Подробнее
Выпуск №3, 2023
Китай как поставщик медицинского оборудования в РФ. Варианты сотрудничества и особенности работы с китайскими поставщиками
Подробнее
Выпуск №2, 2023
Опыт преподавания телемедицины в системе высшего профессионального образования Отношение медицинских работников к телемедицинским технологиям
Подробнее
Выпуск №1, 2023
Новые подходы к диагностическим информационным системам в радиологии Модифицируемые факторы среды помещения: влияние на здоровье человека и цифровой мониторинг Антропоморфные роботы в медицине: варианты технологий и перспективы
Подробнее
Выпуск №4, 2022
Профессиональное выгорание врачей: скрытый кризис здравоохранения. Данные интернет-опроса врачей
Подробнее
Выпуск №3, 2022
Взаимодействие клинической и диагностической медицины. Результаты интернет-опроса врачей
Подробнее
Выпуск №2, 2022
Мобильные приложения для поддержания психического здоровья: обзор оценок пользователей Роботы УЗИ: готовые решения и перспективные направления
Подробнее
Выпуск №1, 2022
Цифровая трансформация патологоанатомической службы как путь повышения качества медицинской помощи
Подробнее
Выпуск №4, 2021
Клинические рекомендации МЗ РФ: готовы ли врачи их выполнять? Результаты интернет-опроса врачей.
Подробнее
Выпуск №3, 2021
Виртуальная реальность (VR) в клинической медицине: международный и российский опыт
Подробнее
Выпуск №2, 2021
Дистанционные консультации пациентов: что изменилось за 20 лет?
Подробнее
Выпуск №1, 2021
Первые результаты участия в пилотном проекте Минздрава России по дистанционному мониторированию артериального давления
Подробнее
Выпуск №4, 2020
Автоматизация процесса выявления у беременных заболевания COVID-19
Подробнее
Выпуск №3, 2020
Дистанционная когнитивно-поведенческая психотерапия стрессового расстройства, связанного с пандемией COVID-19
Подробнее
Выпуск №2, 2020

Дистанционное образование в медицинском вузе в период пандемии COVID-19: первый опыт глазами студентов

Подробнее
Выпуск №1, 2020

Технологии продолжительного мониторинга артериального давления: перспективы практического применения
Телемедицинские технологии в армии Китая

Подробнее
Выпуск №1-2, 2019

Роль искусственного интеллекта в медицине
Информационная система поддержки принятия врачебных решений

Подробнее
Выпуск №3, 2018 год

II Всероссийский форум по телемедицине, цифровизации здравоохранения и медицинскому маркетингу «ТЕЛЕМЕДФОРУМ 2019»
Эффективность телемедицинских консультаций «пациент-врач»
Телереабилитация: рандомизированное исследование исходов

Подробнее
Номер №1-2, 2018

Ответственность при использовании телемедицины: врач или юрист
Скрининг меланомы: искусственный интеллект, mHealth и теледерматология

Подробнее
Номер №3, 2017

Телемедицинские технологии для службы лучевой диагностики Москвы

Подробнее
Номер №2, 2017

Первичная телемедицинская консультация «пациент-врач»: первая систематизация методологии

Подробнее
Номер №1, 2017

1. Систематический обзор применения интернет-мессенджеров в телемедицине
2. Телемедицина и социальные сети в борьбе с наркозависимостью

Подробнее
Номер №1, 2016 (Пилотный выпуск)

1. Систематический обзор эффективности и значимости носимых устройств в  практическом здравоохранении
2. Организация виртуальных посещений отделений интенсивной терапии..

Подробнее
Номер №1, 2015 (Пилотный выпуск)

1. Телеассистирование в диагностике и лечении урологических заболеваний
2. Телемониторинг пациентов с кистозным фиброзом: результаты 10 лет работы

Пандемия, изменившая здравоохранение

2122

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 

3697

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

Вернуться к статье
- стр. 30-45

Дистанционная форма когнитивно- поведенческой психотерапии рефрактерного синдрома раздраженного кишечника DOI: 10.29188/2542-2413-2020-6-2-30-45

Для цитирования: А.И. Мелёхин. Дистанционная форма когнитивно-поведенческой психотерапии рефрактерного синдрома раздраженного кишечника. Журнал телемедицины и электронного здравоохранения 2020;(2):30-45
Мелехин А.И.
  • 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

1402

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».

