Інтелектуально-ціннісний підхід до оцінювання цінності проєктів розвитку медичної інфраструктури територіальних громад

Заголовок (англійською): 
Intellectual and value-based approach to assessing the value of medical infrastructure development projects in local communities
Автор(и): 
Тригуба А. М.
Шолудько Р. Я.
Маланчук О. М.
Тригуба І. Л.
Автор(и) (англ): 
Tryhuba A.
Sholudko R.
Malanchuk O.
Tryhuba І.
Ключові слова (укр): 
інтелектуально-ціннісний підхід; медична інфраструктура; територіальна громада; оцінювання цінності; мультимодальні дані; просторовий аналіз; сценарне моделювання; оптимізація портфеля
Ключові слова (англ): 
intellectual value approach; medical infrastructure; territorial community; value assessment; multimodal data; spatial analysis; scenario modeling; portfolio optimization
Анотація (укр): 
Виконано аналіз теорії та практики управління проєктами у сфері охорони здоров’я. Обґрунтовано доцільність розробки інтелектуально-ціннісного підходу до оцінювання цінності проєктів розвитку медичної інфраструктури територіальних громад. Метою дослідження є розроблення інтелектуально-ціннісного підходу до оцінювання цінності проєктів розвитку медичної інфраструктури територіальних громад, що забезпечує комплексне врахування технічних, економічних, соціальних та стратегічних даних про стан проєктного середовища під час відбору та визначення пріоритетних проєктів. Запропонований підхід, який структурує цінність за чотирма складовими – якість і відповідність стандартам, просторова доступність населення до медичних послуг, синергетична взаємодія під час ухвалення рішень та ризики, зумовлені невизначеністю й динамічністю проєктного середовища. Для реалізації підходу означено сім груп критеріїв та обґрунтовано набір інтелектуальних інструментів: поєднання AHP з ентропійним зважуванням, нечітку логіку для соціальних індикаторів, нормалізацію й стабілізацію мультимодальних даних, ГІС/OSM-ізохрони та мережевий аналіз доступності, сценарне моделювання з використанням CVaR, портфельну оптимізацію та VE-втручання. Підхід забезпечує швидкий доступ до якісних мультимодальних даних, прозору декомпозицію джерел цінності та підтримку рішень, спрямованих на підвищення доступності й якості медичних послуг у громадах. Перспективи подальших досліджень пов’язані зі створенням інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень на базі запропонованого підходу. Цей інструментарій забезпечить точне визначення пріоритетів у розподілі інвестицій та доцільність масштабування кращих управлінських рішень у територіальних громадах.
Анотація (англ): 
An analysis of the theory and practice of project management in the healthcare sector has been carried out. The feasibility of developing an intellectual-value approach to assessing the value of projects for the development of medical infrastructure in local communities has been substantiated. The aim of the study is to develop an intellectual-value approach to assessing the value of medical infrastructure development projects in local communities, which ensures comprehensive consideration of technical, economic, social, and strategic data on the state of the project environment during the selection and prioritization of projects. The proposed approach structures value according to four components: quality and compliance with standards, spatial accessibility of medical services to the population, synergistic interaction during decision-making, and risks caused by the uncertainty and dynamism of the project environment. To implement the approach, seven groups of criteria have been identified and a set of intellectual tools has been justified: a combination of AHP with entropy weighting, fuzzy logic for social indicators, normalization and stabilization of multimodal data, GIS/OSM isochrones and network accessibility analysis, scenario modeling using CVaR, portfolio optimization, and VE intervention. The approach provides quick access to high-quality multimodal data, transparent decomposition of value sources, and support for decisions aimed at improving the accessibility and quality of medical services in communities. Prospects for further research are related to the creation of an intelligent decision support system based on this approach. This toolkit will ensure accurate prioritization in the distribution of investments and the feasibility of scaling up the best management decisions in local communities.
Публікатор: 
Київський національний університет будівництва і архітектури
Назва журналу, номер, рік випуску (укр): 
Управління розвитком складних систем, номер 63, 2025
Назва журналу, номер, рік випуску (англ): 
Management of Development of Complex Systems, number 63, 2025
Мова статті: 
Українська
Формат документа: 
application/pdf
Документ: 
127-136.pdf
Дата публікації: 
24 Сентябрь 2025
Номер збірника: 
63
Розділ: 
УПРАВЛІННЯ ПРОЄКТАМИ
Університет автора: 
Національний природничий університет України, Львів; Львівський державний університет безпеки життєдіяльності, Львів; Львівський національний медичний університет імені Данила Галицького, Львів
Литература: 

