RUDN Journal of EconomicsRUDN Journal of EconomicsВестник Российского университета дружбы народов. Серия: Экономика2313-23292408-8986Peoples’ Friendship University of Russia named after Patrice Lumumba (RUDN University)5254710.22363/2313-2329-2026-34-2-291-309EXUAVVINNOVATIONS IN THE MODERN ECONOMYИННОВАЦИИ В СОВРЕМЕННОЙ ЭКОНОМИКЕResearch ArticleAnalysis of data flow management on the example of a medical institutionАнализ управления потоками данных на примере медицинского учрежденияhttps://orcid.org/0000-0003-1364-2363581822807006483-4834TrifonovaNina V.ТрифоноваНина Викторовна

Assistant of the Higher School of Business Engineering, Institute of Industrial Management, Economics and Trade

ассистент Высшей школы бизнес-инжиниринга, Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли

trifonova_nv@spbstu.ruhttps://orcid.org/0000-0002-4822-6768572103452225356-9694LevinaAnastasia I.ЛёвинаАнастасия Ивановна

Doctor of Economics, Associate Professor, Professor, Graduate School of Business Engineering, Institute of Industrial Management, Economics and Trade

доктор экономических наук, доцент, профессор Высшей школы бизнес-инжиниринга, Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли

levina_ai@spbstu.ruhttps://orcid.org/0000-0003-4829-70297761-1877GorelovVictor P.ГореловВиктор Павлович

Candidate of Medical Sciences, Associate Professor of the Department of Urology, State Pediatric Medical University of the Ministry of Health of the Russian Federation; Chief Physician, North-West District Scientific and Clinical Center of the Federal Medical and Biological Agency of Russia

кандидат медицинских наук, доцент кафедры урологии, Государственный педиатрический медицинский университет МЗ РФ; главный врач, Северо-Западный окружной научно-клинический центр ФМБА России

vpgorelov@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0003-1736-7178571937900412528-9508SaurenkoTatyana N.СауренкоТатьяна Николаевна

Doctor of Economic Sciences, Associate Professor, Director of the Institute of Foreign Economic, Security and Customs Affairs

доктор экономических наук, доцент, директор института внешнеэкономической безопасности и таможенного дела

saurenko-tn@rudn.ruPeter the Great St. Petersburg Polytechnic UniversityCанкт-Петербургский политехнический университет Петра ВеликогоSaint Petersburg State Pediatric Medical University, Ministry of Health of the Russian FederationСанкт-Петербургский государственный педиатрический медицинский университет Министерства здравоохранения Российской ФедерацииNorth-West District Scientific and Clinical Center of the Federal Medical and Biological Agency of RussiaСеверо-Западный окружной научно-клинический центр ФМБА РоссииRUDN UniversityРоссийский университет дружбы народов30092026342REVISITING INTERNATIONAL ECONOMIC RELATIONS IN A MULTIPOLAR WORLD ON THE PATH TO SUSTAINABLE DEVELOPMENTПЕРЕСМОТР МЕЖДУНАРОДНЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ОТНОШЕНИЙ В МНОГОПОЛЯРНОМ МИРЕ НА ПУТИ К УСТОЙЧИВОМУ РАЗВИТИЮ29130901102026Copyright ©; 2026, Trifonova N.V., Levina A.I., Gorelov V.P., Saurenko T.N.Copyright ©; 2026, Трифонова Н.В., Лёвина А.И., Горелов В.П., Сауренко Т.Н.2026Trifonova N.V., Levina A.I., Gorelov V.P., Saurenko T.N.Трифонова Н.В., Лёвина А.И., Горелов В.П., Сауренко Т.Н.https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0https://journals.rudn.ru/economics/article/view/52547

