Интеллектуальные технологии в медицинском туризме: клиентоориентированный подход
Smart Technologies in Medical Tourism: A Customer-Oriented Approach
Авторы
Аннотация
В статье исследуются возможности применения технологий искусственного интеллекта и машинного обучения для формирования клиентоориентированной модели медицинского туризма в принимающей стране. Особое внимание уделяется значимости въездного медицинского туризма для экономического роста и повышения качества системы здравоохранения, с акцентом на Российскую Федерацию. Подчеркивается необходимость развития экспортного потенциала медицинских услуг и сопутствующей инфраструктуры. Цель исследования — разработка методики оптимизации процессов медицинского туризма с помощью ИИ и машинного обучения, включая подбор персонализированных предложений для клиентов. В работе проведён анализ рынка медицинского туризма, выявлены ключевые факторы успеха и разработаны алгоритмы эффективного взаимодействия между клиентами и провайдерами медицинских услуг. Использованы аналитические методы, методы анализа больших данных, машинного обучения и интеллектуальные системы поддержки принятия решений. Показано, что применение ИИ позволяет создавать адаптивные модели, учитывающие индивидуальные потребности туристов, существенно повышать качество обслуживания, улучшать персонализацию и увеличивать удовлетворенность клиентов. Приведены примеры успешной реализации разработанных подходов. В заключении подчёркивается важность интеграции ИИ и машинного обучения в управление медицинским туризмом и перспективы дальнейшего развития, включая расширение географии применения и укрепление международного сотрудничества.
Ключевые слова
искусственный интеллект, машинное обучение, медицинский туризм, клиентоориентированная модель, персонализация, экспорт медицинских услуг, интеллектуальные системы поддержки решений, анализ больших данных, качество обслуживания, удовлетворенность клиентов, инфраструктура медицинского туризма.
Рекомендуемая ссылка
Тарасенко Эльвира Владимировна. Интеллектуальные технологии в медицинском туризме: клиентоориентированный подход // Современные технологии управления. ISSN 2226-9339. — №2 (110). Номер статьи: 11002. Дата публикации: 23.05.2025. Режим доступа: https://sovman.ru/en/article/11002/
Authors
Abstract
The article explores the application of artificial intelligence (AI) and machine learning technologies to develop a client-oriented model of medical tourism in the host country. It highlights the significance of inbound medical tourism for economic growth and healthcare system improvement, with a focus on the Russian Federation. The necessity to enhance the export potential of medical services and develop related infrastructure is emphasized. The study aims to create a methodology for optimizing medical tourism processes using AI and machine learning, including personalized offer selection for clients. The research includes an analysis of the current medical tourism market, identification of key success factors, and development of algorithms ensuring effective interaction between clients and medical service providers. Analytical methods, big data analysis, machine learning techniques, and intelligent decision support systems were employed. It is demonstrated that AI enables the creation of adaptive models that consider individual tourist needs, significantly improving service quality, personalization, and customer satisfaction. Examples of successful implementation of the proposed approaches are presented. The conclusion stresses the importance of integrating AI and machine learning into medical tourism management and outlines prospects for further development, including geographic expansion and strengthening international cooperation.
Keywords
artificial intelligence, machine learning, medical tourism, client-oriented model, personalization, medical services export, intelligent decision support systems, big data analysis, service quality, customer satisfaction, medical tourism infrastructure.
Suggested citation
Tarasenko Elvira Vladimirovna. Smart Technologies in Medical Tourism: A Customer-Oriented Approach // Modern Management Technology. ISSN 2226-9339. — №2 (110). Art. # 11002. Date issued: 23.05.2025. Available at: https://sovman.ru/en/article/11002/
Введение
В соответствии с исследованием, проведенным консалтинговой компанией «Яков и Партнеры» медицинский туризм является одним из самых быстрорастущих сегментов мировой экономики здравоохранения, с объемом рынка в 130 млрд долларов (по состоянию на конец 2023 г.)
