Деятельность территориального отдела Управления Федеральной службы по надзору в сфере зашиты прав потребителей и благополучия человека по Республике Татарстан (Татарстан) в Высокогорском районе

Система «ЭСБАД», разработанная МНИИПДХ совместно с Институтом системного анализа РАН, предназначена в помощь врачу при дифференциальной диагностике бронхиальной астмы, определяет степень тяжести заболевания и дает рекомендации по лечению (эффективность — 87,2%). Программа «Неонатальные судороги» позволяет успешно диагностировать судороги периода новорожденности, встречающиеся при 78 заболеваниях и синдромах, и обеспечивает повышение эффективности диагностики на 30% по сравнению с традиционными методами и снижение инвалидизации детей вследствие своевременного установления правильного диагноза и назначения адекватной терапии. Компьютерная технология «Айболит» (НЦ ССХ им. А. Н. Бакулева, Бураковский В. И. и др.), включает математическую модель кровообращения, «реагирующую» на поступающую с датчиков текущую информацию. Она позволяет не только проводить диагностику и оценку состояния больного, но и помогать при выборе и последующей коррекции лечебных мероприятий.

Мониторно-компьютерная технология с обратной связью позволяет реализовать индивидуальный подход к лечению больного (РГМУ, Гаспарян С. А., Зарубина Т.В.). Методы обработки и сегментации 3D-изображений, реализованные в программной системе (МГУ, Гаврилов А. В. и др.), позволяют объективизировать радиологические исследования и обеспечивают реалистическую визуализацию внутренних структур и органов человека. Представляет интерес система ТАИС (Терапевтическая Автоматизированная Информационная Система), рассчитанная на полное компьютерное ведение пациента в стационаре при одновременной поддержке постановки развернутых клинических диагнозов, назначении исследований и лечения (РГМУ, Устинов А. Г., Ситарчук Е.А.)Когнитивные технологии сделались неотъемлемой составляющей здравоохранения. Они применяются на всех уровнях управления и оказания медицинской помощи. В настоящее время осуществляется переход к комплексной автоматизации отдельных направлений медицины, лечебно-профилактических учреждений и территориального здравоохранения. Прогресс в охране здоровья населения основан, прежде всего, на внедрении в практику здравоохранения России современных научных разработок, обеспечивающих снижение заболеваемости, инвалидности и смертности.

Существенное место в решении этих вопросов занимают когнитивные технологии, ориентированные на мониторинг социально значимых хронических заболеваний и консультативную поддержку лечебно-диагностического процесса. Современная медицина — это комплексный динамический подход к оценке индивидуального и общественного здоровья, это мониторинг, учитывающий разнообразные влияния окружающей среды (природные и техногенные) на организм плода, ребенка, взрослого человека. Появился даже термин «технология здоровья», хотя и не совсем точно отражающий существо вопроса, но характеризующий новый этап в организации системы охраны здоровья населения. Формальное представление системы знаний о функционировании медицинского учреждения может служить основой для оптимизации принятия оперативных и долговременных решений.

Оптимальным решением оперативного обеспечения информацией лиц, принимающих решения, может быть построение хранилища данных, интегрирующего необходимые сведения из существующих учрежденческих автоматизированных систем. В этом случае обеспечивается полноценная поддержка принятия управленческих решений. На государственном уровне США поставили целью формирование единой национальной базы данных (UniformNationalDataSet), в которую должны войти данные о заболеваемости и смертности, факторах риска (профессиональных, окружающей среды, поведенческих) и статистика, характеризующая местные службы здоровья [14]. Сегодняшнее состояние когнитивных технологий здравоохранения России позволяет перейти от автоматизации отдельных процессов учета медицинских услуг к созданию интегрированных систем, обеспечивающих возможность непрерывной автоматизированной обработки информации. Информационные ресурсы системы здравоохранения и ОМС включают в себя базы данных по различным направлениям деятельности. В качестве примеров можно назвать республику Удмуртию, в которой достигнут 100-процентный охват медицинских учреждений автоматизацией по направлениям «Стационар», «Поликлиника», «Стоматология», «Кадры» и г. Новокузнецк, где разработана и эксплуатируется интегрированная автоматизированная система управления охраной здоровья населения «Здоровье».

Такие системы позволяют переходить от анализа данных к анализу ситуации и к прогнозированию состояния здоровья населения. В области охраны здоровья детей и состояния здравоохранения в стране младенческая смертность представляет собой интегральный критерий для оценки общего положения. Приказ Минздрава России № 241 от 07.

08.2000 г., которым была утверждена медицинская документация, удостоверяющая случаи рождения и смерти, заложил основу для сочетанного многофакторного анализа младенческой и перинатальной смертности с данными, наблюдаемыми при рождении детей, что обеспечивает разработанная МНИИПДХ (при поддержке фонда Сороса), автоматизированная система информационной поддержки сбора и анализа данных. Комплексный анализ данных является предпосылкой для оценки эффективности работы медицинских учреждений и факторов, определяющих уровень и перспективы дальнейшего снижения детской смертности, и основой для принятия обоснованных управленческих решений по широкому кругу вопросов детского здравоохранения, в том числе для определения приоритетов и объемов необходимого финансирования [14]. Автоматизированный регистр детей-инвалидов «ДИСАРЕГ», разработка которого осуществлена в МНИИПДХ, обеспечивает ведение базы данных детей-инвалидов и получение однотипной учетно-отчетной документации в декретируемые сроки и по запросам, что соответствует Указу Президента РФ от 27.

07.92г. № 802 «О научном и информационном обеспечении проблем инвалидности и инвалидов». Медицинская карта соответствует требованиям учета характера нарушений и их динамики при различных причинах инвалидности, а также социальной адаптированности детей и их потребности в медико-психолого-педагогической коррекции и вспомогательных средствах.

Этот регистр, включающий уровни учреждения, городской, региональный и федеральный, может послужить основой для системы государственной статистики детской инвалидности в России. В настоящее время в структуре детской заболеваемости и смертности в большинстве развитых стран на первое место выходят врожденные пороки развития. Последние встречаются примерно у 5% новорожденных, а их вклад в структуру причин младенческой смертности достигает 20%. В то же время, по данным ВОЗ может быть предупреждено не менее 10% случаев ВПР. С 1999 г. в Российской Федерации проводится мониторинг врожденных пороков. В нем участвуют более 40 субъектов Федерации, использующих разработанное в МНИИПДХ программное обеспечение, что способствует более полному и раннему выявления ВПР, позволяет получить объективную оценку эффективности проводимых профилактических мероприятий и поддерживать территориальные и федеральную базы данных. В результате мониторинга, только за первые три года, уровень выявления ВПР у новорожденных повысился в 2 и более раз в Архангельской, Новгородской и Московской областях [14].

С первых лет применения информационных технологий в здравоохранении одним из ведущих направлений являлись системы поддержки процесса принятия клинических решений. За несколько десятилетий они прошли путь от использования статистических и детерминистских методов до технологии интеллектуальных систем. Применение этих разработок в практике способствует оптимизации дифференциально-диагностического процесса, позволяет повысить качество диагностики и эффективность лечения. Можно привести ряд примеров из различных областей медицины. Так, около 50 ЛПУ России и СНГ используют созданную в МНИИПДХ автоматизированную систему ранней диагностики наследственных болезней «ДИАГЕН», позволяющей идентифицировать свыше 1200 форм (эффективность составляет 90% в сравнении с 60% у врачей медико-генетических консультаций). Там же создана система «КЛИНЭКО», ориентированная на раннее выявление у детей заболеваний, связанных с длительным воздействием экотоксических факторов (первоначально широкий перечень потенциально возможных экотоксикантов уменьшается после рассмотрения системой «признаков-маркеров», характерных для определенных веществ). Система «ЭСБАД», разработанная МНИИПДХ совместно с Институтом системного анализа РАН, предназначена в помощь врачу при дифференциальной диагностике бронхиальной астмы, определяет степень тяжести заболевания и дает рекомендации по лечению (эффективность — 87,2%). Программа «Неонатальные судороги» позволяет успешно диагностировать судороги периода новорожденности, встречающиеся при 78 заболеваниях и синдромах, и обеспечивает повышение эффективности диагностики на 30% по сравнению с традиционными методами и снижение инвалидизации детей вследствие своевременного установления правильного диагноза и назначения адекватной терапии.

Компьютерная технология «Айболит» (НЦ ССХ им. А. Н. Бакулева, Бураковский В. И. и др.), включает математическую модель кровообращения, «реагирующую» на поступающую с датчиков текущую информацию. Она позволяет не только проводить диагностику и оценку состояния больного, но и помогать при выборе и последующей коррекции лечебных мероприятий. Мониторно-компьютерная технология с обратной связью позволяет реализовать индивидуальный подход к лечению больного (РГМУ, Гаспарян С. А., Зарубина Т.В.). Методы обработки и сегментации 3D-изображений, реализованные в программной системе (МГУ, Гаврилов А. В. и др.), позволяют объективизировать радиологические исследования и обеспечивают реалистическую визуализацию внутренних структур и органов человека.

