English
Русский
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
- 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
1841 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.
| Attachment | Size |
|---|---|
| Скачать статью | 398.01 KB |
Дистанционная когнитивно-поведенческая психотерапия стрессового расстройства, связанного с пандемией COVID-19 DOI: 10.29188/2542-2413-2020-6-3-3-14
- Мелёхин А.И. – кандидат психологических наук, доцент, клинический психолог высшей квалификационной категории, сомнолог, когнитивно-поведенческий психотерапевт. Гуманитарный институт имени П.А. Столыпина. Москва, Россия, РИНЦ AuthorID 762868
Дистанционная когнитивно-поведенческая психотерапия стрессового расстройства, связанного с пандемией COVID-19
1638 В статье впервые представлены симптомы связанного с пандемией стрессового расстройства. Описана общая специфика проведения дистанционной когнитивно-поведенческой психотерапии в условиях пандемии COVID-19, выделены ее преимущества и недостатки. Описаны компоненты дистанционного обследования психического состояния пациента c пандемией стрессовым расстройством. Представлены модули и эффективность краткосрочного протокола когнитивно-поведенческой психотерапии Е.М.
| Attachment | Size |
|---|---|
| Скачать статью | 1.6 MB |
Доступна полнотекстовая версия "Журнала телемедицины и электронного здравоохранения" №3-2020
5152 «Журнал телемедицины и электронного здравоохранения» (ISSN 2542-2413) - это самостоятельное, научно-практическое, рецензируемое издание.
Его основная цель - информирование ученых, организаторов здравоохранения, практикующих врачей о реальных возможностях применения и об эффективности различных информационно-коммуникационных систем в медицине
Галерея
Статистическая «турбулентность»: эксперты обсудили назревающие задачи по модернизации инструментов сбора и анализа больших данных в здравоохранении
5565 8–9 октября состоялся II съезд медицинских статистиков Москвы «Статистика здравоохранения нового времени». Масштабная онлайн-встреча объединила ключевых экспертов в различных областях научных знаний, представителей экспертных и научных организаций, медицинских организаций, в том числе ВОЗ и Всемирного банка, на цифровой площадке организатора съезда – НИИ организации здравоохранения и медицинского менеджмента ДЗМ. Трансляцию смотрели более 3000 человек из 5 зарубежных стран и 71 субъекта Российской Федерации.
Галерея
Продолжается регистрация на Второй съезд медицинских статистиков Москвы
4317 
Съезд «Статистика здравоохранения нового времени»: новые вызовы – новые решения
Масштабная встреча экспертов в области организации здравоохранения и медицинской статистики состоится 8–9 октября 2020 года впервые в онлайн-формате.
Галерея
Пандемия, изменившая здравоохранение
2661 Дорогие друзья!
Команда проекта EVERCARE.RU представляет фильм "Телемедицина в период пандемии", в котором отражены практически все аспекты, как положительные, так и отрицательные, проявившиеся в трудный период.
Галерея
Второй съезд «Статистика здравоохранения нового времени» пройдет в онлайн-формате
5296
8–9 октября 2020 года пройдет Второй съезд медицинских статистиков Москвы «Статистика здравоохранения нового времени». На съезде обсудят актуальные проблемы и возможные решения развития статистики, планы и перспективы отрасли, а также представят лучшие региональные практики.
Галерея
Дистанционная форма когнитивно- поведенческой психотерапии рефрактерного синдрома раздраженного кишечника DOI: 10.29188/2542-2413-2020-6-2-30-45
- Мелехин А.И. – психолог, психотерапевт, кандидат психологических наук, научный сотрудник Гуманитарного института им. П.А. Столыпина, AuthorID: 762868
Дистанционная форма когнитивно- поведенческой психотерапии рефрактерного синдрома раздраженного кишечника
1781 Введение. За последний год значительно увеличилась частота обращений пациентов с функциональными желудочно-кишечными расстройствами, в том числе с синдромом раздраженного кишечника.
Материалы и методы. В статье впервые представлено схематическое резюме факторов, которые вовлечены в патофизиологию синдрома раздраженного кишечника в контексте оси «нервная система-кишечник».
| Attachment | Size |
|---|---|
| Скачать статью | 2.44 MB |
История телепсихиатрии в ранний период развития (1950-1970-е гг.) DOI: 10.29188/2542-2413-2020-6-2-17-21
- 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, AuthorID: 820681
История телепсихиатрии в ранний период развития (1950-1970-е гг.)
1683 Введение. Телемедицина стала неотъемлемым инструментом в различных специальностях – лучевой диагностике, дерматологии, патогистологии, кардиологии и т.д. Дистанционные методы оказания медицинской помощи широко применяются в психиатрии; фактически, уже несколько десятилетий, как в мире сформировалась отдельная субдисциплина – телепсихиатрия.
Материалы и методы. В статье отражены результаты анализа литературных источников, отражающих 20-летний период развития телепсихиатрии (с 1950-1970 гг) – всего 24 источника из Pubmed.
| Attachment | Size |
|---|---|
| Скачать статью | 85.67 KB |
Глубокое машинное обучение (искусственный интеллект) в ультразвуковой диагностике DOI: 10.29188/2542-2413-2020-6-2-22-29
- Лебедев Г.С. – д.т.н., профессор, заведующий кафедрой информационных и интернет-технологий Первого Московского государственного медицинского университета им. И.М. Сеченова; заведующий отделом инновационного развития и научного проектирования ФГБУ «Центральный научно-исследовательский институт организации и информатизации здравоохранения» МЗ РФ, geramail@rambler.ru, AuthorID 144872.
- Маслюков А.П. – студент 5 курса Медицинской Школы «Медицина будущего» Первого Московского государственного медицинского университета им. И.М. Сеченова (Сеченовский университет)
- Шадеркин И.А. – к.м.н., заведующий лабораторией электронного здравоохранения Института цифровой медицины Первого Московского государственного медицинского университета им. И.М. Сеченова (Сеченовский университет); AuthorID 695560
- Шадеркина А.И. – студентка 1го курса Института клинической медицины Первого Московского государственного медицинского университета им. И.М. Сеченова (Сеченовского университета), SPIN-код автора 1046-4039
Глубокое машинное обучение (искусственный интеллект) в ультразвуковой диагностике
1955 Введение. Несмотря на давность применения и изученность ультразвукового исследования, его выполнение до сих пор считается сложным оператор-зависимым процессом, требующим многолетнего обучения и большого практического опыта, что делает его результаты трудно воспроизводимыми. Цель обзора – проанализировать методы машинного обучения (искусственного интеллекта – ИИ) в ультразвуковой диагностике и поиск решений проблем, связанных с методикой.
| Attachment | Size |
|---|---|
| Скачать статью | 694.51 KB |