Авторы опубликованного консалтинговой компанией «Яков и Партнёры» исследования «Раскрытие потенциала медицинского туризма в России» прогнозируют быстрый рост рынка медицинского туризма в России до 2,2-7,6 млрд долл. к 2030 г. Однако необходимо отметить отсутствие единой национальной стратегии деятельности в этом направлении. Среди основных целей национальных проектов России «Здравоохранение» и «Демография» находятся: «снижение младенческой смертности, смертности населения трудоспособного возраста, смертности населения от сердечно-сосудистых и онкологических заболеваний, больничной летальности от инфаркта и инсульта, рост числа рентгенэндоваскулярных операций, достижение практически полной укомплектованности врачами и медсестрами подразделений, оказывающих амбулаторную помощь, внедрение «бережливых технологий» в медицинских организациях, обеспечение охвата граждан профилактическими медосмотрами не реже одного раза в год, рост объема экспорта медицинских услуг» (https://minzdrav.gov.ru/poleznye-resursy/natsproektzdravoohranenie). К сфере медицинского туризма и инновационным технологиям в сфере машинного обучения и аналитики данных относятся три федеральных проекта в рамках национального проекта «Здравоохранение»: Федеральный проект «Развитие сети национальных медицинских исследовательских центров и внедрение инновационных медицинских технологий» , Федеральный проект «Создание единого цифрового контура в здравоохранении на основе единой государственной информационной системы в сфере здравоохранения (ЕГИСЗ)» и Федеральный проект «Развитие экспорта медицинских услуг». Проект «Развитие экспорта медицинских услуг» связан с Государственной программой Российской Федерации «Развитие здравоохранения», утвержденной постановлением Правительства Российской Федерации от 26 декабря 2017 г. № 1640 (подпрограмма «Развитие международных отношений в сфере охраны здоровья»). В рамках проекта «Развитие экспорта медицинских услуг», осуществляемого в период с 01 января 209 г. по 31 декабря 2024 г. в соответствии с паспортом проекта была создана электронная платформа (портал) по медицинскому туризму www.russiamedtravel.ru. Портал, в отличие от агрегаторов, предоставляющих услуги бронирования отелей, апартаментов и других технологических стартапов в сфере гостеприимства, характеризуется сложной и многоэтапной системой использования. Например, сервис «Отелло» от 2GIS и СБЕРа интуитивно понятен для пользователя, потенциального гостя отеля. Из карточки гостиницы в геосервисе можно сразу перейти к бронированию отеля на платформе. Благодаря большому накопленному объему информации о пользователях геосервиса, отзывах об объектах в платформу эффективно встроены модели с применением искусственного интеллекта, которые благодаря предиктивной аналитике данных предлагают пользователям наиболее подходящие для них отели. При выборе пользователи сервиса прибегают к картографическим данным ГИС, например, к карте, на которой выделены достопримечательности и объекты инфраструктуры, расположенные поблизости от объектов размещения (https://sber.pro/publication/otdyh-s-otello-na-chto-rasschityvaet-novyj-servis-onlajn-bronirovaniya-ot-2-gis/).
При разработке портала www.russiamedtravel.ru. не принимались во внимание аналитика данных и индивидуальные потребности медицинских туристов, а также не использовались искусственный интеллект и встроенные алгоритмы нейронных сетей, которые могли бы существенно упростить процесс поиска.
Из исследования «Раскрытие потенциала медицинского туризма в России» следует, что обеспечение стабильности потока медицинских туристов в Россию, как в среднесрочной, так и в долгосрочной перспективе, возможно добиться за счет стран БРИКС+, население которых составляет до 45% населения планеты и отличается высокой мобильностью и платежеспособностью, а совокупный ВВП достигает 28,5 трлн долл. По данным, полученным в результате исследования совокупный потенциал привлечения медицинских туристов в Россию из стран БРИКС составляет 256 млрд. долларов США с такими странами-лидерами как Китай (166б8 млрд.), Индия (40,9 млрд.) и Бразилия (14,7 млрд.) (https://yakovpartners.ru/publications/medtourism/#js-fancybox).
