ЦЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ
Разработать методологию автоматизации обработки данных социологических опросов и создать прототип инновационной информационно-аналитической системы (ИАС), представляющей полученные результаты в графическом формате и формализованном текстовом описании, для поддержки принятия управленческих решений в здравоохранении.
МАТЕРИАЛ И МЕТОДЫ
Исследование выполнено на основе демонстрационного набора данных, сформированного для оценки готовности медицинских организаций к чрезвычайным ситуациям (ЧС). Каждая запись набора данных содержала демографические и профессиональные характеристики респондента, а также ответы на 25 вопросов, охватывающих ключевые аспекты готовности к ЧС (наличие планов при эпидемиях и катастрофах, ресурсы, обучение, взаимодействие с экстренными службами и др.). Предварительная обработка данных включала удаление пропусков и дубликатов, контроль через производный признак, выявление выбросов методом межквартильного размаха. Проведен разведывательный анализ данных с применением дескриптивной статистики и визуализации. Для сравнения групп использован комплекс статистических тестов. Текстовые ответы анализировались методами обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP). Тексты ответов преобразованы в количественные оценки или тематические категории посредством семантического моделирования и классификации (использована предобученная модель RuBERT).
РЕЗУЛЬТАТЫ
Разработан прототип ИАС для автоматизированной обработки данных опросов. Прототип апробирован на данных опроса медицинских работников, оценивающего готовность медицинских организаций к ЧС. Система построена на базе открытого технологического стека и включает модули хранения данных, обработки (очистка и агрегирование), анализа текстовых ответов и визуализации результатов, обеспечивая полный цикл преобразования исходных данных опроса в информативные отчеты. Показано, что ИАС обеспечивает комплексный анализ больших объемов опросных данных, выявление скрытых закономерностей и формирование интерактивных дашбордов, графиков, сводных таблиц и тепловых карт. Данное решение позволяет специалистам в сфере здравоохранения получать достоверную и актуальную информацию о состоянии готовности системы здравоохранения, в частности к ЧС и глобальным вызовам.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Исследование продемонстрировало возможность интеграции классических методов статистического анализа и технологий NLP на единой платформе для оценки готовности системы здравоохранения к ЧС. Разработанная ИАС подтвердила эффективность в качестве инструмента поддержки принятия управленческих решений. Ее использование позволяет преобразовывать разрозненные данные опросов в количественные показатели, оперативно выявлять проблемные зоны в системе здравоохранения, а также отслеживать их изменения в динамике. Предложенная методология может быть масштабирована и адаптирована к другим задачам, способствуя тем самым ускоренной цифровой трансформации системы здравоохранения.
