Комбинированные виды информации

Комбинированной называется медицинская информация, представляющая собой любую комбинацию алфавитно-цифровой, визуально-графической и звуковой информации.

Наиболее популярным комбинированным видом информации является сочетание динамической визуальной информации со звуковой. Однако на практике широко применяются и другие сочетания: например, статической визуальной информации со звуковой, статической визуальной информации совместно с ал­фавитно-цифровой и прочие.

47

Положения, выносимые на защиту.

1. Применение стандартизированного алгоритма комплексной диагностики назальной ликвореи позволяет своевременно поставить диагноз и определить тактику лечения пациента.

2. Применение комплексного лучевого исследования, в том числе компьютерной томографии с 3 D и VRT реконструкцией позволяет визуализировать ликворный свищевой ход размерами даже менее 2х мм, оценить его взаиморасположение по отношению к другим значимым анатомическим структурам основания черепа, а также определить объем и тактику хирургического вмешательства.

3. Использование высокоспецифичного иммунологического метода обнаружения фракций (32-трансферрина в носовом отделяемом позволяет верифицировать диагноз назальной ликвореи в сомнительных случаях.

4. Комбинированный способ пластики дефекта основания черепа - это эффективный способ закрытия ликворного свищевого хода даже при значительных его размерах.

5. Контролируемая нормализация давления спинномозговой жидкости в послеоперационном периоде создает оптимальные условия для репаратив-ных процессах в оперируемой области тем самым являетсяпрофилактикой развития возможных рецидивов заболевания.

48

Данные, получаемые с помощью обычных и специальных методов исследования, позволяют прежде всего выделить основные синдромы, характерные для той или другой болезни почек, и поставить нозологический диагноз (острый или хронический гломерулонсфрит, амилоидоз, поражение почек в рамках системных заболеваний, например СКВ, узелкового периартериита, геморрагического васкулита и пр.). Клинико-лабораторпые данные позволяют констатировать степень активности процесса: * нарастание: протеинурии и гематурии; отёков; - артериальной гипертензии; * появление нефротического и остронефритического синдромов; • возникновение биохимических сдвигов (диспротеинемия с увеличением СОЭ и повышением содержания в крови аг-гл обули нов и т. п.). • Обнаружение показателей высокой иммунологической активности: антинуклеарный фактор; LE-клетки; -уменьшение концентрации компонентов комплемента и высокое содержание ЦИК; AT к базальной мембране клубочков; - AT к цитоплазме нейтрофилов (АНЦА); криоглобулины (особенно II типа); ревматоидный фактор; Ореактивный белок. Наконец, клиницист оценивает функциональное состояние почек, анализируя прежде всего показатели относительной плотности мочи и содержания креати-нина в сыворотке крови и его клиренса. При длительно сушествуюшей ХПН о выраженности процесса сулят также по изменениям кислотно-основного состояния, содержанию сывороточного калия (гинеркалиемии), степени анемии и уменьшения размеров почки (данные обзорной рентгенограммы почек, УЗИ). Важно оценивать все эти симптомы и синдромы в комплексе и обязательно в сопоставлении с данными анамнеза. Только в этом случае можно глубже понять закономерности развития болезни у конкретного пациента, в частности уточнить этиологию заболевания (инфекция, лекарственные воздействия, алкоголь, аллергические реакции, нарушения обмена веществ, например пу-ринового, углеводного), что очень важно для оценки прогноза, показаний к современному активном у лечению (глюкокортикоиды, цитостатики, монокло-налыные AT и т. п.), которое само по себе может вызвать осложнения.

Теорема Байеса, Формула Байеса — одна из основных теорем элементарной теории вероятностей, которая позволяет определить вероятность того, что произошло какое-либо событие (гипотеза) при наличии лишь косвенных тому подтверждений (данных), которые могут быть неточны. Названа в честь ее автора, преп. Томаса Байеса (посвященная ей работа «An Essay towards solving a Problem in the Doctrine of Chances» впервые опубликована в 1763 году,^[1]через 2 года после смерти автора). Полученную по формуле вероятность можно далее уточнять, принимая во внимание данные новых наблюдений.

