Статьи с темой: «лечебно-диагностический процесс»
-
2020 № 1 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. -
2013 № 2 Моделирование лечебно-диагностического процесса в классе управляемых стохастических процессов с памятью.
Статья посвящена проблеме математического моделирования лечебно-диагностического процесса. Предложен подход к построению модели процесса в классе управляемых стохастических процессов с памятью. Концептуальная основа модели имеет ясную содержательную интерпретацию для специалистов-медиков.
-
2017 № 4 Проект создания медицинской информационной системы управления НУЗ «Дорожная клиническая больница им. Н.А. Семашко на ст. Люблино ОАО «РЖД». Итоги
Статья посвящена проекту создания интегрированной медицинской информационной системы (МИС) Дорожной клинической больницы им. Н.А. Семашко на ст. Люблино ОАО «РЖД». Статья будет полезна всем, кто занимается или планирует заниматься информатизацией учреждений здравоохранения, разработчикам и пользователям МИС, а также студентам и аспирантам.
-
2015 № 3 Информационная система управления лечебно-диагностическим процессом Центрального клинического госпиталя ФТС России как пример создания комплексной медицинской информационной системы многопрофильной клиники.
Статья посвящена проекту создания интегрированной медицинской информационной системы (МИС) Центрального клинического госпиталя ФТС России. Статья будет полезна всем, кто занимается или планирует заниматься информатизацией учреждений здравоохранения, разработчикам и пользователям МИС, а также студентам и аспирантам.
-
2013 № 2 Постановка задачи и описание системы поддержки принятия решений для управления лечебно-диагностическим процессом на примере отделений нефрологии и гемодиализа.
Представлены структура и постановка задачи управления лечебно-диагностическим процессом, реализованная в системе Maximus на базе системного подхода. Основой системы является система поддержки принятия решения. Объектом управления является лечебно диагностический процесс. Информационной основой — структурированная экспертная база знаний. Система внедряется в ряде центров нефрологии и гемодиализа.
-
2019 № 4 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. -
2019 № 1 Интеллектуальная информационно-аналитическая система Maximus для медицины и здравоохранения
статье рассмотрены актуальность, назначение, функции и возможности интеллектуальных информационно-аналитических модулей систем управления лечебно-диагностическими процессами на основе использования системы Maximus в региональной сети клиник концерна Нефросовет, а также применительно к медицине и здравоохранению России в целом.Обоснована важность автоматизации сбора информации, начиная от процесса диагностики и лечения и до среднего и верхнего уровней анализа и отчётности. Представлена линейка программных сервисов бизнес-аналитики и системы поддержки принятия решений на примере нефрологической службы с гемодиализом, осложнениями и сопутствующими заболеваниями:
центр управления процессами, визуальный аналайзер параметров ЛДП и репортинг, аналитический регистр пациентов, диагностическая машина, причинно-следственная модель пациента, программы диагностики и лечения и др. Архитектура системы является сервис-ориентированной, многоплатформенной. Описаны структуры подсистем BI и СППР Maximus, а также архитектура одного из основных сервисов – программ диагностики и лечения. Приведены используемые современные информационные технологии для управления бизнес-процессами, показаны некоторые пользовательские интерфейсы и решения. -
2014 № 5 Основные аспекты разработки медицинских информационных систем.
Статья посвящена основным аспектам разработки медицинских информационных систем. Статья будет полезна как архитекторам и разработчикам МИС, так и пользователям современных МИС.
-
2014 № 1 Автоматизированная информационная система управления лечебно-диагностическим процессом Maximus.
Представлены основные компоненты комплексной автоматизированной системы управления лечебно-диагностическим процессом, разработанной на основе системного подхода с внедрением в отделениях нефрологии и гемодиализа. Приведена структура целей системы, рассмотрены концепция PLM и современные информационные технологии, положенные в основу системы, регламентирование и разработка бизнес-процессов, электронная история болезни и автоматический сбор информации о параметрах состояния пациента, элементы системы поддержки принятия решений по диагностике, программе лечения и анализу причинно-следственных связей нозологий, построенные на основе экспертной базы знаний. Показаны Webинтерфейс и аналитическое представление информации в 3D-графике.
-
2019 № 4 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
-
2015 № 2 Математическая модель перехода состояний пациента в процессе лечения на основе нейросетевого подхода
Описана модель состояний пациента, которая позволяет определить любое его целевое состояние, а именно, исход лечения, зная только степень тяжести заболевания, и в этом смысле предлагаемая модель является универсальной. Построена нейросетевая модель при имитации процессов лечения. Результат моделирования — это последовательность переходов состояния пациента при лечении заболевания в соответствии с применяемой медицинской технологией