Регистрация

10—11 октября 2019 года
Москва, Конгресс-центр гостиницы «Космос»

ЦИФРОВОЕ ЗДРАВООХРАНЕНИЕ
Труды XX Международного конгресса «Информационные технологии в медицине»

Электронное издание ― М.: Консэф, 2019 ― URL: https://itmcongress.ru/itm2019/proceedings/

ISBN 978-5-6042061-1-9

УДК 61:004:614.2:061.3

ББК 51.1

Ц75

Сборник научных статей «Цифровое Здравоохранение. Труды XX Международного конгресса «Информационные технологии в медицине» включает в себя тематически структурированные результаты исследований авторов-участников конгресса по направлениям:

  • Математическое моделирование и анализ клинических процессов.
  • Интеллектуальный анализ данных и системы поддержки принятия врачебных решений.
  • Применение информационных систем для решения задач здравоохранения, образования и науки.

Издание ориентировано на специалистов в области информатизации здравоохранения и содержит актуальную экспертизу, основанную на практических результатах, полученных в результате апробации передовых методов прикладной математики и программных средств в сфере практического здравоохранения.

Редакционная коллегия:

Борисов Д.Н., доцент Военно-медицинской академии имени С.М. Кирова, Россия, Санкт-Петербург, к.м.н.

Зарубина Т.В., главный внештатный специалист по внедрению современных информационных систем в здравоохранении Министерства здравоохранения Российской Федерации, заведующая кафедрой медицинской кибернетики и информатики Российского национального исследовательского медицинского университета имени Н.И. Пирогова, д.м.н., проф.

Кобринский Б.А., заведующий лабораторией систем поддержки принятия клинических решений, Институт современных информационных технологий в медицине Федерального исследовательского центра РАН «Информатика и управление», д.м.н., проф.

Кудрина В.Г., заведующая кафедрой медицинской статистики и цифрового здравоохранения Российской медицинской академии непрерывного профессионального образования Минздрава России, д.м.н., проф.

Кузнецов П.П., профессор кафедры управления и экономики здравоохранения НИУ «Высшая школа экономики», Генеральный директор Фонда развития персонифицированной медицины,  вице-президент Национальной ассоциации медицинской информатики,   д.м.н., проф.

Лебедев Г.С., директор Института цифровой медицины, заведующий кафедрой информационных и интернет технологий ФГБАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет), д.т.н., проф.

Мухин Ю.Ю., ответственный редактор, исполнительный директор Оргкомитета Международного конгресса «Информационные технологии  в медицине», к.э.н.

Шифрин М.А., ведущий специалист лаборатории биомедицинской информатики и искусственного интеллекта НМИЦ нейрохирургии им. академика Н.Н. Бурденко, Член совета Европейской федерации медицинской информатики (EFMI), к.ф.-м.н.

Редакция:

Мухин Ю.Ю. ―  ответственный редактор, составитель, к.э.н.

Мухин К.Ю. ― выпускающий редактор

Минина А.А. – макет и верстка

Все материалы, вошедшие в сборник, представлены профессиональному сообществу в рамках конгресса и были рецензированы членами редакционной коллегии.

При цитировании статей сборника мы рекомендуем следующую библиографическую ссылку: Авторы. Заглавие статьи.//Цифровое здравоохранение: Труды XX Международного конгресса «Информационные технологии в медицине»: электронное издание ― М.: Консэф, 2019―С.10-20 ― Режим доступа:https://itmcongress.ru/dl/2019/proceedings/3.7.Ivanov_ITM2019.pdf(дата обращения: 16.12.2019). (Цветом выделены переменные компоненты, относящиеся к конкретной статье)

Лицензия Creative Commons
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 3.0 Непортированная.

Информация в материалах, размещенных на данной странице, является интеллектуальной собственностью их авторов.Авторы отдельных статей указаны в заголовках. При цитировании указанных материалов обязательна полная ссылка на первоисточник публикации https://itmcongress.ru/itm2019/proceedings.

© Авторы
© ООО «Консэф», 2019
© ООО «Консэф», дизайн и верстка, 2019

От редакции
Мухин Ю.Ю., ответственный редактор

Тексты статей:

Математическое моделирование и анализ клинических процессов

О доказательности медицинского диагноза: интеллектуальный анализ эмпирических данных о пациентах в выборках ограниченного размера.
Забежайло М.И., Трунин Ю.Ю.
Методы машинного обучения для дифференциальной диагностики болезней органов дыхания и сердечно-сосудистой системы.
Шахгельдян К.И., Гельцер Б.И., Рублев В.А., Курпатов И.А., Сергеев Е.А.
Комплексное использование алгоритмов нейронных сетей для оценки эффективности их работы в меняющихся условиях принятия врачебных решений.
Невзоров В.П., Буланова Т.М.

Интеллектуальный анализ данных и системы поддержки принятия врачебных решений

Об опыте применения технологий искусственного интеллекта для автоматического распознавания рентгеновских изображений органов грудной полости.
Толкачев А.Ю., Кулеев Р.Ф.
Применение OLAP технологий с целью исследования влияния дозы ионизирующего излучения на заболеваемость.
Думанский С.М., Баранов Л.И., Яганов С.А., Дибиргаджиев И.Г.

Применение информационных систем для решения задач здравоохранения, образования и науки

Технология электронного бенчмаркинга медицинских организаций региона.
Данилов А.В.
Формирование информационной основы для повышения качества подготовки медицинских работников в первичном звене здравоохранения.
Комаров С.Г., Андреева Т.В.
Роль профессиональных компетенций в формировании информационного профиля врача.
Кудрина В.Г., Андреева Т.В., Гончарова О.В., Экажева П.С.
Публикационная активность медицинских специалистов (cовременное состояние и подходы к оценке).
Борисов Д.Н., Иванов В.В., Кушнирчук И.И.
Применение цифровых методов для диагностики психоэмоционального состояния и коррекции состояния пациентов с психическими расстройствами разных возрастов.
Жовнерчук Е.В., Клименко Г.С., Кожин П.Б., Лебедев Г.С., Московенко А.В.
Совершенствование форм статистической отчетности научных учреждений Минздрава России.
Лебедев Г.С., Крылов О.Б., Леляков А.И., Миронов Ю.Г.,Ткаченко В.В.

В Москве создан уникальный автоматизированный лабораторный комплекс, позволяющий ежедневно проводить более 4000 исследований на covid-19/

На базе лабораторного комплекса крупнейшего московского диагностического центра Москвы, ДКЦ№1  в кратчайшие сроки был реализован беспрецедентный проект технического перевооружения, позволивший обеспечить ежедневную обработку более 4000 образцов анализов на Covid-19.
Совместно со специалистами  ГК АКРОСС , в центре была произведена модернизация уже действующей лаборатории, включая установку оборудования для анализа соответствующих образцов, организацию зонирования и автоматизацию максимального количества контактных операций с автоматической передачей результатов в единую московскую информационную систему ЕМИАС. Совместная работа врачей и ИТ специалистов позволила обеспечить создание автоматизированного лабораторного комплекса по обработке образцов, который способен оперативно проводить массовые исследования на новый тип инфекции с соблюдением дополнительных мер безопасности и без перегрузки уже действующего оборудования и персонала.
Подробнее...      

Наверх