Медицинский туризм в контексте региональной и отраслевой экономики: эволюция публикаций и прогнозирование их цитируемости методами машинного обучения

Аннотация

Актуальность исследования обусловлена необходимостью понимания динамики научных публикаций и прогнозирования их цитируемости в быстро развивающейся сфере медицинского туризма, являющегося важной отраслью региональной экономики. В настоящем исследовании рассматривается научная эволюция публикаций в динамически меняющейся сфере медицинского и лечебно- оздоровительного туризма. Особое внимание уделено изменениям, происходящим под влиянием технологических инноваций, появлению новых направлений и дестинаций медицинского туризма, а также трансформации поведения международных медицинских туристов. Несмотря на значительный рост выручки от иностранного медицинского туризма (свыше $700 млн в 2022 году), доля реального медицинского туризма в Российской Федерации составляет всего около 5 %. На основании официального рейтинга Международной ассоциации медицинского туризма (MTI), в 2020–2021 гг. лучшие направления для медицинского туризма представлены Канадой, Японией, Испанией, Израилем и др. При анализе современных тенденций мирового медицинского туризма в 2024 г. отчетливо проявляется новый вектор развития, связанный с формированием геополитических центров медицинского туризма среди стран БРИКС (Бразилия, Россия, Индия, Китай, Южная Африка) и региона Глобального Юга. Важнейшими факторами развития медицинского туризма выступают доступность медицинских услуг, наличие цифровых технологий и качественное обслуживание иностранных пациентов. Целью данной работы является исследование эволюции научных публикаций о медицинском туризме и изучение возможности разработки прогностической модели их цитируемости методом машинного обучения. Информационную основу исследования составили данные масштабного массива (датасета), включающего 1535 публикаций из базы Scopus по тематике медицинского туризма за период с 1952 по 2020 гг. В работе использовались методы статистического анализа и технологии машинного обучения, реализуемые средствами языка программирования Python в облачной среде Google Colab. В ходе исследования выявлены ключевые тренды в научных публикациях о медицинском туризме, выделены наиболее важные факторы, определяющие цитируемость, и разработан вариант модели прогнозирования цитируемости публикаций. Результаты могут использоваться для оптимизации стратегии развития медицинского туризма в России, для повышения позиций России как центра медицинского туризма и укрепления роли отечественной науки в международных рейтингах, разработки рекомендаций по повышению качества и видимости отечественных исследований, формирования перечня критериев оценки эффективности научных работ в сфере медицинского туризма. Работа представляет интерес для исследователей, преподавателей, специалистов-практиков и организаторов здравоохранения, занимающихся научно- практическими вопросами в медицине и туризме, в частности, развивающих въездной медицинский и лечебно-оздоровительный туризм в Российской Федерации.