Number №4, 2020 - page 15-18

Использование результатов изобретательской деятельности в работе кафедры ортопедической стоматологии: цифровые и аддитивные технологии DOI: 10.29188/2542-2413-2020-6-4-15-18

For citation: Клёмин В.А., Корж В.И., Калиновский Д.К., Корж Д.В. Использование результатов изобретательской деятельности в работе кафедры ортопедической стоматологии: цифровые и аддитивные технологии. Журнал телемедицины и электронного здравоохранения 2020;6(4):15-18; https://doi.org/10.29188/2542-2413-2020-6-4-15-18
  • Клёмин В.А. – д.м.н., заведующий кафедрой ортопедической стоматологии, профессор ГОО ВПО «Донецкий национальный медицинский университет им. М. Горького»; РИНЦ AuthorID 869489
  • Корж В.И. – к.м.н., доцент кафедры ортопедической стоматологии ГОО ВПО «Донецкий национальный медицинский университет им. М. Горького»; ortstom@dnmu.ru, РИНЦ AuthorID 902065
  • Калиновский Д.К. – к.м.н., доцент кафедры детской стоматологии и челюстно-лицевой хирургии ГОО ВПО «Донецкий национальный медицинский университет им. М. Горького»; РИНЦ AuthorID: 878459
  • Корж Д.В. – врач-стоматолог ООО «Интана»; 

Использование результатов изобретательской деятельности в работе кафедры ортопедической стоматологии: цифровые и аддитивные технологии

11

Введение. Рассмотрены результаты научной деятельности кафедры ортопедической стоматологии ГОО ВПО «Донецкий национальный медицинский университет им. М. Горького» по изобретательству и вопросам цифровых технологий за 2020 год, а также возможности их внедрения в учебный процесс и производственную практику. Все разработки относятся к области ортопедической стоматологии и предназначены для зубопротезирования.

AttachmentSize
Скачать статью167.68 KB
orthodontics; pedagogy; invention; additive technologies; digital technologies; dentistry; 3D printing
Number №4, 2020 - page 34-44

Матрица оценки качества телемедицинского консультирования «пациент-врач» DOI: 10.29188/2542-2413-2020-6-4-34-44

For citation: Владзимирский А.В. Матрица оценки качества телемедицинского консультирования «пациент-врач». Журнал телемедицины и электронного здравоохранения 2020;6(4):37-44; https://doi.org/10.29188/2542-2413-2020-6-4-34-44
  • Владзимирский А.В. – д.м.н., заместитель директора по научной работе ГБУЗ «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения Москвы»; Москва, Россия; РИНЦ AuthorID 820681

Матрица оценки качества телемедицинского консультирования «пациент-врач»

14

Ведение. Рост востребованности дистанционных медицинских услуг, активное включение телемедицинских консультаций в программы обязательного медицинского страхования, общее интенсивное развитие телемедицины требует наличия методологии обеспечения и контроля качества.

Цель исследования. Разработать методическую основу для комплексной оценки качества и эффективности дистанционного взаимодействия медицинских работников и пациентов (законных представителей) с применением телемедицинских технологий.

AttachmentSize
Скачать статью793.66 KB
telemedicine, efficiency, quality control, direct-to-consumer telemedicine
Number №4, 2020 - page 28-33

Региональный регистр кесаревых сечений «КесРегистр» – опыт цифровизации оперативного акушерства на примере Свердловской области DOI: 10.29188/2542-2413-2020-6-4-28-33

For citation: Анкудинов Н.О., Зильбер Н.А. Региональный регистр кесаревых сечений «КесРегистр» – опыт цифровизации оперативного акушерства на примере Свердловской области. Журнал телемедицины и электронного здравоохранения 2020;6(4):28-33; https://doi.org/10.29188/2542-2413-2020-6-4-28-33
  • Анкудинов Н.О. – врач акушер-гинеколог, заведующий приемным отделением областного перинатального центра ГАУЗ СО «ОДКБ», руководитель акушерского дистанционного консультативного центра на базе ГАУЗ СО «ОДКБ»; Екатеринбург, Россия; SPIN-code 5622-4685
  • Зильбер Н.А. – к.м.н., начальник отдела организации помощи матерям и детям Министерства здравоохранения Свердловской области; Екатеринбург, Россия

Региональный регистр кесаревых сечений «КесРегистр» – опыт цифровизации оперативного акушерства на примере Свердловской области

10

Введение. Кесарево сечение является одним из наиболее распространенных хирургических вмешательств в мире, при этом частота его выполнения продолжает возрастать, особенно в странах с высоким и средним уровнем дохода. Хотя кесарево сечение может спасать жизни людей, оно нередко выполняется при отсутствии медицинских показаний, что подвергает женщин и их детей риску развития проблем со здоровьем в кратко- или долгосрочной перспективе.