Представляет интерес система ТАИС (Терапевтическая Автоматизированная Информационная Система), рассчитанная на полное компьютерное ведение пациента в стационаре при одновременной поддержке постановки развернутых клинических диагнозов, назначении исследований и лечения (РГМУ, Устинов А. Г., Ситарчук Е.А.)Когнитивные технологии сделались неотъемлемой составляющей здравоохранения. Они применяются на всех уровнях управления и оказания медицинской помощи. В настоящее время осуществляется переход к комплексной автоматизации отдельных направлений медицины, лечебно-профилактических учреждений и территориального здравоохранения. Прогресс в охране здоровья населения основан, прежде всего, на внедрении в практику здравоохранения России современных научных разработок, обеспечивающих снижение заболеваемости, инвалидности и смертности. Существенное место в решении этих вопросов занимают когнитивные технологии, ориентированные на мониторинг социально значимых хронических заболеваний и консультативную поддержку лечебно-диагностического процесса. Современная медицина — это комплексный динамический подход к оценке индивидуального и общественного здоровья, это мониторинг, учитывающий разнообразные влияния окружающей среды (природные и техногенные) на организм плода, ребенка, взрослого человека. Появился даже термин «технология здоровья», хотя и не совсем точно отражающий существо вопроса, но характеризующий новый этап в организации системы охраны здоровья населения.

Формальное представление системы знаний о функционировании медицинского учреждения может служить основой для оптимизации принятия оперативных и долговременных решений. Оптимальным решением оперативного обеспечения информацией лиц, принимающих решения, может быть построение хранилища данных, интегрирующего необходимые сведения из существующих учрежденческих автоматизированных систем. В этом случае обеспечивается полноценная поддержка принятия управленческих решений. На государственном уровне США поставили целью формирование единой национальной базы данных (UniformNationalDataSet), в которую должны войти данные о заболеваемости и смертности, факторах риска (профессиональных, окружающей среды, поведенческих) и статистика, характеризующая местные службы здоровья [14]. Сегодняшнее состояние когнитивных технологий здравоохранения России позволяет перейти от автоматизации отдельных процессов учета медицинских услуг к созданию интегрированных систем, обеспечивающих возможность непрерывной автоматизированной обработки информации. Информационные ресурсы системы здравоохранения и ОМС включают в себя базы данных по различным направлениям деятельности. В качестве примеров можно назвать республику Удмуртию, в которой достигнут 100-процентный охват медицинских учреждений автоматизацией по направлениям «Стационар», «Поликлиника», «Стоматология», «Кадры» и г.

Новокузнецк, где разработана и эксплуатируется интегрированная автоматизированная система управления охраной здоровья населения «Здоровье». Такие системы позволяют переходить от анализа данных к анализу ситуации и к прогнозированию состояния здоровья населения. В области охраны здоровья детей и состояния здравоохранения в стране младенческая смертность представляет собой интегральный критерий для оценки общего положения. Приказ Минздрава России № 241 от 07.

08.2000 г., которым была утверждена медицинская документация, удостоверяющая случаи рождения и смерти, заложил основу для сочетанного многофакторного анализа младенческой и перинатальной смертности с данными, наблюдаемыми при рождении детей, что обеспечивает разработанная МНИИПДХ (при поддержке фонда Сороса), автоматизированная система информационной поддержки сбора и анализа данных. Комплексный анализ данных является предпосылкой для оценки эффективности работы медицинских учреждений и факторов, определяющих уровень и перспективы дальнейшего снижения детской смертности, и основой для принятия обоснованных управленческих решений по широкому кругу вопросов детского здравоохранения, в том числе для определения приоритетов и объемов необходимого финансирования [14]. Автоматизированный регистр детей-инвалидов «ДИСАРЕГ», разработка которого осуществлена в МНИИПДХ, обеспечивает ведение базы данных детей-инвалидов и получение однотипной учетно-отчетной документации в декретируемые сроки и по запросам, что соответствует Указу Президента РФ от 27.

07.92г. № 802 «О научном и информационном обеспечении проблем инвалидности и инвалидов». Медицинская карта соответствует требованиям учета характера нарушений и их динамики при различных причинах инвалидности, а также социальной адаптированности детей и их потребности в медико-психолого-педагогической коррекции и вспомогательных средствах.

Этот регистр, включающий уровни учреждения, городской, региональный и федеральный, может послужить основой для системы государственной статистики детской инвалидности в России. В настоящее время в структуре детской заболеваемости и смертности в большинстве развитых стран на первое место выходят врожденные пороки развития. Последние встречаются примерно у 5% новорожденных, а их вклад в структуру причин младенческой смертности достигает 20%. В то же время, по данным ВОЗ может быть предупреждено не менее 10% случаев ВПР. С 1999 г. в Российской Федерации проводится мониторинг врожденных пороков.

В нем участвуют более 40 субъектов Федерации, использующих разработанное в МНИИПДХ программное обеспечение, что способствует более полному и раннему выявления ВПР, позволяет получить объективную оценку эффективности проводимых профилактических мероприятий и поддерживать территориальные и федеральную базы данных. В результате мониторинга, только за первые три года, уровень выявления ВПР у новорожденных повысился в 2 и более раз в Архангельской, Новгородской и Московской областях [14]. С первых лет применения информационных технологий в здравоохранении одним из ведущих направлений являлись системы поддержки процесса принятия клинических решений. За несколько десятилетий они прошли путь от использования статистических и детерминистских методов до технологии интеллектуальных систем. Применение этих разработок в практике способствует оптимизации дифференциально-диагностического процесса, позволяет повысить качество диагностики и эффективность лечения. Можно привести ряд примеров из различных областей медицины. Так, около 50 ЛПУ России и СНГ используют созданную в МНИИПДХ автоматизированную систему ранней диагностики наследственных болезней «ДИАГЕН», позволяющей идентифицировать свыше 1200 форм (эффективность составляет 90% в сравнении с 60% у врачей медико-генетических консультаций).

Там же создана система «КЛИНЭКО», ориентированная на раннее выявление у детей заболеваний, связанных с длительным воздействием экотоксических факторов (первоначально широкий перечень потенциально возможных экотоксикантов уменьшается после рассмотрения системой «признаков-маркеров», характерных для определенных веществ). Система «ЭСБАД», разработанная МНИИПДХ совместно с Институтом системного анализа РАН, предназначена в помощь врачу при дифференциальной диагностике бронхиальной астмы, определяет степень тяжести заболевания и дает рекомендации по лечению (эффективность — 87,2%). Программа «Неонатальные судороги» позволяет успешно диагностировать судороги периода новорожденности, встречающиеся при 78 заболеваниях и синдромах, и обеспечивает повышение эффективности диагностики на 30% по сравнению с традиционными методами и снижение инвалидизации детей вследствие своевременного установления правильного диагноза и назначения адекватной терапии. Компьютерная технология «Айболит» (НЦ ССХ им. А. Н. Бакулева, Бураковский В. И. и др.), включает математическую модель кровообращения, «реагирующую» на поступающую с датчиков текущую информацию. Она позволяет не только проводить диагностику и оценку состояния больного, но и помогать при выборе и последующей коррекции лечебных мероприятий. Мониторно-компьютерная технология с обратной связью позволяет реализовать индивидуальный подход к лечению больного (РГМУ, Гаспарян С. А., Зарубина Т.В.). Методы обработки и сегментации 3D-изображений, реализованные в программной системе (МГУ, Гаврилов А. В. и др.), позволяют объективизировать радиологические исследования и обеспечивают реалистическую визуализацию внутренних структур и органов человека. Представляет интерес система ТАИС (Терапевтическая Автоматизированная Информационная Система), рассчитанная на полное компьютерное ведение пациента в стационаре при одновременной поддержке постановки развернутых клинических диагнозов, назначении исследований и лечения (РГМУ, Устинов А. Г., Ситарчук Е.А.)Когнитивные технологии сделались неотъемлемой составляющей здравоохранения.

Они применяются на всех уровнях управления и оказания медицинской помощи. В настоящее время осуществляется переход к комплексной автоматизации отдельных направлений медицины, лечебно-профилактических учреждений и территориального здравоохранения. Прогресс в охране здоровья населения основан, прежде всего, на внедрении в практику здравоохранения России современных научных разработок, обеспечивающих снижение заболеваемости, инвалидности и смертности. Существенное место в решении этих вопросов занимают когнитивные технологии, ориентированные на мониторинг социально значимых хронических заболеваний и консультативную поддержку лечебно-диагностического процесса. Современная медицина — это комплексный динамический подход к оценке индивидуального и общественного здоровья, это мониторинг, учитывающий разнообразные влияния окружающей среды (природные и техногенные) на организм плода, ребенка, взрослого человека. Появился даже термин «технология здоровья», хотя и не совсем точно отражающий существо вопроса, но характеризующий новый этап в организации системы охраны здоровья населения. Формальное представление системы знаний о функционировании медицинского учреждения может служить основой для оптимизации принятия оперативных и долговременных решений. Оптимальным решением оперативного обеспечения информацией лиц, принимающих решения, может быть построение хранилища данных, интегрирующего необходимые сведения из существующих учрежденческих автоматизированных систем.

