15. Приложения и пакеты приложений. Характеристики OpenOffice и ms Office. Ценовые и качественные характеристики.

О́фисный паке́т — набор приложений, предназначенных для обработки электронной документации на персональном компьютере. Компоненты офисных пакетов распространяются, как правило, только вместе, имеют схожий интерфейс и хорошо взаимодействуют друг с другом.

Типичные компоненты

Как правило, офисный пакет содержит следующий набор компонентов (или некоторые его элементы):

Текстовый процессор — средство для создания сложных документов, содержащих текст, таблицы, графику и т. д.

Табличный процессор — средство для массовых табличных вычислений

В дополнение к этому, некоторые пакеты содержат ещё и следующие типы приложений:

Редактор презентаций — позволяет создавать красочные и впечатляющие электронные презентации

Система управления базами данных — позволяет управлять базами данных

Графическая программа — позволяет редактировать графические форматы файлов

Редактор формул — позволяет создавать и редактировать математические формулы

Свободные офисные пакеты

OpenOffice.org — офисный пакет, сравнимый по возможностям и информационно совместимый с офисным пакетом Microsoft Office.

LibreOffice — ответвление разработки OpenOffice.org с более прозрачной разработкой и свободным лицензированием.

SSuite Office — офисный пакет для ОС Windows.

Проприетарные офисные пакеты

Microsoft Office — один из наиболее известных офисных пакетов, на данный момент последней является пятнадцатая версия, известная также, как Microsoft Office 2013

IBM Lotus Symphony — бесплатный офисный пакет корпорации IBM, основанный на OpenOffice.org

Apache OpenOffice (ранее OpenOffice.org, OO.org, OO.o, OOo) — свободный пакет офисных приложений. Конкурирует с коммерческими офисными пакетами (в том числе Microsoft Office) как на уровне форматов, так и на уровне интерфейса пользователя^[2][3][4]. Одним из первых стал поддерживать новый открытый формат OpenDocument (ISO/IEC 26300). Официально поддерживается на платформах Linux, Microsoft Windows, Mac OS X Intel/PowerPC

Writer Текстовый процессор и визуальный редактор HTML, похожие приложения: Microsoft Word, Pages, AbiWord, KWord

Calc.svg Calc Табличный процессор, похожие приложения: Microsoft Excel, Numbers, Gnumeric, KSpread

Impress.svg Impress Программа подготовки презентаций, похожие приложения: Microsoft PowerPoint, Keynote, KPresenter

Base.svg Base Механизм подключения к внешним СУБД и встроенная СУБД HSQLDB, похожие приложения: Microsoft Access, Kexi

Draw.svg Draw Векторный графический редактор, похожие приложения: Microsoft Visio, Adobe Illustrator, CorelDRAW, Kivio, Dia

Math.svg Math Редактор формул, похожие приложения: MathType, KFormula

Microsoft Office — Офисный пакет приложений, созданных корпорацией Microsoft для операционных систем Microsoft Windows, Apple Mac OS X и Apple iOS (на iPad). В состав этого пакета входит программное обеспечение для работы с различными типами документов: текстами, электронными таблицами, базами данных и др.

Microsoft Word — текстовый процессор.

Microsoft Excel — табличный процессор. Поддерживает все необходимые функции для создания электронных таблиц любой сложности.

Microsoft PowerPoint — приложение для подготовки презентаций под Microsoft Windows и Apple Mac OS X

16. Адреса в сетях Интернет. Протоколы IPv4. Правила записи адреса электронной почты. IP-адрес (айпи-адрес, сокращение от англ. Internet Protocol Address) — это уникальный сетевой адрес узла в компьютерной сети, построенной по протоколу IP. В сети Интернет требуется глобальная уникальность адреса; в случае работы в локальной сети требуется уникальность адреса в пределах сети. В версии протокола IPv4 IP-адрес имеет длину 4 байта.

IPv4 - В 4-й версии IP-адрес представляет собой 32-битовое число. Удобной формой записи IP-адреса (IPv4) является запись в виде четырёх десятичных чисел значением от 0 до 255, разделённых точками, например, 192.168.0.60

Электро́нная по́чта (англ. email, e-mail, от англ. electronic mail) — технология и предоставляемые ею услуги по пересылке и получению электронных сообщений (называемых «письма» или «электронные письма») по распределённой (в том числе глобальной) компьютерной сети.