AttachmentSize
Скачать статью909.38 KB
information technology; healthcare; obstetrics; classification of M.S. Robson; medical decision support systems; analytics of medical organizations; cesarean sections; risk assessment of VTEO; electronic protocol of operations
Number №4, 2020 - page 19-27

Дистанционный скрининг динамики состояния спортсменов на основе анализа кардиоинтервалограмм с использованием распределения Дирихле DOI: 10.29188/2542-2413-2020-6-4-19-27

For citation: Леванов В.М., Иляхинский А.В., Мухина И.В., Пахомов П.А., Гуренко С.Б. Дистанционный скрининг динамики состояния спортсменов на основе анализа кардиоинтервалограмм с использованием распределения Дирихле. Журнал телемедицины и электронного здравоохранения, 2020;6(4):19-27; https://doi.org/10.29188/2542-2413-2020-6-4-19-27
  • Леванов В.М. – доцент, доктор медицинских наук, профессор кафедры социальной медицины и организации здравоохранения ФГБОУ ВО «Приволжский исследовательский медицинский университет» Минздрава России; ведущий научный сотрудник ФГБУН ГНЦ РФ – Институт медико-биологических проблем РАН; Москва, Россия; РИНЦ AuthorID 562021
  • Иляхинский А.В. – кандидат технических наук, старший научный сотрудник, Институт проблем машиностроения РАН – филиал Федерального государственного бюджетного научного учреждения «Федеральный исследовательский центр Институт прикладной физики Российской академии наук»; руководитель проекта ООО «Научно-Исследовательский Центр «АТЕНОН»; Москва, Россия; РИНЦ AuthorID 907290
  • Мухина И.В. – профессор, доктор биологических наук, зав. кафедрой нормальной физиологии им. Н.Ю. Беленкова ФГБОУ ВО «Приволжский исследовательский медицинский университет» Минздрава России; профессор кафедры нейротехнологий Института биологии и биомедицины ФГБОУ ВО «Приволжский исследовательский медицинский университет» Минздрава России; Москва, Россия
  • Пахомов П.А. – программист-разработчик ООО «Научно-Исследовательский Центр «АТЕНОН»; Москва, Россия
  • Гуренко С.Б. – генеральный директор ООО «Научно-Исследовательский Центр «АТЕНОН»; Москва, Россия

Дистанционный скрининг динамики состояния спортсменов на основе анализа кардиоинтервалограмм с использованием распределения Дирихле

11

Введение. Здоровье людей, занимающихся спортом, является важной социальной проблемой и требует современных методов контроля, в том числе непосредственно во время тренировок и соревнований. В статье рассмотрены возможности диагностического метода, основанного на оценке вариабельности сердечного ритма. В отличие от большинства применяемых методов анализ основан на том, что сложные многоуровневые иерархически организованные системы могут описываться в рамках неравновесной термодинамики, в частности, статистической модели распределения Дирихле.

AttachmentSize
Download2.43 MB
Number №4, 2020 - page 8-14

Телемедицинские технологии для организации работы психиатрических служб по профилактике нарушений депрессивного спектра во время пандемии COVID-19 DOI: 10.29188/2542-2413-2020-6-4-8-14

For citation: Савин С.З., Косых Н.Э. Телемедицинские технологии для организации работы психиатрических служб по профилактике нарушений депрессивного спектра во время пандемии. COVID-19. Журнал телемедицины и электронного здравоохранения, 2020;6(4);8-14; https://doi.org/10.29188/2542-2413-2020-6-4-8-14
  • Савин С.З. – к.т.н., ведущий инженер отдела медицинской информатики Хабаровского краевого центра новых информационных технологий Тихоокеанского государственного университета; Хабаровск, Россия; SPIN-code 8241-1541, РИНЦ Author ID 100847
  • Косых Н.Э. – д.м.н., заведующий отделом медицинской информатики Хабаровского краевого центра новых информационных технологий Тихоокеанского государственного университета; Хабаровск, Россия; SPIN-код 7733-7038, РИНЦ AuthorID 119939

Телемедицинские технологии для организации работы психиатрических служб по профилактике нарушений депрессивного спектра во время пандемии COVID-19

15

Введение. С позиций метода информационного моделирования сложных конфликтных систем анализируются проблемы телепсихиатрии.

