Статьи с темой: «системы поддержки принятия врачебных решений»

    Системы поддержки принятия решений
  • 2020 № 4 Алгоритм формирования подозрения на новую коронавирусную инфекцию на основе анализа симптомов для использования в системах поддержки принятия врачебных решений

    Течение пандемии COVID‑19 накладывает значительную нагрузку на системы здравоохранения, в том числе
    на первичное звено, когда необходимо правильно заподозрить и определить дальнейшую тактику. Неспецифичность симптомов и разносторонность проявлений COVID‑19 накладывают трудности для выявления подозрения на данное заболевание. Для улучшения определения COVID‑19 потенциально могут быть полезны симптом-чекеры и системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР) с рекомендациями врачу для определения тактики ведения. Анализ научной литературы
    показывает многогранность проявлений и частоту встречаемости COVID‑19. Взяв за основу этот анализ, мы структурировали проявления по частоте встречаемости, классифицировали их как «большие» и «малые». Были определены правила их взаимодействий для расчёта уровня подозрения на COVID‑19. Каждому уровню подозрения были разработаны рекомендации по тактике ведения пациента. Для определения симптомов COVID‑19 в неструктурированных текстах электронных медицинских карт были обучены модели NLP. Точность моделей по метрике F-мера составила от 84,6% до 96,0%. Таким образом, был разработан алгоритм выявления подозрения на COVID‑19, который потенциально может быть использован в симптом-чекерах и СППВР для помощи врачам по определению COVID‑19 и поддержки принятия тактических действий.

    Авторы: Гаврилов Д. В. [4] Серова Л. М. [2] Кирилкина А. В. [1]

    Темы: covid-194 алгоритм подозрения на covid‑191 машинное обучение9 определение симптомов1 системы поддержки принятия врачебных решений4

    Подробнее >

  • Системы поддержки врачебных решений
  • 2019 № 2 Использование медицинских данных для создания систем поддержки принятия врачебных решений

    Медицинские данные – неотъемлемая часть рабочих процессов в деятельности медицинских организаций. Ежедневно все большее количество данных обрабатывается в цифровом формате. Что с ними делать, и какими они должны быть для использования системами поддержки принятия врачебных решений? В статье приведены важные критерии, определяющие качество данных.

    Авторы: Карпов О. Э. [4] Субботин С. А. [2] Шишканов Д. В. [2]

    Темы: медицинская информационная система72 медицинские данные1 системы поддержки принятия врачебных решений4

    Подробнее >

  • Особое мнение
  • 2019 № 2 pdf Тренды и прогнозы развития медицинских информационных систем в России

    В настоящее время в России в целом сформирован рынок программных продуктов для медицины и здравоохранения. Требования государства к развитию информационных технологий для медицины постоянно растут. Начиная с 2019 года объем финансирования будет существенно увеличен. Главной статьей затрат в 2019–2024 гг. будет разработка, развитие и внедрение различных информационных систем для регионального здравоохранения, предусмотренных федеральной программой «Создание единого цифрового контура в сфере здравоохранения». В работе систематизированы наблюдения авторов и прогнозы о том, какие же главные тренды окажут наибольшее влияние на изменение рынка медицинских информационных систем (МИС), и к чему это приведет. Среди основных драйверов и прогнозов рынка: концентрация внимания врача и разработчиков МИС не вокруг ведения электронных документов, а вокруг различных аспектов здоровья и жизни пациента. В области управления взаимоотношениями с пациентами начнется внедрение в практику концепции Patient Relationship Management (PRM). К МИС будут расти требования в части оптимизации лечебно-диагностических процессов, поддержки клинических протоколов и непрерывного аудита качества оказания медицинской помощи. Продолжится развитие систем в сторону централизации, перехода на «облачную» модель работы, включая SaaS, а также импортозамещения. Число разработчиков будет постепенно сокращаться, что приведет к консолидации и укрупнению рынка. Будет расти спрос на интеграцию в МИС систем поддержки принятия врачебных решений, построенных с помощью машинного обучения. Все это в комплексе будет способствовать цифровой трансформации отрасли.

    Авторы: Гусев А. В. [32] Новицкий Р. Э. [5] Плисс М. А. [2] Левин М. Б. [1]

    Темы: искусственный интеллект13 машинное обучение9 медицинские информационные системы46 системы поддержки принятия врачебных решений4 цифровая трансформация2 электронная медицинская карта15

    Полная версия статьи в формате PDF
    3.5 МБ

    Подробнее >

  • Медицинские информационные системы
  • 2014 № 2 Информационные технологии в комбустиологии.

    Статья посвящена вопросам поддержки принятия решений в детской комбустиологии. Представлены возможности электронной скицы — диаграммы для определения площади ожоговой поверхности. Описан программный модуль для оценки послеожоговых рубцов, построенный с использованием вычислительных процедур и на основе экспертных знаний. Также авторами предложена мультимедийная информационно-справочная система, содержащая многообразные сведения в области реабилитации детей с термическими поражениями.

    Авторы: Кобринский. Б. А. [22] Акименков А. М. [2] Долотова Д. Д. [2]

    Темы: мультимедийная информационно-справочная система1 ожоговая травма у детей1 системы поддержки принятия врачебных решений4 электронная скица1

    Подробнее >