Скачать pdf

Врач и информационные технологии 2018 №4

Опубликовано: 5 лет, 3 месяца назад

5489

Единственный в России специализированный журнал, посвященный медицинским информационным технологиями. Включен в перечень ВАК ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, рекомендуемых для опубликования основных научных результатов диссертации на соискание ученой степени кандидата и доктора наук.

Входит в РИНЦ и Russian Science Citation Index (RSCI). Входим в библиотеку eLibrary.

СОДЕРЖАНИЕ НОМЕРА

    Терминология и стандартизация
  • Основные тенденции и особенности развития медицинских онтологий

    Статья посвящена современным компьютерным онтологиям в медицине и биоинформатике. Онтологии рассматриваются с точки зрения описания предметной области, раскрывается специфика, плюсы и минусы такого подхода к формализации. В статье дается обзор современных медицинских онтологий, более подробно описываются наиболее широко используемые из них, такие как SNOMED, Gene Ontology, RxNorm и др. На сегодняшний день компьютерные онтологии используются в медицине для формализации и компьютеризации накопленного опыта, создания открытых баз знаний. Однако в перспективе онтологии в сочетании с технологиями искусственного интеллекта и машинного обучения могут быть востребованы как метод описания предметной области при создании систем поддержки принятия решений, например, диагностических рекомендательных систем.

    Авторы: Нефедов Ю. В. [1] Цыпленкова В. А. [1]

    Темы: drug ontology (dron)1 galen ontology1 gene ontology (go)1 ontology web language1 rxnorm ontology1 snomed ontology1 биоинформатика3 медицинские онтологии1 мета-онтологии1 моделирование2 предметная область1

    Подробнее >

  • Системы поддержки принятия решений
  • Средства интеллектуальной поддержки принятия решений в диагностике и лечении наркозависимых

    В диагностике и лечении наркозависимых существенным является раннее определение спектра принятых пациентом наркотических веществ. Известны специфичные симптомы употребления того или иного наркотического вещества, по которым еще до проведения лабораторных исследований можно определить, что именно принял пациент. Использование методов интеллектуального анализа данных позволяет выявлять характерные симптомы в случае употребления одного или нескольких наркотических веществ, устанавливать для наблюдаемых симптомов возможные наборы наркотических препаратов. В работе закономерности между принятыми наркотическими препаратами и наблюдаемыми симптомами математически описываются с помощью ассоциативных правил. Для обнаружения этих правил применяются известные алгоритмы Apriori, Close, а также предложенный авторами алгоритм MClose. Алгоритм MClose позволяет установить наиболее существенные строгие ассоциативные правила (правила с достоверностью 1).

    В статье представлено предложение по экспертной предобработке дынных, позволяющее существенно снизить количество сгенерированных ассоциативных правил и повысить качество их интерпретации. Разработанные методы и средства направлены на диагностику и поддержку принятия решений при лечении наркозависимых

    Авторы: Наркевич А. Н. [4] Виноградов К. А. [9] Катаева А. В. [2] Пичугина Ю. А. [1] Афанасьева Н. А. [1]

    Темы: ассоциативные правила1 диагностика наркозависимости1 интеллектуальный анализ данных3

    Подробнее >

  • Возможности использования сервисов Google для принятия управленческих решений при организации неотложной медицинской помощи

    Недостижение индикативных показателей, отражающих развитие неотложной медицинской помощи, свидетельствует о необходимости анализа причин и принятия управленческих решений, направленных на ее совершенствование. Рост популярности электронных приложений в области медицины, готовность к активному применению программ и приложений среди пациентов, высокий уровень распространенности медицинских сообществ в социальных сетях – с одной стороны, и отсутствие развитой системы поддержки принятия управленческих решений в сфере здравоохранения – с другой, ставит вопрос об использовании возможностей существующих интернет-сервисов в деятельности медицинских организаций для принятия управленческих решений. Целью исследования явилось выявление возможностей применения сервисов Google для принятия управленческих решений, направленных на совершенствование организации неотложной медицинской помощи. Социологический метод включил онлайн-исследование мнения законных представителей детей по вопросам неотложной медицинской помощи с использованием сервисов Google. Проведенный анализ позволил выявить ряд проблем в организации неотложной медицинской помощи детскому населению, обуславливающие ограничение доступности первичной медико-санитарной помощи в неотложной форме детям, решение которых требуют принятия оперативных управленческих решений. Результаты применения сервисов Google при решении данных проблем могут быть использованы руководителями медицинских организаций и органов управления здравоохранением.