Целью исследования автора статьи является изучение возможностей формирования системы медицинского туризма в Российской Федерации в условиях государственно-частного партнерства при условии использования лучших мировых практик и внедрения современных технологий в сфере искусственного интеллекта и аналитики данных. В качестве методов исследования автором применялись методы анализа и синтеза информации, системный подход, сравнительный и статистический анализ данных, моделирование.
Методология исследования
Методологическая основа исследования базируется на сочетании традиционных научных методов познания с современными подходами к анализу данных и применению технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Основными методами исследования являются анализ и синтез научной литературы, системный подход, сравнительный и статистический анализ данных, а также моделирование. Эти методы позволяют всесторонне изучить существующие практики и выявить ключевые факторы успеха в развитии медицинского туризма.
Для разработки клиентоориентированной модели медицинского туризма использованы данные о потребностях и предпочтениях медицинских туристов, полученные через опросы и аналитику поведения пользователей на различных онлайн-платформах. Применение искусственного интеллекта и машинного обучения позволит создать адаптивные модели, способные учитывать индивидуальные особенности клиентов и предлагать персонализированные решения. Интеграция этих технологий способствует повышению эффективности взаимодействия между медицинскими учреждениями и «гостями-пациентами=, улучшая общий уровень сервиса и удовлетворенности клиентов.
Таким образом, методологический подход исследования сочетает традиционные научные методы с передовыми технологиями, что обеспечивает возможность разработки эффективной стратегии для развития медицинского туризма в России.
Результаты исследования.
В таких странах, как Тайланд и Турция, медицинский туризм является одним из драйверов экономического роста, привлекающих на лечение клиентов и пациентов из Российской Федерации. В Турецкой Республике около 50 медицинских центров, включая университетские больницы, в составе которых есть международные отделы и аккредитованных по системе JSI.
Joint Commission International –объективная, с признанием на международном уровне сертификация в области здравоохранения. Стандарты качества и безопасности, разработанные международными экспертами специально для медицинских организаций, едины ко всем процессам в медучреждении и признаны Международным обществом по качеству в здравоохранении (ISQua) и Всемирной организацией здравоохранения (https://www.medicina.ru/o-klinike/nagrady-sertifikaty-litsenzii-svidetelstva/jci/). На начало 2025 г. В РФ были аккредитованы пять медицинских учреждений.
В международной медицине рассматривают шесть целевых, требующих особого контроля качества областей, к которым относятся безопасность пациента, эффективность (доказательная медицина), клиентоориентированность (уважение личных предпочтений и потребностей пациентов, а также их активное участие в процессе лечения); своевременность (минимизация времени ожидания получения услуги), экономическая целесообразность и беспристрастность – (толерантность ко всем без исключения пациентам). Цели вполне соответствуют основным принципам качественного сервиса в индустрии гостеприимства. Они подчеркивают необходимость внедрения интегративных процессов в развитие медицинского туризма, объединяющих медицину, гостиничный бизнес и сопутствующую инфраструктуру, современные компьютерные технологии, в особенности машинное обучение и нейросети.
Например, стоимость услуг по оказанию лечебной помощи для иностранных пациентов в Турции остается на 30-40% ниже, чем в Европе, США и Израиле, сложившаяся экономическая и политическая ситуация делает Турецкую Республику страной наиболее доступной и комфортной для медицинских туристов из России, несмотря на волатильность курса доллара к рублю. Однако у Российской Федерации также имеется возможность развития медицинского туризма как внутри страны, между регионами, так и въездного. Развитие внутреннего медицинского туризма соответствует задачам Федерального проекта «Развитие сети национальных медицинских исследовательских центров и внедрение инновационных медицинских технологий». Развитие въездного туризма способствует росту потока медицинских туристов из-за рубежа, совмещаемого в некоторых случаях с отдыхом, рекреацией, культурно-познавательным туризмом. Следовательно, развитие въездного туризма представляет наибольший интерес, благодаря кумулятивному эффекту воздействия на экономику страны – притоку инвестиций в сектор здравоохранения и медицинские технологии и росту доходов от туристической отрасли.