Электронная почта по составу элементов и принципу работы практически повторяет систему обычной (бумажной) почты, заимствуя как термины (почта, письмо, конверт, вложение, ящик, доставка и другие), так и характерные особенности — простоту использования, задержки передачи сообщений, достаточную надёжность и в то же время отсутствие гарантии доставки.

Недостатки электронной почты: наличие такого явления, как спам (массовые рекламные и вирусные рассылки); теоретическая невозможность гарантированной доставки конкретного письма; возможные задержки доставки сообщения (до нескольких суток); ограничения на размер одного сообщения и на общий размер сообщений в почтовом ящике (персональные для пользователей).

Адрес электронной почты. Для того чтобы электронное письмо дошло до адресата, оно, кроме самого сообщения, обязательно должно содержать адрес электронной почты получателя письма.

Первая часть почтового адреса usename имеет произвольный характер и задается самим пользователем при регистрации почтового ящика. Вторая часть server.ru является именем почтового сервера Интернета, на котором пользователь зарегистрировал свой почтовый ящик.

Адрес электронной почты записывается по определенной форме и состоит из двух частей, разделенных символом @: [e-mail]

Адрес электронной почты записывается только латинскими буквами и не должен содержать пробелов. Например, если почтовый сервер имеет имя metodist.ru, то имена почтовых ящиков пользователей будут иметь вид:

[e-mail]

17. Ресурсы Интернет: эл. почта, телеконференции, веб-серверы. Корпоративные сети - Интранет. Каталог сайтов Интернета, или каталог Интернет-ресурсов, или просто Интернет-каталог (англ. web directory), — структурированный набор ссылок на сайты с кратким их описанием. Сайты внутри каталога разбиваются по темам, а внутри тем могут быть ранжированы или по индексу цитирования (как в каталогах Яндекса или Google[1]), или по дате добавления, или по алфавиту, или по другому параметру. Это один из старейших сервисов Интернета. Подавляющее большинство рейтингов посещаемости ресурсов имеют классификатор сайтов, но ранжирование всегда основано на посещаемости сайтов. В зависимости от широты тематики ссылок каталоги могут быть общими и специализированными (тематическими).

Электронная почта (e-mail) является наиболее распространенным сервисом Интернета. Она является исторически первой информационной услугой компьютерных сетей и не требует обязательного наличия высокоскоростных и качественных линий связи.

Электронная почта имеет несколько серьезных преимуществ перед обычной почтой. Наиболее важное из них - скорость пересылки сообщений. Если письмо по обычной почте может идти до адресата дни и недели, то письмо, посланное по электронной почте, сокращает время передачи до нескольких десятков секунд или, в худшем случае, до нескольких часов.

Другое преимущество состоит в том, что электронное письмо может содержать не только текстовое сообщение, но и вложенные файлы (программы, графику, звук и т. д.). Кроме того, электронная почта позволяет посылать сообщение сразу нескольким абонентам, пересылать письма на другие адреса и пр.

Телеконференция (англ. teleconference) — совещание, участники которого территориально удалены друг от друга и которое осуществляется с использованием телекоммуникационных средств. Телеконференции подразделяются на аудиоконференции (с использованием средств передачи голоса) и видеоконференции (с использованием средств видеосвязи). Чаще всего телеконференции используются органами правительства.

Веб-сервер — сервер, принимающий HTTP-запросы от клиентов, обычно веб-браузеров, и выдающий им HTTP-ответы, как правило, вместе с HTML-страницей, изображением, файлом, медиа-потоком или другими данными.

Веб-сервером называют как программное обеспечение, выполняющее функции веб-сервера, так и непосредственно компьютер (см.: Сервер (аппаратное обеспечение)), на котором это программное обеспечение работает.

19. Основные этапы истории медицинской информатики. Как и все научные дисциплины, медицинская информатика имеет предмет изучения - информационные процессы (во время которых происходит сбор, обработка, накопление, хранение, поиск, распространение и использование информации), связанные с медико-биологическими, клиническими и профилактическими проблемами медицины. 