    Авторы: Москвичева М. Г. [1] Щепилина Е. С. [1]

    Темы: использование сервисов google1 неотложная медицинская помощь2

    Подробнее >

  • Телемедицина
  • Телемедицина: кого, чему и как учить

    Настоящая статья посвящена вопросу профессиональной подготовки специалистов для нового организационного-технологического направления здравоохранения – телемедицины. Кратко рассматривается история становления направления в России, базовые понятия и определения. На основе многолетнего собственного опыта даются рекомендации по подготовке специалистов различного профиля, участвующих в применении дистанционных технологий для оказания медицинской помощи и профессионального образования в медицине

    Авторы: Фёдоров В. Ф. [4] Столяр В. Л. [3]

    Темы: дистанционное обучение5 профессиональное образование1 теледиагностика1 телеконсультирование1 телемедицина22 телемониторинг2 телепатронаж2

    Подробнее >

  • Информационные технологии в образовании
  • Роль и перспективы использования информационно-коммуникационных технологий в формировании врачебных компетенций

    В статье рассмотрены возможности формирования врачебных компетенций с использованием информационно-коммуникационных технологий. На основе функционала применяемых в здравоохранении медицинских информационных систем проведена разработка учебной электронной медицинской карты (УЭМК). Рассмотрен опыт интеграции УЭМК в образовательный процесс студентов врачебных специальностей Сибирского государственного медицинского университета; представлена общая логистика взаимодействия преподавателя и обучающихся. На основе УЭМК разработаны учебные электронные истории болезни для преподавания различных клинических дисциплин. Проанализированы перспективы применения технологии «виртуальных пациентов» в дистанционном сегменте непрерывного медицинского образования.

    Авторы: Корнева. И. О. [2] Карась. С. И. [10] Аржаник М. Б. [1] Семенова О. Л. [1] Черникова Е. В. [1] Урнева О. В. [1] Гречишникова А. Ю. [1]

    Темы: виртуальный пациент1 дистанционное обучение5 клинико-диагностические задачи1 непрерывное медицинское образование1 учебная электронная история болезни1 учебная электронная медицинская карта1

    Подробнее >

  • Защита персональных данных
  • Об одном методе декомпозиции для защиты персональных данных в медицинских информационных системах

    Обеспечение безопасности информации в медицинских информационных системах имеет важное значение для защиты пациентов и медицинского персонала от противоправного вредоносного воздействия на них при несанкционированном доступе к информации. Предлагается метод обезличивания на основе анонимизации и псевдонимизации персональных данных в МИС. Исследуется метод декомпозиции, основанный на разделении персональных данных на части и хранении этих частей в различных хранилищах При этом безопасность данных достигается за счет усложнения процесса сопоставления данных из разных хранилищ, поскольку размещение персональных данных в различных хранилищах производится различными способами. Помимо обезличивания исходных персональных данных, имеется возможность проведения деобезличивания обезличенных данных, что требует дополнительной обработки информации. Для повышения объективности выводов по результатам обследования предлагается хранить в архиве информационной системы результаты обработки полученных данных на всех этапах обработки. Это позволит восстанавливать результаты при злонамеренном проникновении в МИС, проводить дополнительную обработку с применением различных методов, проводить сравнение результатов различных пациентов на разных этапах обработки.

    Авторы: Косых Н. Э. [2] Савин С. З. [2] Бурков С. М. [1] Левкова Е. А. [1] Свиридов Н. М. [1]

    Темы: анонимизация1 безопасность информации1 защита информации2 медицинская информационная система (мис)1 обезличивание персональных данных2 псевдонимизация1

    Подробнее >

  • Искусственный интеллект в здравоохранении
  • Прогнозирование стадии распространения заболевания у пациентов, страдающих аденомиозом, нейронными сетями