Целью Федерального проекта по экспорту медицинских услуг является увеличение объема экспорта медицинских услуг не менее, чем в 4 раза по сравнению с 2017 г. (до 1 млрд. долларов США) на период до 2024 г. В паспорте проекта, опубликованном на сайте Минздрава РФ, отсутствует точный перечень показателей по количеству иностранных пациентов, медицинских туристов, проходящих лечение в Российской Федерации. В соответствии с Паспортом «он будет уточнен после введения федерального статистического учета случаев оказания медицинской помощи иностранным пациентам». Находящиеся на территории России представители других государств имеют «неоспоримое право на получение медицинской помощи». Правила оказания медицинской помощи иностранным гражданам на территории Российской Федерации утверждены Постановлением Правительства РФ от 6 марта 2013 г. № 186. Согласно данному документу, медицинская помощь иностранным гражданам (первичная; специализированная, в т. ч. высокотехнологичная; скорая, в том числе скорая специализированная; паллиативная или плановая, неотложная, экстренная), оказываемая медицинскими учреждениями системы здравоохранения РФ, может предоставляться как на платной основе, так и бесплатно в зависимости от правового и социального статуса иностранного пациента.
При отсутствии статистического учета случаев оказания медицинской помощи иностранным пациентам статистические данные по пациентам, которые являются медицинскими туристами, могут быть искажены или неверно интерпретированы. Следовательно, в целях создания эффективной модели машинного обучения с применением искусственного интеллекта в медицинском туризме и совершенствования существующей электронной платформы по медицинскому труизму (создания новой) необходимо корректно обрабатывать поступающие из разных источников данные о количестве иностранных пациентов и проводить правильную классификацию данных. Медицинским учреждениям, предоставляющим услуги иностранным медицинским туристам, в решении задач классификации помогут модели машинного обучения. Эти модели посредством различных методов позволяют эффективно выполнять классификацию и прогнозировать значения определенного целевого признака (например, «Является ли пациент медицинским туристом? Да/Нет») на основе корреляции между целевой переменной и заложенными в модель и предварительно обработанными параметрами или переменными – предикторами.
В Российской Федерации отсутствует разделение понятий лечебного (медицинского), лечебно–оздоровительного и оздоровительного (велнесс) туризма. Аналогичная проблема существует и у Беларуси и Азербайджана – в этих странах проблема развития медицинского, в том числе межстранового туризма, очень актуальна. Например, в детальном исследовании понятийного аппарата в сфере медицинского туризма выделяется три категории: медицинский туризм, медицинский клинический туризм, медицинский курортный туризм [7]. Однако факторы, указанные авторами исследования и учитывающиеся при определении, требуют уточнения. Например, требуют уточнения, какой именно медицинский туризм врачей и персонала имеется в виду, а также относятся ли к категории медицинских туристов сопровождающие пациентов члены семьи. Не учитываются и разные требования к качеству и стандартам как оказания услуг, так и сопутствующей инфраструктуры (гостиничного фонда, палат для приема и размещения иностранных больных при госпиталях, наличие международного отдела и т. д.). в контексте внутреннего, межрегионального, или въездного, межстранового медицинского туризма. В зарубежной практике выделяется medical tourism и wellness—туризм.[1], [8] Медицинский туризм подразумевает лечение и зачастую оперативное вмешательство разной степени сложности, а к категориям wellness—отелей относятся отели, в инфраструктуре которых имеется спа-центр и спа-кабинеты для проведения различных спа- и косметических-процедур, включая малоинвазивные. [6], [10] Отдельное внимание заслуживают различные определения санаторно-курортного отдыха и требуют дальнейшего пояснения в контексте отнесения санаторно-курортных объектов к объектам лечебно-оздоровительного туризма [2]. Обязательное условие для признания территории курортом, особенно на Федеральном уровне, наличие природных лечебных ресурсов. Однако санаторно-курортная организация может находиться и вне курорта, зачастую в составе инфраструктуры организаций функционируют медико-диагностические центры, а также отели, прошедшие обязательную классификацию и получившие определенное количество «звезд». К природным лечебным ресурсам в соответствии с п.2 статьи 2.1 ФЗ от 23.02.1995 г. № 26-ФЗ «О природных лечебных ресурсах, лечебно-оздоровительных местностях и курортах» относятся «минеральные воды, лечебные грязи, имеющие лечебные свойства полезные ископаемые и специфические минеральные ресурсы, лечебные природные газы, а также лечебный климат». Виды санаторно-курортных учреждений в РФ регламентируются в приказе Минздрава от 05.05.2016 № 279: санаторий-профилакторий, бальнеологическая лечебница, санаторий со специализированным центром, специализированный санаторий, клинический санаторий и т. д. Отсутствие системного подхода к классификации объектов-участников медицинского туризма делает сложным и ресурсно-затратным выбор подходящих объектов и программ лечения для иностранных и внутренних медицинских туристов.