The relevance of the research is related to the increasing workload of medical institutions and the need to improve the efficiency of emergency rooms, where it is critical to take into account the dynamism and complexity of the processes of patient arrival and distribution. The analysis of such systems requires tools to model various scenarios and predict the consequences of management decisions. The development of BRICS+ cooperation creates the preconditions for joint investments in the digitalization of healthcare and the transfer of operational process management technologies. The aim of the study is to develop a methodological approach to create a simulation model of an admission ward that provides formalization of stakeholder requirements and comprehensive analysis of ward workload. The methods include a review of existing approaches to patient flow modelling (discrete event, system dynamics, agent-based and hybrid models) and justification of the choice of discrete event approach as the most relevant to the tasks of operational management. Additionally, architectural modelling tools (ArchiMate, TOGAF) were applied to build a motivational model, which allowed structuring the goals, drivers and constraints of the process participants. The results consist in formalizing the requirements for the simulation model, defining its architecture and confirming the economic efficiency of its application. The model is shown to identify bottlenecks, optimize resource utilization, reduce waiting times and reduce costs. The results obtained are of practical value for shaping new vectors of BRICS+ countries’ cooperation in the field of high-tech medical services and management solutions. The novelty of the study lies in the combination of simulation and motivational modelling, which allows us to consider the emergency room as a complex adaptive system and create universal toolkits to support management decisions. This distinguishes this work from studies limited by separate methodological frameworks or lack of formalization of requirements.

Актуальность исследования связана с ростом нагрузки на медицинские учреждения и необходимостью повышения эффективности работы приемных покоев, где критично учитывать динамичность и сложность процессов поступления и распределения пациентов. Для анализа таких систем требуются инструменты, позволяющие моделировать различные сценарии и прогнозировать последствия управленческих решений. Развитие сотрудничества в рамках БРИКС+ создает предпосылки для совместных инвестиций в цифровизацию здравоохранения и трансфера технологий управления операционными процессами. Цель исследования - разработка методологического подхода к созданию имитационной модели приемного покоя, обеспечивающей формализацию требований заинтересованных сторон и комплексный анализ загруженности отделения. Методы включают обзор существующих подходов к моделированию потоков пациентов (дискретно-событийное, системная динамика, агентное моделирование и гибридные модели) и обоснование выбора дискретно-событийного подхода как наиболее релевантного задачам оперативного управления. Дополнительно применены средства архитектурного моделирования (ArchiMate, TOGAF) для построения мотивационной модели, что позволило структурировать цели, драйверы и ограничения участников процесса. Результаты заключаются в формализации требований к имитационной модели, определении ее архитектуры и подтверждении экономической эффективности применения. Показано, что модель позволяет выявлять «узкие места», оптимизировать использование ресурсов, сокращать время ожидания и снижать издержки. Полученные результаты представляют практическую ценность для формирования новых векторов сотрудничества стран БРИКС+ в сфере высокотехнологичных медицинских услуг и управленческих решений. Новизна исследования состоит в сочетании имитационного и мотивационного моделирования, что позволяет рассматривать приемный покой как сложную адаптивную систему и создавать универсальные инструментальные комплексы для поддержки управленческих решений. Это отличает данную работу от исследований, ограниченных отдельными методологическими рамками или отсутствием формализации требований.