Психологические эксперименты^[2] показали, что люди при оценках вероятности игнорируют различие априорных вероятностей (ошибка базовой оценки), и потому правильные результаты, получаемые по теореме Байеса, могут очень отличаться от ожидаемых.

Формула Байеса:

,

где

 — априорная вероятность гипотезы A (смысл такой терминологии см. ниже);

 — вероятность гипотезы A при наступлении события B (апостериорная вероятность);

 — вероятность наступления события B при истинности гипотезы A;

 — полная вероятность наступления события B.

50

Моделирование Модель в широком понимании — это образ (в том числе условный или мысленный) какого-либо объекта или системы объектов, используемый при определенных условиях в качестве их «заместителя» или «представителя». Модель — это упрощенное подобие объекта, которое воспроизводит интересующие нас свойства и характеристики объекта-оригинала или объекта проектирования. Примеры. Моделью Земли служит глобус, а звездного неба — экран планетария. Чучело животного есть его модель, а фотография на паспорте или любой перечень паспортных данных - модель владельца паспорта. Моделирование связано с выяснением или воспроизведением свойств какого-либо реального или создаваемого объекта, процесса или явления с помощью другого объекта, процесса или явления. Моделирование — это построение, совершенствование, изучение и применение моделей реально существующих или проектируемых объектов (процессов и явлений). 1.1. Цели моделирования Человек в своей деятельности обычно вынужден решать две задачи — экспертную и конструктивную. В экспертной задаче на основании имеющейся информации описывается прошлое, настоящее и предсказывается будущее. Суть конструктивной задачи заключается в том, чтобы создать нечто с заданными свойствами. Для решения экспертных задач применяют так называемые описательные модели, а для решения конструктивных — нормативные. 3. Виды моделирования • концептуальное моделирование, при котором с помощью некоторых специальных знаков, символов, операций над ними или с помощью естественного или искусственного языков истолковывается основная мысль (концепция) относительно исследуемого объекта; • интуитивное моделирование, которое сводится к мысленному эксперименту на основе практического опыта работников (широко применяется в экономике); • физическое моделирование, при котором модель и моделируемый объект представляют собой реальные объекты или процессы единой или различной физической природы, причем между процессами в объекте-оригинале и в модели выполняются некоторые соотношения подобия, вытекающие из схожести физических явлений; • структурно-функциональное моделирование, при котором моделями являются схемы, (блок-схемы), графики, чертежи, диаграммы, таблицы, рисунки, дополненные специаль-ными правилами их объединения и преобразования:  • математическое (логико-математическое) моделирование, при котором моделирова-ние, включая построение модели, осуществляется средствами математики и логики;  • имитационное (программное) моделирование, при котором логико-математическая модель исследуемого объекта представляет собой алгоритм функционирования объекта, реализованный в виде программного комплекса для компьютера. 

Нормальное распределение (распределение Гаусса) используется при оценке надежности изделий, на которые воздействует ряд случайных факторов, каждый из которых незначительно влияет на результирующий эффект 

Анализ БО, выбор вектора состояния и метода количественного описания БО.

Состояние биологического объекта описывается вектором состояния. Чтобы достаточно полно описать такой биообъект, как организм человека, необходимо оперировать с вектором состояния, содержащем огромное число компонент (n~10⁴). Совершенно ясно, что для решения конкретных задач анализа и синтеза БТС такое число характеристик, как правило, не требуется. Поэтому проводят минимизацию (редукцию) числа компонент вектора состояния.

На данном этапе рассматриваются лишь те свойства биологического объекта, которые необходимо регистрировать, исходя из целевого назначения данного типа БТС. После минимизации числа компонент вектора состояния практически используемое число m характеристик биообъекта существенно уменьшается: m<<n.

Например, при помощи телеметрической БТС (капсулы для исследования желудочно-кишечного тракта) производится контроль над тремя компонентами вектора состояния организма: давлением р, температурой Т, показателем кислотности рН.

