Автоматизация выделения границ медицинских участков на примере Санкт-Петербурга

DOI: 10.35595/2414-9179-2023-2-29-29-43

Посмотреть или загрузить статью (Rus)

Об авторах

Н.С. Полицинский

Санкт-Петербургский государственный университет, Институт наук о Земле, кафедра картографии и геоинформатики,
Университетская наб., д. 7/9, Санкт-Петербург, Россия, 199034,
E-mail: nik.polit@mail.ru, st086803@student.spbu.ru

И.С. Кузнецов

Санкт-Петербургский государственный университет, Институт наук о Земле, кафедра картографии и геоинформатики,
Университетская наб., д. 7/9, Санкт-Петербург, Россия, 199034,

Федеральное государственное бюджетное учреждение «Санкт-Петербургский научно-исследовательский институт фтизиопульмонологии» Минздрава РФ,
Лиговский пр-т, д. 2/4, Санкт-Петербург, Россия, 191036,

E-mail: ilya.kuznetsov.ilya@gmail.com, st062514@student.spbu.ru

Е.А. Паниди

Санкт-Петербургский государственный университет, Институт наук о Земле, кафедра картографии и геоинформатики,
Университетская наб., д. 7/9, Санкт-Петербург, Россия, 199034,
E-mail: panidi@ya.ru, e.panidi@spbu.ru

Аннотация

В статье рассмотрен подход к применению настольных географических информационных систем в целях оптимизации и (частичной) автоматизации процессов обработки и анализа пространственных и непространственных медицинских данных при оценке системы участкового деления на территории обслуживания медицинского учреждения и формировании обновленных (с учетом актуальных показателей заболеваемости и демографических показателей) границ медицинских участков. При обработке пространственных данных использованы программные средства, входящие в состав платформы QGIS (собственно QGIS и модули расширения, в т. ч. разработанный при участии авторов модуль геокодирования данных медицинской статистики GeoMedic). Все использованные в исследовании данные медицинской статистики были предварительно обезличены в соответствии с требованиями российского законодательства. В рамках исследования предложен прототип методики подготовки, анализа и обработки данных о количестве пациентов (потенциальных пациентов), проживающих на обслуживаемой медицинским учреждением территории, совместно с пространственными данными (географической картой) для заданной территории. Исследование реализовано на основе данных противотуберкулезной службы г. Санкт-Петербурга, в работу вовлечены специалисты Санкт-Петербургского научно-исследовательского института фтизиопульмонологии. Разработанный прототип методических средств позволяют выполнить частично автоматизированную обработку исходных данных с формированием по результатам обработки границ медицинских участков для анализируемой территории. Формирование границ медицинских участков, при этом выполняется с учетом нормативного числа пациентов, наличие которого необходимо обеспечить для формируемых участков. Исследование выполнено в масштабе мегаполиса, на примере г. Санкт-Петербурга (Россия). Анализ данных выполнен для территорий Московского, Петроградского, Приморского и Невского р-нов г. Санкт-Петербурга. По результатам анализа создана и визуализирована на карте сетка границ медицинских участков. Предложенный в рамках исследования прототип методики может быть применен при анализе существующих схем участкового деления и их обновлении.

Ключ. слова

медицинские пространственные данные, управление пространственными данными, социально значимые заболевания

Список литературы

  1. Голованова М.Н. Совершенствование противотуберкулезных мероприятий с помощью компьютерной программы мониторинга очагов туберкулеза. Диссертация на соискание ученой степени кандидата медицинских наук. Ярославль: Ярославский государственный медицинский университет, 2020. 137 с.
  2. Коровка В.Г., Галкин В.Б., Паниди Е.А., Кузнецов И.С., Бельтюков М.В., Соколович Е.Г., Пантелеева О.В., Воронов Д.В., Козлов В.В., Федоров С.В., Яблонский П.К. Возможности геоинформационных технологий для улучшения качества мониторинга очагов социально значимых инфекций. Профилактическая медицина, 2021. Т. 24. № 10. С. 7–13. DOI: 10.17116/profmed2021241017.
  3. Лесных С.И., Мельникова О.В. Создание баз данных и визуализация текущей эпидемиологической информации для целей медико-экологического мониторинга региона. География и природные ресурсы, 2019. № 40 (2). С. 115–121. DOI: 10.1134/S1875372819020033.
  4. Плиева С.Л. Прогнозирование рецидивов туберкулеза органов дыхания в современных условиях. Диссертация на соискание ученой степени кандидата медицинских наук. Москва: Российская медицинская академия непрерывного последипломного образования, 2020. 137 с.
  5. Чистобаев А.И., Семенова З.А. Медико-географическое картографирование в бывшем СССР и современной России. Вестник Санкт-Петербургского университета. Серия 7. Геология. География, 2013. № 4. С. 109–112.
  6. Шульмин А.В. Оценка основных факторов функционирования системы врачебных участков, по мнению организаторов здравоохранения и врачей-терапевтов участковых. Сибирское медицинское обозрение, 2013. № 1. С. 78–81.
  7. Franch-Pardo I., Napoletano B.M., Rosete-Verges F., Billa L. Spatial analysis and GIS in the study of COVID-19. A review. Science of the Total Environment, 2020. V. 739. Art. 140033. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2020.140033.
  8. Gordon A., Womersley J. The use of mapping in public health and planning health services. Journal of Public Health, 1997. V. 19 (2). P. 139–147. DOI: 10.1093/oxfordjournals.pubmed.a024601.
  9. Kuznetsov I., Panidi E., Kolesnikov A., Kikin P., Korovka V., Galkin V. GIS-based infectious disease data management on a city scale, case study of St. Petersburg, Russia. International Archives of the Photogrammetry. Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 2020. V. XLIII-B3-2020. P. 1463–1467. DOI: 10.5194/isprs-archives-XLIII-B3-2020-1463-2020.
  10. Schweikart J., Kistemann T. Kartographie der Gesundheit. Kartographische Nachrichten, 2013. V. 63 (1). P. 3–11.

Для цитирования: Полицинский Н.С., Кузнецов И.С., Паниди Е.А. Автоматизация выделения границ медицинских участков на примере Санкт-Петербурга. ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы Междунар. конф. M: Географический факультет МГУ, 2023. Т. 29. Ч. 2. С. 29–43 DOI: 10.35595/2414-9179-2023-2-29-29-43

For citation: Politsinsky N.S., Kuznetsov I.S., Panidi E.A. Automation applied to medical lot delineation, case study of St. Petersburg city. InterCarto. InterGIS. GI support of sustainable development of territories: Proceedings of the International conference. Moscow: MSU, Faculty of Geography, 2023. V. 29. Part 2. P. 29–43. DOI: 10.35595/2414-9179-2023-2-29-29-43 (in Russian)