Цифровое здравоохранение
  • 2017 № 3 Реинжиниринг общественного здравоохранения, основанный на персоноцентрированной модели, гибридных проектных подходах и методах искусственного интеллекта

    В работе рассмотрена модель общественного здравоохранения нового типа, возникающая на платформе технологической революции информационных систем. Авторами приведено описание ключевых методов управленческого, технологического и математического взаимодействия с коллективной информационной инфраструктурой системы здравоохранения, которые окажут наибольшее влияние на происходящие изменения и составят основу цифрового общества, цифровой экономики и общественного здравоохранения нового типа. Методы рассмотрены с точки зрения их влияния на формирование новых подходов в процессе трансформации укладов экономики и общества. Представлена модель персоноцентрированной системы здравоохранения, обобщены ее ключевые преимущества, изложены подходы к гибкой проектной реализации процесса перехода к новой модели

    Авторы: Мухин Ю. Ю. [1] Мухин К. Ю. [1]

    Темы: agile1 гибкие методологии в управлении проектами1 гибкие подходы к управлению1 здравоохранение13 инноватика1 интеллектуальный анализ1 искусственный интеллект6 нейронные сети8 проектный менеджмент1 цифровая экономика2

    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. [30] Новицкий Р. Э. [3] Плисс М. А. [2] Левин М. Б. [1]

    Темы: искусственный интеллект6 машинное обучение6 медицинские информационные системы45 системы поддержки принятия врачебных решений3 цифровая трансформация1 электронная медицинская карта13

    Полная версия статьи в формате PDF
    3.5 МБ

    Подробнее >

  • Искусственный интеллект в здравоохранении
  • 2018 № 3 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.

    Авторы: Гусев А. В. [30] Плисс М. А. [2]

    Темы: здравоохранение13 искусственный интеллект6 машинное обучение6 медицина3 нейронные сети8

    Полная версия статьи в формате PDF
    4.6 МБ

    Подробнее >

  • 2017 № 4 Опыт разработки программного комплекса для нейросетевой диагностики и прогнозирования заболеваний гепатопанкреатодуоденальной зоны

    В статье приводится опыт самостоятельной разработки программного комплекса для диагностики и прогнозирования заболеваний гепатопанкреатодуоденальной зоны с применением искусственной нейронной сети типа многослойного персептрона с активационной функцией – гиперболическим тангенсом. Описывается характеристика анализируемых данных, в качестве которых выступила совокупность факторов риска развития язвенной болезни, холецистита и панкреатита. Обосновывается потребность в применении автоматизированных систем управления, действующих на принципах искусственных нейронных сетей. Приводятся принципы функционирования многослойного персептрона, а также предлагаются модификации, оптимизирующие разработку программного комплекса и способствующие решению ряда проблем, возникающих при практической реализации самой системы, а также при подготовке данных. Предлагается набор возможных входных и выходных параметров сети, предназначенных для ее обучения. Статья содержит описание реализованного на практике интерфейса пользователя, сконструированного для создания, настройки, обучения и клинического применения искусственной нейронной сети, а также построения ее графов и статистической оценки качества ее функционирования.

    Авторы: Лазаренко В. А. [1] Антонов А. Е. [1]

    Темы: диагностика2 искусственная нейронная сеть1 искусственный интеллект6 многослойный персептрон1 панкреатит1 прогнозирование4 холецистит1 язвенная болезнь1

    Подробнее >

  • 2019 № 2 Применение нейросетевых методов машинного обучения в лечении осложнений у пациентов на гемодиализе

    В работе описывается комплексная система автоматизированного формирования программы коррекции анемии у пациентов с терминальной стадией хронической болезни почек.
    Показано, что созданная система позволяет сформировать медикаментозную терапию, адекватную текущему состоянию и динамике состояния пациента, даже в ситуациях, когда терапия ранее не проводилась. В системе использован метод сочетания нейронных сетей, обученных на существующей клинической прецедентной базе адекватной коррекции анемии, и триггерной модели выбора дозировки медикаментозной терапии. В качестве примеров приведен опыт эксплуатации созданной системы в отделении гемодиализа г. Костромы МЧУ ДПО «Нефросовет», для формирования программы лечения 10 пациентов. Приведена общая схема построенной системы и ее детальное описание.

    Авторы: Новицкий В. О. [5] Малкоч А. В. [2] Зиновьев Д. А. [1]

    Темы: гемодиализ3 искусственный интеллект6 коррекция анемии1 машинное обучение6 нейронные сети8 хроническая болезнь почек1

    Подробнее >

  • 2017 № 3 pdf Перспективы нейронных сетей и глубокого машинного обучения в создании решений для здравоохранения

    В работе приведен обзор перспектив применения нейронных сетей и глубокого машинного обучения в создании систем искусственного интеллекта для здравоохранения. Приводится определение и пояснения по технологиям машинного обучения и нейронных сетей. Представлен обзор уже реализованных проектов применения искусственного интеллекта, а также дается прогноз наиболее перспективных, по мнению автора, направлений развития в ближайшее время

    Авторы: Гусев А. В. [30]

    Темы: здравоохранение13 искусственный интеллект6 машинное обучение6 медицина3 нейронные сети8

    Полная версия статьи в формате PDF
    7.5 МБ

    Подробнее >