51

Критерий Стьюдента (t-критерий)

Критерий позволяет найти вероятность того, что оба средних значения в выборке относятся к одной и той же совокупности. Данный критерий наиболее часто используется для проверки гипотезы: «Средние двух выборок относятся к одной и той же совокупности».

При использовании критерия можно выделить два случая. В первом случае его применяют для проверки гипотезы о равенстве генеральных средних двух неза­висимых, несвязанных выборок (так называемый двухвыборочный t-критерий). В этом случае есть контрольная группа и экспериментальная (опытная) группа, количество испытуемых в группах может быть различно.

Во втором случае, когда одна и та же группа объектов порождает числовой матери­ал для проверки гипотез о средних, используется так называемый парный t-критерий. Выборки при этом называют зависимыми, связанными.

а) случай независимых выборок

Статистика критерия для случая несвязанных, независимых выборок равна:

                                                                             (1)                  

 где   ,    — средние арифметические в эксперименталь­ной и контрольной группах,

 - стан­дартная ошибка разности средних арифметических. Находится из формулы:

    ,                              (2)

где n₁ и n₂ соответственно величины первой и второй выборки.

Если n₁=n₂, то стандартная ошибка разности средних арифметических будет считаться по формуле:

                                         (3)

где n величина выборки.

Подсчет числа степеней свободы осуществля­ется по формуле:

k = n₁ + n₂ – 2.                                                                                     (4)

При численном равенстве выборок k = 2n - 2.

Далее необходимо срав­нить полученное значение t_эмп с теоретическим значением t—рас­пределения Стьюдента (см. приложение к учеб­никам статистики). Если t_эмп<t_крит, то гипотеза H₀ принимается, в противном случае нулевая гипотеза отвергается и принимается альтернативная гипотеза.

Рассмотрим пример использования t-критерия Стьюдента для несвязных и неравных по численности выборок.

случай связанных (парных) выборок

В случае связанных выборок с равным числом измерений в каждой можно использовать более простую формулу t-критерия Стьюдента.

Вычисление значения t осуществляется по формуле:

                                                                                                       (5)

  где   — разности между соответствующими значениями переменной X и переменной У, а d - среднее этих разностей;

Sd вычисляется по следующей формуле:

                                                                                       (6)

Число степеней свободы k определяется по формуле k=n-1. Рассмотрим пример использования t-критерия Стьюдента для связных и, очевидно, равных по численности выборок.

Если t_эмп<t_крит, то нулевая гипотеза принимается, в противном случае принимается альтернативная.

52/

Мера ошибки при аппроксимации функции в соответствии с данным выше определением равна:

.

С целью оценки относительной погрешности при аппроксимации функции рассматривают величину суммарной погрешности по отношению к общему разбросу данных. Общий разброс данных складывается из отклонений теоретических значений от среднего и эмпирических значений от теоретических. Вводятся обозначения:

(1.12)

(1.17)

называется коэффициентом детерминированности и характеризует меру точности аппроксимации табличных данных. Если ² = 1, то ошибка аппроксимации равна 0 и теоретические значения совпадают с эмпирическими.

Аппроксима́ция, или приближе́ние — научный метод, состоящий в замене одних объектов другими, в том или ином смысле близкими к исходным, но более простыми.

Аппроксимация позволяет исследовать числовые характеристики и качественные свойства объекта, сводя задачу к изучению более простых или более удобных объектов (например, таких, характеристики которых легко вычисляются, или свойства которых уже известны). В теории чисел изучаются диофантовы приближения, в частности, приближения иррациональных чиселрациональными. В геометрии рассматриваются аппроксимации кривых ломаными. Некоторые разделы математики в сущности целиком посвящены аппроксимации, например, теория приближенияфункций, численные методы анализа.

В переносном смысле употребляется в философии как метод приближения, указание на приблизительный, неокончательный характер. Например, в таком смысле термин «аппроксимация» активно употреблялся Сереном Кьеркегором(1813—1855) в «Заключительном ненаучном послесловии…»

коэф.пар.кор.