    Аденомиоз – весьма распространенное гинекологическое заболевание, сопровождающееся, как правило, бесплодием. Есть проблемы с диагностикой заболевания, так как болезнь имеет различные клинические проявления, в том числе зачастую болезнь протекает бессимптомно. Из-за сложности диагностики по разным источникам его частота колеблется от 5% до 70%. Не менее сложной проблемой является определение стадии заболевания, определяющей тактику и стратегию лечения больных. По выборке из 84 больных, страдающих аденомиозом, посредством коэффициента ранговой корреляции Спирмена были выявлены показатели, взаимосвязанные со стадиями заболевания. В работе рассмотрено применение эвристической процедуры нейронные сети для прогнозирования по лабораторно-клиническим показателям стадии аденомиоза. Разработано программное приложение, которое позволяет предсказать стадию аденомиоза, не прибегая к гистерэктомии. Методологическая ценность работы в том, что на примере распространенного гинекологического заболевания показано, что применение современных средств анализа данных открывает широкие возможности решения прогностических задач определения принадлежности больных к определенным классам по стадиям или видам заболевания. Программные приложения, автоматизирующие процедуру классификации больных, могут лечь в основу различных систем поддержки принятия врачебных решений.

    Авторы: Халафян А. А. [5] Кошкаров А. А. [8] Акиньшина В. А. [2] Карахалис Л. Ю. [1] Папова Н. С. [1]

    Темы: аденомиоз1 медицинская система поддержки принятия решений2 нейронные сети11

    Подробнее >

  • Математическое моделирование
  • Сетевая модель для оценки длительности лазерной контактной литотрипсии

    Проведена сравнительная характеристика сетевых моделей со случайными параметрами. Разработана оригинальная сетевая альтернативная стохастическая модель процедуры лазерной контактной литотрипсии, позволяющая осуществлять оценку длительности операции лазерной литотрипсии в целом. Показано, что плотность распределения времени выполнения этапов операции описывается бета-распределением. Приведены математические выражения, позволяющие рассчитать оптимистическую, пессимистическую и наиболее вероятную оценку длительностей отдельных этапов литотрипсии и операции в целом.

    Авторы: Чернега В. С. [4] Тлуховская-Степаненко Н. П. [2] Еременко С. Н. [3] Еременко А. Н. [4]

    Темы: бета-распределение1 время дробления1 лазерная контактная литотрипсия1 сетевая альтернативная стохастическая модель1

    Подробнее >

  • Диагностика и выбор лечения печеночной недостаточности: модель мультимножества

    В работе рассматривается применение мультимножеств или множеств с повторяющимися элементами при моделировании диагностики и лечения печеночной недостаточности, учитывающем различные формы заболевания, этапы его течения, варианты лечебной тактики в зависимости от формы печеночной недостаточности. Модели «Пациент с печеночной недостаточностью» и «Лечение печеночной недостаточности» позволяют обеспечить эффективный подбор персонифицированной лечебной тактики

    Авторы: Кобринский. Б. А. [22] Благосклонов Н. А. [3] Петровский А. Б. [1]

    Темы: выбор альтернативного лечения1 лекарственно-индуцированное поражение печени1 мультимножество1 печеночная недостаточность2

    Подробнее >

Ссылка на полную и бесплатную версию этого номера.

«ВиИТ» №4 2018 в высоком разрешении
8.0 МБ

Статей
9

Авторов
35

Страниц
80

Последние номера

Архив журнала >
2020

«ВиИТ» №S5 2020

Дата выпуска: 2020-12-29

3469

«ВиИТ» №S1 2020

Дата выпуска: 2020-10-09

4085

«ВиИТ» №4 2020

Дата выпуска: 2020-12-29

4443

«ВиИТ» №3 2020

Дата выпуска: 2020-09-17

5762

«ВиИТ» №2 2020

Дата выпуска: 2020-07-03

5240

«ВиИТ» №1 2020

Дата выпуска: 2020-03-16

5850

Вышел №1 журнала "Менеджер здравоохранения" за 2020 г.

Фев. 24, 2020, полночь

Вышел 4й номер ВиИТ за 2019 г.

Дек. 18, 2019, 7:54 д.п.

Вышел 10й номер"МЗ" за 2019 г.

Дек. 9, 2019, 7:54 д.п.

Вышел 9й номер "МЗ" за 2019 г.

Ноя. 15, 2019, 7:54 д.п.