Врач и информационные технологии 2019 №4
Опубликовано: 4 года, 10 месяцев назад
5936
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
-
Новые аспекты развития медицинских информационных систем
Статья посвящена новым аспектам разработки медицинских информационных систем (МИС). Статья будет
полезна как архитекторам и разработчикам МИС, так и пользователям современных МИС. -
Стационар-замещающие технологии в цифровой экосистеме управления здоровьем
В настоящей статье описывается применение стационар-замещающих технологий при решении задач управления здоровьем в цифровой экосистеме медицинской помощи
-
Механизм многокомпонентности МИС: области применения
Статья посвящена анализу условий и вариантов применения механизма многокомпонентности в медицинских информационных системах. Статья будет полезна как архитекторам и разработчикам МИС, так и пользователям современных МИС.
-
Применение KPI при информатизации медицинских организаций
Настоящая работа рассматривает подходы и проблемы применения ключевых показателей эффективности
при информатизации медицинских организаций (контракты по проектам построения медицинской информационной системы в медицинской организации, по ее развитию или по сопровождению функционирования МИС), приводятся примеры реальных показателей, характеризующих успешность проекта, даются рекомендации по оценке проекта на основании достигнутых KPI. Статья будет полезна специалистам медицинских организаций, занимающихся заключением договоров по указанным темам, а также руководителям проектов со стороны исполнителей таких работ. -
Особенности информатизации лечебно-педагогических учреждений
В статье описан подход к информатизации учреждения лечебной педагогики, основанный на опыте проекта
информатизации РБОО «Центр лечебной педагогики», г. Москва (ЦЛП). Проанализированы особенности учреждения лечебной педагогики и его бизнес-процессов, сформулирован подход к построению Информационной системы управления (ИСУ) лечебно-педагогического учреждения, кратко описана структура и функциональные требования к ИСУ Центра лечебной педагогики, обозначены перспективы развития. -
Задачи распределения медицинских назначений
Обсуждаются постановки и алгоритмы решения задач о формировании маршрутов медицинских обследований и лечения. Рассмотрены задачи об оптимальном маршруте для конкретного пациента с учетом расписания работы врачей и о распределении направлений для группы пациентов с одинаковыми и различающимися требованиями к медицинскому обслуживанию.
-
Быстрое создание прототипов графических представлений данных (дашбордов) для АРМ руководителя в МИС
Статья посвящена методам быстрого создания прототипов графических представлений данных для мониторинга результатов деятельности объекта управления в процессе функционирования медицинских организаций, формируемых с применением инструментария Oracle Apex.
-
Прогнозирование рецидива у пациентов с болезнью Иценко-Кушинга после успешной эндоскопической трансназальной аденомэктомии: нейросетевая модель и ее программная реализация
Введение. В связи с высокой частотой возникновения рецидивов у пациентов с болезнью Иценко-Кушинга
после эндоскопической трансназальной аденомэктомии (до 55% в период до 5 лет) актуальна разработка способа прогнозирования рецидива заболевания на основании совокупности факторов.
Материалы и методы. В исследование включены 219 пациентов, перенесших эндоскопическую трансназальную аденомэктомию в 2007–2014 гг. В течение 3 лет ремиссия сохранялась у 172 пациентов, рецидив развился у 47 пациентов. Выполнялось построение искусственных нейронных сетей различных топологий в ППП Statistica v. 13, и далее – программная
реализация наилучшей сети.
Результаты. Построена высокоэффективная искусственная нейронная сеть (3-слойный персептрон), позволяющая прогнозировать рецидив в срок до 3 лет либо ремиссию в течение не менее 3 лет. Диагностическая чувствительность модели составила 74%, специфичность – 97%, прогностическая ценность положительного результата (рецидива) – 85%, прогностическая ценность отрицательного результата (ремиссии) – 93%. Предикторами модели являются пол, возраст пациента на момент операции, длительность заболевания, тип аденомы по данным МРТ, уровни адренокортикотропного гормона и кортизола
в крови в раннем послеоперационном периоде. На основе модели разработан онлайн–калькулятор, доступный врачам для бесплатного практического использования на http://medcalc.appspot.com/.
Заключение. Разработанная и программно реализованная нейросеть является эффективным инструментом для прогнозирования рецидивов болезни Иценко-Кушинга и позволит осуществлять персонализированный подход к ведению пациентов, перенесших нейрохирургическую операцию.
-
Разработка основанной на знаниях системы диагностики орфанных заболеваний
В работе рассматриваются проблемы ранней диагностики у детей редких заболеваний наследственного генеза, представлена краткая характеристика созданных ранее систем, направленных на обеспечение поддержки врача при постановке диагноза больному. Представлен прототип экспертной диагностической системы, знания в которой объединяют библиографические данные по клиническим случаям, коэффициенты модальности признаков (на основе экспертных оценок) и факторы уверенности для манифестации и выраженности признаков по четырем возрастным периодам. Такой подход к формированию базы знаний позволяет повысить качество дифференциальной диагностики редкой патологии в раннем возрасте с целью своевременного начала лечения для предотвращения развития патологических проявлений, вызванных накоплением макромолекул в органах и тканях.