53

Для определения степени тесноты парной линейной зависимости служит линейный коэффициент корреляции r, для расчета которого можно использовать, например, две следующие формулы:

Линейный коэффициент корреляции может принимать значения в пределах от -1 до + 1 или по модулю от 0 до 1. Чем ближе он по абсолютной величине к 1, тем теснее связь. Знак указывает направление связи: «+» - прямая зависимость, «-» имеет место при обратной зависимости.

56

Прогностика — научная дисциплина, изучающая общие принципы и методы прогнозирования развития объектов любой природы, закономерности процесса разработки прогнозов. Как наука прогностика сформировалась в 70 — 80 годы ХХ столетия. Кроме понятия «прогностика», в литературе используют термин футурология..

Прогнозирование — процесс разработки прогноза. Этап прогнозирования — часть процесса разработки прогнозов, характеризующаяся своими задачами, методами и результатами. Деление на этапы связано со спецификой построения систематизированного описания объекта прогнозирования, сбора данных, с построением модели, верификацией прогноза.

Прием прогнозирования — одна или несколько математических или логических операций, направленных на получение конкретного результата в процессе разработки прогноза. В качестве приема могут выступать сглаживание динамического ряда, определение компетентности эксперта, вычисление средневзвешенного значения оценок экспертов и т. д.

Модель прогнозирования — модель объекта прогнозирования, исследование которой позволяет получить информацию о возможных состояниях объекта прогнозирования в будущем и (или) путях и сроках их осуществления.

Метод прогнозирования — способ исследования объекта прогнозирования, направленный на разработку прогноза. Методы прогнозирования являются основанием для методик прогнозирования.

Методика прогнозирования — совокупность специальных правил и приемов (одного или нескольких методов) разработки прогнозов.

Прогнозирующая система — система методов и средств их реализации, функционирующая в соответствии с основными принципами прогнозирования. Средствами реализации являются экспертная группа, совокупность программ и т. д. Прогнозирующие системы могут быть автоматизированными и неавтоматизированными.

Прогнозный вариант — один из прогнозов, составляющих группу возможных прогнозов.

Объект прогнозирования — процесс, система, или явление, о состоянии которого даётся прогноз.

Характеристика объекта прогнозирования — качественное или количественное отражение какого-либо свойства объекта прогнозирования.

Переменная объекта прогнозирования — количественная характеристика объекта прогнозирования, которая является или принимается за изменяемую в течение периода основания и (или) периода упреждения прогноза.

Сложность объекта прогнозирования — характеристика объекта прогнозирования, определяющая разнообразие его элементов, свойств и отношений.

Период основания прогноза — промежуток времени, за который используют информацию для разработки прогноза. Этот промежуток времени называют также периодом предыстории.

Период упреждения прогноза — промежуток времени, на который разрабатывается прогноз.

Прогнозный горизонт — максимально возможный период упреждения прогноза заданной точности.

Точность прогноза — оценка доверительного интервала прогноза для

56

Статистическое моделирование связи методом корреляционного и регрессионного анализа.

Задачи корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты известной связи между варьирующими признаками, определению неизвестных причинных связей (причинный характер которых должен быть выяснен с помощью теоретического анализа) и оценки факторов, оказывающих наибольшее влияние на результативный признак.

Задачами регрессионного анализа являются выбор типа модели (формы связи), установление степени влияния независимых переменных на зависимую и определение расчётных значений зависимой переменной (функции регрессии).

Решение всех названных задач приводит к необходимости комплексного использования этих методов.

Корреляционный и регрессионный анализ. Исследование связей в условиях массового наблюдения и действия случайных факторов осуществляется, как правило, с помощью экономико-статистических моделей. В широком смысле модель – это аналог, условный образ (изображение, описание, схема, чертёж и т.п.) какого-либо объекта, процесса или события, приближенно воссоздающий «оригинал». Модель представляет собой логическое или математическое описание компонентов и функций, отображающих существенные свойства моделируемого объекта или процесса, даёт возможность установить основные закономерности изменения оригинала. В модели оперируют показателями, исчисленными для качественно однородных массовых явлений (совокупностей). Выражение и модели в виде функциональных уравнений используют для расчёта средних значений моделируемого показателя по набору заданных величин и для выявления степени влияния на него отдельных факторов.