В этом случае обеспечивается полноценная поддержка принятия управленческих решений. На государственном уровне США поставили целью формирование единой национальной базы данных (UniformNationalDataSet), в которую должны войти данные о заболеваемости и смертности, факторах риска (профессиональных, окружающей среды, поведенческих) и статистика, характеризующая местные службы здоровья [14]. Сегодняшнее состояние когнитивных технологий здравоохранения России позволяет перейти от автоматизации отдельных процессов учета медицинских услуг к созданию интегрированных систем, обеспечивающих возможность непрерывной автоматизированной обработки информации. Информационные ресурсы системы здравоохранения и ОМС включают в себя базы данных по различным направлениям деятельности. В качестве примеров можно назвать республику Удмуртию, в которой достигнут 100-процентный охват медицинских учреждений автоматизацией по направлениям «Стационар», «Поликлиника», «Стоматология», «Кадры» и г. Новокузнецк, где разработана и эксплуатируется интегрированная автоматизированная система управления охраной здоровья населения «Здоровье». Такие системы позволяют переходить от анализа данных к анализу ситуации и к прогнозированию состояния здоровья населения.

В области охраны здоровья детей и состояния здравоохранения в стране младенческая смертность представляет собой интегральный критерий для оценки общего положения. Приказ Минздрава России № 241 от 07.

08.2000 г., которым была утверждена медицинская документация, удостоверяющая случаи рождения и смерти, заложил основу для сочетанного многофакторного анализа младенческой и перинатальной смертности с данными, наблюдаемыми при рождении детей, что обеспечивает разработанная МНИИПДХ (при поддержке фонда Сороса), автоматизированная система информационной поддержки сбора и анализа данных. Комплексный анализ данных является предпосылкой для оценки эффективности работы медицинских учреждений и факторов, определяющих уровень и перспективы дальнейшего снижения детской смертности, и основой для принятия обоснованных управленческих решений по широкому кругу вопросов детского здравоохранения, в том числе для определения приоритетов и объемов необходимого финансирования [14]. Автоматизированный регистр детей-инвалидов «ДИСАРЕГ», разработка которого осуществлена в МНИИПДХ, обеспечивает ведение базы данных детей-инвалидов и получение однотипной учетно-отчетной документации в декретируемые сроки и по запросам, что соответствует Указу Президента РФ от 27.

07.92г. № 802 «О научном и информационном обеспечении проблем инвалидности и инвалидов». Медицинская карта соответствует требованиям учета характера нарушений и их динамики при различных причинах инвалидности, а также социальной адаптированности детей и их потребности в медико-психолого-педагогической коррекции и вспомогательных средствах. Этот регистр, включающий уровни учреждения, городской, региональный и федеральный, может послужить основой для системы государственной статистики детской инвалидности в России. В настоящее время в структуре детской заболеваемости и смертности в большинстве развитых стран на первое место выходят врожденные пороки развития.

Последние встречаются примерно у 5% новорожденных, а их вклад в структуру причин младенческой смертности достигает 20%. В то же время, по данным ВОЗ может быть предупреждено не менее 10% случаев ВПР. С 1999 г. в Российской Федерации проводится мониторинг врожденных пороков. В нем участвуют более 40 субъектов Федерации, использующих разработанное в МНИИПДХ программное обеспечение, что способствует более полному и раннему выявления ВПР, позволяет получить объективную оценку эффективности проводимых профилактических мероприятий и поддерживать территориальные и федеральную базы данных. В результате мониторинга, только за первые три года, уровень выявления ВПР у новорожденных повысился в 2 и более раз в Архангельской, Новгородской и Московской областях [14].

С первых лет применения информационных технологий в здравоохранении одним из ведущих направлений являлись системы поддержки процесса принятия клинических решений. За несколько десятилетий они прошли путь от использования статистических и детерминистских методов до технологии интеллектуальных систем. Применение этих разработок в практике способствует оптимизации дифференциально-диагностического процесса, позволяет повысить качество диагностики и эффективность лечения. Можно привести ряд примеров из различных областей медицины. Так, около 50 ЛПУ России и СНГ используют созданную в МНИИПДХ автоматизированную систему ранней диагностики наследственных болезней «ДИАГЕН», позволяющей идентифицировать свыше 1200 форм (эффективность составляет 90% в сравнении с 60% у врачей медико-генетических консультаций). Там же создана система «КЛИНЭКО», ориентированная на раннее выявление у детей заболеваний, связанных с длительным воздействием экотоксических факторов (первоначально широкий перечень потенциально возможных экотоксикантов уменьшается после рассмотрения системой «признаков-маркеров», характерных для определенных веществ). Система «ЭСБАД», разработанная МНИИПДХ совместно с Институтом системного анализа РАН, предназначена в помощь врачу при дифференциальной диагностике бронхиальной астмы, определяет степень тяжести заболевания и дает рекомендации по лечению (эффективность — 87,2%). Программа «Неонатальные судороги» позволяет успешно диагностировать судороги периода новорожденности, встречающиеся при 78 заболеваниях и синдромах, и обеспечивает повышение эффективности диагностики на 30% по сравнению с традиционными методами и снижение инвалидизации детей вследствие своевременного установления правильного диагноза и назначения адекватной терапии. Компьютерная технология «Айболит» (НЦ ССХ им.

А.Н. Бакулева, Бураковский В. И. и др.), включает математическую модель кровообращения, «реагирующую» на поступающую с датчиков текущую информацию. Она позволяет не только проводить диагностику и оценку состояния больного, но и помогать при выборе и последующей коррекции лечебных мероприятий. Мониторно-компьютерная технология с обратной связью позволяет реализовать индивидуальный подход к лечению больного (РГМУ, Гаспарян С. А., Зарубина Т.В.). Методы обработки и сегментации 3D-изображений, реализованные в программной системе (МГУ, Гаврилов А. В. и др.), позволяют объективизировать радиологические исследования и обеспечивают реалистическую визуализацию внутренних структур и органов человека. Представляет интерес система ТАИС (Терапевтическая Автоматизированная Информационная Система), рассчитанная на полное компьютерное ведение пациента в стационаре при одновременной поддержке постановки развернутых клинических диагнозов, назначении исследований и лечения (РГМУ, Устинов А. Г., Ситарчук Е.А.)Когнитивные технологии сделались неотъемлемой составляющей здравоохранения. Они применяются на всех уровнях управления и оказания медицинской помощи. В настоящее время осуществляется переход к комплексной автоматизации отдельных направлений медицины, лечебно-профилактических учреждений и территориального здравоохранения.

Прогресс в охране здоровья населения основан, прежде всего, на внедрении в практику здравоохранения России современных научных разработок, обеспечивающих снижение заболеваемости, инвалидности и смертности. Существенное место в решении этих вопросов занимают когнитивные технологии, ориентированные на мониторинг социально значимых хронических заболеваний и консультативную поддержку лечебно-диагностического процесса. Современная медицина — это комплексный динамический подход к оценке индивидуального и общественного здоровья, это мониторинг, учитывающий разнообразные влияния окружающей среды (природные и техногенные) на организм плода, ребенка, взрослого человека. Появился даже термин «технология здоровья», хотя и не совсем точно отражающий существо вопроса, но характеризующий новый этап в организации системы охраны здоровья населения. Формальное представление системы знаний о функционировании медицинского учреждения может служить основой для оптимизации принятия оперативных и долговременных решений.

Оптимальным решением оперативного обеспечения информацией лиц, принимающих решения, может быть построение хранилища данных, интегрирующего необходимые сведения из существующих учрежденческих автоматизированных систем. В этом случае обеспечивается полноценная поддержка принятия управленческих решений. На государственном уровне США поставили целью формирование единой национальной базы данных (UniformNationalDataSet), в которую должны войти данные о заболеваемости и смертности, факторах риска (профессиональных, окружающей среды, поведенческих) и статистика, характеризующая местные службы здоровья [14]. Сегодняшнее состояние когнитивных технологий здравоохранения России позволяет перейти от автоматизации отдельных процессов учета медицинских услуг к созданию интегрированных систем, обеспечивающих возможность непрерывной автоматизированной обработки информации.

Информационные ресурсы системы здравоохранения и ОМС включают в себя базы данных по различным направлениям деятельности. В качестве примеров можно назвать республику Удмуртию, в которой достигнут 100-процентный охват медицинских учреждений автоматизацией по направлениям «Стационар», «Поликлиника», «Стоматология», «Кадры» и г. Новокузнецк, где разработана и эксплуатируется интегрированная автоматизированная система управления охраной здоровья населения «Здоровье». Такие системы позволяют переходить от анализа данных к анализу ситуации и к прогнозированию состояния здоровья населения.

В области охраны здоровья детей и состояния здравоохранения в стране младенческая смертность представляет собой интегральный критерий для оценки общего положения. Приказ Минздрава России № 241 от 07.

08.2000 г., которым была утверждена медицинская документация, удостоверяющая случаи рождения и смерти, заложил основу для сочетанного многофакторного анализа младенческой и перинатальной смертности с данными, наблюдаемыми при рождении детей, что обеспечивает разработанная МНИИПДХ (при поддержке фонда Сороса), автоматизированная система информационной поддержки сбора и анализа данных. Комплексный анализ данных является предпосылкой для оценки эффективности работы медицинских учреждений и факторов, определяющих уровень и перспективы дальнейшего снижения детской смертности, и основой для принятия обоснованных управленческих решений по широкому кругу вопросов детского здравоохранения, в том числе для определения приоритетов и объемов необходимого финансирования [14]. Автоматизированный регистр детей-инвалидов «ДИСАРЕГ», разработка которого осуществлена в МНИИПДХ, обеспечивает ведение базы данных детей-инвалидов и получение однотипной учетно-отчетной документации в декретируемые сроки и по запросам, что соответствует Указу Президента РФ от 27.

