Друзья, коллеги! На ЛитРесе вышла наша монография, которая предлагает новый подход к управлению кадрами в медицине: «Государственное планирование обеспеченности кадрами в сфере здравоохранения на основе данных: применение эконометрического моделирования и искусственного интеллекта».
Почему это важно? Сегодня решения о найме врачей часто принимаются по статичным нормативам. Но от того, сколько кардиологов работает в регионе, буквально зависят жизни — особенно при сердечно-сосудистых заболеваниях (главная причина смертности в РФ).
Что делает ИИ в этой книге?
Он не просто «помогает», он пересчитывает реальную ценность каждого специалиста:
- Снимает «розовые очки» статистики. Традиционные методы занижают эффект от найма врачей более чем в 4 раза из-за ошибок в данных (эндогенности). ИИ и эконометрика чистят эти искажения;
- Считает спасенные жизни. Модель показывает, сколько жизней сохраняет каждый дополнительный кардиолог в конкретном регионе;
- Ищет оптимум. Система учитывает «убывающую отдачу» — алгоритм подскажет, когда «чем больше врачей, тем лучше» перестает работать, и найдет золотую середину для каждой области;
- Строит «цифрового двойника». Это база для систем поддержки принятия решений, где можно проиграть сценарий до того, как выделены бюджеты.
Друзья, коллеги! На ЛитРесе вышла наша монография, которая предлагает новый подход к управлению кадрами в медицине: «Государственное планирование обеспеченности кадрами в сфере здравоохранения на основе данных: применение эконометрического моделирования и искусственного интеллекта».
Почему это важно? Сегодня решения о найме врачей часто принимаются по статичным нормативам. Но от того, сколько кардиологов работает в регионе, буквально зависят жизни — особенно при сердечно-сосудистых заболеваниях (главная причина смертности в РФ).
Что делает ИИ в этой книге?
Он не просто «помогает», он пересчитывает реальную ценность каждого специалиста:
- Снимает «розовые очки» статистики. Традиционные методы занижают эффект от найма врачей более чем в 4 раза из-за ошибок в данных (эндогенности). ИИ и эконометрика чистят эти искажения;
- Считает спасенные жизни. Модель показывает, сколько жизней сохраняет каждый дополнительный кардиолог в конкретном регионе;
- Ищет оптимум. Система учитывает «убывающую отдачу» — алгоритм подскажет, когда «чем больше врачей, тем лучше» перестает работать, и найдет золотую середину для каждой области;
- Строит «цифрового двойника». Это база для систем поддержки принятия решений, где можно проиграть сценарий до того, как выделены бюджеты.
Подробнее - https://www.litres.ru/book/aleksandr-evgenevich/gosudarstvennoe-planirovanie-obespechennosti-kadrami-74017194/
#ИИвМедицине #НаукаДВФУ #АстраИИ