По количеству включаемых факторов модели могут быть однофакторными и многофакторными (два и более факторов).

В зависимости от познавательной цели статистические модели подразделяются на структурные, динамические и модели связи.

Статистическое моделирование связи методом

корреляционного и регрессионного анализа.

Задачи корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты известной связи между варьирующими признаками, определению неизвестных причинных связей (причинный характер которых должен быть выяснен с помощью теоретического анализа) и оценки факторов, оказывающих наибольшее влияние на результативный признак.

Задачами регрессионного анализа являются выбор типа модели (формы связи), установление степени влияния независимых переменных на зависимую и определение расчётных значений зависимой переменной (функции регрессии).

Решение всех названных задач приводит к необходимости комплексного использования этих методов.

Корреляционный и регрессионный анализ. Исследование связей в условиях массового наблюдения и действия случайных факторов осуществляется, как правило, с помощью экономико-статистических моделей. В широком смысле модель – это аналог, условный образ (изображение, описание, схема, чертёж и т.п.) какого-либо объекта, процесса или события, приближенно воссоздающий «оригинал». Модель представляет собой логическое или математическое описание компонентов и функций, отображающих существенные свойства моделируемого объекта или процесса, даёт возможность установить основные закономерности изменения оригинала. В модели оперируют показателями, исчисленными для качественно однородных массовых явлений (совокупностей). Выражение и модели в виде функциональных уравнений используют для расчёта средних значений моделируемого показателя по набору заданных величин и для выявления степени влияния на него отдельных факторов.

54

решение статистических задачи части изучение взаимосвязи состояния колич оц их наличия опред направление и силы связи на рез. Все они могут быть определенны корр и регр анал.есди при этом задача коре анал позв оцен степень тесноты связи,а также учит осн факторные влияющие на регрессию.

57

Проведение телемедицинских лекций, видео семинаров, конференций. Во время таких лекций преподаватель имеет интерактивный контакт с аудиторией. В результате использования инфокоммуникационных технологий у врача появилась реальная возможность непрерывного профессионального образования, включающего как теоретическую, так и практическую подготовку. Лекции, как и видео консультации могут проходить в многоточечном режиме, таким образом, лекция может быть прочитана сразу для слушателей из нескольких регионов. Применение сетевых видеокамер, позволяет организовать трансляцию хирургической операции. Например, через стандартные средства Интернета можно получить доступ к видеокамерам, установленным в лаборатории телемедицины и операционных Российского научного центра хирургии РАМН. Данная технология может использоваться также в целях «теленаставничества», когда более опытный врач может дистанционно контролировать действия своего менее опытного коллеги в режиме реального времени. Получают развитие мобильные телемедицинские комплексы (переносные, на базе реанимобиля и т.д.) для работы на местах аварий. Российское здравоохранение весьма заинтересовано в малогабаритных мобильных диагностических комплексах, которые можно использовать в отсутствии телемедицинских кабинетов и центров, непосредственно там, где возникла необходимость. Этими средствами должны быть оснащены и врачи скорой помощи, и семейные врачи, врачи районных и сельских больниц, бригады медицины катастроф и санитарной авиации, медицинских формирований МЧС. Современный мобильный телемедицинский комплекс должен объединять в себе мощный компьютер, легко сопрягаемый с разнообразным медицинским оборудованием, средства ближней и дальней беспроводной связи, средства видеоконференции и средства IP-вещания. Телемедицинские системы динамического наблюдения используются для наблюдения за пациентами, страдающими хроническими заболеваниями. Эти же системы могут применяться на промышленных объектах для контроля состояния здоровья работников (например, операторов на атомных электростанциях). Многообещающим направлением развития дистанционного биомониторинга является интеграция датчиков в одежду, различные аксессуары, мобильные телефоны. Например, жилет с набором биодатчиков, регистрирующих ЭКГ, артериальное давление и ряд других параметров, или мобильный телефон с возможностью регистрации ЭКГ и отправки ее средствами GPRS в медицинский центр, а также с возможностью определения координат человека в случае угрозы жизни. Доступность средств связи и сервисов Интернет позволяет развивать такое направление, как «домашняя телемедицина». Это дистанционное оказание медицинской помощи пациенту, находящемуся вне медицинского учреждения и проходящему курс лечения в домашних условиях. Специальное телемедицинское оборудование осуществляет сбор и передачу медицинских данных пациента из его дома в отдаленный телемедицинский центр для дальнейшей обработки специалистами. Примером может служить система мониторинга больных с сердечной недостаточностью, нуждающихся в регулярных и частых обследованиях, стоимость лечения которых существенно уменьшается за счет использования телемедицины. Имеются комплексы, включающие датчики, измеряющие температуру тела, давление крови, парциальное давление кислорода, ЭКГ и функции дыхания, соединенные с настольным монитором, который в свою очередь автоматически отправляет данные в контрольный центр. Для пациентов - это возможность оперативно, без утомительных и дорогостоящих поездок, по месту жительства получать высококвалифицированные консультации. Кроме того, возможен аудио-визуальный контакт с врачами во время проведения консультации или диагностической процедуры.