07.92г. № 802 «О научном и информационном обеспечении проблем инвалидности и инвалидов». Медицинская карта соответствует требованиям учета характера нарушений и их динамики при различных причинах инвалидности, а также социальной адаптированности детей и их потребности в медико-психолого-педагогической коррекции и вспомогательных средствах. Этот регистр, включающий уровни учреждения, городской, региональный и федеральный, может послужить основой для системы государственной статистики детской инвалидности в России. В настоящее время в структуре детской заболеваемости и смертности в большинстве развитых стран на первое место выходят врожденные пороки развития.

Последние встречаются примерно у 5% новорожденных, а их вклад в структуру причин младенческой смертности достигает 20%. В то же время, по данным ВОЗ может быть предупреждено не менее 10% случаев ВПР. С 1999 г. в Российской Федерации проводится мониторинг врожденных пороков. В нем участвуют более 40 субъектов Федерации, использующих разработанное в МНИИПДХ программное обеспечение, что способствует более полному и раннему выявления ВПР, позволяет получить объективную оценку эффективности проводимых профилактических мероприятий и поддерживать территориальные и федеральную базы данных. В результате мониторинга, только за первые три года, уровень выявления ВПР у новорожденных повысился в 2 и более раз в Архангельской, Новгородской и Московской областях [14]. С первых лет применения информационных технологий в здравоохранении одним из ведущих направлений являлись системы поддержки процесса принятия клинических решений.

За несколько десятилетий они прошли путь от использования статистических и детерминистских методов до технологии интеллектуальных систем. Применение этих разработок в практике способствует оптимизации дифференциально-диагностического процесса, позволяет повысить качество диагностики и эффективность лечения. Можно привести ряд примеров из различных областей медицины. Так, около 50 ЛПУ России и СНГ используют созданную в МНИИПДХ автоматизированную систему ранней диагностики наследственных болезней «ДИАГЕН», позволяющей идентифицировать свыше 1200 форм (эффективность составляет 90% в сравнении с 60% у врачей медико-генетических консультаций). Там же создана система «КЛИНЭКО», ориентированная на раннее выявление у детей заболеваний, связанных с длительным воздействием экотоксических факторов (первоначально широкий перечень потенциально возможных экотоксикантов уменьшается после рассмотрения системой «признаков-маркеров», характерных для определенных веществ). Система «ЭСБАД», разработанная МНИИПДХ совместно с Институтом системного анализа РАН, предназначена в помощь врачу при дифференциальной диагностике бронхиальной астмы, определяет степень тяжести заболевания и дает рекомендации по лечению (эффективность — 87,2%). Программа «Неонатальные судороги» позволяет успешно диагностировать судороги периода новорожденности, встречающиеся при 78 заболеваниях и синдромах, и обеспечивает повышение эффективности диагностики на 30% по сравнению с традиционными методами и снижение инвалидизации детей вследствие своевременного установления правильного диагноза и назначения адекватной терапии. Компьютерная технология «Айболит» (НЦ ССХ им.

А.Н. Бакулева, Бураковский В. И. и др.), включает математическую модель кровообращения, «реагирующую» на поступающую с датчиков текущую информацию. Она позволяет не только проводить диагностику и оценку состояния больного, но и помогать при выборе и последующей коррекции лечебных мероприятий. Мониторно-компьютерная технология с обратной связью позволяет реализовать индивидуальный подход к лечению больного (РГМУ, Гаспарян С. А., Зарубина Т.В.). Методы обработки и сегментации 3D-изображений, реализованные в программной системе (МГУ, Гаврилов А. В. и др.), позволяют объективизировать радиологические исследования и обеспечивают реалистическую визуализацию внутренних структур и органов человека. Представляет интерес система ТАИС (Терапевтическая Автоматизированная Информационная Система), рассчитанная на полное компьютерное ведение пациента в стационаре при одновременной поддержке постановки развернутых клинических диагнозов, назначении исследований и лечения (РГМУ, Устинов А. Г., Ситарчук Е.А.)Когнитивные технологии сделались неотъемлемой составляющей здравоохранения. Они применяются на всех уровнях управления и оказания медицинской помощи. В настоящее время осуществляется переход к комплексной автоматизации отдельных направлений медицины, лечебно-профилактических учреждений и территориального здравоохранения. Прогресс в охране здоровья населения основан, прежде всего, на внедрении в практику здравоохранения России современных научных разработок, обеспечивающих снижение заболеваемости, инвалидности и смертности. Существенное место в решении этих вопросов занимают когнитивные технологии, ориентированные на мониторинг социально значимых хронических заболеваний и консультативную поддержку лечебно-диагностического процесса.

Современная медицина — это комплексный динамический подход к оценке индивидуального и общественного здоровья, это мониторинг, учитывающий разнообразные влияния окружающей среды (природные и техногенные) на организм плода, ребенка, взрослого человека. Появился даже термин «технология здоровья», хотя и не совсем точно отражающий существо вопроса, но характеризующий новый этап в организации системы охраны здоровья населения. Формальное представление системы знаний о функционировании медицинского учреждения может служить основой для оптимизации принятия оперативных и долговременных решений. Оптимальным решением оперативного обеспечения информацией лиц, принимающих решения, может быть построение хранилища данных, интегрирующего необходимые сведения из существующих учрежденческих автоматизированных систем. В этом случае обеспечивается полноценная поддержка принятия управленческих решений.

На государственном уровне США поставили целью формирование единой национальной базы данных (UniformNationalDataSet), в которую должны войти данные о заболеваемости и смертности, факторах риска (профессиональных, окружающей среды, поведенческих) и статистика, характеризующая местные службы здоровья [14]. Сегодняшнее состояние когнитивных технологий здравоохранения России позволяет перейти от автоматизации отдельных процессов учета медицинских услуг к созданию интегрированных систем, обеспечивающих возможность непрерывной автоматизированной обработки информации. Информационные ресурсы системы здравоохранения и ОМС включают в себя базы данных по различным направлениям деятельности. В качестве примеров можно назвать республику Удмуртию, в которой достигнут 100-процентный охват медицинских учреждений автоматизацией по направлениям «Стационар», «Поликлиника», «Стоматология», «Кадры» и г. Новокузнецк, где разработана и эксплуатируется интегрированная автоматизированная система управления охраной здоровья населения «Здоровье». Такие системы позволяют переходить от анализа данных к анализу ситуации и к прогнозированию состояния здоровья населения. В области охраны здоровья детей и состояния здравоохранения в стране младенческая смертность представляет собой интегральный критерий для оценки общего положения. Приказ Минздрава России № 241 от 07.

08.2000 г., которым была утверждена медицинская документация, удостоверяющая случаи рождения и смерти, заложил основу для сочетанного многофакторного анализа младенческой и перинатальной смертности с данными, наблюдаемыми при рождении детей, что обеспечивает разработанная МНИИПДХ (при поддержке фонда Сороса), автоматизированная система информационной поддержки сбора и анализа данных. Комплексный анализ данных является предпосылкой для оценки эффективности работы медицинских учреждений и факторов, определяющих уровень и перспективы дальнейшего снижения детской смертности, и основой для принятия обоснованных управленческих решений по широкому кругу вопросов детского здравоохранения, в том числе для определения приоритетов и объемов необходимого финансирования [14]. Автоматизированный регистр детей-инвалидов «ДИСАРЕГ», разработка которого осуществлена в МНИИПДХ, обеспечивает ведение базы данных детей-инвалидов и получение однотипной учетно-отчетной документации в декретируемые сроки и по запросам, что соответствует Указу Президента РФ от 27.

07.92г. № 802 «О научном и информационном обеспечении проблем инвалидности и инвалидов». Медицинская карта соответствует требованиям учета характера нарушений и их динамики при различных причинах инвалидности, а также социальной адаптированности детей и их потребности в медико-психолого-педагогической коррекции и вспомогательных средствах. Этот регистр, включающий уровни учреждения, городской, региональный и федеральный, может послужить основой для системы государственной статистики детской инвалидности в России. В настоящее время в структуре детской заболеваемости и смертности в большинстве развитых стран на первое место выходят врожденные пороки развития. Последние встречаются примерно у 5% новорожденных, а их вклад в структуру причин младенческой смертности достигает 20%. В то же время, по данным ВОЗ может быть предупреждено не менее 10% случаев ВПР.

С 1999 г. в Российской Федерации проводится мониторинг врожденных пороков. В нем участвуют более 40 субъектов Федерации, использующих разработанное в МНИИПДХ программное обеспечение, что способствует более полному и раннему выявления ВПР, позволяет получить объективную оценку эффективности проводимых профилактических мероприятий и поддерживать территориальные и федеральную базы данных. В результате мониторинга, только за первые три года, уровень выявления ВПР у новорожденных повысился в 2 и более раз в Архангельской, Новгородской и Московской областях [14].

