Скачать pdf

Врач и информационные технологии 2020 №1

Опубликовано: 6 месяцев, 1 неделя назад

1665

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

    Медицинские информационные системы
  • Управление данными в клинических исследованиях: опыт НМИЦ нейрохирургии им. Н. Н. Бурденко

    Управление данными – ключевой процесс в современных клинических исследованиях, который направлен
    на обеспечение однозначности, полноты, защищенности и надежности сбора и хранения собираемой информации.
    С 2017 года в ФГАУ «НМИЦ нейрохирургии им. ак. Н. Н. Бурденко» Минздрава России (НМИЦ нейрохирургии) был модифицирован процесс управления клиническими данными и внедрена в рутинную исследовательскую практику специальная информационная система управления.
    Данная статья открывает серию статей, посвященных управлению клиническими исследованиями в НМИЦ нейрохирургии.
    Работа поддержана грантом РФФИ № 16-29-12880.

    Авторы: Шифрин. М. А. [12] Данилов Г. В. [1] Струнина Ю. В. [1] Пронкина Т. Е. [1] Ишанкулов Т. А. [1] Буров А. А. [1] Дорофеюк Ю. А. [1] Потапов А. А. [1]

    Темы: redcap1 клиническое исследование1 нейрохирургия2 управление данными1

    Подробнее >

  • Веб-портал как основа дистанционного мониторинга за состоянием пациентов после трансплантации аллогенных гемопоэтических стволовых клеток

    Важным этапом в процессе лечения пациентов после трансплантации аллогенных гемопоэтических стволовых
    клеток (алло-ТГСК) является сохранение информированности врачей трансплантационного центра о состоянии здоровья
    пациента. Основой этой информированности является агрегация, систематизация и анализ данных о том, что с пациентом
    происходит вне стационара, а именно тех параметров, которые являются клинически важными для врачей, занимающихся
    трансплантацией. Основой будущей системы дистанционного мониторинга за состоянием пациентов после трансплантации является портал самонаблюдения для пациентов после алло-ТГСК. Введение в эксплуатацию этой системы уменьшит время на опрос пациента при очном обращении, а также потенциально приведёт к увеличению общей выживаемости за
    счёт своевременной госпитализации, что в свою очередь повысит эффективность оказания медицинской помощи.

    Авторы: Дроков М. Ю. [1] Ибрагимова И. Т. [1] Батрякова С. В. [1] Дмитрова А. А. [1] Васильева В. А. [1] Кузьмина Л. А. [1] Гузеватых А. П. [1] Паровичникова Е. Н. [1]

    Темы: мониторинг пациентов1 портал самонаблюдения1 слова: веб-портал1 трансплантация аллогенных гемопоэтических клеток крови1

    Подробнее >

  • Искусственный интеллект в здравоохранении
  • Современные методы анализа и прогнозирования временных рядов и их применение в медицине

    Статья представляет собой обзор российских и зарубежных научных публикаций, связанных с применением
    в медицине методов анализа и прогнозирования временных рядов. Рассмотрены 112 основных публикаций за последние
    5 лет, расположенные на Интернет-ресурсах e-library и PubMed. Приведены примеры применения таких методов как
    экспоненциальное сглаживание, регрессионный анализ, метод ARIMA и их варианты для анализа временных рядов. Представлены различные подходы к математическому моделированию временного ряда. Результаты статьи могут применяться для выбора метода анализа и прогнозирования временных рядов в зависимости от поставленных задач.

    Авторы: Захаров. С. Д. [5] Егоров Д. Б. [11] Егорова А. О. [1]

    Темы: arima1 анализ и прогнозирование временного ряда1 временной ряд2 регрессионный анализ2 экспоненциальное сглаживание1

    Подробнее >

  • Система поддержки принятия решений
  • Жизненный цикл систем поддержки принятия врачебных решений как медицинских технологий

    Системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР) можно классифицировать на информационно-
    справочные и интеллектуальные, а последние, в свою очередь, на моделирующие и имитирующие рассуждения. Моделирующие системы основаны на формализованных знаниях экспертов, а имитирующие – на моделях, построенных различными методами многомерного анализа данных, в т.ч. методами машинного обучения. СППВР следует рассматривать как медицинские технологии, следовательно после их разработки должны последовать этапы оценки их аналитической (технической) валидности, а затем (независимо от актуальных регуляторных норм, в соответствии с принципами доказательной медицины) – и клиническая валидация, в ходе которой должны быть получены доказательства эффективности таких систем в улучшении исходов пациентов и их безопасности. После получения таких доказательств может быть проведен клинико-экономический анализ с целью обоснования экономической целесообразности использования СППВР.

    Авторы: Реброва О. Ю. [2]

    Темы: аналитическая валидация1 жизненный цикл1 клинико-экономический анализ1 клиническая валидация1 медицина6 системы поддержки принятия решений2

    Подробнее >

  • Автоматизация деятельности мультидисциплинарной реабилитационной бригады посредством программного пакета ICF WIZARD

    В статье рассмотрены возможности формирования реабилитационного диагноза, используя коды категорий
    справочника Международной классификации функционирования, ограничения жизнедеятельности и здоровья (МКФ) с по-
    мощью информационной системы «ICF WIZARD». Также рассмотрены возможности использования и области применения
    информационной системы «ICF WIZARD».