data managementsimulation modelingadaptive systemsmedical organizationBRICS+healthcare investmentsmanagement solutionsуправление даннымиимитационное моделированиеадаптивные системымедицинская организацияБРИКС+инвестиции в здравоохранениеуправленческие решенияAlenany, E., & Cadi, A.A.E. (2020). Modeling patient flow in the emergency department using machine learning and simulation. https://doi.org/10.48550/ARXIV.2012.01192Chouba, I., Yalaoui, F., Amodeo, L., Arbaoui, T., Blua, P., Laplanche, D., & Sanchez, S. (2019). An efficient simulation-based optimization approach for improving emergency department performance. Studies in Health Technology and Informatics, 264, 1939-1940. https://doi.org/10.3233/SHTI190723Chupin, A.L., Ragas, A.A.M.A., & Chupina, Z.S. (2024). Research of the mechanism of innovation implementation in the activities of Russian enterprises. RUDN Journal of Economics, 32(1), 187-198. https://doi.org/10.22363/2313-2329-2024-32-1-187-198 EDN: QKDGQWDavari, F., Nasr Isfahani, M., Atighechian, A., & Ghobadian, E. (2024). Optimizing emergency department efficiency: A comparative analysis of process mining and simulation models to mitigate overcrowding and waiting times. BMC Medical Informatics and Decision Making, 24(1), 295. https://doi.org/10.1186/s12911-024-02704-y EDN: BLXRCQFava, G., Giovannelli, T., Messedaglia, M., & Roma, M. (2021). Effect of different patient peak arrivals on an emergency department via discrete event simulation. Simulation, 98(3), 161-181. https://doi.org/10.1177/00375497211038756Holland, J.H. (1992). Complex adaptive systems. Daedalus, 121(1), 17-30.Hurwitz, J.E., Lee, J.A., Lopiano, K.K., McKinley, S.A., Keesling, J., & Tyndall, J.A. (2014). A flexible simulation platform to quantify and manage emergency department crowding. BMC Medical Informatics and Decision Making, 14(1), 50. https://doi.org/10.1186/1472-6947-14-50 EDN: PXLUSNIlin, I., Shlyakhto, M., Dubgorn, A., Grigoreva, A., & Esser, M. (2024). Using enterprise architecture approach to model healthcare innovation hubs. In E. Schlyakhto, I. Ilin, T. Devezas, J.C. Correia Leitão, & S. Cubico (eds.), Innovations for Healthcare and Wellbeing (pp. 115-134). Springer Nature Switzerland. https://doi.org/10.1007/978-3-031-53614-4_7Kar, E., Eldabi, T., & Fakhimi, M. (2023). Hybrid simulation in healthcare: A review of the literature. 2022 Winter Simulation Conference (WSC). Singapore, 2022, pp. 1211-1222. https://doi.org/10.1109/WSC57314.2022.10015418Kauffman, S.A. (1992). The origins of order: Self-organization and selection in evolution. In D.L. Stein, Spin Glasses and Biology. Series on Directions in Condensed Matter Physics, 6, 61-100. https://doi.org/10.1142/9789814415743_0003Levina, A., Ilin, I., Gugutishvili, D., Kochetkova, K., & Tick, A. (2024). Towards a smart hospital: Smart infrastructure integration. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 10(3), 100339. https://doi.org/10.1016/j.joitmc.2024.100339 EDN: AGKSWHLevina, A., Rylova, A., & Odainic, A. (2024). Innovation medical hub: Data donation. In E. Schlyakhto, I. Ilin, T. Devezas, J.C. Correia Leitão, & S. Cubico (eds.), Innovations for Healthcare and Wellbeing (pp. 135-150). Springer Nature Switzerland. https://doi.org/10.1007/978-3-031-53614-4_8Levina, A., Trifonova, N., Musatkina, E., Chemeris, O., & Tick, A. (2024). Planning and management of vaccine distribution: Social vulnerability index to reduce vulnerability in public health. In E. Schlyakhto, I. Ilin, T. Devezas, J.C. Correia Leitão, & S. Cubico (eds.), Innovations for Healthcare and Wellbeing (pp. 167-189). Springer Nature Switzerland. https://doi.org/10.1007/978-3-031-53614-4_10Parnass, G., Levtzion-Korach, O., Peres, R., & Assaf, M. (2023). Mitigating Emergency Department Crowding With Stochastic Population Models (Version 1). arXiv. https://doi.org/10.48550/ARXIV.2308.06540Prigogine, I. (1978). Time, structure, and fluctuations. Science, 201(4358), 777-785. https://doi.org/10.1126/science.201.4358.777 EDN: IDNNHPSørup, C.M., Estay, D.A.S., Jacobsen, P., & Anderson, P.D. (2019). Simulating feedback mechanisms in patient flow and return visits in an emergency department (Version 1). arXiv. https://doi.org/10.48550/ARXIV.1903.07521Steen, R., Patriarca, R., & Di Gravio, G. (2021). The chimera of time: Exploring the functional properties of an emergency response room in action. Journal of Contingencies and Crisis Management, 29(4), 399-415. https://doi.org/10.1111/1468-5973.12353 EDN: CSDUIIVanbrabant, L., Braekers, K., Ramaekers, K., & Van Nieuwenhuyse, I. (2019). Simulation of emergency department operations: A comprehensive review of KPIs and operational improvements. Computers & Industrial Engineering, 131, 356-381. https://doi.org/10.1016/j.cie.2019.03.025Vázquez-Serrano, J.I., Peimbert-García, R.E., & Cárdenas-Barrón, L.E. (2021). Discrete-event simulation modeling in healthcare: A comprehensive review. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(22), 12262. https://doi.org/10.3390/ijerph182212262 EDN: BOMHSYVolgina, N.A. (2022). Business models of big pharma in Russia: A pharmaceutical value chain perspective. RUDN Journal of Economics, 30(1), 57-69. https://doi.org/10.22363/2313-2329-2022-30-1-57-69 EDN: UXQYXG