Телемедицина и Интернет

Телемедицина связана с развитием глобальной сети Интернет, через которую можно, в принципе, осуществлять все задачи, которые ставятся перед телемедициной. Однако отсутствие гарантированной полосы пропускания между участниками телеконсультации приводит к замедлению передачи визуальной информации и ограничению в передаче аудиоинформации. Кроме того, Интернет является открытой сетью, а передача медицинских данных пациентов и их обсуждение в открытом для всех режиме является с правовой точки зрения недопустимым. Введение строгой защиты информации связано с необходимостью соблюдения конфиденциальности медицинской информации. Поэтому использование телекоммуникаций в медицине развивается по двум основным направлениям: через открытую сеть Интернет и по закрытым корпоративным сетям собственно телемедицины или в режиме выделенных на время телеконсультации фрагментов существующих сетей в режиме «точка — точка» или «точка — многоточка». Это соответствует более высоким требованиям к передаче информации, особенно рентгенограмм, томограмм, микроизображений и др. Необходимым условием также является разработка, внедрение и соблюдение стандартов получения и представления медицинских изображений (рентгенорадиологических, микроскопических, цветопередачи накожных проявлений заболеваний и др.). Несмотря на отмеченные ограничения, телемедицинские консультации с определёнными ограничениями осуществляются и через Интернет (с использованием IP-соединения). В этих случаях, как правило, не передаются в процессе обсуждения видеоизображения больных, лечащего врача, консультанта другие видеоматериалы, а только статические графические материалы, с которыми можно работать с использованием так называемой общей «белой доски» в режиме NetMeeting. А сама консультация поддерживается в интерактивном голосовом варианте. Использование Интернет и телекоммуникационных технологий стало неотъемлемой частью медицинской науки и практики, влияет на поведение врачей. Так выборочный опрос 400 американских врачей в марте 2001 года показал, что 356 из них регулярно пользуются Интернетом для пополнения своих знаний, для повышения эффективности работы и для контактов с пациентами. Информация из Интернета в определённой мере влияет на диагнозы, которые ставят врачи, и на выбор лекарств, которые они прописывают своим пациентам. Уже к 1999 году в Интернете было 15 тыс. медицинских веб-сайтов, охватывающих все медицинские специальности. На них публикуется немало обзорных работ с иллюстрациями и другой справочной медицинской информации. В плане телемедицины или, так называемой Интернет — медицины, организуется представление клинических случаев для получения мнений специалистов всего мира. Активно использует и пропагандирует это направление Уральский НИИ травматологии и ортопедии. Однако следует иметь в виду отсутствие при использовании такой технологии возможности интерактивного обмена мнениями и определённые юридические вопросы в отношении идентификации консультантов. Через Интернет можно производить трансляцию процедур и операций в образовательных целях. Тем не менее, Интернет не может рассматриваться, как основная база для непрерывного обучения, но можно использовать его возможности, как составную часть этого процесса. Благоприятные условия создаются лишь в том случае, если соединение не требует длительного времени, то есть при наличии каналов, отвечающих довольно высоким требованиям, чему соответствуют в основном волоконно-оптические или спутниковые линии связи. Телемедицина в сочетании с Интернет-технологиями позволит более рационально использовать научный и практический потенциал медицины и здравоохранения. Следующее расширение — энерго-информационнонная, эфирная сфера - не подчиняющаяся понятиям геометрического расстояния. То есть мысль, большой спектр умение врача будут существовать повсеместно.