    Авторы: Иванилова Т. Н. [2] Семенов В. А. [1] Василенко И. В. [1]

    Темы: автоматизированные медицинские шкалы1 информационная система10 мкф2 реабилитационный диагноз1 электронный тренажер1

    Подробнее >

  • Сервисы поддержки принятия решений по диагностике и лечению заболеваний и их практическое применение на примере ХБП 5Д

    В статье уточнено понятие СППР, показана тенденция развития новых сервисов в медицине. Описан разработанный СППР‑сервис для выдачи рекомендаций по лечебно-диагностическому процессу на примере осложнений
    у пациентов на постоянном гемодиализе, в частности коррекции анемии. Описана информационно-логическая архитектура сервиса, используемые рейтинговая и триггерная модели, лежащие в основе базы знаний и их взаимосвязь.
    На основе теории принятия решений показан принцип выработки рекомендаций. Приведены примеры интеграции
    сервиса с различными информационными системами и др. источниками данных. Проведен анализ результатов внедрения СППР‑сервиса для коррекции анемии у пациентов с ХБП 5Д в отделениях нефрологии и гемодиализа медицинской
    клинической компании Нефросовет в интеграции с информационно-аналитической системой управления лечебно-диагностическими процессами Maximus.

    Авторы: Новицкий В. О. [6] Галченков А. С. [1] Кондратьев Е. А. [1]

    Темы: альтернатива1 анемия1 база знаний6 гемодиализ4 диагностирование2 заболевания1 интеграция5 коррекция осложнений хбп 5д1 лечебно-диагностический процесс11 мис6 пользовательский интерфейс1 продукционная модель1 рейтинг3 рекомендация1 сервис1 сппр3 теория принятия решений1 триггер1 управление3

    Подробнее >

  • Телемедицина
  • Качество первичных телемедицинских консультаций «пациент-врач» (по результатам тестирования телемедицинских сервисов)

    Принятие ряда специальных нормативно-правовых документов значительно расширило возможности по
    применению телемедицинских технологий в Российской Федерации. На рынке появилось значительное количество сер-
    висов, предлагающих прямые телемедицинские консультации пациентам и их законным представителям. Взрывной рост
    числа таких услуг требует тщательного изучения качества телемедицинского взаимодействия. Цель исследования: оценить качество дистанционного взаимодействия участников первичных телемедицинских консультаций с использованием симулированных пациентов. Для тестирования использованы описания симулированных пациентов, разработанные на основе реальных историй болезней пациентов терапевтического отделения городской клинической больницы. Для объективизации и анализа процесса телемедицинского взаимодействия (сбора жалоб, расспроса, рекомендаций и т.д.) составлен чек-лист. Первоначально в исследование включены сервисы «Яндекс.Здоровье», «ММТ (ОнлайнДоктор)», «ТелемедХелп», «Доктор на работе», «DoctorSmart», «DocDoc»; затем по техническим причинам 2 сервиса были исключены из исследования. Два симулированных пациента были направлены в 4 сервиса, в итоге проведено 8 первичных телеконсультаций. Во всех случаях зафиксирован некорректный, неполный сбор анамнеза. Целевой диагноз (в форме диагностической концепции) был достигнут в 25,0%, а целевые назначения сделаны в 50,0% случаев. Очный прием
    и дополнительные обследования рекомендованы в 75,0% телеконсультаций. Полностью отсутствовала преемственность,
    в 62,5% случаев в той или иной форме были назначены медикаментозные препараты. Требуется безотлагательная раз-
    работка методик внутреннего и ведомственного контроля качества медицинской помощи, оказываемой с применением
    телемедицинских технологий.

    Авторы: Морозов С. П. [7] Владзимирский А. В. [10] Сименюра С. С. [2]

    Темы: безопасность2 контроль качества1 пациент7 телемедицина21 телемедицинские технологии4

    Подробнее >

  • Математическое моделирование
  • Методы моделирования и прогнозирования длительности хирургических операций

    На основании анализа зарубежных публикаций проведена сравнительная характеристика методов и моделей
    прогнозирования длительности хирургических операций. Показана важность оценки точности прогнозирования длительности операций для эффективного планирования использования операционных помещений и высокотехнологического оборудования. Проанализированы статистические и регрессионные методы прогнозирования длительности операций, а также использование искусственных нейронных сетей для оценки продолжительности операции. Приведены математические выражения, позволяющие оценить длительность операции в целом, а также данные о погрешностях прогнозирования.

    Авторы: Чернега В. С. [3] Еременко А. Н. [3]

    Темы: длительность операции1 нейронные сети11 планирование использования операционных помещений и высокотехнологического оборудования1 регрессионный анализ2 статистические модели1 точность прогнозирования1 хирургическая операция1

    Подробнее >

Статей
8

Авторов
31

Страниц
80

Последние номера

Архив журнала >
2020

«ВиИТ» №3 2020

Дата выпуска: 2020-09-17

220

«ВиИТ» №2 2020

Дата выпуска: 2020-07-03

945

2019

«ВиИТ» №4 2019

Дата выпуска: 2019-12-17

1632

«ВиИТ» №3 2019

Дата выпуска: 2019-09-20

2096

«ВиИТ» №2 2019

Дата выпуска: 2019-06-10

2157

«ВиИТ» №1 2019

Дата выпуска: 2019-04-02

3046

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.