Технологии ИИ и машинного обучения могут улучшить процесс организации медицинского и лечебно-оздоровительного туризма, способствуя как развитию обмена медицинскими туристами с учетом сильных и слабых сторон государств (России, Турции, Беларуси, Азербайджана), так и обеспечивая персонализацию предложения (подбора продукта медицинского туризма) для каждого пользователя системы. При условии разработки предикторов, обученная модель машинного обучения, встроенная в платформу медицинского туризма, сможет показать очень хорошую точность при предсказании результатов, относящих услуги организаций к медицинскому или лечебно-оздоровительному туризму. Для оценки точности моделей классификации используются различные метрики, которые помогают понять, насколько хорошо модель справляется с задачей разделения данных на классы (accuracy, recall, F1 score, ROC- кривая, AUC и т.д.) [5]
Модель (интеллектуальная система), использующая машинное обучение сможет эффективно классифицировать на первом этапе и подбирать объекты медицинского туризма (государственных и частных клиник, госпиталей, университетских клиник и научно-исследовательских центров, cанаторно-курортных учреждений в том числе с профильным медико-диагностическими центрами), в России, Беларуси, Турции в зависимости: от индивидуальных потребностей клиентов (социально-демографических, экономических, кросс-культурных и других критериев), специализации (велнесс и оздоровление, чек-апы и превентивные технологии биохакинга, репродуктология, трансплантология, общая хирургия, стоматология и хирургическая стоматология и т.д.) с учетом степени срочности решения проблем клиента (по системе светофора – от «зеленого» (превентивный характер, потребность в оздоровительном туризме), до «красного» – потребность в медицинском туризме, необходимость вмешательства узкопрофильных специалистов, присутствие угрозы жизни медицинскому туристу в случае отсутствия решения проблемы) и потребности в гостиничных объектах (предоставляющих специальные условия проживания или рекреации, возможность проживания на длительный срок для медицинских туристов и членов их семей). При разработке модели необходимо пользоваться методом SMART Д. Дорана, который позволяет эффективно управлять реализуемым проектом и оценивать эффективность его реализации с учетом ограничений по ресурсам: [9]
- Specific: Cоздать интеллектуальную систему, которая анализирует запросы клиентов и предлагает наиболее подходящие под индивидуальные запросы программы медицинского и лечебно-оздоровительного туризма в странах БРИКС.
- Measurable: Повысить уровень удовлетворенности медицинских туристов из стран – участниц проекта услугами в сфере медицинского туризма, полученными за рубежом и внутри своей страны (в регионе, отличном от места постоянного пребывания) на 50% (подсчетом индекса NPS), увеличить поток пациентов медицинского туризма между странами в 3 раза.
- Achievable: Система будет основываться на существующей базе данных клиник (наличие международных центров, перечня медицинских услуг) и гостиничных объектов в четырех странах и использовать алгоритмы машинного обучения для анализа паттернов медицинских туристов при выборе подходящей для медицинского или лечебно-оздоровительного туризма страны и госпиталя, клиники, отеля и т.д.