 Начало развития отечественной медицинской информатики можно отнести к концу 50-х годов. В 1959 г. была организована первая лаборатория медицинской кибернетики в ин-ституте хирургии им. А. В. Вишневского. В этой же лаборатории в 1961 г. была установ¬лена первая в медицинских учреждениях СССР ЭВМ первого поколения «Урал-2».

Следующий этап развития - это 60-70-е годы, когда появилось новое поколение ЭВМ. Они уже были более компактными (занимали примерно 3—4 комнаты) и имели штат обслуживания до 20 человек. В этот период ЭВМ начали появляться в ведущих медицинских научно - исследовательских институтах, таких как Институт нейрохирургии им. Д. Л. Поленова («Минск-1»), Институт экспериментальной медицины («Минск-1») и некоторых других.

Общее количество ЭВМ в стране превысило тысячу. Доступ к ним сотрудников медицинских учреждений упростился, и количество решаемых медицинских задач возросло. Помимо статистической обработки данных, активно развивались работы по кон¬сультативной диагностике и прогнозированию течения заболеваний. 

В конце 60-х годов для координации работ в области медицинской информатики создаётся Главный вычислительный центр Министерства здравоохранения СССР при Институте социальной гигиены и организации здравоохранения им. Н. Л. Семашко. 

ЭВМ третьего поколения получили широкое распространение в 70-80 годы. Это ЭВМ типа ЕС и особенно СМ. ЭВМ серии СМ для своего размещения требовала всего одну комнату и только 5 человек для своего обслуживания. Такие машины могли себе позволить уже многие медицинские учреждения. 

Ими стали оснащаться прак¬тически все медицинские научно-исследовательские институты, а также первые крупные лечебно-профилактические учреждения. Помимо проводившихся ранее работ, начали появляться сообщения о первых автоматизированных системах профилактических осмотров населения, появились прообразы современных медицинских регистров по туберкулезу, онкологическим заболеванием, нача-лись работы по стыковке медицинской аппаратуры с ЭВМ, появи¬лись сообщения о первых мониторных системах, системах для функциональных исследований. 

Различные меди-цинские информационные системы начинают разрабатываться и внедряться в учреждения практического здравоохранения. В пер¬вую очередь это относится к программному обеспечению для бухгалтерских, экономических и административных служб. Создавались первые компьютерные сети в медицине. . 

 В результате полувекового развития медицинской информатики информационные ком¬пьютерные системы стали важным инструментом практического здравоохранения. 

Однако, хотя процесс информатизации медицины в настоящее время активно развивается и насыщенность техническими средствами медицинских учреждении в ближайшее время выходит на оптимальный уровень, существует определенное отставание в обеспеченности специализированными медицинскими программными средствами и необходимым количеством подготовленного к работе с ними персонала.

Новые требования в политике здравоохранения, а также бурное развитие компьютерных технологий ставят перед разработчиками программного обеспечения задачу создания комплексных систем автоматизации деятельности медицинских учреждений. Это выражается в увеличении скорости обработки информации различного типа, повышении оперативности принятия решений.

21. В рамках классификации информационных медицинских систем (ИМС), определите, что такое автоматизированные информационные системы федерального уровня, каковы их задачи. Какие подсистемы этого уровня выделяют?

Классификация медицинских информационных систем основана на иерархическом принципе и соответствует многоуровневой структуре здравоохранения, как отрасли, включающей

·  базовый (клинический) уровень - врачи разного профиля.

·  уровень учреждений - поликлиники, стационары, диспансеры.

·  территориальный уровень - профильные и специализированные медицинские службы и региональные органы управления.

·  федеральный уровень - федеральные учреждения и органы управления.

Медицинские информационные системы базового уровня представлены системами информационной поддержки технологических процессов (медико-технологические ИС).

Системы этого класса предназначены для информационного обеспечения принятия решений в профессиональной деятельности врачей разных специальностей. Основная их цель — компьютерная поддержка работы врача-клинициста, врача функциональной диагностики, врача - лаборанта и др. непосредственно на рабочем месте.

