К вопросу транспортного обеспечения скорой медицинской помощи: актуальность и направления исследований

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. В статье рассматриваются актуальные проблемы оптимизации транспортного обеспечения скорой медицинской помощи (далее – СМП) в Российской Федерации. Анализируется текущее состояние системы, выявляются основные проблемы, такие как неравномерность распределения вызовов, неоптимальное расположение подстанций, устаревший автопарк и неэффективная диспетчеризация. Предлагаются направления исследований и разработок, направленные на повышение эффективности работы СМП, включая дифференцированный подход к оптимизации в зависимости от формы оказания помощи (экстренная и неотложная), применение теории массового обслуживания, оптимизацию расположения станций, внедрение современных методов маршрутизации и диспетчеризации, а также использование искусственного интеллекта и нейронных сетей. Подчеркивается необходимость адаптации решений к специфике различных регионов России, и предлагаются конкретные темы для дальнейших исследований. Статья призвана привлечь внимание ученых и практиков к актуальным вопросам совершенствования логистики СМП для улучшения доступности и качества медицинской помощи населению.

Цель – разработка научно обоснованных подходов к оптимизации транспортного обеспечения СМП в Российской Федерации, для повышения эффективности работы службы, сокращения времени прибытия бригад и улучшения качества медицинской помощи населению.

Материалы и методы. Главный метод исследования – теоретически-статистический анализ текущего состояния системы и выявления основных проблем оптимизации транспортного обеспечения СМП в Российской Федерации. Статья базируется на комплексе источников, представленных нормативными правовыми актами, делопроизводством, статистическими и справочными материалами, периодикой.

Результаты.  В данной статье произведен анализ текущего состояния транспортного обеспечения (далее – ТО) СМП и был выявлен ряд ключевых вызовов, включая неравномерное распределение вызовов, неоптимальное расположение подстанций, устаревший автопарк, неэффективную диспетчеризацию и ограниченность финансирования. Предложенные направления исследований и разработок, основанные на дифференцированном подходе к оптимизации в зависимости от формы оказания помощи (экстренная и неотложная), применении теории массового обслуживания, оптимизации расположения станций, внедрении современных методов маршрутизации и диспетчеризации, а также использовании искусственного интеллекта и нейронных сетей, представляют собой комплексный план действий для повышения эффективности работы ТО СМП.

Об авторах

Игорь Михайлович Челышков

Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: Igor.tchelyshkov@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0008-5832-8208

студент

Россия, Ленинградский проспект, 64, г. Москва, 125319, Российская Федерация

Артем Игоревич Жуков

Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет

Email: artem-zhukov@madi.ru
ORCID iD: 0000-0003-0089-8343

кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры автомобильных перевозок

Россия, Ленинградский проспект, 64, г. Москва, 125319, Российская Федерация

Иван Алексеевич Асманов

Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет

Email: asmanovvvvv@mail.ru
ORCID iD: 0009-0002-8051-840X

аспират, ассистент кафедры автомобильных перевозок

Россия, Ленинградский проспект, 64, г. Москва, 125319, Российская Федерация

Список литературы

  1. Аксенов, И. М. (1990). Теория транспортных процессов и систем. Учебник. Москва: Транспорт. 344 с.
  2. Вентцель, Е. С. (2001). Исследование операций: задачи, принципы, методология. Учебное пособие для студентов втузов (2-е изд., стереотип.). Москва: Высшая школа. 208 с.
  3. Гмурман, В. Е. (2008). Теория вероятностей и математическая статистика. Учебное пособие для студентов вузов (12-е изд., переработанное). Москва: Высшее образование. 479 с.
  4. Колесниченко, В. Н. (2002). Информационные технологии на транспорте. Учебник. Ростов-на-Дону: Феникс. 480 с.
  5. Дик, В. В. (ред.). (2006). Корпоративные информационные системы. Учебник. Москва: Финансы и статистика. 400 с.
  6. Аникин, Б. А. (ред.). (2007). Логистика. Учебник (3-е изд., переработанное и дополненное). Москва: ИНФРА-М. 368 с.
  7. Миротин, Л. Б., & Ташбаев, И. Э. (2002). Логистика. Учебное пособие для студентов вузов. Москва: Экзамен. 352 с.
  8. Неруш, Ю. М. (2010). Логистика. Учебник для вузов (4-е изд., переработанное и дополненное). Москва: Проспект. 520 с.
  9. Сафронов, Э. А. (2004). Организация перевозок на автомобильном транспорте. Учебное пособие для студентов вузов. Москва: Академия. 368 с.
  10. Шрайбман, И. М. (2008). Теория массового обслуживания. Учебное пособие. Томск: Издательство ТПУ. 129 с.
  11. Конституция Российской Федерации. (1993). Официальный интернет-портал правовой информации. Статья 41 с изменениями и дополнениями от 01.12.2020.
  12. Указ Президента Российской Федерации «О Стратегии национальной безопасности Российской Федерации». (2021). Официальный интернет-портал правовой информации. Статья 25.
  13. Капский, Д. В., Богданович, С. В., Куренков, П. В., & Филиппова, Н. А. (2024). Вопросы совершенствования транспортной отрасли в условиях развития подключённых транспортных средств. Интеллект. Инновации. Инвестиции, (3), 64–73. https://doi.org/10.25198/2077-7175-2024-3-64 EDN: https://elibrary.ru/JIPRZJ
  14. Ниязов, Б. С., & Ниязова, С. Б. (2022). Процессные модели развития триады подсистем лечебно-профилактических учреждений: управление, ресурсы, потенциал. Ресурсы. Бюллетень науки и практики, 8(2), 131–136. https://doi.org/10.33619/2414-2948/75/18 EDN: https://elibrary.ru/STKPKS
  15. Иващенко, В. В., Попова, Е. А., & Онищенко, А. Н. (2023). Некоторые проблемы автомобильного санитарного транспорта. Психосоматические и интегративные исследования, 9(4), 401. EDN: https://elibrary.ru/UALDLI
  16. Борисов, А. В., Босов, А. В., Жуков, Д. В., & Иванов, А. В. (2022). Информационные аспекты обеспечения безопасности на транспорте: аналитические задачи. Системы и средства информатики, 32(1), 4–17. https://doi.org/10.14357/08696527220101 EDN: https://elibrary.ru/WHTIRG

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Челышков И.М., Жуков А.И., Асманов И.А., 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».