation of socio-economic systems. R-Economy, 1 (2), 340–350. DOI: 10.15826/recon.2015.2.016
  35. Pyka A., Werker C. (2009). The methodology of simulation models: Chances and risks. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, 12 (4).
  36. Robertson R., Burge P. (2011). The impact of patient choice of provider on equity: Analysis of a patient survey. Journal of Health Services Research & Policy, 16 (1), 22–28. Available at: https://doi.org/10.1258/jhsrp.2010.010084
  37. Schwartz L.M., Woloshin S., Birkmeyer J.D. (2005). How do elderly patients decide where to go for major surgery? Telephone interview survey. BMJ (Clinical research ed.), 331 (7520), 821. Available at: https://doi.org/10.1136/bmj.38614.449016.DE
  38. Tracy M., Cerdá M., Keyes K.M. (2018). Agent-based modeling in public health: Current applications and future directions. Annual Review of Public Health, 39, 77–94. Available at: https://doi.org/10.1146/annurevpublhealth-040617-014317
  39. Victoor A., Delnoij D.M., Friele R.D. [et al.] (2012). Determinants of patient choice of healthcare providers: A scoping review. BMC Health Services Research, 12, 272. Available at: https://doi.org/10.1186/1472-6963-12-272
  40. Wrona Z., Buchwald W., Ganzha M.[et al.] (2023). Overview of software agent platforms available in 2023. Information, 14 (6), 348. DOI: 10.3390/info14060348

Полная версия статьи