Медицинские информационные системы уровня лечебно-профилактических учреждений

Системы этого класса предназначены для информационного обеспечения принятия как конкретных врачебных решений, так и организации работы, контроля и управления деятельностью всего медицинского учреждения. Эти системы, как правило, требуют наличия в медицинском учреждении локальной вычислительной сети и являются поставщиками информации для медицинских информационных систем территориального уровня.

Информационные системы территориального уровня.

Это программные комплексы обеспечивают управление специализированными и профильными медицинскими службами, поликлинической (включая диспансеризацию), стационарной и скорой медицинской помощью населению на уровне территории (города, области, республики).

Медицинские информационные системы федерального уровня

Системы этого класса предназначены для информационной поддержки государственного уровня системы здравоохранения России на основе данных, получаемых от территориальных управлений здравоохранения по утвержденным статистическим отчетным формам

Стратегическим направлением информатизации является создание единого информационного пространства здравоохранения и системы обязательного медицинского страхования (ОМС) путем интеграции информационных систем лечебных учреждений, органов управления здравоохранением, территориальных фондов ОМС и их филиалов, страховых медицинских организаций, вычислительных центров Минздрава и Федерального фонда ОМС в Единую информационную систему отрасли, проведения единой технической политики и совместного использования информационных и вычислительных ресурсов и телекоммуникационных сетей.

22. Системы поддержки принятия медицинских решений. Основные компоненты систем поддержки принятия медицинских решений. Объяснить применение методов вероятностной диагностики и статистические методы диагностики в СППР. Дать численные примеры.

Система поддержки принятия решений позволяет использовать полученные данные, на основе которых помогает менеджеру в принятии решения, а также обеспечивают поддержку принимаемого решения менеджером. Важнейшей целью этих СППР является поиск наиболее рациональных вариантов развития медицинского предприятия с учетом влияния различных факторов, таких как изменения в законодательстве и сезонные вспышки заболеваний, посещаемость, распространенность вида заболевания, количество операций, занятость медицинского персонала и др.

СППР в медицинских информационных системах используются для помощи менеджерам и руководителям в принятии решений на основе анализа большого количества статистической информации. Например, помощь с составлением рабочего графика, выявление перспективных путей развития предприятия или предупреждение о возможной нехватке врача-специалиста, в связи с большой проходимостью пациентов или сезонными вспышками заболеваний.

1.1 Современные системы поддержки принятия решения (СППР)

Современные системы поддержки принятия решения (СППР) возникшие как естественное развитие и продолжение управленческих информационных систем и систем управления базами данных, представляют собой системы, максимально приспособленные к решению задач повседневной управленческой деятельности, являются инструментом, призванным оказать помощь лицам, принимающим решения (ЛПР). С помощью СППР могут решаться неструктурированные и слабоструктурированные многокритериальные задачи.

СППР, как правило, являются результатом мультидисциплинарного исследования, включающего теории баз данных, искусственного интеллекта, интерактивных компьютерных систем, методов имитационного моделирования.

СППР - в большинстве случаев - это интерактивная автоматизированная система, которая помогает пользователю (ЛПР) использовать данные и модели для идентификации и решения задач и принятия решений. Система должна обладать возможностью работать с интерактивными запросами с достаточно простым для изучения языком запросов.

Система поддержки принятия решений или СППР (Decision Support Systems, DSS) - это компьютерная система, которая путем сбора и анализа большого количества информации может влиять на процесс принятия решений организационного плана в определенной области. Интерактивные системы позволяют руководителям получить полезную информацию из первоисточников, проанализировать ее, а также выявить существующие бизнес-модели для решения определенных задач. С помощью СППР можно проследить за всеми доступными информационными активами, получить сравнительные значения объемов продаж, спрогнозировать доход организации при гипотетическом внедрении новой технологии, а также рассмотреть все возможные альтернативные решения.

Для функционирования ИС необходимо обеспечить как наличие средств генерации данных, так и средства их анализа. Имеющиеся в ИС средства построения запросов и различные механизмы поиска хотя и облегчают извлечение нужной информации, но все же не способны дать достаточно интеллектуальную ее оценку, т.е. сделать обобщение, группирование, удаление избыточных данных и повысить достоверность за счет исключения ошибок и обработки нескольких независимых источников информации (не только корпоративных БД, но и внешних). Проблема эта становится чрезвычайно важной в связи с лавинообразным возрастанием объема информации и увеличением требований к инфосистемам по производительности - сегодня успех в управлении предприятием во многом определяется оперативностью принятия решений, данные для которых и предоставляет ИС.