1.     Bushuyev S., Bushuyeva N., Nekrasov I., Chumachenko I. Successful management of public health projects driven by AI in a BANI environment. Computation. Vol. 13, No. 7. 2025. Article 160. URL: https://doi.org/10.3390/computation13070160.

2.     Тригуба А., Маланчук О., Ратушний А., Паньків О., Коваль Л., Шолудько Р., Андрушків О. Адаптивно-ціннісний підхід до управління проєктами розвитку громад та регіонів. Вісник Львівського Національного Університету Природокористування. Серія Агроінженерні Дослідження. № 27. 2023. С. 113–126. URL: https://doi.org/10.31734/agroengineering2023.27.113.

3.     Frazão T. D. C., Camilo D. G., Cabral E. L. D., Souza R. P., França A. C. L. Multicriteria decision analysis (MCDA) in health care: a systematic review of the main characteristics and methodological steps. BMC Medical Informatics and Decision Making. Vol. 18, No. 1. 2018. Article 90. https://doi.org/10.1186/s12911-018-0663-1.

4.     Ali R., Hussain A., Nazir S., Khan S., Khan H. U. Intelligent decision support systems–an analysis of machine learning and multicriteria decision-making methods. Applied Sciences. Vol. 13, No. 22. 2023. 12426. https://doi.org/10.3390/app132212426.

5.     Malanchuk O. M., Tryhuba A. M., Pankiv O. V., Sholudko R. Y. Architecture of an intelligent information system for forecasting components of medical projects. Applied Aspects of Information Technology. Vol. 6, No. 4. 2023. Р. 376–390. URL: https://doi.org/10.15276/aait.06.2023.25.

6.     Тригуба А., Маланчук О., Паньків О., Шолудько Р. Структурна модель системи планування медичних проєктів на основі обчислювального інтелекту. Вісник Львівського Державного Університету Безпеки Життєдіяльності. № 28. 2023. С. 30–43. URL: https://doi.org/10.32447/20784643.28.2023.04.

7.     Malanchuk O., Tryhuba A., Tryhuba I., Sholudko R., Pankiv O. A neural network model-based decision support system for time management in pediatric diabetes care projects. International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies. 2023. С. 1–4.

8.     Malanchuk O. M., Tryhuba A. M. Information technology for forecasting epidemiological threats based on the telegraphic equation. Applied Aspects of Information Technology. Vol. 7, No. 4. 2024. P. 313–326. URL: https://doi.org/10.15276/aait.07.2024.21.

9.     Міністерство охорони здоров’я України. Стратегічний план розвитку системи охорони здоров’я України на 2023–2030 роки. Київ : МОЗ України. 2023.

10.  Кабінет Міністрів України. Розпорядження від 17 січня 2025 р. № 34-р «Про схвалення Стратегії розвитку системи охорони здоров’я на період до 2030 року та затвердження операційного плану заходів з її реалізації у 2025-2027 роках». Київ. 2025. URL: https://www.kmu.gov.ua/npas/pro-skhvalennia-stratehii-rozvytku-systemy-okhorony-zdorovia-na-period-do-2030-roku-ta-zatverdzhennia-operatsiinoho-planu-zakhodiv-z-ii-realizatsii-u-20252027-rokakh-34r-170125.

11.  Bushuyev S., Bushuyeva N., Bushuiev D., Bushuieva V. Integrated intelligence model for assessment digital transformation project. 2023 IEEE International Conference on Smart Information Systems and Technologies. 2023. С. 42–46.

12.  Коротка В. О., Мокринський В. А. Технології штучного інтелекту в сучасній медицині: впровадження та проблематика. Український Медичний Часопис. № 5 (163). 2024. С. 119–121. https://doi.org/10.32471/umj.1680-3051.163.257497.

