Кластерно-ориентированное взаимодействие организаций, предоставляющих платные медицинские услуги

Цель данной статьи – подготовка научно-обоснованных предложений по формированию кластерно-ориентированного взаимодействия медицинских организаций, предоставляющих платные услуги.

Метод или методология проведения работы. Работа базируется на использовании ряда универсальных и специальных методов исследования. В частности, метод кластерного анализа использован в рамках поиска наиболее эффективно дополняющих друг друга медицинских организаций различных форм собственности; статистический анализ применен для изучения их деятельности при предоставлении платных услуг.

Результаты работы. В работе проведен краткий теоретический анализ сущности понятия и основных принципов «кластерно-ориентированного взаимодействия» применительно к российским организациям различных форм собственности в сегменте стоматологии с обоснованием актуальности применения в текущей социально-экономической обстановке. Построена модель кластерноориентированного взаимодействия и предложена методика поиска организаций, наиболее эффективно дополняющих друг друга на основе многомерного статистического анализа (кластерного анализа), позволяющая повысить эффективность их функционирования и качество предоставляемых медицинских услуг.

Выводы. Разработанные подходы к реализации кластерно-ориентированного взаимодействия организаций, предоставляющих платные медицинские услуги населению детского возраста, позволяют учесть специфику и особенности функционирования организаций здравоохранения в критически сложной и нестабильной социально-экономической ситуации в стране. Сформулированы принципы и возможности механизмов координации совместной работы медицинских организаций здравоохранения в направлении получения синергетического эффекта за счет сформированного на взаимовыгодных условиях объединения клиник, повышающего их конкурентоспособность в текущей социально-экономической обстановке. Наиболее значимой составляющей в статье является разработка методологических подходов к организации совместного использования материально-технических ресурсов.

1. Андриянова А.А., Андриянова Л.С.,Небылова Я.Г., Рзун И.Г. Экономические аспекты предоставления платных медицинских услуг в России в период пандемии // Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. 2021. Т. 29. № S1. C. 673–679. EDN: TUBIKT. https://doi.org/10.32687/0869866X-2021-29-s1-673-679

2. Дементьев В.Е. Условия координации экономической деятельности как фактор формирования организационных структур // Вестник Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова. 2015. № 2(80). С. 55–63. EDN: TSVREP

3. Кузнецов Н.В., Рулева А.В., Рулев М.В. Характеристика системы здравоохранения и рынка медицинских услуг в России // Московский экономический журнал. 2019. № 6. С. 334–342. EDN: ZPTNOP. https://doi.org/10.24411/2413-046X-2019-16024

4. Ермакова С.Э., Артеменко С.Н. Международный и российский опыт управления инновациями в организациях здравоохранения // Корпоративный менеджмент и бизнес-образование: сборник научных статей / под редакцией С.О. Календжяна и Е.С. Яхонтовой . М.: ООО «МАКС Пресс». 2021. C. 168–176. EDN: YUFTBH

5. Корнева А.С., Мазий В.В., Лисицкая Т.С. Роль государственно-частного партнерства в системе финансирования здравоохранения России // Вестник евразийской науки. 2019. Т. 11. № 4. С. 43. EDN: DSZBKY

6. Вардомацкая Л.П., Кузнецова В.П. Научно-образовательный инновационный медицинский кластер как агрегированная структура экономической системы здравоохранения // Государственное и муниципальное управление. Ученые записки. 2019. № 2. С. 105–111. EDN: ZFAPBK. https://doi.org/10.22394/20791690-2019-1-2-105-111

7. Бондаренко Н.Е. Инновационные кластеры: теоретические основы и формы организации // Вестник российского экономического университета имени Г.В. Плеханова, 2015. № 5(83). С. 29–41. EDN: UXMENH

8. Шилова Н.Н., Люфт С.А. Теоретический анализ дефиниции «Кластер» // Общество: политика, экономика, право. 2016. № 2. С. 75–78. EDN: VONZSD