СППР представляют собой системы, разработанные для поддержки процессов принятия решений в сложных мало структурированных ситуациях, связанных с разработкой и принятием решений. Главной особенностью информационной технологии поддержки принятия решений является качественно новый метод организации взаимодействия человека и компьютера.

Окончание итерационного процесса происходит по воле человека. В этом случае можно говорить о способности информационной системы совместно с пользователем создавать новую информацию для принятия решений.

СППР могут включать в себя ситуационные центры, средства многомерного анализа данных и прочие инструменты аналитической, позволяют моделировать правила и стратегии бизнеса и иметь интеллектуальный доступ к неструктурированной информации. Используемые на этом уровне специальные математические методы позволяют прогнозировать динамику различных показателей, анализировать затраты по разным видам деятельности, уяснять их детальную структуру, формировать подробные бюджеты по разным схемам.

До сих пор нет единого определения СППР, в качестве примера можно привести следующие:

- это наиболее мощный представитель класса аналитических систем ориентированный на: анализ больших массивов данных, на выполнение более сложных запросов, моделирование процессов предметной области, прогнозирование, нахождение зависимостей между данными для проведения анализа «что если»;

- это интерактивная прикладная система, которая обеспечивает конечным пользователям, принимающим решение, легкий и удобный доступ к данным и моделям с целью принятия решений в слабоструктурированных и неструктурированных ситуациях в разных областях человеческой деятельности;

- это такие системы, которые основываются на использовании моделей и процедур обработки данных и мыслей, которые помогают принимать решение;

DSS(СППР) - это человеко-машинный вычислительный комплекс, ориентированный на анализ данных и обеспечивающий получение информации, необходимой для принятия решений в сфере управления. Такое разнообразие определений отображает широкий диапазон разных типов СППР. Но практически все виды этих компьютерных систем характеризуются четкой структурой, которая содержит три главных компонента, которые составляют основу классической структуры СППР, отличающей ее от других типов ИС:

24. Системы поддержки принятия медицинских решений. Основные компоненты систем поддержки принятия медицинских решений. Объяснить применение нейронных сетей и экспертных систем в СППР. Структура и свойства нейронных сетей. «Нейрон», компоненты «нейрона», «синапс», обучение нейросетей.

Систе́ма подде́ржки приня́тия реше́ний (СППР) (англ. Decision Support System, DSS) — компьютерная автоматизированная система, целью которой является помощь людям, принимающим решение в сложных условиях для полного и объективного анализа предметной деятельности. СППР возникли в результате слияния управленческих информационных систем и систем управления базами данных.

Для анализа и выработок предложений в СППР используются разные методы. Это могут быть: информационный поиск, интеллектуальный анализ данных, поиск знаний в базах данных, рассуждение на основе прецедентов, имитационное моделирование, эволюционные вычисления и генетические алгоритмы, нейронные сети, ситуационный анализ, когнитивное моделирование и др. Некоторые из этих методов были разработаны в рамках искусственного интеллекта. Если в основе работы СППР лежат методы искусственного интеллекта, то говорят об интеллектуальной СППР или ИСППР.

Нейронные сети и системы с нечёткой логикой

Нейронные сети привлекательны с интуитивной точки зрения, так как они основаны на примитивной биологической модели нервных систем.

Нейронные сети вошли в практику везде, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации или управления.

Это обусловлено тем, что во-первых, нейронные сети позволяют воспроизводить чрезвычайно сложные зависимости. Кроме того, нейронные сети справляются с большим числом переменных.

Во-вторых, простотой использования. Нейронные сети учатся на примерах. Пользователь нейронной сети подбирает представительные данные, а затем запускает алгоритм обучения, который автоматически воспринимает структуру данных. При этом от пользователя, конечно, требуется какой-то набор эвристических знаний о том, как следует отбирать и подготавливать данные, выбирать нужную архитектуру сети и интерпретировать результаты, однако уровень знаний, необходимый для успешного применения нейронных сетей, гораздо скромнее, чем при использовании традиционных методов.