С первых лет применения информационных технологий в здравоохранении одним из ведущих направлений являлись системы поддержки процесса принятия клинических решений. За несколько десятилетий они прошли путь от использования статистических и детерминистских методов до технологии интеллектуальных систем. Применение этих разработок в практике способствует оптимизации дифференциально-диагностического процесса, позволяет повысить качество диагностики и эффективность лечения. Можно привести ряд примеров из различных областей медицины. Так, около 50 ЛПУ России и СНГ используют созданную в МНИИПДХ автоматизированную систему ранней диагностики наследственных болезней «ДИАГЕН», позволяющей идентифицировать свыше 1200 форм (эффективность составляет 90% в сравнении с 60% у врачей медико-генетических консультаций).

Там же создана система «КЛИНЭКО», ориентированная на раннее выявление у детей заболеваний, связанных с длительным воздействием экотоксических факторов (первоначально широкий перечень потенциально возможных экотоксикантов уменьшается после рассмотрения системой «признаков-маркеров», характерных для определенных веществ). Система «ЭСБАД», разработанная МНИИПДХ совместно с Институтом системного анализа РАН, предназначена в помощь врачу при дифференциальной диагностике бронхиальной астмы, определяет степень тяжести заболевания и дает рекомендации по лечению (эффективность — 87,2%). Программа «Неонатальные судороги» позволяет успешно диагностировать судороги периода новорожденности, встречающиеся при 78 заболеваниях и синдромах, и обеспечивает повышение эффективности диагностики на 30% по сравнению с традиционными методами и снижение инвалидизации детей вследствие своевременного установления правильного диагноза и назначения адекватной терапии. Компьютерная технология «Айболит» (НЦ ССХ им. А. Н. Бакулева, Бураковский В. И. и др.), включает математическую модель кровообращения, «реагирующую» на поступающую с датчиков текущую информацию. Она позволяет не только проводить диагностику и оценку состояния больного, но и помогать при выборе и последующей коррекции лечебных мероприятий. Мониторно-компьютерная технология с обратной связью позволяет реализовать индивидуальный подход к лечению больного (РГМУ, Гаспарян С. А., Зарубина Т.В.). Методы обработки и сегментации 3D-изображений, реализованные в программной системе (МГУ, Гаврилов А. В. и др.), позволяют объективизировать радиологические исследования и обеспечивают реалистическую визуализацию внутренних структур и органов человека. Представляет интерес система ТАИС (Терапевтическая Автоматизированная Информационная Система), рассчитанная на полное компьютерное ведение пациента в стационаре при одновременной поддержке постановки развернутых клинических диагнозов, назначении исследований и лечения (РГМУ, Устинов А. Г., Ситарчук Е.А.)Когнитивные технологии сделались неотъемлемой составляющей здравоохранения.

Они применяются на всех уровнях управления и оказания медицинской помощи. В настоящее время осуществляется переход к комплексной автоматизации отдельных направлений медицины, лечебно-профилактических учреждений и территориального здравоохранения. Прогресс в охране здоровья населения основан, прежде всего, на внедрении в практику здравоохранения России современных научных разработок, обеспечивающих снижение заболеваемости, инвалидности и смертности. Существенное место в решении этих вопросов занимают когнитивные технологии, ориентированные на мониторинг социально значимых хронических заболеваний и консультативную поддержку лечебно-диагностического процесса. Современная медицина — это комплексный динамический подход к оценке индивидуального и общественного здоровья, это мониторинг, учитывающий разнообразные влияния окружающей среды (природные и техногенные) на организм плода, ребенка, взрослого человека. Появился даже термин «технология здоровья», хотя и не совсем точно отражающий существо вопроса, но характеризующий новый этап в организации системы охраны здоровья населения. Формальное представление системы знаний о функционировании медицинского учреждения может служить основой для оптимизации принятия оперативных и долговременных решений.

Оптимальным решением оперативного обеспечения информацией лиц, принимающих решения, может быть построение хранилища данных, интегрирующего необходимые сведения из существующих учрежденческих автоматизированных систем. В этом случае обеспечивается полноценная поддержка принятия управленческих решений. На государственном уровне США поставили целью формирование единой национальной базы данных (UniformNationalDataSet), в которую должны войти данные о заболеваемости и смертности, факторах риска (профессиональных, окружающей среды, поведенческих) и статистика, характеризующая местные службы здоровья [14]. Сегодняшнее состояние когнитивных технологий здравоохранения России позволяет перейти от автоматизации отдельных процессов учета медицинских услуг к созданию интегрированных систем, обеспечивающих возможность непрерывной автоматизированной обработки информации.

Информационные ресурсы системы здравоохранения и ОМС включают в себя базы данных по различным направлениям деятельности. В качестве примеров можно назвать республику Удмуртию, в которой достигнут 100-процентный охват медицинских учреждений автоматизацией по направлениям «Стационар», «Поликлиника», «Стоматология», «Кадры» и г. Новокузнецк, где разработана и эксплуатируется интегрированная автоматизированная система управления охраной здоровья населения «Здоровье». Такие системы позволяют переходить от анализа данных к анализу ситуации и к прогнозированию состояния здоровья населения. В области охраны здоровья детей и состояния здравоохранения в стране младенческая смертность представляет собой интегральный критерий для оценки общего положения. Приказ Минздрава России № 241 от 07.

08.2000 г., которым была утверждена медицинская документация, удостоверяющая случаи рождения и смерти, заложил основу для сочетанного многофакторного анализа младенческой и перинатальной смертности с данными, наблюдаемыми при рождении детей, что обеспечивает разработанная МНИИПДХ (при поддержке фонда Сороса), автоматизированная система информационной поддержки сбора и анализа данных. Комплексный анализ данных является предпосылкой для оценки эффективности работы медицинских учреждений и факторов, определяющих уровень и перспективы дальнейшего снижения детской смертности, и основой для принятия обоснованных управленческих решений по широкому кругу вопросов детского здравоохранения, в том числе для определения приоритетов и объемов необходимого финансирования [14]. Автоматизированный регистр детей-инвалидов «ДИСАРЕГ», разработка которого осуществлена в МНИИПДХ, обеспечивает ведение базы данных детей-инвалидов и получение однотипной учетно-отчетной документации в декретируемые сроки и по запросам, что соответствует Указу Президента РФ от 27.

07.92г. № 802 «О научном и информационном обеспечении проблем инвалидности и инвалидов». Медицинская карта соответствует требованиям учета характера нарушений и их динамики при различных причинах инвалидности, а также социальной адаптированности детей и их потребности в медико-психолого-педагогической коррекции и вспомогательных средствах. Этот регистр, включающий уровни учреждения, городской, региональный и федеральный, может послужить основой для системы государственной статистики детской инвалидности в России.

В настоящее время в структуре детской заболеваемости и смертности в большинстве развитых стран на первое место выходят врожденные пороки развития. Последние встречаются примерно у 5% новорожденных, а их вклад в структуру причин младенческой смертности достигает 20%. В то же время, по данным ВОЗ может быть предупреждено не менее 10% случаев ВПР. С 1999 г. в

Российской Федерации проводится мониторинг врожденных пороков. В нем участвуют более 40 субъектов Федерации, использующих разработанное в МНИИПДХ программное обеспечение, что способствует более полному и раннему выявления ВПР, позволяет получить объективную оценку эффективности проводимых профилактических мероприятий и поддерживать территориальные и федеральную базы данных. В результате мониторинга, только за первые три года, уровень выявления ВПР у новорожденных повысился в 2 и более раз в Архангельской, Новгородской и Московской областях [14]. С первых лет применения информационных технологий в здравоохранении одним из ведущих направлений являлись системы поддержки процесса принятия клинических решений. За несколько десятилетий они прошли путь от использования статистических и детерминистских методов до технологии интеллектуальных систем. Применение этих разработок в практике способствует оптимизации дифференциально-диагностического процесса, позволяет повысить качество диагностики и эффективность лечения.

Можно привести ряд примеров из различных областей медицины. Так, около 50 ЛПУ России и СНГ используют созданную в МНИИПДХ автоматизированную систему ранней диагностики наследственных болезней «ДИАГЕН», позволяющей идентифицировать свыше 1200 форм (эффективность составляет 90% в сравнении с 60% у врачей медико-генетических консультаций). Там же создана система «КЛИНЭКО», ориентированная на раннее выявление у детей заболеваний, связанных с длительным воздействием экотоксических факторов (первоначально широкий перечень потенциально возможных экотоксикантов уменьшается после рассмотрения системой «признаков-маркеров», характерных для определенных веществ). Система «ЭСБАД», разработанная МНИИПДХ совместно с Институтом системного анализа РАН, предназначена в помощь врачу при дифференциальной диагностике бронхиальной астмы, определяет степень тяжести заболевания и дает рекомендации по лечению (эффективность — 87,2%). Программа «Неонатальные судороги» позволяет успешно диагностировать судороги периода новорожденности, встречающиеся при 78 заболеваниях и синдромах, и обеспечивает повышение эффективности диагностики на 30% по сравнению с традиционными методами и снижение инвалидизации детей вследствие своевременного установления правильного диагноза и назначения адекватной терапии. Компьютерная технология «Айболит» (НЦ ССХ им. А. Н. Бакулева, Бураковский В. И. и др.), включает математическую модель кровообращения, «реагирующую» на поступающую с датчиков текущую информацию. Она позволяет не только проводить диагностику и оценку состояния больного, но и помогать при выборе и последующей коррекции лечебных мероприятий. Мониторно-компьютерная технология с обратной связью позволяет реализовать индивидуальный подход к лечению больного (РГМУ, Гаспарян С. А., Зарубина Т.В.). Методы обработки и сегментации 3D-изображений, реализованные в программной системе (МГУ, Гаврилов А. В. и др.), позволяют объективизировать радиологические исследования и обеспечивают реалистическую визуализацию внутренних структур и органов человека.