Материалы и методы. Рассмотрены методологические подходы к использованию информационных технологий для мониторинга психического здоровья и профилактики расстройств депрессивного спектра во время пандемии COVID-19, в том числе у юного поколения представителей коренных малочисленных народов Севера и Приамурья.

AttachmentSize
Скачать статью635.61 KB
mental health; telemedicine; telepsychiatry; COVID-19 pandemic; depressive disorders (DR); adolescents; information modeling; Amur region
Number №4, 2020 - page 3-7

Автоматизация процесса выявления у беременных заболевания COVID-19 DOI: 10.29188/2542-2413-2020-6-4-3-7

For citation: Анкудинов Н.О., Зильбер Н.А., Ситников А.Ф. Автоматизация процесса выявления у беременных заболевания COVID-19. Журнал телемедицины и электронного здравоохранения, 2020;6(4);3-7; https://doi.org/10.29188/2542-2413-2020-6-4-3-7
  • Анкудинов Н.О. – врач акушер-гинеколог, заведующий приемным отделением областного перинатального центра ГАУЗ СО «ОДКБ», руководитель акушерского дистанционного консультативного центра на базе ГАУЗ СО «ОДКБ»; Екатеринбург, Россия; РИНЦ AuthorID 1029948
  • Зильбер Н.А. – к.м.н., начальник отдела организации помощи матерям и детям Министерства здравоохранения Свердловской обл.; Екатеринбург, Россия; РИНЦ AuthorID 570805
  • Ситников А.Ф. – врач анестезиолог-реаниматолог, директор ООО «Инкордмед», заместитель главного врача по медицинской части Центра ядерной медицины ООО «ПЭТ-Технолоджи»; Екатеринбург, Россия

Автоматизация процесса выявления у беременных заболевания COVID-19

19

Введение. В статье рассматривается использование информационных технологий в организации службы родовспоможения в период пандемии COVID-19: сплошной мониторинг всех случаев заболевания ОРВИ беременных, рожениц и родильниц в каждой конкретной медицинской организации и в регионе в целом; оцифровка всей медицинской документации мониторинга случаев ОРВИ в родовспоможении, автоматизация анализа случаев заболевания разными формами COVID-19: подозрительный, вероятный и подтвержденный.

AttachmentSize
Скачать статью1.36 MB
cinformation technologies; maternity care; coronavirus; SARS-CoV-2; COVID-19; analysis of medical organiza- tions; remote consultation; routing; obstetric monitoring; pregnancy.
Number №3, 2020 - page 36-43

Удаленный мониторинг здоровья: мотивация пациентов DOI: 10.29188/2542-2413-2020-6-3-37-43

For citation: Шадеркин И.А., Шадеркина В.А. Удаленный мониторинг здоровья: мотивация пациентов. Журнал телемедицины и электронного здравоохранения 2020(3):37-43; https://doi.org/10.29188/2542-2413-2020-6-3-37-43
  • Шадеркин И.А. – к.м.н., заведующий лабораторией электронного здравоохранения Института цифровой медицины Первого Московского государственного медицинского университета им. И.М. Сеченова; г. Москва, Россия; РИНЦ Author ID 695560
  • Шадеркина В.А. – научный редактор урологического информационного портала UroWeb.ru; г. Москва, Россия; РИНЦ Author ID 880571

Удаленный мониторинг здоровья: мотивация пациентов

73

Введение. В настоящее время в мире представлено большое количество приложений и устройств для дистанционного мониторинга биометрических показателей, применяемых и пациентами, и здоровыми людьми.

Цель. Рассмотреть принципы и способы мотивации пациентов для активного пользования мобильными приложениями и гаджетами для оценки состояния здоровья.

AttachmentSize
Скачать статью510.61 KB
telemonitoring, remote monitoring, COVID-19, patients, mobile apps, M-health.
Number №3, 2020 - page 31-35

Информатизация онкологической службы в регионе: система поддержки работы онкологической службы DOI: 10.29188/2542-2413-2020-6-3-31-35

For citation: Ефремов С.А., Груздева Е.А., Петкау В.В. Информатизация онкологической службы в регионе: система поддержки работы онкологической службы. Журнал телемедицины и электронного здравоохранения 2020;(3):31-35; https://doi.org/10.29188/2542-2413-2020-6-3-31-35
  • Ефремов С.А. – директор ООО «Бизнескомпьютер», Екатеринбург
  • Груздева Е.А. – заместитель главного врача по экспертизе ГАУЗ СО «Свердловский областной онкологический диспансер», Екатеринбург
  • Петкау В.В. – доцент кафедры онкологии и лучевой диагностики, ФГБОУ ВО «Уральский государственный медицинский университет», Екатеринбург

Информатизация онкологической службы в регионе: система поддержки работы онкологической службы

83

Требования к современным информационным системам постоянно усложняются. Сейчас недостаточно собирать данные и констатировать результат. Система поддержки работы онкологической службы (СПРО) позволяет профилактировать дефекты ведения пациентов как на диагностическом, так и на лечебном этапах в режиме реального времени.