- Relevant: Проект актуален в условиях роста популярности медицинского туризма, роста стоимости качественных медицинских услуг и сложности выбора походящего объекта медицинского туризма по критерию “цена-качество”, а также постпандемийного внимания к здоровью, сохранения тренда на здоровый образ жизни и longevity (активное долголетие).Включение в разрабатываемую модель критериев финансовой доступности лечения может нести и социально –гуманистическую функцию – от подбора грантов и фондов, до подбора клиник, принимающих пациентов на экспериментальные методы лечения (клинические испытания) в случае соответствия медицинским туристом предъявляемым медицинским
- Time Bound: Проект может быть реализован в течение 2 лет: В течение этого периода анализ и занесение в базу существующих и лицензированных клиник в России, Турции, Беларуси, Азербайджана (12 месяцев), с подключением партнеров из стран БРИКС анализ и изучение потребностей клиентов, проведение опроса (6 месяцев- параллельно с созданием клинической базы), 2 месяца – разработка и учет критериев с присвоением баллов по шкале Лейкерта – от наименее до наиболее важных при выборе объекта медицинского туризма потенциальными медицинскими туристами из Российской Федерации, Турецкой Республики, Азербайджана и Беларуси, разработка, обучение и тестирование модели – 6 месяцев, внедрение и устранение недостатков (оценка эффективности) – 4 месяца.
Попытку классификации учреждений, оказывающих услуги в сфере медицинского туризма или собирающихся оказывать подобные медицинские услуги в Российской Федерации, предпринимают различные профильные ведомства: Федеральная служба государственной статистики (Росстат), Министерство здравоохранения, Федеральная налоговая служба, НИИ организации здравоохранения и медицинского менеджмента, Координирующий центр по реализации федерального проекта «Развитие экспорта медицинских услуг», Центральный научно-исследовательский институт организации и информатизации здравоохранения, Ассоциация медицинского туризма и экспорта медицинских услуг. Рассмотренный в исследовании информационный портал – электронный каталог включает перечень объектов медицинского туризма в разных городах Российской Федерации и предоставляет правила иммиграционного учета для иностранных граждан, желающих приехать в Российскую Федерацию на лечение. Ассоциация медицинского туризма ведет систематический учет объектов медицинского туризма в Российской Федерации, проводит профильные круглые столы и мероприятия, однако внедрение машинного обучения для «мэтчинга» потребностей медицинских туристов и имеющейся базы объектов медицинского туризма не предпринималось. Разработка и внедрение интеллектуальной системы с алгоритмами машинного обучения будет способствовать развитию межстранового медицинского туризма и обмену туристами с учетом разнообразных клиентских предпочтений и профилей лечения. ИИ и модели машинного обучения активно применяются в медицине, туризме и гостиничном бизнесе.
К примерам такого использования, которые активно применяются и в медицинском туризме относятся: телемедицина; анализ международных данных о пациентах для выявления паттернов и прогнозирования; генерация нейросетями на основании истории болезни индивидуальных планов лечения; прогностическое моделирование: моделирование СJM- пути клиента и воронки продаж; применение VR технологий или моделирования виртуальной реальности; устранение лингвистических проблем («трудностей перевода») с помощью умных чат-ботов и виртуальных ассистентов на базе AI; цифровой непрерывный уход (Digital Continuum of Care, DCoC) или использование цифровых технологий – от гибридной (дистанционной) диагностики до ухода.