Нейронные сети хороши для задач распознавания образов, но весьма неудобны для объяснения, как они такое распознавание осуществляют. Они могут автоматически приобретать знания, но процесс их обучения зачастую происходит достаточно медленно, а анализ обученной сети весьма сложен (обученная сеть представляет обычно черный ящик для пользователя). При этом какую-либо априорную информацию (знания эксперта) для ускорения процесса ее обучения в нейронную сеть ввести невозможно.

Системы с нечеткой логикой, напротив, хороши для объяснения получаемых с их помощью выводов, но они не могут автоматически приобретать знания для использования их в механизмах выводов. Необходимость разбиения универсальных множеств на отдельные области, как правило, ограничивает количество входных переменных в таких системах небольшим значением.

Структура СППР

- В состав системы поддержки принятия решений входят три главных компонента: база данных, база моделей и программная подсистема, которая состоит из трех подсистем: системы управления базой данных (СУБД), системы управления базой моделей (СУБМ) и системы управления интерфейсом между пользователем и компьютером. Структура СППР, а также функции составляющих ее блоков, определяющих основные технологические операции, представлены на рисунке.

- Любая система поддержки принятия решений содержит подсистему данных, которая состоит из двух основных частей: БД и системы управления базой данных (СУБД)

25. Методы математического моделирования в медико-профилактическом деле. Математическая модель инфекционного процесса, расчет динамики. Модели взаимодействующих популяций на примере «хищник-жертва», расчет динамики систем. Математическое моделирование систем является вторым кардинальным направлением применения М.м. в медицине. Основным понятием, используемым при таком анализе, является математическая модель системы.

Под математической моделью понимается описание какого-либо класса объектов или явлений, выполненное с помощью математической символики. Простейшая модель "хищник-жертва" Рассмотрим математическую модель совместного существования двух биологических видов (популяций) типа "хищник - жертва", называемую моделью Вольтерра - Лотки. Впервые она была получена А.Лоткой (1925 г.), который использовал для описания динамики взаимодействующих биологических популяций. Чуть позже и независимо от Лотки аналогичные (и более сложные) модели были разработаны итальянским математиком В. Вольтерра (1926 г.), глубокие исследования которого в области экологических проблем заложили фундамент математической теории биологических сообществ или так называемой математической экологии. Пусть два биологических вида совместно обитают в изолированной среде. Среда стационарна и обеспечивает в неограниченном количестве всем необходимым для жизни один из видов, который будем называть жертвой. Другой вид - хищник также находится в стационарных условиях, но питается лишь особями первого вида. Это могут быть караси и щуки, зайцы и волки, мыши и лисы, микробы и антитела и т. д. Будем для определенности называть их карасями и щуками. Итак, караси и щуки живут в некотором изолированном пруду. Среда предоставляет карасям питание в неограниченном количестве, а щуки питаются лишь карасями. Обозначим

у - число щук, х - число карасей.

Со временем число карасей и щук меняется, но так как рыбы в пруду много, то не будем различать 1020 карасей или 1021 и поэтому будем считать х и у непрерывными функциями времени t. Будем называть пару чисел (х, у) состоянием модели. Попробуем из самых простых соображений найти, как меняется состояние (х, у). Рассмотрим dx/dt - скорость изменения численности карасей. Если щук нет, то число карасей увеличивается и тем быстрее, чем больше карасей. Будем считать, что эта зависимость линейная : dx/dt ~ a1 x, причем коэффициент a1 зависит только от условий жизни карасей, их естественной смертности и рождаемости. Скорость изменения dy/dt числа щук (если нет карасей), зависит от числа щук y. Будем считать, что dy/dt ~ -a2 y . Если карасей нет, то число щук уменьшается (у них нет пищи) и они вымирают. В экосистеме скорость изменения численности каждого вида также будем считать пропорциональной его численности, но только с коэффициентом, который зависит от численности особей другого вида. Так, для карасей этот коэффициент уменьшается с увеличением числа щук, а для щук увеличивается с увеличением числа карасей. Будем считать эту зависимость также линейной. Тогда получим систему из двух дифференциальных уравнений: dx/dt=a1 x - b1 yxdy/dt = - a2 y + b2 yxЭта система уравнений и называется моделью Вольтерра-Лотки. Числовые коэффициенты a1, a2, b1, b2 - называются параметрами модели. Очевидно, что характер изменения состояния (x, y) определяется значениями параметров. Изменяя эти параметры и решая систему уравнений модели, можно исследовать закономерности изменения состояния экологической системы.