13.  Прейзнер Є. Е., Яшина О. М. Методи штучного інтелекту в сфері охорони здоров’я. Вимірювальна та Обчислювальна Техніка в Технологічних Процесах. № 1. 2020. С. 84–87. URL: https://doi.org/10.31891/2219-9365-2020-65-1-13.

14.  Маланчук О., Тригуба А., Шолудько Р. Стейкхолдер-орієнтовані технології конфлікт-менеджменту в проектах створення та розвитку мережі медичних закладів. Вісник Львівського Державного Університету Безпеки Життєдіяльності. № 30. 2024. С. 229–243. URL: https://doi.org/10.32447/20784643.30.2024.22.

15.  Malanchuk O. M., Tryhuba A. M., Tryhuba I. L., Sholudko R. Ya. Computer model of differential-symbolic risk assessment of projects to improve the health of the community population. Herald of Advanced Information Technology. Vol. 7, No. 4. 2024. P. 437–451. URL: https://doi.org/10.15276/hait.07.2024.32.

16.  Національна служба здоров’я України (НСЗУ). Відкриті дані е-системи охорони здоров’я (eHealth): довідник наборів даних. URL: https://edata.e-health.gov.ua/e-data/open-data.

17.  Data.gov.ua. Набір даних: «Інформація про суб’єктів господарювання, які уклали договір із НСЗУ за програмою медичних гарантій». URL: https://data.gov.ua/dataset/a1d554df-be4b-4d3f-8063-dd0db4d83ff5.

18.  Prozorro – електронна система публічних закупівель. Розділ «About». URL: https://prozorro.gov.ua/en/about.

19.  Портал «Децентралізація». Розділ «Територіальні громади». URL: https://decentralization.ua/newgromada.

20.  OpenStreetMap contributors. OpenStreetMap [Data set]. OpenStreetMap Foundation. Доступні як відкриті дані під ліцензією ODbL. URL: https://www.openstreetmap.org.

21.  Львівська обласна рада. Обласний конкурс мікропроєктів місцевого розвитку (Конкурс проєктів місцевих ініціатив). URL: https://dialog.lviv.ua/category/dijalnist-go/oblasniy-konkurs-mikroproektiv/.

References: 

1.     Bushuyev, S., Bushuyeva, N., Nekrasov, I., & Chumachenko, I. (2025). Successful management of public health projects driven by AI in a BANI environment. Computation, 13(7), Article 160. https://doi.org/10.3390/computation13070160.

2.     Tryhuba, A., Malanchuk, O., Ratushnyi, A., Pankiv, O., Koval, L., Sholudko, R., & Andrushkiv, O. (2023). Adaptive-value approach to project management for community and regional development. Visnyk Lvivskoho Natsionalnoho Universytetu Pryrodokorystuvannia. Seriia Ahroinzhenerni Doslidzhennia, (27), 113–126. https://doi.org/10.31734/agroengineering2023.27.113.

3.     Frazao, T. D. C., Camilo, D. G., Cabral, E. L. D., Souza, R. P., & Franca, A. C. L. (2018). Multicriteria decision analysis (MCDA) in health care: A systematic review of the main characteristics and methodological steps. BMC Medical Informatics and Decision Making, 18(1), Article 90. https://doi.org/10.1186/s12911-018-0663-1.

4.     Ali, R., Hussain, A., Nazir, S., Khan, S., & Khan, H. U. (2023). Intelligent decision support systems–an analysis of machine learning and multicriteria decision-making methods. Applied Sciences, 13(22), 12426. https://doi.org/10.3390/app132212426.

5.     Malanchuk, O. M., Tryhuba, A. M., Pankiv, O. V., & Sholudko, R. Y. (2023). Architecture of an intelligent information system for forecasting components of medical projects. Applied Aspects of Information Technology, 6(4), 376–390. https://doi.org/10.15276/aait.06.2023.25.

6.     Tryhuba, A., Malanchuk, O., Pankiv, O., & Sholudko, R. (2023). Structural model of the medical project planning system based on computational intelligence. Visnyk Lvivskoho Derzhavnoho Universytetu Bezpeky Zhyttiediialnosti, (28), 30–43. https://doi.org/10.32447/20784643.28.2023.04.