Рис. 1 Неполный список предикторов модели машинного обучения, целевая переменная – подходящее медицинское или лечебно-профилактическое учреждение в подходящем городе и стране (составлено автором)
Подход DCoC очень похож на модель взаимодействия с клиентами премиальных гостиничных брендов, однако, конечно, выбор объекта размещения в отличие от выбора объекта медицинского туризма совершается гостем произвольно под воздействием субъективных факторов и впечатлений. При выборе же объекта медицинского туризма предложенная модель поможет сделать наиболее подходящий выбор от имени клиента с учетом заданных параметров-предикторов. При разработке интеллектуальной системы или электронной платформы в сфере медицинского туризма необходимо оценить и привлекательность стран-участников медицинского туризма Destination Competitiveness for the Country, провести анализ конкурентоспособности стран и регионов как направлений медицинского туризма. Она включает набор критериев, по которым оценивается привлекательность той или иной страны с точки зрения медицинских услуг. Этапы DCoc включают различные аспекты, такие как: качество медицинской инфраструктуры; квалификацию врачей и персонала; доступность и стоимость медицинских услуг (соотношение цены и качества); стабильность и безопасность региона; наличие туристической инфраструктуры и комфортное пребывание в стране для иностранных пациентов; визовые и прочие административные барьеры для въезда в страну [11]. Для выявления критериев выбора страны и выстраивания их в систему взвешенных критериев автором в 2025ом году проводится анкетирование и серия глубинных экспертных интервью с последующей обработкой результата опросов с помощью методов многомерной и параметрической статистики.
Наличие всех этих этапов является необходимым условием для того, чтобы страна могла претендовать на высокую оценку в рамках данной модели. Аналогичным образом при классификации объектов медицинского труизма при помощи искусственного интеллекта необходимо учитывать и Индекс медицинского туризма (MTI), который рассчитывается по 34 критериям, поделенным на кластеры, в зависимости от состояния развития индустрии медицинского туризма, качеству медицинского обслуживания в дестинации медицинского туризма, развития инфраструктуры и т. д. [3].
Заключение
Модель, созданная в процессе машинного обучения и интегрированная в информационную платформу, будет способствовать систематизации услуг медицинского туризма в разных странах, так и персонификации клиентского опыта, будет являться одним из этапов DCoС, наличие которого – необходимый критерий для получения высокой оценки объектом медицинского туризма во внедряемой модели. Однако дополнительного исследования требуют правовые аспекты международного взаимодействия между странами -участницами проекта, в том числе устранение противоречий, касающихся защиты персональных данных и ответственности медицинских учреждений и специалистов за качество оказываемых медицинских и лечебно-оздоровительных услуг. Необходимо провести и расчет экономической эффективности внедрения подобных моделей на основе государственно-частного партнерства и их воздействие на экономику принимающей страны.
Читайте также
Библиографический список
- Агаева, С.И. Сущность, экономическая роль и виды медицинского туризма //Вестник науки. .Т..2. №3(36). С. 69-72.
- Архипов, А.Е., Севрюков, И.Ю, Печеневская, А.А. Концептуальные основы развития санаторно-курортного туризма в России // Российское предпринимательство. 2018. Т. 19. №10. С. 3177-3186.
- Баев, В.В. Стратегический анализ дестинаций на основе использования индекса медицинского туризма // Труизм и гостеприимство.2019. №1. С. 12-21.
- Габуния, Н.Ю., Иванов, И.В., Матицын, Н.О. Аккредитация по стандартам качества и безопасности медицинской деятельности JCI. Контрольные точки // Менеджмент качества в медицине. 2021. №4. С. 2-8.
- Михайличенко, А.А. Аналитический обзор методов оценки качества алгоритмов классификации в задачах машинного обучения // Вестник Адыгейского государственного университета.2022. №4 (311). С. 52-59.
- Оборин, М.С. Медицинский туризм как специальный вид услуг. // Сервис в России и за рубежом. 2022. Т. 16. №1(98). С. 179-187.
- Савельева, Н.А., Колесников, Р.В., Шмелева, Т.В. Медицинский туризм: вопросы терминологии // Вестник Евразийской науки. 2020. №2, https://esj.today/PDF/64ECVN220.pdf (доступ свободный).
- Dr Prem Jagyasi. Dr. Prem’s Guide Wellness Tourism. – CreateSpace Independent Publishing Platform, First Edition, 2015. – Pp. 1-18.