AttachmentSize
Скачать статью320.08 KB
oncological service informatization, work support system of the oncological service, regional oncological information system.
Number №3, 2020 - page 24-30

Применение телемедицинских технологий в неврологии – исторический аспект DOI: 10.29188/2542-2413-2020-6-3-24-30

For citation: Владзимирский А.В. Применение телемедицинских технологий в неврологии – исторический аспект. Журнал телемедицины и электронного здравоохранения 2020;(3):24-30; https://doi.org/10.29188/2542-2413-2020-6-3-24-30
  • Владзимирский А.В. – д.м.н., заместитель директора по научной работе ГБУЗ «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения Москвы», 125124, ул. Расковой, д. 16/26 стр.1 Москва, Россия, РИНЦ Author ID 820681

Применение телемедицинских технологий в неврологии – исторический аспект

74

Введение. В середине ХХ века телеметрические технологии активно применялись в неврологии, в виде дистанционной трансляции и интерпретации электроэнцефалограммы (теле-ЭЭГ) для решения научных и практических задач. Ранее этот аспект развития клинической неврологии был практически не изучен.

Материалы и методы. В статье отражены результаты селективного обзора литературных источников, проведенного с использованием электронных библиографических систем eLibrary.ru и «Pubmed» – всего 28 источников.

AttachmentSize
Скачать статью275.36 KB
telemedicine, neurologyy, electroencephalography, bioradiotelemetry, history of medicine.
Number №3, 2020 - page 15-23

Применение искусственного интеллекта для прогноза удовлетворенности больных медицинской помощью в условиях специализированной клиники восстановительного лечения DOI: 10.29188/2542-2413-2020-6-3-15-23

For citation: Харитонов С.В., Лямина Н.П., Зайцев В.П., Самсонова Г.О., Голубев М.В. Применение искусственного интеллекта в прогнозировании удовлетворенности больных медицинской помощью в условиях специализированной клиники восстановительного лечения, Журнал телемедицины и электронного здравоохранения, 2020(3):15-23; https://doi.org/10.29188/2542-2413-2020-6-3-15-23
  • Харитонов С.В. – д.м.н., ГАУЗ «Московский научно-практический центр медицинской реабилитации, восстановительной и спортивной медицины Департамента здравоохранения города Москвы», г. Москва, Россия, РИНЦ AuthorID 640576
  • Лямина Н.П. – д.м.н., профессор, реабилитации «ГАУЗ Московский научно-практический центр медицинской реабилитации, восстановительной и спортивной медицины Департамента здравоохранения города Москвы», г. Москва, Россия, РИНЦ AuthorID 372643
  • Зайцев В.П. – д.м.н., профессор, ГАУЗ «Московский научно-практический центр медицинской реабилитации, восстановительной и спортивной медицины Департамента здравоохранения города Москвы», г. Москва, Россия, РИНЦ AuthorID 224004
  • Самсонова Г.О. – д.п.н., ГАУЗ «Московский научно-практический центр медицинской реабилитации, восстановительной и спортивной медицины Департамента здравоохранения города Москвы», г.Москва, Россия, РИНЦ AuthorID 429114
  • Голубев М.В. – д.м.н., профессор, ГАУЗ «Московский научно-практический центр медицинской реабилитации, восстановительной и спортивной медицины Департамента здравоохранения города Москвы», г.Москва, Россия, РИНЦ AuthorID 697120

Применение искусственного интеллекта для прогноза удовлетворенности больных медицинской помощью в условиях специализированной клиники восстановительного лечения

82

Введение. Удовлетворенность больных лечением – довольно острая медико-социальная проблема, решение которой имеет значение в повышении уровня здоровья нации. В работе приводятся результаты обучения нейронных сетей разного типа для прогнозирования удовлетворенности больных лечением в условиях специализированной клиники восстановительного лечения.

Цель работы. Оценить возможности использования нейронных сетей разного типа в прогнозировании уровня удовлетворенности пациентов на основе базовых сведений.

AttachmentSize
Скачать статью398.01 KB
artificial intelligence, neural networks, patient satisfaction with medical care, restorative treatment.