Архив
Российский экономический журнал 2 / 2025
К вопросу об эффективности использования мэтчинга в условиях цифровизации здравоохранения
Борисоглебская Л.Н., Марганова О.Н., Кабина Н.А., Ревякина М.О., Семин А.Г.
К вопросу об эффективности использования мэтчинга в условиях цифровизации здравоохранения
On the issue of the effectiveness of matching in the context of healthcare digitalization
Российский экономический журнал. 2025. № 2. С. 111–128
Russian Economic Journal. 2025;(2):111–128.
Научная статья
УДК 330.46, 338.46
https://doi.org/10.52210/0130-9757_2025_2_111
Борисоглебская Лариса Николаевна,
Орловский государственный университет имени И.С. Тургенева,
Орел, Россия
ORCID: 000-0002-5972-0905 Borisoglebskaya Larisa Nikolaevna,
Orel State University named after I.S. Turgenev,
Orel, Russia
ORCID: 000-0002-5972-0905
Марганова Ольга Начибовна,
Орловский государственный университет имени И.С. Тургенева,
Орел, Россия
ORCID: 0000-0001-8565-895X Marganova Olga Nachibovna,
Orel State University named after I.S. Turgenev,
Orel, Russia
ORCID: 0000-0001-8565-895X
Кабина Наталья Александровна,
Орловский государственный университет имени И.С. Тургенева,
Орел, Россия
ORCID: 0009-0007-6915-9035 Kabina Natalia Aleksandrovna,
Orel State University named after I.S. Turgenev,
Orel, Russia
ORCID: 0009-0007-6915-9035
Ревякина Мария Олеговна,
Орловский государственный университет имени И.С. Тургенева,
Орел, Россия
ORCID: 0000-0003-1593-5290 Revyakina Maria O.,
Orel State University named after I.S. Turgenev,
Orel, Russia
ORCID: 0000-0003-1593-5290
Семин Андрей Геннадьевич,
Орловский государственный университет имени И.С. Тургенева,
Орел, Россия
ORCID: 0009-0002-5775-5466 Semin Andrey Gennadyevich,
Orel State University named after I.S. Turgenev,
Orel, Russia
ORCID: 0009-0002-5775-5466
Аннотация. Цифровая трансформация процессов в здравоохранении способствует оптимизации использования ресурсов, росту эффективности деятельности участников. С использованием цифровых технологий бизнес-среда здравоохранения становится более эффективной и конкурентоспособной.
Статья посвящена обоснованию эффективности использования метода мэтчинга в современной медицине. Актуальность исследования обоснована тем, что для обработки больших данных (Big Data) в отрасли здравоохранения недостаточно технологий, способных извлечь необходимую для проведения исследований информацию. В условиях цифровой трансформации в обучении искусственного интеллекта поиску, отбору информации для проведения исследований хорошо зарекомендовал себя метод мэтчинга. Существует множество понятий мэтчинга. Авторы присоединяются к точке зрения, что «мэтчинг» (сопоставление) представляет собой «статистическую методику уравновешивания или устранения различий в наблюдениях между контрольной и целевой группами» (Bulow, Levin, 2005).
Для повышения эффективности использования цифровых технологий анализа базы данных (Big Data) авторы предлагают применять мэтчинг. По мнению зарубежных и отечественных ученых, он высокоэффективен лишь в социальной сфере при производстве общественных благ, где в качестве оплаты выступают не денежные средства, а другие ресурсы. Существует множество алгоритмов метода мэтчинга. Самым распространенным и, по мнению авторов, эффективным является алгоритм Гейла — Шепли, позволяющий находить устойчивые равновесия в процессе парного взаимодействия, устранять искажения, вызванные различиями в базовых характеристиках испытуемых групп, достигать оптимизации различий между группами сравнения. Представленные в работе алгоритм метода мэтчинга и критерии механизма по подбору оптимальной пары с применением искусственного интеллекта будут способствовать повышению эффективности диагностики, а также подбору доноров в трансплантологии. Использование цифровых технологий в здравоохранении станет залогом дальнейшего развития отрасли и повышения качества медицинской помощи, оказываемой гражданам.
Ключевые слова: цифровизация в здравоохранении, эффективность применения цифровых технологий, большие данные (Big Data), мэтчинг, алгоритм Гейла — Шепли, устойчивое распределение, эффективность.
Благодарности: Работа выполнена в ОГУ имени И.С. Тургенева в рамках государственного задания № 075-00196-24-02 на 2024 год и на плановый период 2025 и 2026 годов от 01.04.2024, проект № FSGN-2024-0007 (1023110800218-7-3.2.4;3.1.3;2.6.1).
Для цитирования: Борисоглебская Л.Н., Марганова О.Н., Кабина Н.А., Ревякина М.О., Семин А.Г. К вопросу об эффективности использования мэтчинга в условиях цифровизации здравоохранения // Российский экономический журнал. 2025. № 2. С. 111–128. https://doi.org/10.52210/0130-9757_2025_2_111.
