Телемедицина
  • 2020 № 2 Телемедицина и COVID‑19: оценка качества телемедицинских консультаций, инициированных пациентами с симптомами ОРВИ

    В условиях пандемии COVID-19 наблюдается повышение спроса на телемедицинские консультации «пациент- врач». Выполнена оценка качества проведения таких консультаций пациентов с симптомами ОРВИ (COVID-19). Проведены
    20 телеконсультаций 2 симулированных пациентов в 10 наиболее популярных телемедицинских сервисах. Неполный сбор анамнеза болезни зафиксирован в 50,0% случаев, аллергологического – в 60,0%, эпидемиологического – в 35,0%. Информация о хронических заболеваниях (критичная с точки зрения рисков при COVID-19) полностью собрана только в 50,0% случаев. Дефекты сбора анамнеза привели к тому, что целевая диагностическая концепция достигнута в 30,0% телекон- сультаций, целевые действия рекомендованы только в 35,0%. Телемедицинскими сервисами не была обеспечена преемственность. В 60,0% случаев были назначены медикаментозные препараты, в том числе инъекционные антибактериальные средства, что полностью противоречит не только законодательству, но и принятым международным методикам и практикам дистанционного консультирования. Качество работы телемедицинских сервисов «пациент-врач» остается неудовлетворительным. Отсутствует эффективная система контроля и обеспечения качества.

    Авторы: Морозов С. П. [8] Владзимирский А. В. [11] Сименюра С. С. [2]

    Темы: covid-194 антибиотик1 орви1 телемедицина22 телемедицинские технологии5

    Подробнее >

  • 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 решений5

    Подробнее >

  • Ит и экономика здравоохранения
  • 2020 № S5 Система информационного обмена в целях осуществления специальных социальных выплат медицинским работникам, связанным с лечением коронавирусной инфекции Covid-19

    Государство пошло на предоставление медицинским и иным работникам, занятым лечением коронавирусной
    инфекции COVID‑19, достаточно большого набора льгот, гарантий и компенсаций. К числу ключевых и наиболее финансово ёмких из них относились выплаты стимулирующего характера, которые с 1 ноября 2020 года заменены на специальные социальные выплаты.
    При этом выплаты теперь будут производить не медицинские организации, а Фонд социального страхования. Реализация подобной схемы вызвала необходимость срочного создания сложной системы информационного обмена, в котором принимает участие большое число субъектов, верифицируются и обрабатываются большие объемы информации.
    Данная статья посвящена анализу складывающейся системы информационного обмена, а также выявлению возможных рисков и угроз.

    Авторы: Кадыров Ф. Н. [5] Чилилов А. М. [4]

    Темы: covid-194 государственная поддержка медицинских работников1 информационный обмен1 информационный ресурс1 коронавирусная инфекция1 специальные социальные выплаты1

    Подробнее >

  • Искусственный интеллект в здравоохранении
  • 2020 № 4 Технологии прогнозной аналитики в борьбе с пандемией COVID‑19

    В последнее время новая коронавирусная инфекция или COVID‑19, вызванная возбудителем SARS-CoV‑2,
    продолжает быстрое распространение по всему миру. По мнению Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), объявившей эту вспышку пандемией, COVID‑19 является серьезной проблемой для общественного здравоохранения, имеющей международное значение. Из-за отсутствия доказанного эффективного лечения и вакцинации против COVID‑19 меры предосторожности считаются ВОЗ стратегическими целями и основным способом противодействия пандемии. Руководствам стран рекомендовано принять национальные программы медицинского обслуживания, направленные на оценку и снижение риска распространения инфекции. На этом фоне технологии прогнозной аналитики стали активно использоваться для составления популяционных и персональных прогнозов развития заболеваемости, смертности, оценки тяжести течения
    болезни и т. д. В данной статье представлен обзор имеющихся разработок и публикаций по теме применения прогнозной аналитики для борьбы с пандемией COVID‑19.

    Авторы: Гусев А. В. [32] Новицкий Р. Э. [5]

    Темы: covid-194 dashboard1 искусственный интеллект13 машинное обучение9 прогнозная аналитика1 программное обеспечение5

    Подробнее >