9. Шамахов В.А., Кудряшов В.С. Зарубежный опыт формирования кластеров как основных «точек роста» развития региональной экономики // Российский экономический интернет-журнал. 2019. № 3. С. 87. EDN: BZDKHZ

10. Egan B.M., Sutherland S.E., Tilkemeier P.L., Davis R.A., Rutledge V., Sinopoli A. A cluster-based approach for integrating clinical management of Medicare beneficiaries with multiple chronic conditions // PLoS One. 2019. № 14(6). e0217696. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0217696

11. Gruca T.S., Kaltenbach K.M., Nath D. Health care clusters in hospitals: the market audit and frameworks for planning // Journal of Hospital Marketing. 1993. № 7(2). Р. 61–76. https://doi.org/10.1300/J043v07n02_07

12. Гусев Ю.В, Половова Т.А. Мониторинг развития кластеров в региональной экономике на основе оценки экономической устойчивости // Этап: экономическая теория, анализ, практика. 2016. № 2. С. 34–44. EDN: WAATBH

13. Лапыгин Ю.Н., Ковалев Е.А. Кластерный подход в реализации национального проекта «Здравоохранение» в регионе // Управленческое консультирование. 2021. № 3(147). С. 80–89. EDN: WZAWOE. https://doi.org/10.22394/1726-1139-2021-3-80-89

14. Гулиев Э.А.О. Кластеры в развитии инновационной деятельности в сфере здравоохранения // Вестник Томского государственного университета. Экономика. 2020. № 51. С. 219–231. EDN: IZUVOG. https://doi.org/10.17223/19988648/51/14

15. Герцик Ю.Г. Модель оценки эффективности кластера в сфере здравоохранения и медицинской промышленности с учетом возможностей нейронной сети Кохонена // Health and Social Care Journal. 2018. № 1(6). С. 9–13. EDN: YCJULB

16. Гайша О.Д. Классификация кластеров в экономике // Вестник ВГУ. Серия: Экономика и управление. 2019. № 4. С. 39–43. EDN: XGSYNB

17. Опарин Э.В. Комплексная методика оценки конкурентоспособности частных медицинских клиник // Инновации и инвестиции. 2019. № 10. С. 114–119. EDN: CTGECC

18. Cooper Z., Craig S.V., Gaynor M., Van Reenan J. The Price Ain’t Right? Hospital Prices and Health Spending on the Privately Insured // The Quarterly Journal of Economics. 2019. № 134(1). Р. 51–107. https://doi.org/10.1093/qje/qjy020

19. Mestre A.M., Oliveira M.D., Barbosa-P ó voa A.P. Location-allocation approaches for hospital network planning under uncertainty // European Journal of Operational Research. 2015. Vol. 240. Issue 3. P. 791–806. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2014.07.024

20. Die z R o u x A . V . Population Health in the Time of COVID-19: Confirmations and Revelations // The Milbank Quarterly. 2020. № 98(3). Р. 629–640. URL: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/14680009.12474

21. Лобанова З.И., Путивец Г.Э. Трансформационные процессы в сфере цифровизации государственных услуг // The Scientific Heritage. 2020. № 46-8(46). С. 40–42. EDN: MLLWCI

22. Liao M., Li Y., Kianifard F., Obi E., Arcona S. Cluster analysis and its application to healthcare claims data: a study of end-stage renal disease patients who initiated hemodialysis // BMC Nephrology. 2016. № 17(1). Р. 25. https://doi.org/10.1186/s12882-016-0238-2

23. Шандора Н. Цифровизация системы здравоохранения: опыт и перспективы // Наука и инновации. 2020. № 2(204). С. 38–43. EDN: JYIMHJ

24. Гусев А.В., Плисс М.А., Левин М.Б., Новицкий Р.Э. Тренды и прогнозы развития медицинских информационных систем в России // Врач и информационные технологии. 2019. № 2. С. 38–49. EDN: DQTFRI

25. Assis-Hassid S., Grosz B.J., Zimlichman E., Rozenblum R., Bates D.W. Assessing HER use during hospital morning rounds: A multi-facetedstudy // PLoS ONE. 2019. № 14(2). e0212816. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0212816