- Doran, G.T. There’s a SMART Way to Write Management’s Goals and Objectives. // Journal of Management Review. 1981. №70. Pp. 35-36.
- Lina Zhong1, Baolin Deng, Alastair M Morrison, J Andres Coca-Stefaniak, Liyu Yang. Medical, Health and Wellness Tourism Research—A Review of the Literature (1970–2020) and Research Agenda // International Journal of Environmental Research and Public Health. 2021 №18(20). doi: 3390/ijerph182010875
- Medical Tourism: Treatments, Markets and Health System Implications: A scoping review [Electronic resource] / ed. Neil Lunt, Richard Smith, Mark Exworthy, Stephen T. Green, Daniel Horsfall and Russell Mannion. – OECD. – URL: http:// www.oecd.org/els/health-systemsZ48723982.pdf. – Date of access: 05.02.2025.
References
- Agaeva, S.I. The Essence, Economic Role and Types of Medical Tourism [Sushchnost’, ekonomicheskaya rol’ i vidy meditsinskogo turizma]. // Vestnik nauki. 2021. Vol. 2, No. 3(36). P. 69-72.
- Arkhipov, A.E., Sevryukov, I.Yu., Pechenevskaya, A.A. Conceptual Foundations for the Development of Sanatorium-Resort Tourism in Russia [Kontseptual’nye osnovy razvitiya sanatorno-kurortnogo turizma v Rossii]. // Rossiyskoye predprinimatel’stvo. 2018. Vol. 19, No. 10. P. 3177-3186.
- Baev, V.V. Strategic Analysis of Destinations Based on the Use of the Medical Tourism Index [Strategicheskiy analiz destinatsiy na osnove ispol’zovaniya indeksa meditsinskogo turizma]. // Turizm i gostepriimstvo. 2019. No. 1. P. 12-21.
- Gabuniya, N.Yu., Ivanov, I.V., Matitsyn, N.O. Accreditation According to Quality and Safety Standards of Medical Activity JCI. Control Points [Akkreditatsiya po standartam kachestva i bezopasnosti meditsinskoy deyatel’nosti JCI. Kontrol’nye tochki]. // Menedzhment kachestva v medicine. 2021. No. 4. P. 2-8.
- Mikhaylichenko, A.A. Analytical Review of Methods for Assessing the Quality of Classification Algorithms in Machine Learning Tasks [Analiticheskiy obzor metodov otsenki kachestva algoritmov klassifikatsii v zadachakh mashinnogo obucheniya]. // Vestnik Adygeyskogo gosudarstvennogo universiteta. 2022. No. 4 (311). P. 52-59.
- Oborin, M.S. Medical Tourism as a Special Type of Services [Meditsinskiy turizm kak spetsial’nyy vid uslug]. // Servis v Rossii i za rubezhom. 2022. Vol. 16, No. 1(98). P. 179-187.
- Saveleva, N.A., Kolesnikov, R.V., Shmeleva, T.V. Medical Tourism: Terminology Issues [Meditsinskiy turizm: voprosy terminologii]. // Vestnik Evraziyskoy nauki. 2020. No. 2. https://esj.today/PDF/64ECVN220.pdf (access freely available).
- Dr Prem Jagyasi. Dr. Prem’s Guide Wellness Tourism. – CreateSpace Independent Publishing Platform, First Edition, 2015. – Pp. 1-18.
- Doran, G.T. There’s a SMART Way to Write Management’s Goals and Objectives. // Journal of Management Review. 1981. №70. Pp. 35-36.
- Lina Zhong1, Baolin Deng, Alastair M Morrison, J Andres Coca-Stefaniak, Liyu Yang. Medical, Health and Wellness Tourism Research—A Review of the Literature (1970–2020) and Research Agenda // International Journal of Environmental Research and Public Health. 2021 №18(20). DOI: 3390/ijerph182010875
- Medical Tourism: Treatments, Markets and Health System Implications: A scoping review [Electronic resource] / ed. Neil Lunt, Richard Smith, Mark Exworthy, Stephen T. Green
