Труды международного конгресса «Информационные технологии в медицине», Москва, 11—12 октября 2018 г.
Ежегодно, с 2007 года издаются труды участников научной программы ИТМ. До 2015 года материалы конференции издавались в виде отдельного бумажного издания и в некоторые годы, в виде отдельной тематической монографии.С 2016 года труды участников публикуются в электронном виде и размещаются в соответствующем разделе мероприятия.С 2018 года Труды — электронный сборник научных статей.
Сборник научных статей. «Цифровое здравоохранение.Труды участников XIX Международного конгресса «Информационные технологии в медицине» (Москва, 11—12 октября 2018)
Электронное издание ― М.: Консэф, 2018 ― URL: https://itmcongress.ru/itm2018/proceedings/
ISBN 978-5-6042-0610-2
Издание включает в себя тематически структурированные описания и результаты исследований авторов по направлениям:
- Медицинские информационные системы в практическом здравоохранении. Прикладные решения, эффективность использования в клинической практике.
- Математическое моделирование и анализ клинических процессов.
- Интеллектуальный анализ данных и системы поддержки принятия врачебных решений.
- Применение информационных систем для решения задач здравоохранения.
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.
При цитировании статьи : Авторы.Заглавие статьи.//Цифровое Здравоохранение. Труды XIX Международного конгресса «Информационные технологии в медицине» (Москва, 11—12 октября 2018), электронное издание ― М.: Консэф, 2018 ― URL: https://itmcongress.ru/itm2018/proceedings/
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 информатики Российской медицинской академии последипломного образования Минздрава России, д.м.н., проф.
Кузнецов П.П., профессор кафедры управления и экономики здравоохранения НИУ «Высшая школа экономики», 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., заведующий отделом информационных технологий, НМИЦ нейрохирургии им. академика Н.Н. Бурденко, Член президиума Национальной ассоциации 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.
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/itm2018/proceedings.
© Авторы
© ООО «Консэф», 2018
© ООО «Консэф», дизайн и верстка, 2018
Тексты статей:
Медицинские информационные системы в практическом здравоохранении. Прикладные решения, эффективность использования в клинической практике.
- Электронные сервисы маршрутизации пациентов в онкологической службе Краснодарского края.
- Солоненко Т.А., Рубцова И.Т., Корогод М.А., Мурашко Р.А., Кошкаров А.А.
- Особенности электронного учета здоровья военнослужащих.
- Борисов Д.Н., Карайланов М.В.
- Регистрация множественных и сочетанных травм в медицинской информационной системе.
- Махновский А.И., Лютов В.В., Эргашев О.Н., Касимов Р.Р.
Математическое моделирование и анализ клинических процессов.
- Внедрение прогностической модели для оценки риска развития миелотоксических осложнений при химиотерапевтическом лечении онкологических больных.
- Пензин О.В.
- Прогнозирование продолжительности операции контактной лазерной литотрипсии.
- Чернега В.С., Тлуховская-Степаненко Н.П., Еременко А.Н.
- Модель выполнения судебно-медицинской экспертизы в нотации BPMN.
- Коковихин А.В., Девятков М.Ю.,Сердюкова Н.В.
Интеллектуальный анализ данных и системы поддержки принятия врачебных решений.
- Принципы создания интеллектуальной системы формирования и сопровождения плана мероприятий по здоровьесбережению.
- Кобринский Б.А., Григорьев О.Г., Смирнов И.В., Молодченков А.И., Благосклонов Н.А.
- Интеллектуальный анализ данных МРТ для трекинга и когнитивной визуализации движения скоплений стволовых клеток.
- Шустова М.В., Фраленко В.П., Хачумов М.В.
- Теоретико-множественные модели для выбора методов лечения пациентов с печеночной недостаточностью.
- Благосклонов Н.А., Кобринский Б.А., Петровский А.Б.
- О задаче классификации для диагностики тяжести острого панкреатита (в системе поддержки принятия врачебных решений)
- Мангалова Е.С., Строев А.В., Чубарова О.В.
Применение информационных систем для решения задач здравоохранения.
- Web-сервис совершенствования клинико-диагностических компетенций врачей в системе непрерывного медицинского образования.
- Карась С.И., Колганов С.О.
- Условия применения «BigData» в медицине и формирование консенсуса (на примере стабилометрии, постурографии).
- Кубряк О.В., Кривошей И.В., Крикленко Е.А.
- Опыт применения тепловидения для скринингового выявления параназальных синуситов у пациентов с острыми инфекциями верхних дыхательных путей.
- Поникаровская Е.А., Долгов И.М., Махновский А.И.
- Телемедицинская система мониторинга состояния здоровья детей с расстройствами аутистического спектра.
- Лебедев Г.С., Клименко Г.С., Шадеркин И.А., Жовнерчук Е.В., Кожин П.Б., Галицкая Д.А.
- Некоторые аспекты внедрения системы НМО и аккредитации специалистов: самооценки и мнения врачей.
- Кудрина В.Г., Андреева Т.В., Гончарова О.В., Экажева П.С.
- Функциональное наполнение подсистемы поддержки решений, использующей средства инструментального бенчмаркинга.
- Данилов А.В.
- О методах сбора физиологических параметров для использования в системе поддержки принятия врачебных решений.
- Балашов И.С.
Новости
Подписаться на новости
Разработчикам ИИ для здравоохранения стоит присмотреться к сфере медицинского образования
Искусственный интеллект — цифровой помощник не только организатора здравоохранения и практикующего врача, но и студента-медика и преподавателя медицины. Сценарии использования ИИ в образовании в своем выступлении на площадке ИТМ ИИ представил директор по продажам и развитию компании «Платформа Третье Мнение» Андрей Поваренкин.
По его словам, ИИ снижает нагрузку на преподавателя с точки зрения формирования стандартных вопросов, ответов, мониторинга, кто из студентов когда ответил на занятии.
Студенту ИИ в состоянии помочь собрать нужные кейсы, тренажеры, достать из огромной базы именно те снимки или те ЭМК и другие данные, которые подходят ему, пояснил эксперт.
«Студенты могут и сами обучаться, и с кураторством преподавателя пользоваться всеми инструментами, в любое время иметь доступ к последним версиям нейросетей, к последним версиям самых новых образовательных программ, — дополнил Поваренкин. — Большая ценность ИИ в том, что он «понимает», как лучше, быстрее, эффективнее научить конкретного студента благодаря анализу того, как он справляется с заданиями, как отвечает на вопросы тестов, с какой скоростью».
В областях, где врач работает с медицинскими изображениями, ИИ-тренажер позволяет повысить насмотренность. Студент может сначала описать самостоятельно снимок, потом получить ответ от искусственного интеллекта. Можно сделать это через мобильное приложение, что очень важно для молодого поколения.
«Сейчас в России ИИ-решения сконцентрированы в сфере описания снимков, эта задача более понятна для искусственного интеллекта, и поэтому много решений создаются именно там, но надо двигаться дальше: идти к клиницистам, предлагать различные новые сценарии», — резюмировал Поваренкин.