7.     Malanchuk, O., Tryhuba, A., Tryhuba, I., Sholudko, R., & Pankiv, O. (2023). A neural network model-based decision support system for time management in pediatric diabetes care projects. In 2023 International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies (pp. 1–4).

8.     Malanchuk, O. M., & Tryhuba, A. M. (2024). Information technology for forecasting epidemiological threats based on the telegraphic equation. Applied Aspects of Information Technology, 7(4), 313–326. https://doi.org/10.15276/aait.07.2024.21.

9.     Ministry of Health of Ukraine. (2023). Strategic development plan for the healthcare system of Ukraine for 2023–2030. MOZ Ukrainy.

10.  Cabinet of Ministers of Ukraine. (2025). Order of January 17, 2025, No. 34-r "On approval of the healthcare system development strategy for the period up to 2030 and approval of the operational action plan for its implementation in 2025–2027". Retrieved from URL: https://www.kmu.gov.ua/npas/pro-skhvalennia-stratehii-rozvytku-systemy-okhorony-zdorovia-na-period-do-2030-roku-ta-zatverdzhennia-operatsiinoho-planu-zakhodiv-z-ii-realizatsii-u-20252027-rokakh-34r-170125.

11.  Bushuyev, S., Bushuyeva, N., Bushuiev, D., & Bushuieva, V. (2023). Integrated intelligence model for assessment digital transformation project. In 2023 IEEE International Conference on Smart Information Systems and Technologies (pp. 42–46). IEEE.

12.  Korotka, V. O., & Mokrynskyi, V. A. (2024). Artificial intelligence technologies in modern medicine: Implementation and problematic issues. Ukrainskyi Medychnyi Chasopys, 5(163), 119–121. https://doi.org/10.32471/umj.1680-3051.163.257497.

13.  Preizner, Y. E., & Yashyna, O. M. (2020). Artificial intelligence methods in the field of healthcare. Vymiriuvalna ta Obchysluvalna Tekhnika v Tekhnolohichnykh Protsesakh, (1), 84–87. https://doi.org/10.31891/2219-9365-2020-65-1-13.

14.  Malanchuk, O., Tryhuba, A., & Sholudko, R. (2024). Stakeholder-oriented conflict management technologies in projects for the creation and development of a network of medical institutions. Visnyk Lvivskoho Derzhavnoho Universytetu Bezpeky Zhyttiediialnosti, (30), 229–243. https://doi.org/10.32447/20784643.30.2024.22.

15.  Malanchuk, O. M., Tryhuba, A. M., Tryhuba, I. L., & Sholudko, R. Ya. (2024). Computer model of differential-symbolic risk assessment of projects to improve the health of the community population. Herald of Advanced Information Technology, 7(4), 437–451. https://doi.org/10.15276/hait.07.2024.32.

16.  National Health Service of Ukraine (NHSU). (n.d.). Open data of the e-health system (eHealth): Data set guide. Retrieved August 17, 2025, from URL: https://edata.e-health.gov.ua/e-data/open-data.

17.  Data.gov.ua. (n.d.). Dataset: "Information about business entities that have entered into an agreement with the NHSU under the medical guarantee program". Retrieved August 17, 2025, from URL: https://data.gov.ua/dataset/a1d554df-be4b-4d3f-8063-dd0db4d83ff5.

18.  Prozorro. (n.d.). Electronic public procurement system. About section. Retrieved August 17, 2025, from URL: https://prozorro.gov.ua/en/about.

19.  Decentralization portal. (n.d.). Territorial communities. Retrieved August 17, 2025, from URL: https://decentralization.ua/newgromada.

20.  OpenStreetMap contributors. (n.d.). OpenStreetMap [Data set]. OpenStreetMap Foundation. Retrieved August 17, 2025, from URL: https://www.openstreetmap.org.

21.  Lviv Regional Council. (n.d.). Regional competition of local development microprojects (Competition of local initiative projects). Retrieved August 17, 2025, from URL: https://dialog.lviv.ua/category/dijalnist-go/oblasniy-konkurs-mikroproektiv/.