Прикрепленный файлРазмер
Скачать статью2.44 Мб
когнитивно-поведенческая психотерапия, дистанционная когнитивно-поведенческая психотерапия, психотерапия, синдром раздраженного кишечника, телемедицина, телепсихиатрия
Вернуться к статье
- стр. 17-21

История телепсихиатрии в ранний период развития (1950-1970-е гг.) DOI: 10.29188/2542-2413-2020-6-2-17-21

Для цитирования: Владзимирский А.В. История телепсихиатрии в ранний период развития (1950-1970-е гг.), Журнал телемедицины и электронного здравоохранения 2020;(2):17-21
Владзимирский А.В.
  • 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.)

1329

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.

Прикрепленный файлРазмер
Скачать статью85.67 кб
телемедицина, психиатрия, телепсихиатрия, история медицины, ментальное здоровье
Вернуться к статье
- стр. 22-29

Глубокое машинное обучение (искусственный интеллект) в ультразвуковой диагностике DOI: 10.29188/2542-2413-2020-6-2-22-29

Для цитирования: Лебедев Г.С., Маслюков А.П.., Шадеркин И.А., Шадеркина А.И. Глубокое машинное обучение (искусственный интеллект) в ультразвуковой диагностике. Журнал телемедицины и электронного здравоохранения 2020;(2):22-29
Лебедев Г.С., Шадеркин И.А., Шадеркина А.И., Маслюков А.П.
  • 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

1408

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.

Прикрепленный файлРазмер
Скачать статью694.51 кб
глубокое машинное обучение, искусственный интеллект, ультразвуковая диагностика
Вернуться к статье
- стр. 10-16

Прогнозирование и дистанционный мониторинг эпилептических припадков на основе изменений вегетативной регуляции и двигательной активности DOI: 10.29188/2542-2413-2020-6-2-10-16

Для цитирования: Лебедев Г.С., Нагорняк А.В., Шадеркин И.А.,, Шадеркина А.И. Прогнозирование и дистанционный мониторинг эпилептических припадков на основе изменений вегетативной регуляции и двигательной активности. Журнал телемедицины и электронного здравоохранения 2020;(2):10-16
Лебедев Г.С., Шадеркин И.А., Шадеркина А.И., Нагорняк А.В.
  • 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,  AuthorID 144872
  • Нагорняк А.В. – студент 6 курса Института клинической медицины Первого Московского государственного медицинского университета им. И.М. Сеченова (Сеченовского университета), nagartem@gmail.com
  • 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

Прогнозирование и дистанционный мониторинг эпилептических припадков на основе изменений вегетативной регуляции и двигательной активности

1337

Введение. Автоматическое выявление эпилептических припадков дает возможность дистанционного наблюдения за пациентами с эпилепсией, минимизации связанных с припадком осложнений, улучшения оказания медицинской помощи. Вегетативные изменения часто предшествуют иктальным электроэнцефалографическим признакам и, следовательно, являются перспективным инструментом для прогнозирования и раннего выявления эпилептических припадков.

Прикрепленный файлРазмер
Скачать статью90.94 кб
дистанционный мониторинг, эпилепсия, вариабельность сердечного ритма, электродермальная активность, сатурация O2
Вернуться к статье
Выпуск №2, 2020 - стр. 3-9

Дистанционное образование в медицинском вузе в период пандемии COVID-19: первый опыт глазами студентов DOI: 10.29188/2542-2413-2020-6-2-3-9

Для цитирования: Леванов В.М., Перевезенцев Е.А., Гаврилова А.Н. Дистанционное образование в медицинском вузе в период пандемии COVID-19: первый опыт глазами студентов. Журнал телемедицины и электронного здравоохранения 2020;(2):3-9
В.М. Леванов, Е.А. Перевезенцев, А.Н. Гаврилова
  • Леванов В.М. – д.м.н., профессор кафедры социальной медицины и организации здравоохранения ФГБОУ ВО «Приволжский исследовательский медицинский институт» Минздрава России, г. Нижний Новгород, ведущий научный сотрудник лаборатории медицинской информатики и телемедицины ГНЦ РФ – «Институт медико-биологических проблем» РАН, Москва, Россия,  AuthorID 562021
  • Перевезенцев Е.А. – к.м.н., доцент кафедры социальной медицины и организации здравоохранения ФГБОУ ВО «Приволжский исследовательский медицинский институт» Минздрава России, г. Нижний Новгород, Россия, AuthorID 661243
  • Гаврилова А.Н. – студентка третьего курса лечебного факультета ФГБОУ ВО «Приволжский исследовательский медицинский институт» Минздрава России, г. Нижний Новгород, Россия