27. Вероятностные методы диагностики. Теорема Бейеса. Расчёты на основе метода Байеса. Априорные и апостериорные вероятности. Поиск наиболее вероятных нозологических единиц из списка возможных вариантов.

Одной из центральных задач лечебной медицины является ДИАГНОСТИКА - раздел медицины, изучающий признаки болезней и мето-ды, с помощью которых устанавливается диагноз. Диагностика устанавли-вает:

1. Какое из известных заболеваний более соответствует имеющей-ся у пациента патологии,

2. С какими особенностями протекает данная патология у конкрет-ного больного.

Первая часть задачи носит типично классификационный характер, т.е. из множества диагнозов необходимо выбрать один. Хотя оговоримся, что сводить все многообразие диагностики только к классификации нель-зя. Нельзя же всерьез утверждать, что познаны абсолютно все болезни и их проявления. Поэтому следует говорить о диагностике как о задаче рас-познавания образов. Диагностический алгоритм - это правило, с помощью которого, на основании полученных сведений о больном и имеющимся в медицинской памяти данных о симптомах и соответствующей им группе диагнозов, формируется диагностическое заключение. Диагностическая процедура оканчивается либо точным установле-нием диагноза, либо предварительными диагнозами с указанием их веро-ятности. Принято, что диагноз может считаться установленным, если его вероятность не менее 90%.

Теорема Байеса (или формула Байеса) — одна из основных теорем элементарной теории вероятностей, которая позволяет определить вероятность какого-либо события при условии, что произошло другое статистически взаимозависимое с ним событие. Другими словами, по формуле Байеса можно более точно пересчитать вероятность, беря в расчет как ранее известную информацию, так и данные новых наблюдений. Формула Байеса может быть выведена из основных аксиом теории вероятностей, в частности из условной вероятности. Особенность теоремы Байеса заключается в том, что для ее практического применения требуется большое количество расчетов, вычислений, поэтому байесовские оценки стали активно использовать только после революции в компьютерных и сетевых инфотехнологиях.

,

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.

В формуле Байеса кроме условной вероятности входит P(Аi), кото-рую называют АПРИОРНОЙ ВЕРОЯТНОСТЬЮ некоторого заболевания Di. Она характеризует распространенность заболевания в данной группе на-селения. Априорной она называется потому, что уже известна до получе-ния симптомокомплекса данного больного. Смысл ее состоит в том, что P(Di) не постоянна и зависит от географических, сезонных, эпидемиологи-ческих и других факторов, которые должны быть учтены при постановке диагноза.

Знаменатель формулы представляет полную вероятность наличия симптомокомплекса при всех болезнях, т.е. сумма произведений априор-ной вероятности каждой из болезней на условную вероятность симптомо-комплекса при каждой из этих болезней.

28. Информационные системы в управлении лечебно-профилактическим учреждением. Понятие об электронной истории болезни (ЭИБ) (или о электронной карте пациента (ЭКП)), как о медицинской информационной системе. Укажите концептуальную основу ЭИБ.

Словосочетание «История болезни» обозначает сразу несколько понятий. С одной стороны, это упорядоченная во времени запись событий (история), описывающих ход патологического процесса, происходящего в организме человека (болезни). С другой – это стандартная документация, утвержденная Отличия очевидны. В первом случае отсутствует формализация, предполагается длительный период наблюдения, охватывающий все этапы развития болезни, тогда как во втором – в карте появляется четко формализованная информация, иногда не имеющая отношения к болезни (например, паспортная часть, сведения о финансирующей организации и т.п.), а период ограничен сроком пребывания пациента в данном учреждении.

Электронная история болезни – это комплекс программно-аппаратных средств и организационных решений, позволяющих полностью отказаться от использования неэлектронных носителей информации в лечебно-диагностическом процессе.