Представляет интерес система ТАИС (Терапевтическая Автоматизированная Информационная Система), рассчитанная на полное компьютерное ведение пациента в стационаре при одновременной поддержке постановки развернутых клинических диагнозов, назначении исследований и лечения (РГМУ, Устинов А. Г., Ситарчук Е.А.)Когнитивные технологии сделались неотъемлемой составляющей здравоохранения. Они применяются на всех уровнях управления и оказания медицинской помощи. В настоящее время осуществляется переход к комплексной автоматизации отдельных направлений медицины, лечебно-профилактических учреждений и территориального здравоохранения. Прогресс в охране здоровья населения основан, прежде всего, на внедрении в практику здравоохранения России современных научных разработок, обеспечивающих снижение заболеваемости, инвалидности и смертности. Существенное место в решении этих вопросов занимают когнитивные технологии, ориентированные на мониторинг социально значимых хронических заболеваний и консультативную поддержку лечебно-диагностического процесса. Современная медицина — это комплексный динамический подход к оценке индивидуального и общественного здоровья, это мониторинг, учитывающий разнообразные влияния окружающей среды (природные и техногенные) на организм плода, ребенка, взрослого человека.

Появился даже термин «технология здоровья», хотя и не совсем точно отражающий существо вопроса, но характеризующий новый этап в организации системы охраны здоровья населения. Формальное представление системы знаний о функционировании медицинского учреждения может служить основой для оптимизации принятия оперативных и долговременных решений. Оптимальным решением оперативного обеспечения информацией лиц, принимающих решения, может быть построение хранилища данных, интегрирующего необходимые сведения из существующих учрежденческих автоматизированных систем. В этом случае обеспечивается полноценная поддержка принятия управленческих решений. На государственном уровне США поставили целью формирование единой национальной базы данных (UniformNationalDataSet), в которую должны войти данные о заболеваемости и смертности, факторах риска (профессиональных, окружающей среды, поведенческих) и статистика, характеризующая местные службы здоровья [14]. Сегодняшнее состояние когнитивных технологий здравоохранения России позволяет перейти от автоматизации отдельных процессов учета медицинских услуг к созданию интегрированных систем, обеспечивающих возможность непрерывной автоматизированной обработки информации.

Информационные ресурсы системы здравоохранения и ОМС включают в себя базы данных по различным направлениям деятельности. В качестве примеров можно назвать республику Удмуртию, в которой достигнут 100-процентный охват медицинских учреждений автоматизацией по направлениям «Стационар», «Поликлиника», «Стоматология», «Кадры» и г. Новокузнецк, где разработана и эксплуатируется интегрированная автоматизированная система управления охраной здоровья населения «Здоровье». Такие системы позволяют переходить от анализа данных к анализу ситуации и к прогнозированию состояния здоровья населения.

В области охраны здоровья детей и состояния здравоохранения в стране младенческая смертность представляет собой интегральный критерий для оценки общего положения. Приказ Минздрава России № 241 от 07.

08.2000 г., которым была утверждена медицинская документация, удостоверяющая случаи рождения и смерти, заложил основу для сочетанного многофакторного анализа младенческой и перинатальной смертности с данными, наблюдаемыми при рождении детей, что обеспечивает разработанная МНИИПДХ (при поддержке фонда Сороса), автоматизированная система информационной поддержки сбора и анализа данных. Комплексный анализ данных является предпосылкой для оценки эффективности работы медицинских учреждений и факторов, определяющих уровень и перспективы дальнейшего снижения детской смертности, и основой для принятия обоснованных управленческих решений по широкому кругу вопросов детского здравоохранения, в том числе для определения приоритетов и объемов необходимого финансирования [14]. Автоматизированный регистр детей-инвалидов «ДИСАРЕГ», разработка которого осуществлена в МНИИПДХ, обеспечивает ведение базы данных детей-инвалидов и получение однотипной учетно-отчетной документации в декретируемые сроки и по запросам, что соответствует Указу Президента РФ от 27.

07.92г. № 802 «О научном и информационном обеспечении проблем инвалидности и инвалидов». Медицинская карта соответствует требованиям учета характера нарушений и их динамики при различных причинах инвалидности, а также социальной адаптированности детей и их потребности в медико-психолого-педагогической коррекции и вспомогательных средствах. Этот регистр, включающий уровни учреждения, городской, региональный и федеральный, может послужить основой для системы государственной статистики детской инвалидности в России. В настоящее время в структуре детской заболеваемости и смертности в большинстве развитых стран на первое место выходят врожденные пороки развития.

Последние встречаются примерно у 5% новорожденных, а их вклад в структуру причин младенческой смертности достигает 20%. В то же время, по данным ВОЗ может быть предупреждено не менее 10% случаев ВПР. С 1999 г. в Российской Федерации проводится мониторинг врожденных пороков. В нем участвуют более 40 субъектов Федерации, использующих разработанное в МНИИПДХ программное обеспечение, что способствует более полному и раннему выявления ВПР, позволяет получить объективную оценку эффективности проводимых профилактических мероприятий и поддерживать территориальные и федеральную базы данных. В результате мониторинга, только за первые три года, уровень выявления ВПР у новорожденных повысился в 2 и более раз в Архангельской, Новгородской и Московской областях [14]. С первых лет применения информационных технологий в здравоохранении одним из ведущих направлений являлись системы поддержки процесса принятия клинических решений.

За несколько десятилетий они прошли путь от использования статистических и детерминистских методов до технологии интеллектуальных систем. Применение этих разработок в практике способствует оптимизации дифференциально-диагностического процесса, позволяет повысить качество диагностики и эффективность лечения. Можно привести ряд примеров из различных областей медицины. Так, около 50 ЛПУ России и СНГ используют созданную в МНИИПДХ автоматизированную систему ранней диагностики наследственных болезней «ДИАГЕН», позволяющей идентифицировать свыше 1200 форм (эффективность составляет 90% в сравнении с 60% у врачей медико-генетических консультаций). Там же создана система «КЛИНЭКО», ориентированная на раннее выявление у детей заболеваний, связанных с длительным воздействием экотоксических факторов (первоначально широкий перечень потенциально возможных экотоксикантов уменьшается после рассмотрения системой «признаков-маркеров», характерных для определенных веществ). Система «ЭСБАД», разработанная МНИИПДХ совместно с Институтом системного анализа РАН, предназначена в помощь врачу при дифференциальной диагностике бронхиальной астмы, определяет степень тяжести заболевания и дает рекомендации по лечению (эффективность — 87,2%). Программа «Неонатальные судороги» позволяет успешно диагностировать судороги периода новорожденности, встречающиеся при 78 заболеваниях и синдромах, и обеспечивает повышение эффективности диагностики на 30% по сравнению с традиционными методами и снижение инвалидизации детей вследствие своевременного установления правильного диагноза и назначения адекватной терапии. Компьютерная технология «Айболит» (НЦ ССХ им.

А.Н. Бакулева, Бураковский В. И. и др.), включает математическую модель кровообращения, «реагирующую» на поступающую с датчиков текущую информацию. Она позволяет не только проводить диагностику и оценку состояния больного, но и помогать при выборе и последующей коррекции лечебных мероприятий. Мониторно-компьютерная технология с обратной связью позволяет реализовать индивидуальный подход к лечению больного (РГМУ, Гаспарян С. А., Зарубина Т.В.). Методы обработки и сегментации 3D-изображений, реализованные в программной системе (МГУ, Гаврилов А. В. и др.), позволяют объективизировать радиологические исследования и обеспечивают реалистическую визуализацию внутренних структур и органов человека. Представляет интерес система ТАИС (Терапевтическая Автоматизированная Информационная Система), рассчитанная на полное компьютерное ведение пациента в стационаре при одновременной поддержке постановки развернутых клинических диагнозов, назначении исследований и лечения (РГМУ, Устинов А. Г., Ситарчук Е.А.)Когнитивные технологии сделались неотъемлемой составляющей здравоохранения. Они применяются на всех уровнях управления и оказания медицинской помощи. В настоящее время осуществляется переход к комплексной автоматизации отдельных направлений медицины, лечебно-профилактических учреждений и территориального здравоохранения.

