
Врач и информационные технологии 2018 №3
Опубликовано: 6 лет, 9 месяцев назад
6599
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
-
Совершенствование методики скрининга для определения принадлежности к группе риска по последствиям употребления алкоголя с применением информационных технологий и математического моделирования
Скрининговые исследования актуальны для обследования больших групп населения с целью выделения групп риска. В ходе исследования проанализировано несколько тестов, достаточно широко представленных в литературе и применяемых на практике для определения принадлежности к группе риска по последствиям употребления алкоголя: AUDIT, БАСТ, ПАТ, MAST и CAGE. Наиболее детально был исследован тест AUDIT. Про- веден сравнительный анализ эффективности работы традиционного теста AUDIT и его компьютерной реализации, в основе которой заложена математическая модель, основанная на использовании нечетких множеств. Такой подход позволяет учесть степень согласованности ответов, повысить объективность результата и гибкость при конструировании нового теста, когда еще не имеется достаточно реальных данных, повышает точность проверки качества разработанного теста и определения порогового значения.
-
Создание электронного здравоохранения с системных позиций
Авторы предлагают апробированные методы и подходы, которые могут быть полезными при реализации государственного проекта «Электронное здравоохранение». Предложения основаны на знаниях и накопленном многолетнем опыте по разработке, внедрению, эксплуатации и научному сопровождению информационного обеспечения управления здравоохранением на уровне крупного промышленного города – АСУ «Горздрав», на протяжении более тридцатилетнего периода. Авторы делают акцент на глобальности проекта создания системы электронного здравоохранения, объединяющей всех субъектов и участников сферы охраны здоровья. Это может быть реализовано с использованием системного подхода и подготовкой соответствующей проектно-сметной документации с учетом действующих стандартов, утвержденных на федеральном уровне
-
Автоматизация системы лекарственного обеспечения. База данных лекарственных средств многопрофильной медицинской организации
Современный период развития здравоохранения отличается широким внедрением информационных технологий в управленческую и клиническую практику. Деятельность в эпоху стремительной цифровизации, высокая интенсивность работы при многоканальном финансировании, возрастающей конкуренции и непростой ситуации с тарифной политикой в рамках территориальных программ государственных гарантий, сопровождающиеся ускорением темпов происходящих изменений в области регулирования экономических процессов, предъявляют новые, повышенные требования к уровню систем управления медицинских организаций и соответствующей их автоматизации. Результаты анализа ключевых обеспечивающих процессов медицинских организаций, таких как лекарственное обеспечение, отражают общую неудовлетворенность сложившейся и устаревшей системой управления лекарственным оборотом, ее низкой способностью оперативного реагирования на внешние и внутренние вызовы. Профессиональному сообществу очевидна настоятельная необходимость поиска и разработки инновационных подходов к совершенствованию системы лекарственного обеспечения медицинской организации с использованием автоматизированных систем управления.
В рамках статьи описываются практические подходы к автоматизированному управлению информационными потоками, связанными с движением лекарственных средств при осуществлении процесса ресурсного обеспечения многопрофильной медицинской организации на примере федерального государственного бюджетного учреждения «Национальный медико-хирургический Центр имени Н.И. Пирогова» Министерства здравоохранения Российской Федерации (далее Пироговский Центр). -
pdf Основные рекомендации к созданию и развитию систем на базе искусственного интеллекта
Искусственный интеллект становится одним из основных драйверов в решении серьезных проблем медицины и здравоохранения, таких как недостаточность ресурсов, дальнейшее повышение эффективности, качества и скорости работы. Во всем мире создаются все новые и новые решения в этой области. Однако, чем больше появляется новых продуктов, тем больше вопросов и проблем поднимается.
В работе проанализированы некоторые зарубежные публикации и результаты исследований, в которых изучались основные проблемы, связанные с созданием и внедрением систем искусственного интеллекта в здравоохранении. В результате анализа был сформулирован ряд практических рекомендаций, которые помогут повысить вероятность успешного создания и внедрения таких продуктов в практическом звене здравоохранения. -
Разработка подхода для усовершенствования метода активных контуров
Разработан подход для усовершенствования метода активных контуров для выделения контура исследуемого объекта на растровом изображении. Данный подход заключается в первоначальном использовании морфологического метода активных контуров для корректного построения 2D моделей костных систем на растровых изображениях, а далее в уточнении полученной модели с помощью предлагаемого в данной работе алгоритма. Для корректного выделения контур позвонка Th6 в рамках морфологического метода активных контуров с помощью численных экспериментов были подобраны оптимальные численные значения параметров.
-
Имитационное моделирование приемно-диагностического отделения в многопрофильном стационаре скорой помощи
Рассмотрены вопросы использования имитационного моделирования в качестве инструментария поддержки принятия решений по организации деятельности приемно-диагностического отделения многопрофильного стационара скорой помощи.
-
Построение нечетких правил вывода для диагностики нестабильности атеросклеротической бляшки
Рассматривается задача формирования нечетких правил вывода на основе двух методов разбиения значений количественных признаков на интервалы. Описана методология использования этих правил для диагностики нестабильности атеросклеротической бляшки.
Региональные проекты информатизации
Медицинские информационные системы
Искусственный интеллект в здравоохранении
Диагностические системы
Математическое моделирование
Ссылка на полную и бесплатную версию этого номера.
«ВиИТ» №3 2018 в высоком разрешении
9.4 МБ
«ВиИТ» №3 2018 в среднем разрешении
6.7 МБ