Повышение эффективности работы банка (ОАО «Россельхозбанк»)

Расчет средневзвешенной доходности активов.

4. Определение общего допустимого объема процентных расходов банка на основе оцениваемых на предыдущем этапе процентных доходов банка и достаточной маржи.

5. Планирование структуры пассивных операций банка и процентных расходов на основе прогнозирования рыночных ставок привлечения ресурсов и расчет средневзвешенной стоимости ресурсов.

6. Вычисление объемов пассивных операций на основе полученного на предыдущих этапах показателя средневзвешенной стоимости ресурсов и допустимого объема процентных расходов банка.

7. Расчет объема собственных средств банка на основе балансового уравнения: Активы = Собственные средства + Привлеченные ресурсы. Сравнение расчетного и планового объемов собственных средств. Корректировка плана, если эти показатели не совпадают, и проведение повторных расчетов, начиная с 1-го этапа.

8. Проверка соответствия структуры и объемов планируемых операций системе лимитов банка. Корректировка плана, если лимиты не соблюдаются.

9. Планирование прибыли банка. Построение планового баланса. Поскольку расчет планируемой прибыли ДО ОАО «Россельхозбанк» в данной работе представляется сложной задачей, то представим гипотетически, что прибыль ДООАО «Россельхозбанк» составит 1148 тыс.

руб., тогда Эф = 1 148 тыс.

руб. / 167,7 тыс.

руб. = 6,84.Таким образом, основными затратами по внедрению проекта стали: реклама в глобальной сети Internet; создание службы телемаркетинга (затраты на телефонные линии, заключение договоров с коммунальными службами, найм новых сотрудников); организационное обеспечение: учебные материалы, обученный персонал, закупленные материальные средства; внедрение информационного обеспечения. Расчет экономической эффективности от проекта показал, что внедрение предложенных мероприятий выгодно ОАО «Россельхозбанк». Заключение

ОАО «Российский Сельскохозяйственный банк» — один из крупнейших банков в России. К настоящему времени Банк занимает ведущие позиции как в банковской системе Российской Федерации, так и в секторе аграрного кредитования. По банковской системе за 2010 год кредиты, предоставленные нефинансовым организациям, выросли на 12,1%, кредиты физическим лицам — на 14,3%. По Банку аналогичные показатели составили соответственно 18,7% и 27,6%.В настоящее время Банк является несомненным лидером в кредитовании агропромышленного комплекса, одним из основных инструментов финансовой поддержки развития инфраструктуры и регулирования аграрного рынка, инженерной и социальной инфраструктуры села, сельскохозяйственной потребительской кооперации, малого бизнеса и различных сельских промыслов. За 2010 год величина чистых активов Банка увеличилась на 80,7 млрд. рублей, или на 8,5%, и по состоянию на 01.

01.2011 составила 1 031,3 млрд. рублей. Регулятивный капитал Банка за год сократился на 7,0 млрд. рублей, или на 4,5%, до 149,8 млрд. рублей. В структуре пассивов Банка доминируют средства клиентов (некредитных организаций) — 54,8%, средства кредитных организаций — 22,9%, в том числе операции по взаимному обмену депозитами — 12,5%, выпущенные долговые обязательства — 9,5%.В 2010 году доля ОАО «Россельхозбанк» в банковской системе РФ по привлеченным средствам клиентов увеличилась с 1,32% до 1,79%, в том числе:

по состоянию на 01.

01.2011 объем средств клиентов — юридических • лиц составил 255,4 млрд. рублей, что на 108,7 млрд. рублей, или 74%, больше показателя на начало года.

по состоянию на 01.

01.2011 объем средств клиентов — физических лиц составил 152,2 млрд.

руб., что на 45,9 млрд.

руб., или 58%, больше показателя на начало года. Банк активно привлекал ресурсы, преимущественно краткосрочные, на межбанковском рынке. Объем привлечения составил 1 023 млрд. рублей по средней ставке 3,71% годовых, при этом доля привлеченных ресурсов сроком свыше 30 дней составила всего 5,93%, или 60,7 млрд. рублей. В качестве основных мероприятий, направленных на совершенствование управления депозитным портфелем ОАО «Россельхозбанк» было предложено постепенное наращивание депозитного портфеля путем проведения грамотной депозитной политики, направленной, в частности, на расширение перечня вкладов, доступных клиентам, введение новых видов услуг для их удобства. Для достижения поставленной цели в данном направлении в ОАО «Россельхозбанк» необходимо провести следующие мероприятия:

1)постоянный процесс усовершенствования имеющейся депозитной линейки Банка;

2)оптимизация технологии обслуживания клиентов;

3)проведение различных акций, розыгрышей. Для укрепления депозитной базы и расширения ресурсного потенциала банку предлагается:

Расширить перечень существующих вкладов, ориентируясь на различные слои населения с разным уровнем доходов. Принять меры по минимизации негативного влияния непредвиденного изъятия населением срочных вкладов. Производить выплату процентов по размещенным вкладам вперед с целью компенсации инфляционных потерь. Ввести новую услугу для клиентов — службу телемаркетинга. Активизировать рекламную деятельность банка в Интернете.

Список литературы

Конституция РФ / Федеральный конституционный закон РФ от 12 декабря 1993 г. // Российская газета.-1993.-25 декабря. Федеральный закон РФ «О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)» от 10 июля 2002 г., № 86-ФЗ // Российская газета. — 2002. — № 198.Федеральный закон РФ «О банках и банковской деятельности» от 3 февраля 1996 г., № 17-ФЗ // Российская газета. -

2004. — № 290.Положение ЦБ РФ «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности» от 26 марта 2004 г., № 254-П (ред. от 04.

12.2009, с изм. от 03.

06.2010) (Зарегистрировано в Минюсте РФ 26.

04.2004 № 5774) (с изм. и доп.). — Информационно-правовая система «Эксперт — Гарант». Последнее обновление от 20.

03.12г.Положение ЦБ РФ «О порядке предоставления (размещения) кредитными организациями денежных средств и их возврата (погашения)» от 31.

08.1998 г., № 54-П (утв. ЦБ РФ 31.

08.1998 № 54-П) (ред. от 27.

07.2001) (Зарегистрировано в Минюсте РФ 29.

09.1998 N 1619). — Информационно-правовая система «Эксперт — Гарант». Последнее обновление от 21.

03.12г.Инструкция Утв. Центр. банком Рос. Федерации «Об обязательных нормативах банков» от 16 января 2004 г., № 110-И // Зарегистрировано в Минюсте РФ 6 февраля 2004 г.

№ 5529 // Российская газета. — 2004 г. 12 февраля. Авдеева В.

Д. Заветный рубеж достигнут // Финансовые известия. — 2009. — № 9. Банки и банковские операции: Учебник для вузов / Под ред. Р.

Ф. Жукова. — М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 2010

Банковское дело: Учебник / Под ред. д. э. н., профессора Г. Г. Коробовой. — М.: Юристъ, 2010

Банковское дело: учебник / Под ред. О. И. Лаврушина. — М.: Финансы и статистика, 2010

Банковское дело: Учебник. Под ред. Колесникова В. И. — М.: Финансы и статистика, 2010

Батракова Л. Г. Анализ процентной политики коммерческого банка: Учебное пособие. — М.: Логос, 2009

Гершун А. Тенденции в развитии международных стандартов финансовой отчетности // Финансовая газета. Региональный выпуск. — 2009.

— № 35. Жилан О. Д. Методические подходы к оценке депозитной политики коммерческого банка // Извести ИГЭА. — 2009. — №

4.Жуков Е. Ф. Банки и банковские операции. — СПб.: Питер, 2011

Зорина Е. Е. Обзор рынка депозитов юридических лиц // Конкурент. — 2009.

— № 9. Ильясов С. М., Годжиев А. А. Качество кредитного портфеля и кредитные риски // Банковское дело. — 2008. — № 3. Кашин Ю. И. Финансовые активы населения: опыт макроанализа и оперативного мониторинга / Ю. И. Кашин // Банковское дело. — 2009.

— № 6. — С.54−58.Моисеев С. Р.

Большая тройка иностранных банков в России // Финансы и кредит. — 2009. — № 7 (175). О необходимости целостной системы гарантирования вкладов и ликвидности банков // Деньги и кредит.

— 2008. — № 10.

Парфенов К. Учет обеспечительных депозитов / К. Парфенов // Бухгалтерия и банки. — 2009. — № 12.

Управление деятельностью коммерческого банка (банковский менеджмент) / Под ред. О. И. Лаврушина. — М.: «Юрист», 2008.

С.

352.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

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.)www.bank-monitoring.ru — официальный сайт «Банковский мониторинг».

http://www.rshb.ru — официальный сайт ОАО «Россельхозбанк».