Прогресс в охране здоровья населения основан, прежде всего, на внедрении в практику здравоохранения России современных научных разработок, обеспечивающих снижение заболеваемости, инвалидности и смертности. Существенное место в решении этих вопросов занимают когнитивные технологии, ориентированные на мониторинг социально значимых хронических заболеваний и консультативную поддержку лечебно-диагностического процесса. Современная медицина — это комплексный динамический подход к оценке индивидуального и общественного здоровья, это мониторинг, учитывающий разнообразные влияния окружающей среды (природные и техногенные) на организм плода, ребенка, взрослого человека. Появился даже термин «технология здоровья», хотя и не совсем точно отражающий существо вопроса, но характеризующий новый этап в организации системы охраны здоровья населения. Формальное представление системы знаний о функционировании медицинского учреждения может служить основой для оптимизации принятия оперативных и долговременных решений.

Оптимальным решением оперативного обеспечения информацией лиц, принимающих решения, может быть построение хранилища данных, интегрирующего необходимые сведения из существующих учрежденческих автоматизированных систем. В этом случае обеспечивается полноценная поддержка принятия управленческих решений. На государственном уровне США поставили целью формирование единой национальной базы данных (UniformNationalDataSet), в которую должны войти данные о заболеваемости и смертности, факторах риска (профессиональных, окружающей среды, поведенческих) и статистика, характеризующая местные службы здоровья [14]. Сегодняшнее состояние когнитивных технологий здравоохранения России позволяет перейти от автоматизации отдельных процессов учета медицинских услуг к созданию интегрированных систем, обеспечивающих возможность непрерывной автоматизированной обработки информации. Информационные ресурсы системы здравоохранения и ОМС включают в себя базы данных по различным направлениям деятельности. В качестве примеров можно назвать республику Удмуртию, в которой достигнут 100-процентный охват медицинских учреждений автоматизацией по направлениям «Стационар», «Поликлиника», «Стоматология», «Кадры» и г.

Новокузнецк, где разработана и эксплуатируется интегрированная автоматизированная система управления охраной здоровья населения «Здоровье». Такие системы позволяют переходить от анализа данных к анализу ситуации и к прогнозированию состояния здоровья населения. В области охраны здоровья детей и состояния здравоохранения в стране младенческая смертность представляет собой интегральный критерий для оценки общего положения. Приказ Минздрава России № 241 от 07.

08.2000 г., которым была утверждена медицинская документация, удостоверяющая случаи рождения и смерти, заложил основу для сочетанного многофакторного анализа младенческой и перинатальной смертности с данными, наблюдаемыми при рождении детей, что обеспечивает разработанная МНИИПДХ (при поддержке фонда Сороса), автоматизированная система информационной поддержки сбора и анализа данных. Комплексный анализ данных является предпосылкой для оценки эффективности работы медицинских учреждений и факторов, определяющих уровень и перспективы дальнейшего снижения детской смертности, и основой для принятия обоснованных управленческих решений по широкому кругу вопросов детского здравоохранения, в том числе для определения приоритетов и объемов необходимого финансирования [14]. Автоматизированный регистр детей-инвалидов «ДИСАРЕГ», разработка которого осуществлена в МНИИПДХ, обеспечивает ведение базы данных детей-инвалидов и получение однотипной учетно-отчетной документации в декретируемые сроки и по запросам, что соответствует Указу Президента РФ от 27.

07.92г. № 802 «О научном и информационном обеспечении проблем инвалидности и инвалидов». Медицинская карта соответствует требованиям учета характера нарушений и их динамики при различных причинах инвалидности, а также социальной адаптированности детей и их потребности в медико-психолого-педагогической коррекции и вспомогательных средствах.

Этот регистр, включающий уровни учреждения, городской, региональный и федеральный, может послужить основой для системы государственной статистики детской инвалидности в России. В настоящее время в структуре детской заболеваемости и смертности в большинстве развитых стран на первое место выходят врожденные пороки развития. Последние встречаются примерно у 5% новорожденных, а их вклад в структуру причин младенческой смертности достигает 20%. В то же время, по данным ВОЗ может быть предупреждено не менее 10% случаев ВПР. С 1999 г. в

Российской Федерации проводится мониторинг врожденных пороков. В нем участвуют более 40 субъектов Федерации, использующих разработанное в МНИИПДХ программное обеспечение, что способствует более полному и раннему выявления ВПР, позволяет получить объективную оценку эффективности проводимых профилактических мероприятий и поддерживать территориальные и федеральную базы данных. В результате мониторинга, только за первые три года, уровень выявления ВПР у новорожденных повысился в 2 и более раз в Архангельской, Новгородской и Московской областях [14]. С первых лет применения информационных технологий в здравоохранении одним из ведущих направлений являлись системы поддержки процесса принятия клинических решений.

За несколько десятилетий они прошли путь от использования статистических и детерминистских методов до технологии интеллектуальных систем. Применение этих разработок в практике способствует оптимизации дифференциально-диагностического процесса, позволяет повысить качество диагностики и эффективность лечения. Можно привести ряд примеров из различных областей медицины. Так, около 50 ЛПУ России и СНГ используют созданную в МНИИПДХ автоматизированную систему ранней диагностики наследственных болезней «ДИАГЕН», позволяющей идентифицировать свыше 1200 форм (эффективность составляет 90% в сравнении с 60% у врачей медико-генетических консультаций). Там же создана система «КЛИНЭКО», ориентированная на раннее выявление у детей заболеваний, связанных с длительным воздействием экотоксических факторов (первоначально широкий перечень потенциально возможных экотоксикантов уменьшается после рассмотрения системой «признаков-маркеров», характерных для определенных веществ). Система «ЭСБАД», разработанная МНИИПДХ совместно с Институтом системного анализа РАН, предназначена в помощь врачу при дифференциальной диагностике бронхиальной астмы, определяет степень тяжести заболевания и дает рекомендации по лечению (эффективность — 87,2%). Программа «Неонатальные судороги» позволяет успешно диагностировать судороги периода новорожденности, встречающиеся при 78 заболеваниях и синдромах, и обеспечивает повышение эффективности диагностики на 30% по сравнению с традиционными методами и снижение инвалидизации детей вследствие своевременного установления правильного диагноза и назначения адекватной терапии.

Компьютерная технология «Айболит» (НЦ ССХ им. А. Н. Бакулева, Бураковский В. И. и др.), включает математическую модель кровообращения, «реагирующую» на поступающую с датчиков текущую информацию. Она позволяет не только проводить диагностику и оценку состояния больного, но и помогать при выборе и последующей коррекции лечебных мероприятий. Мониторно-компьютерная технология с обратной связью позволяет реализовать индивидуальный подход к лечению больного (РГМУ, Гаспарян С. А., Зарубина Т.В.). Методы обработки и сегментации 3D-изображений, реализованные в программной системе (МГУ, Гаврилов А. В. и др.), позволяют объективизировать радиологические исследования и обеспечивают реалистическую визуализацию внутренних структур и органов человека.

Представляет интерес система ТАИС (Терапевтическая Автоматизированная Информационная Система), рассчитанная на полное компьютерное ведение пациента в стационаре при одновременной поддержке постановки развернутых клинических диагнозов, назначении исследований и лечения (РГМУ, Устинов А. Г., Ситарчук Е.А.)Когнитивные технологии сделались неотъемлемой составляющей здравоохранения. Они применяются на всех уровнях управления и оказания медицинской помощи. В настоящее время осуществляется переход к комплексной автоматизации отдельных направлений медицины, лечебно-профилактических учреждений и территориального здравоохранения. Прогресс в охране здоровья населения основан, прежде всего, на внедрении в практику здравоохранения России современных научных разработок, обеспечивающих снижение заболеваемости, инвалидности и смертности.

Существенное место в решении этих вопросов занимают когнитивные технологии, ориентированные на мониторинг социально значимых хронических заболеваний и консультативную поддержку лечебно-диагностического процесса. Современная медицина — это комплексный динамический подход к оценке индивидуального и общественного здоровья, это мониторинг, учитывающий разнообразные влияния окружающей среды (природные и техногенные) на организм плода, ребенка, взрослого человека. Появился даже термин «технология здоровья», хотя и не совсем точно отражающий существо вопроса, но характеризующий новый этап в организации системы охраны здоровья населения. Формальное представление системы знаний о функционировании медицинского учреждения может служить основой для оптимизации принятия оперативных и долговременных решений. Оптимальным решением оперативного обеспечения информацией лиц, принимающих решения, может быть построение хранилища данных, интегрирующего необходимые сведения из существующих учрежденческих автоматизированных систем.

В этом случае обеспечивается полноценная поддержка принятия управленческих решений. На государственном уровне США поставили целью формирование единой национальной базы данных (UniformNationalDataSet), в которую должны войти данные о заболеваемости и смертности, факторах риска (профессиональных, окружающей среды, поведенческих) и статистика, характеризующая местные службы здоровья [14]. Сегодняшнее состояние когнитивных технологий здравоохранения России позволяет перейти от автоматизации отдельных процессов учета медицинских услуг к созданию интегрированных систем, обеспечивающих возможность непрерывной автоматизированной обработки информации. Информационные ресурсы системы здравоохранения и ОМС включают в себя базы данных по различным направлениям деятельности. В качестве примеров можно назвать республику Удмуртию, в которой достигнут 100-процентный охват медицинских учреждений автоматизацией по направлениям «Стационар», «Поликлиника», «Стоматология», «Кадры» и г.