Электронная история болезни имеет несколько групп пользователей, преследующих разные цели:

· медицинский персонал – для этих пользователей прежде всего важен оперативный доступ к сведениям о пациентах, который может обеспечить ЭИБ;

· медицинская администрация – для этой группы на первый план выходит возможность оперативного контроля и управления лечебным процессом, оперативной получение достоверных статистических требований;

· научные сотрудники ищут в ЭИБ средство для систематического сбора и анализа данных для научных исследований;

· сотрудники планово-экономических служб хотят оперативно отслеживать материальные и финансовые потоки, связанные с лечебно-диагностическим процессом

Бланк истории болезни позволяет хранить следующую информацию:

· Данные о поступлении, включая диагноз, дата и время поступления

· Коды отделения поступления, признаки для учета платных госпитализаций

· Заключительный клинический диагноз и дата выписки

· Исход и другие статистические поля

· Информацию и выполненных посещениях и услугах

Указанная информация хранится в главном документе электронной истории болезни - ее первичном медицинском документе. В саму электронную историю болезни помещаются все остальные документы - дневниковые записи, назначенные диеты, листы назначений, бланки заказа лабораторных исследований (и соответственно их результаты), документы диагностической службы, записи о выполненных лечебных манипуляциях - электрофототерапии, ЛФК, массаже и многое другое. В автоматическом режиме заполняются эпикризы, выписки из истории болезни, различные справки и т.д.

29. Дайте определение информационной медицинской системе (ИМС). Для чего предназначены ИМС? В рамках классификации ИМС, определите, что такое медико-технологические системы, какие имеются полсистемы? Классификация медицинских информационных систем основана на иерархическом принципе и соответствует многоуровневой структуре здравоохранения, как отрасли, включающей

· базовый (клинический) уровень - врачи разного профиля.

· уровень учреждений - поликлиники, стационары, диспансеры.

· территориальный уровень - профильные и специализированные медицинские службы и региональные органы управления.

· федеральный уровень - федеральные учреждения и органы управления.

В пределах каждого уровня системы обычно классифицируются по функциональному принципу, т. е. по целям и задачам, решаемым системой.

Медицинские информационные системы базового уровня представлены системами информационной поддержки технологических процессов (медико-технологические ИС).

Системы этого класса предназначены для информационного обеспечения принятия решений в профессиональной деятельности врачей разных специальностей. Основная их цель — компьютерная поддержка работы врача-клинициста, врача функциональной диагностики, врача - лаборанта и др. непосредственно на рабочем месте. Они позволяют повысить качество профилактической и лечебно-диагностической работы в условиях массового обслуживания при дефиците времени и квалифицированных специалистов. Эти системы могут работать автономно или в составе медицинских информационных систем учрежденческого уровня.

Медицинские информационные системы уровня лечебно-профилактических учреждений

Системы этого класса предназначены для информационного обеспечения принятия как конкретных врачебных решений, так и организации работы, контроля и управления деятельностью всего медицинского учреждения. Эти системы, как правило, требуют наличия в медицинском учреждении локальной вычислительной сети и являются поставщиками информации для медицинских информационных систем территориального уровня.

Информационные системы территориального уровня.

Это программные комплексы обеспечивают управление специализированными и профильными медицинскими службами, поликлинической (включая диспансеризацию), стационарной и скорой медицинской помощью населению на уровне территории (города, области, республики).

Под медико-технологическими понимают ИС, предназначенные для информационной поддержки медицинской технологии, профессиональной деятельности врачей, связанной с профилактикой, диагностикой заболеваний, лечением и реабилитацией пациентов. К ним относятся:

Мониторные системы и приборно-компьютерные комплексы средств для постоянного, интенсивного наблюдения за состоянием больных в послеоперационных палатах, реанимационных отделениях.

Системы вычислительной диагностики.

Системы клинико-лабораторных исследований, включая программно-аппаратные комплексы средств для функциональной, лабораторной и рентгеновской диагностики.

Экспертные системы, основанные на базах знаний, собранных от экспертов - опытных специалистов в определенной области.

Системы передачи и обработки изображений, представляющих медико-биологическую информацию.