Мурашко Р. А. - все статьи автора в журнале

    Искусственный интеллект в здравоохранении
  • 2019 № 3 pdf Разработка алгоритма поиска клинически однородных пациентов по слабоструктурированным текстовым данным электронной медицинской карты онкологического профиля

    Рост контингента пациентов со злокачественными новообразованиями в целом по России значительно увеличивает нагрузку на специализированную сеть онкологических учреждений и врачей онкологов. Наиболее вероятно, что данная тенденция сохранится в ближайшие годы. Одним из направлений повышения эффективности врачебной деятельности является извлечение современными методами анализа данных знаний из больших массивов медицинских данных путем кластеризации больных, заключающейся в выделении групп однородных (схожих) больных по совокупности клинических показателей. Целью исследования является разработка алгоритма поиска клинически однородных пациентов по слабо-
    Искусственный интеллект в здравоохранении структурированным и неструктурированным данным электронной медицинской карты онкологического диспансера, с последующей возможностью встраивания его в системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР). Применение таких СППВР в практической медицине и в сфере медицинского образования позволит анализировать массивы информации
    неограниченного размера, что потребует дальнейшего внедрения и совершенствования информационных систем на всех
    уровнях оказания медицинской помощи. Однородность больных в работе определяли методом машинного обучения по-
    средством косинусного расстояния в пространстве векторных представлений электронных медицинских карт. Экспериментна 20 случайно выбранных электронных медицинских картах больных ГБУЗ «Клинический онкологический диспансер № 1» Министерства здравоохранения Краснодарского края показал высокую эффективность алгоритма в создании кластеров клинически схожих пациентов.

    Авторы: Халафян А. А. [5] Кошкаров А. А. [8] Мурашко Р. А. [3] Собченко К. В. [2] Шаров С. В. [2] Аветисян М. С. [1] Егоров К. С. [1] Кох В. Н. [1]

    Темы: векторное представление1 онкология3 системы поддержки принятия врачебных решений4 электронная медицинская карта14

    Полная версия статьи в формате PDF
    3.9 МБ

    Подробнее >

  • Математическое моделирование
  • 2018 № ИТМ pdf Разработка алгоритма автоматизированного вейвлет-анализа данных о работе регистратуры клинического онкологического диспансера на региональном уровне

    В данной статье рассмотрена проблематика загруженности регистратуры на примере государственного бюджетного учреждения здравоохранения «Клинического онкологического диспансера No 1» Министерства Здравоохранения Краснодарского края. Ведению расписания приемов специалистов и записи на прием к врачу в электронном виде принадлежит ключевая роль, как наиболее массового и социально ориентированного медицинского сервиса. Целью исследования является автоматизация вейвлет-анализа данных о работе регистратуры. Для достижения данной цели использовались методы вейвлет-анализа информации, которые были применены на практике и могут быть аналогично использованы в других медицинских учреждениях. За счет автоматизации процесса вейвлет-анализа данных о записи пациентов на прием к врачу, содержащихся в медицинской информационной системе, возможно составление оптимального графика работы регистраторов и, как следствие, уменьшение времени ожидания пациентов в регистратуре, что позволяет повысить оценку отношения медицинского персонала и условий оказания медицинской помощи. Для обеспечения регулирования интенсивности потока населения, создания равномерной нагрузки врачей и распределения его по видам оказываемой помощи, анализ и оптимизацию графиков работы регистратуры необходимо проводить регулярно и автоматически с учетом установленных норм нагрузок

    Авторы: Кошкаров А. А. [8] Мурашко Р. А. [3] Собченко К. В. [2] Коваленко А. В. [1] Шаров С. В. [2]

    Темы: вейвлет-анализ1 временной ряд2 запись на прием к врачу1 медицинская информационная система66 регистратура1

    Полная версия статьи в формате PDF
    3.5 МБ

    Подробнее >

  • Региональные проекты информатизации
  • 2018 № ИТМ pdf Региональная радиологическая информационная система Краснодарского края: организация работы референсного клинико-диагностического центра по патологии молочной железы

    В целях повышения доступности и качества оказания специализированной онкологической помощи населению Краснодарского края организован Референсный клинико-диагностический центр по патологии молочной железы. Эффективная работа включает проведение удаленных консультаций на основе телерадиологии. Статья содержит описание методики организации работы Референс-центра с применением телемедицинских технологий посредством использования региональной радиологической информационной системы Краснодарского края, которая включает DICOM-оборудование медицинских организаций с локальными PACS, в их числе 2 маммографа межтерриториальных онкологических диспансеров. Ежемесячно архивы пополняются новыми маммографическими исследованиями, что определяет актуальность их передачи на консультацию. По результатам исследования установлено, что для полноценной работы Референс-центра в краевом клиническом онкологическом диспансере необходимо создать единую диагностическую информационную систему, как ключевого участника при проведении телерадиологических консультаций. Использование единой системы повышает эффективность применения информационных технологий в дистанционном маммографическом скрининге, позволяет обеспечить стандартизацию и формализацию деятельности лучевого диагноста согласно международных рекомендаций BI-RADS, облегчает деятельность и ускоряет рутинную работу лучевого диагноста с повышением качества интерпретации рентгенологической картины и последующего ее описания, позволяет оказать врачу эффективную помощь, например, самостоятельно выявлять и обращать внимание на определенные патологические изменения.

    Авторы: Кошкаров А. А. [8] Пеннер Д. В. [2] Дубровин А. В. [2] Глушкова И. В. [1] Мурашко Р. А. [3] Рубцова И. Т. [1]

    Темы: dicom3 pacs3 ris2 лучевая диагностика8 маммография1 медицинские изображения4 телемедицина22 телерадиология6 удаленные консультации2

    Полная версия статьи в формате PDF
    3.6 МБ

    Подробнее >