Новокузнецк, где разработана и эксплуатируется интегрированная автоматизированная система управления охраной здоровья населения «Здоровье». Такие системы позволяют переходить от анализа данных к анализу ситуации и к прогнозированию состояния здоровья населения. В области охраны здоровья детей и состояния здравоохранения в стране младенческая смертность представляет собой интегральный критерий для оценки общего положения. Приказ Минздрава России № 241 от 07.

08.2000 г., которым была утверждена медицинская документация, удостоверяющая случаи рождения и смерти, заложил основу для сочетанного многофакторного анализа младенческой и перинатальной смертности с данными, наблюдаемыми при рождении детей, что обеспечивает разработанная МНИИПДХ (при поддержке фонда Сороса), автоматизированная система информационной поддержки сбора и анализа данных. Комплексный анализ данных является предпосылкой для оценки эффективности работы медицинских учреждений и факторов, определяющих уровень и перспективы дальнейшего снижения детской смертности, и основой для принятия обоснованных управленческих решений по широкому кругу вопросов детского здравоохранения, в том числе для определения приоритетов и объемов необходимого финансирования [14]. Автоматизированный регистр детей-инвалидов «ДИСАРЕГ», разработка которого осуществлена в МНИИПДХ, обеспечивает ведение базы данных детей-инвалидов и получение однотипной учетно-отчетной документации в декретируемые сроки и по запросам, что соответствует Указу Президента РФ от 27.

07.92г. № 802 «О научном и информационном обеспечении проблем инвалидности и инвалидов». Медицинская карта соответствует требованиям учета характера нарушений и их динамики при различных причинах инвалидности, а также социальной адаптированности детей и их потребности в медико-психолого-педагогической коррекции и вспомогательных средствах. Этот регистр, включающий уровни учреждения, городской, региональный и федеральный, может послужить основой для системы государственной статистики детской инвалидности в России. В настоящее время в структуре детской заболеваемости и смертности в большинстве развитых стран на первое место выходят врожденные пороки развития.

Последние встречаются примерно у 5% новорожденных, а их вклад в структуру причин младенческой смертности достигает 20%. В то же время, по данным ВОЗ может быть предупреждено не менее 10% случаев ВПР. С 1999 г. в Российской Федерации проводится мониторинг врожденных пороков. В нем участвуют более 40 субъектов Федерации, использующих разработанное в МНИИПДХ программное обеспечение, что способствует более полному и раннему выявления ВПР, позволяет получить объективную оценку эффективности проводимых профилактических мероприятий и поддерживать территориальные и федеральную базы данных.

В результате мониторинга, только за первые три года, уровень выявления ВПР у новорожденных повысился в 2 и более раз в Архангельской, Новгородской и Московской областях [14]. С первых лет применения информационных технологий в здравоохранении одним из ведущих направлений являлись системы поддержки процесса принятия клинических решений. За несколько десятилетий они прошли путь от использования статистических и детерминистских методов до технологии интеллектуальных систем. Применение этих разработок в практике способствует оптимизации дифференциально-диагностического процесса, позволяет повысить качество диагностики и эффективность лечения. Можно привести ряд примеров из различных областей медицины.

Так, около 50 ЛПУ России и СНГ используют созданную в МНИИПДХ автоматизированную систему ранней диагностики наследственных болезней «ДИАГЕН», позволяющей идентифицировать свыше 1200 форм (эффективность составляет 90% в сравнении с 60% у врачей медико-генетических консультаций). Там же создана система «КЛИНЭКО», ориентированная на раннее выявление у детей заболеваний, связанных с длительным воздействием экотоксических факторов (первоначально широкий перечень потенциально возможных экотоксикантов уменьшается после рассмотрения системой «признаков-маркеров», характерных для определенных веществ). Система «ЭСБАД», разработанная МНИИПДХ совместно с Институтом системного анализа РАН, предназначена в помощь врачу при дифференциальной диагностике бронхиальной астмы, определяет степень тяжести заболевания и дает рекомендации по лечению (эффективность — 87,2%). Программа «Неонатальные судороги» позволяет успешно диагностировать судороги периода новорожденности, встречающиеся при 78 заболеваниях и синдромах, и обеспечивает повышение эффективности диагностики на 30% по сравнению с традиционными методами и снижение инвалидизации детей вследствие своевременного установления правильного диагноза и назначения адекватной терапии. Компьютерная технология «Айболит» (НЦ ССХ им. А. Н. Бакулева, Бураковский В. И. и др.), включает математическую модель кровообращения, «реагирующую» на поступающую с датчиков текущую информацию.

Она позволяет не только проводить диагностику и оценку состояния больного, но и помогать при выборе и последующей коррекции лечебных мероприятий. Мониторно-компьютерная технология с обратной связью позволяет реализовать индивидуальный подход к лечению больного (РГМУ, Гаспарян С. А., Зарубина Т.В.). Методы обработки и сегментации 3D-изображений, реализованные в программной системе (МГУ, Гаврилов А. В. и др.), позволяют объективизировать радиологические исследования и обеспечивают реалистическую визуализацию внутренних структур и органов человека. Представляет интерес система ТАИС (Терапевтическая Автоматизированная Информационная Система), рассчитанная на полное компьютерное ведение пациента в стационаре при одновременной поддержке постановки развернутых клинических диагнозов, назначении исследований и лечения (РГМУ, Устинов А. Г., Ситарчук Е.А.)Никитин Д.П., Новиков Ю. В., Рощин А. В. и др. Справочник помощника санитарного врача и помощника эпидемиолога / Под ред. Д. П. Никитина, А. И. Заиченко. -

2-е изд, перераб. и доп. — М.: Медицина, 1990. -

512 с. Общая гигиена: учебное пособие / А. М. Большаков, В. Г. Маймулов [и др.]. — 24е изд., доп. и перераб. — М.: ГЭОТАР4Медиа, 2009. — 832 с. Охотников А.

В. Документоведение и делопроизводство: учебное пособие / А. В. Охотников, Е. А. Булавина.

— М.;Ростовн/Д: Мар

Т, 2004. — 286, [1] с.: ил. — Библиогр.: с. 285 (22 назв.). — С. 266−284.Продукция и услуги компании «Электронные офисные системы» [Электронный ресурс] / В. Э.

Баласанян. — Электрон.

дан. — М., 2011. — Режим доступа:

http://www.eos.ru. — Загл. с экрана. Рубцов, В.

М. Государственное регулирование ДОУ // Делопроизводство: информационно-аналитический журнал. — 2008. — №

3. — С. 11−16.Рысков О.

И. Управление документами в европейских странах. Обзор нормативной базы // Делопроизводство: информационно-аналитический журнал. — М., 2010.

— № 4. — С. 8−14.Словарь по бизнесу и праву: словарь / под ред. Я.

М. Маршаков. — Изд. 2-е, перераб. и доп. ;

СПб.: Снифсъ, 2011. — 575 с. Словарь по экономике и праву: словарь / под ред. Л.

Ш. Лозовского, Б. А. Райзберга. — Изд.

2-е, перераб. и доп. — М.: Омега, 2009. — 608 с. Справка о деятельности территориального отдела Управления Роспотребнадзора по Республике Татарстан (Татарстан) в Высокогорском районе

Стоимость документирования и обработки документов [Электронный ресурс] / Всероссийский научно-исследовательский институт документоведения и архивного дела (ВНИИДАД). — Электрон.

дан. — М., 2011. — Режим доступа:

http://www.vniidad.ru. — Загл. с экрана. Столяров Ю. Н. Синтакционная составляющая документа // Делопроизводство: информационно-аналитический журнал.

— М., 2006. — № 4. — С.

20−23.Толковый словарь русского языка / под ред. С. И. Ожегова, Н.

Ю. Шведовой. — М.: ИНФРА-М, 2009. — 944 с.

Толчеев В. О. Комплексный подход к классификации текстовых документов // Автоматизация и современные технологии. — 2009. — N 8. ;

С. 39−46. Федосеева Н. Н. Понятие и сущность электронного документа // Юрист. — 2010.

— N 5. — С. 58−61.Фионова Л. Р.

Современные технологии ДОУ — путь к повышению эффективности управления // Делопроизводство: информационно-аналитический журнал. — М., 2011. — № 1.

— С. 16−20.Хабарова Э. Опыт внедрения системы электронного документооборота в исполнительных органах государственной власти Пермского края // Делопроизводство и документооборот на предприятии. — 2009. — N

10. — С. 42−50. Доклад о деятельности территориального отдела Управления Роспотребнадзора по Республике Татарстан (Татарстан) в Высокогорском районе за 2010;2011гг.Доклад Об осуществлении государственного контроля (надзора) в сфере санитарно-эпидемиологического благополучия населения, защиты прав потребителей и об эффективности такого контроля (надзора) Управления Роспотребнадзора по Республике Татарстан (Татарстан) за 2010;2011гг.Информация о деятельности территориального отдела Управления Роспотребнадзора по Республике Татарстан (Татарстан) в Высокогорском районе за 2010 год Справка о деятельности территориального отдела Управления Роспотребнадзора по Республике Татарстан (Татарстан) в Высокогорском районе за 1 кв.2012г.