58

Информационные технологии в современной медицине

Стремительно набирая темпы в последние десятилетия, прогресс на фоне повсеместного внедрения компьютерных информационных технологий (IT-технологий) охватил и медицину. Сегодня информационные системы в медицине используются всё шире: при создании серьёзной клиники без IT-составляющей уже не обойтись. Особенно актуально их внедрение в практику деятельности коммерческих клиник и медицинских центров, ведь помимо пользы для медперсонала и пациентов, информационные системы выгодны с чисто экономической точки зрения. И далеко не случайно, намереваясь финансировать медучреждения либо даже их сети, инвесторы прежде всего закладывают в инвестиционный бюджет оснащённость клиник современными IT системами. Совершенно очевидно, что информационные системы необходимо использовать в виде целостного комплекса, органично интегрирующего в себе все стороны работы медучреждения. Вот почему локальные компьютерные программы ныне сводятся в единые комплексные медицинские информационные системы (КМИС), в основу создания которых заложен модульный принцип, где каждый из модулей-подсистем, предназначенных для решения «своих» специфических задач, тесно взаимосвязан с остальными. При этом деятельность медицинского персонала в едином информационном пространстве обеспечивается за счёт взаимного использования модулями информации из всех подсистем. Наиболее значимыми модулями каждой КМИС являются АРМ (автоматизированные рабочие места руководителей, сотрудников регистратуры, врачей-специалистов и представителей вспомогательного персонала клиники), электронная регистратура (списки пациентов и данные о них, электронные истории болезни, те или иные формы отчётности), медицинские программы формирования схем лечения (с детальным указанием диагностических показаний, выполняемых манипуляций, применяемых медикаментов, лечебных инструментов и материалов), условия расчётов с подрядчиками и автоматический расчёт стоимости работ, учёт бухгалтерских и кассовых операций, складской учёт и т.д. КМИС, таким образом, объединяют в единое комплексное целое решение задач различных типов: управленческих, диагностических, терапевтических, статистических и многих других. Что, конечно же, позволяет наиболее эффективно организовать слаженную работу медицинского учреждения, оптимизируя управление всеми его структурами и возводя на качественно новый уровень оказание медицинских услуг.

Широкими возможностями обладает и сама по себе электронная история болезни, которую называют ещё электронной медицинской картой (EHR - electronic health records), представляющая собой современную систему программного обеспечения и модулей, которые позволяют свести воедино различные структуры лечебного учреждения. Теперь каждый врач-специалист клиники имеет возможность без напрасной траты времени на бюрократические формальности и писанину при помощи компьютера вносить в электронную карту информацию о результатах обследования и ходе лечения пациентов, сопоставляя собственные наблюдения с мнением коллег. Актуальность скорейшего отказа от прежних, «бумажных», и перехода к принципиально новым, электронным методам ведения медицинской документации и учёта осознают и на высоком государственном уровне. С 1 января 2008 г. в РФ начал действовать первый национальный стандарт в области медицинской информатики, который получил название «Электронная история болезни пациента». Введение нового стандарта - первый шаг к тому, чтобы забыть, наконец, оставив их в прошлом, о рукописных томах медицинских карт, испещренных записями врачей-специалистов, неразборчивость почерка которых стала темой для анекдотов.