Дистанционное образование в медицинском вузе в период пандемии COVID-19: первый опыт глазами студентов

1622

Введение. Современная ситуация, связанная с пандемией, обусловила переход на дистанционные методы обучения в организациях высшего образования, в том числе – в медицинских вузах.

Целью исследования было изучение отношения студентов медицинского вуза к переходу на дистанционные формы образования на период пандемии.

Прикрепленный файлРазмер
Скачать статью746.16 кб
дистанционные образовательные технологии, медицина, пандемия, электронное обучение, анкетирование студентов, COVID-19
Вернуться к статье
Выпуск №1-2, 2019

Создание информационной системы поддержки принятия врачебных решений на основе методов доказательной медицины DOI: 10.29188/2542-2413-2019-5-1-8-16

Лебедев Г.С., Фартушный Э.Н., Шадеркин И.А., Клименко Г.С., Рябков И.В., Кожин П.Б., Фомина И.В., Кошечкин К.А., Радзиевский Г.П.

Г.С. Лебедев1,2, Э.Н. Фартушный1, И.А. Шадеркин1,2, Г.С. Клименко1,3, И.В. Рябков1,2, П.Б. Кожин1 , К.А. Кошечкин1 , Г.П. Радзиевский1 , И.В. Фомина2
1ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет), Москва, Россия
2ФГБУ ЦНИИОИЗ Минздрава России, Москва, Россия
3Фонд развития цифровой экономики, Москва, Россия

Создание информационной системы поддержки принятия врачебных решений на основе методов доказательной медицины

1545

В настоящей статье представлено новое исследование, связанное с созданием системы поддержки принятия врачебных решений с интеллектуальным анализом научных данных (текстов стандартов медицинской помощи, клинических рекомендаций, инструкций по применению лекарственных средств, научных публикаций доказательной медицины).

Прикрепленный файлРазмер
Скачать статью535.88 кб
доказательная медицина, cистемы поддержки принятия врачебных решений, интеллектуальные системы, интеллектуальный анализ текстов.
Вернуться к статье
Выпуск №1-2, 2019

Роль искусственного интеллекта в телемедицине России DOI: 10.29188/2542-2413-2019-5-1-38-40

Шадеркин И.А.

И.А. Шадеркин - Институт цифровой медицины ФГАОУ ВО Первый МГМУ имени И.М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет), Москва, Россия

Роль искусственного интеллекта в телемедицине России

1439

1 января 2018 года вступил в силу «Закон о телемедицине». В жизни не произошло значимого роста внедренных в клиническую практику решений на основе телемедицины.

Прикрепленный файлРазмер
Скачать статью69.39 кб
искусственный интеллект, медицина, финансирование здравоохранения
Вернуться к статье
Выпуск №1-2, 2019

Телерадиологии в глобальной перспективе: достигнутый уровень DOI: 10.29188/2542-2413-2019-5-1-31-37

Морозов С.П., Владзимирский А.В., Ледихова Н.В.

С.П. Морозов, А.В. Владзимирский, Н.В. Ледихова - ГБУЗ «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения Москвы», Москва, Российская Федерация

Телерадиологии в глобальной перспективе: достигнутый уровень

1407

В глобальной перспективе телемедицинские технологии в лучевой диагностике широко и успешно применяются для обеспечения бесперебойной работы отделений (аутсорсинга услуг по описанию результатов исследований), для обслуживания населения особых территорий, поддержки принятия решений.

Прикрепленный файлРазмер
Скачать статью149.38 кб
телемедицина, лучевая диагностика, телерадиология, контроль качества, управление

Crossref makes research outputs easy to find, cite, link, and assess


Я хочу получать электронную версию журнала


Мы в соцсетях

  • VK

© jTeleMed.ru — Российский журнал телемедицины и электронного здравоохранения - 2015-2024