В современном мире характеризующимся стремительными изменениями во всех аспектах человеческой деятельности и увеличением информационных потоков, традиционные методы оценки эффективности управления медицинским персоналом сталкиваются с серьезными ограничениями. Традиционные критерии и показатели, а также правила управления ими оказываются недостаточно универсальными для того, чтобы адекватно отразить сложность и неоднозначность реальных процессов в медицинской практике.

В этой ситуации концепция нечеткой логики, предоставляющая инструменты для работы с неопределенностью и нечеткой информацией, может значительно расширить горизонты оценки таких системно сложных показателей, как качество управления медицинским персоналом. Нечеткая модель оценки качества управления медицинским персоналом позволяет оценить качество управления не только на основе количественных показателей, но и с учетом субъективных оценок, качественных характеристик процесса.

Цель работы – разработать нечеткую модель оценки качества управления медицинским персоналом с использованием программного обеспечения fuzzyTech.

Реализация нечеткой модели оценки качества управления медицинским персоналом в учреждении здравоохранения в среде FuzzyTECH предполагает создание системы, основанной на определении входных и выходных переменных, а также на построении правил нечеткого вывода [5]. Использование FuzzyTECH позволяет эффективно визуализировать и управлять характеристиками модели, что значительно упрощает процесс разработки и анализа.

Анализ литературы по вопросам управления медицинским персоналом позволил определить следующие параметры, которые будут использованы при построении модели: компетенции, мотивация, удовлетворенность, текучесть персонала и качество организационной культуры [Ошибка! Источник ссылки не найден.,1]

В качестве входных параметров системы нечеткого вывода будем рассматривать следующие нечеткие лингвистические переменные:

1. Компетенции медицинского персонала:

Низкие: от 0 до 30% (могут иметь принадлежность от 0 до 100).

Средние: от 25 до 75% (перекрытие с низкими и высокими, чтобы учесть нечеткость).

Высокие: от 70 до 100% (с постепенным увеличением степени принадлежности).

Например, сотрудник с уровнем компетенцией 50% может иметь 0.6 принадлежности к «средним» и 0.4 к «высоким».

2. Мотивация сотрудников медицинского учреждения

Низкая: от 0 до 30%.

Средняя: от 25 до 75%.

Высокая: от 70 до 100%.

Сотрудник с мотивацией 65% может принадлежать на 0.7 к «высокой» мотивации и на 0.3 к «средней».

3. Уровень удовлетворенности медицинского персонала

Низкий: от 0 до 30%.

Средний: от 20 до 60%.

Высокий: от 50 до 100%.

При значении удовлетворенности 40%, сотрудник может быть на 0.8 «средне удовлетворен» и на 0.2 «низко удовлетворен».

4. Текучесть медицинского персонала:

Низкая: от 0 до 10%.

Средняя: от 8 до 25%.

Высокая: от 20 до 100%.

Если текучесть 15%, принадлежность к «средней» текучести будет выше, чем к «низкой».

5. Организационная культура в учреждении здравоохранения:

Плохая: от 0 до 30%.

Средняя: от 20 до 70%.

Хорошая: от 60 до 100%.

Если организационная культура оценивается на 50%, это будет означать сильную принадлежность к «средней» по уровню организационной культуре.

Правила для диапазонов лингвистических переменных определяются перекрытием диапазонов, которые учитывают возможность постепенного перехода от одного уровня к другому. Это важная особенность нечеткой логики позволяет учесть неопределенность в данных [4].

Таким образом, каждая переменная оценивается на основе плавного перехода между категориями, что позволяет более точно учитывать неопределенность в данных.

Для разработки приложений на базе нечеткой логики в задачах автоматического управления компаниями INFORM Gmbh и Inform Software Corp. был разработан довольно мощный пакет программ, получивший название fuzzy TECH. Этот пакет программ является средством моделирования и оптимизации проектов создания нечетких систем управления.

После использования сервисов пакета fuzzy TECH была создана модель нечеткого вывода оценки качества управления медицинским персоналом. Модель учитывает такие ключевые переменные, как компетенции, мотивация, удовлетворенность, текучесть персонала и качество организационной культуры, что позволяет моделировать ситуации и анализировать влияние различных факторов на общий уровень эффективности управления

Рисунок 1 – Нечеткая модель оценки качества управления медицинским персоналом

После завершения разработки нечеткой модели приступаем к ее использованию для моделирования ситуаций. Наша нечеткая модель выражает примерную оценку качества управления персоналом на основе заранее заданных переменных и правил.

Для демонстрации возможностей модели были проведены следующие эксперименты.

На рисунке 2 показаны результаты, демонстрирующие, что более высокие компетенции сотрудников способствуют значительному повышению уровня качества управления медицинским персоналом. То есть модель подтверждает важность уровня профессиональных навыков и знаний медицинских работников для обеспечения высокого качества управления.

Рисунок 2 – Результат оценки качества управления медицинским персоналом на основе изменения показателя компетенция сотрудника.

На рисунке 3 представлены результаты оценки, которые показывают влияние мотивации на качество управления медицинским персоналом. Предложенная модель позволяет утверждать, что высокомотивированные сотрудники существенно повышают общий уровень качества управления в рамках достижения стратегических и оперативных целей развития организации.

Рисунок 3 – Результат оценки качества управления медицинским персоналом на основе изменения показателя мотивации.

Данные на рисунке демонстрируют, что при низком показателе мотивации качество управления снижается.

Аналогичным образом было показано, как удовлетворенность сотрудников влияет на общую оценку качества. Модель показала, что повышение удовлетворенности персонала со низкого на средний уровень положительно сказывается на результате – качестве управления медицинским персоналом. Заметим также, что высокая текучесть негативно сказывается на качестве управлении, так как это приводит к потере компетентных сотрудников в медицинском учреждении, а значит у самой медицинской организации возникает необходимость в дополнительных затратах на поиск замены и последующего обучения.

Интересная зависимость получилась между переменными, текучесть медицинского персонала, организационной культурой и качеством управления.

При подстановке в модель уровня текучести –25%, а уровня организационной культуры 20% был получен результат выходной переменной «качество управления медицинским персоналом» — 10%. Такой низкий уровень качества управления медицинским персоналом легко объясним.  Из-за постоянного дефицита кадров и недостатка времени на адаптацию новых сотрудников возникает стрессовая ситуация в управлении персоналом, которая характеризуется увеличением нагрузки на оставшихся сотрудников и снижением уровнем обслуживания пациентов.

Таким образом, предложенная модель позволяет учитывать разнообразные факторы, влияющие на эффективность управления медицинским персоналом. Полученные результаты моделирования подтверждают, что при повышении уровня ключевых переменных (таких как компетенции и мотивация) наблюдается рост общей эффективности, что указывает на корректность модели и её практическую полезность для оценки и оптимизации управления.

На основе рассмотренных конкретных примеров работы модели можно сделать вывод о правильной связи между входными и выходными переменными. Анализируя влияние различных характеристик, мы убеждаемся в том, что показания модели адекватно отражают сущность влияния входных переменных на оценку выходной переменной. Эта наблюдаемая зависимость подтверждает адекватность разработанной нечеткой модели при оценке качества управления медицинским персоналом в учреждениях здравоохранения.

В целом, проведенный эксперимент показывает, что нечеткая модель является важным инструментом для принятия обоснованных решений в области управления медицинским персоналом, позволяя эффективно оценивать риски при управлении медицинским персоналом и принимать соответствующие меры для их минимизации.