Abstract. The digital transformation of healthcare processes contributes to optimizing the use of resources and increasing the effectiveness of participants’ activities. With the use of digital technologies, the healthcare business environment is becoming more efficient and competitive.
The article is devoted to substantiating the effectiveness of using the matching method in modern medicine. The relevance of the study is justified by the fact that there are not enough technologies in the healthcare industry capable of extracting the information necessary for conducting research. In the context of digital transformation in training artificial intelligence to search, select information for research, the method of matching is well established. There are many concepts of matching. The authors subscribe to the view that «matching» (matching) is «a statistical technique for equalizing or eliminating differences in observations between control and target groups» (Bulow, Levin, 2005).
To increase the efficiency of using digital technologies and Database analysis (Big Data), the authors suggest using matching. According to foreign and domestic scientists, it is highly effective only in the social sphere in the production of public goods, where resources other than money act as payment. There are many algorithms of the method of matching. The most common and, according to the authors, effective is the Gale-Shapley algorithm, which allows finding stable equilibria in the process of pairwise interaction, eliminating distortions caused by differences in the basic characteristics of test groups, and achieving optimization of differences between comparison groups. The algorithm of the matching method and the criteria of the mechanism for selecting an optimal pair using artificial intelligence presented in this paper will contribute to improving the efficiency of diagnosis, as well as donor selection in transplantology. The use of digital technologies in healthcare will be the key to further development of the industry and improving the quality of medical care provided to citizens.
Keywords: digitalization in healthcare, the effectiveness of digital technologies, Big Data, matching, the Gale-Shapley algorithm, sustainable distribution, efficiency.
Acknowledgement: The work was performed at the I.S. Turgenev OSU within the framework of state assignment No. 075-00196-24-02 for 2024 and for the planning period 2025 and 2026 dated 01.04.2024, project No. FSGN-2024-0007 (1023110800218-7-3.2.4;3.1.3;2.6.1).
For citation: Borisoglebskaya L.N., Marganova O.N., Kabina N.A., Revyakina M.O., Semin A.G. On the issue of the effectiveness of matching in the context of healthcare digitalization. Russian Economic Journal. 2025;(2):111–128. (In Russ.). https://doi.org/10.52210/0130-9757_2025_2_111.
Информация об авторах
Борисоглебская Л.Н. — доктор экономических наук, кандидат технических наук, профессор, и.о. проректора по научной и проектно-инновационной деятельности, Орловский государственный университет имени И.С. Тургенева, Орел, Россия.
Марганова О.Н. — кандидат экономических наук, начальник отдела планирования и организации НИОКР, доцент кафедры автоматизированных систем управления и кибернетики, Орловский государственный университет имени И.С. Тургенева, Орел, Россия.
Ревякина М.О. — кандидат медицинских наук, и.о. заведующего, ведущий научный сотрудник лаборатории молекулярной, трансляционной и цифровой кардиоиммунологии, доцент кафедры иммунологии и специализированных клинических дисциплин, Орловский государственный университет имени И.С. Тургенева, Орел, Россия.
Кабина Н.А. — научный сотрудник лаборатории новых медицинских технологий, Орловский государственный университет имени И.С. Тургенева, Орел, Россия.
Семин А.Г. — директор инжинирингового центра технологий цифровой среды для обеспечения комплексной безопасности: телекоммуникации, средства связи и энергоэффективность, старший преподаватель кафедры автоматизированных систем управления и кибернетики, Орловский государственный университет имени И.С. Тургенева, Орел, Россия.
Information about the authors
Borisoglebskaya L.N. — Doctor of Economics, Ph.D. in Engineering, Professor, Acting Vice-Rector for Scientific and Design Innovation, Orel State University named after I.S. Turgenev, Orel, Russia.
Marganova O.N. — Ph.D. in Economics, Head of the Department of Planning and Organization of R&D, Associate Professor of the Department of Automated Control Systems and Cybernetics, Orel State University named after I.S. Turgenev, Orel, Russia.
Revyakina M.O. — Candidate of Medical Sciences, Acting Head, Leading Researcher, Laboratory of Molecular, Translational and Digital Cardioimmunology, Associate Professor, Department of Immunology and Specialized Clinical Disciplines, Orel State University named after I.S. Turgenev, Orel, Russia.
Kabina N.A. — Research Officer at the Laboratory of New Medical Technologies, Orel State University named after I.S. Turgenev, Orel, Russia.
Semin A.G. — Director of the Engineering Center for Digital Environment Technologies for Integrated Security: Telecommunications, Communications and Energy Efficiency, Senior Lecturer, Department of Automated Control Systems and Cybernetics, Orel State University named after I.S. Turgenev, Orel, Russia.
Статья поступила в редакцию 04.12.2024; одобрена после рецензирования 24.03.2024; принята к публикации 31.03.2025.
The article was submitted 04.12.2024; approved after reviewing 24.03.2024; accepted for publication 31.03.2025.
Выходит с апреля 1958 г. (до марта 1992 г. — под названием «Экономические науки»)
Выпускается шесть раз в год
Учредитель и издатель – Московский финансово-юридический университет МФЮА (Moscow University of Finance and Law)