Всё новое всегда пробивает себе дорогу с большим трудом. Переход от бумажных носителей информации к электронным не избавлен от целого ряда объективных сложностей вследствие инерции мышления и нежелания многих отказываться от устоявшихся в сознании стереотипов. Негативно сказывается дороговизна компьютерной базы и её неразвитость в масштабах страны, тотальная компьютерная безграмотность персонала, в особенности старших поколений, а главное – отсутствие достаточно эффективного механизма защиты информации. И всё же прогресс не остановить: в стране сегодня уже действуют сотни клиник, где применение КМИС и в частности электронных карт стало обыденным явлением.

59

Карельская медицинская информационная система

Разработчик: К-МИС

Карельская медицинская информационная система (КМИС) предназначена для комплексной автоматизации медицинских учреждений независимо от принадлежности (государственное, ведомственное или частное) и специализации.

Цель системы — повышение качества и доступности медицинской помощи за счет автоматизации труда медицинских сотрудников и комплексной автоматизации всех видов деятельности в ЛПУ. В первую очередь система предназначена для автоматизации клинических направлений работы ЛПУ, организации эффективных информационных потоков между всеми участниками лечебно-диагностического процесса, сокращения рутинных операций по оформлению медицинской документации и многого другого. Основное технологическое решение, за счет которого КМИС способна достичь поставленную цель — это внедрение электронного документооборота с возможностью групповой работы над различными медицинскими документами: электронной амбулаторной картой (в поликлинике), электронной историей болезни (в стационаре или санатории) и т.д.

Архитектура КМИС

Архитектурно КМИС состоит из нескольких программных модулей (подсистем), объединенных в общую медицинскую информационную систему. В состав КМИС включены как универсальные для любого ЛПУ подсистемы, в которых сосредоточены важнейшие функциональные возможности КМИС, так и отдельные модули для поликлиники, стационара и т.д. Работа крупных многопрофильных медицинских учреждений организуется за счет совместного использования всех (или части) этих модулей.

В состав системы включено свыше 60 программных модулей для решения самых разнообразных задач в современных ЛПУ, в том числе: ведение электронной истории болезни, автоматизация учета лекарственных средств, системы для формирования финансовой и статистической отчетности и многое другое.

Одной из задач, решаемых системой, является автоматизация управленческого документооборота в ЛПУ: работа с входящей и исходящей корреспонденцией, управление договорами, управление распоряжениями и т. д. Для этого в состав КМИС включена соответствующая подсистема делопроизводства.

Интеграция Карельской медицинской информационной системы с системой электронного документооборота БОСС-Референт

Карельская медицинская информационная система (КМИС) — это программный продукт для комплексной автоматизации лечебно-профилактических учреждений (ЛПУ), основанный на технологиях IBM Lotus Notes/Domino. Для предоставления своим заказчикам наилучшего варианта с точки зрения цена/качество разработчики Карельской медицинской информационной системы выбрали СЭД БОСС-Референт, как базовый программный продукт для автоматизации управленческого документооборота в ЛПУ.

В связи с этим специалистами компаний была разработана особая редакция КМИС с интегрированной в нее системой БОСС-Референт.

Интеграция БОСС-Референт в состав КМИС предоставляет следующие возможности:

Поддержка в актуальном режиме общих внутренних и внешних справочников контрагентов, справочника организации.

Автоматизация работы с входящей и исходящей документацией.

Выдача поручений, контроль исполнительской дисциплины.

Создание списков рассылки и контроль информирования конечных пользователей.

Автоматизация работы с обращениями граждан.

Автоматизация процессов согласования внутренних документов.

Так как обе системы написаны как приложения для платформы IBM Lotus Notes/Domino и используют компонентный подход, то интеграция КМИС и БОСС-Референт сделаны на бесшовном принципе. Пользователи, работающие в среде КМИС, имеют возможность получить доступ к базам данных и приложениям БОСС-Референт, как будто данная система была разработана и встроена прямо в КМИС. Никакой дополнительной авторизации или других лишних действий со стороны пользователя не требуется.

Клиенты, использующие решение

КМИС используется в Муниципальном учреждении здравоохранения «Городская поликлиника №4» (г. Петрозаводск), Санатории «Надежда» (г. Анапа), Островской центральной районной больнице (г. Остров), Негосударственном учреждении здравоохранения «Отделенческая больница на станции Муром ОАО