Preview

Медицинский алфавит

Расширенный поиск

Настоящее и будущее цифровой реанимации

Полный текст:

Аннотация

В статье представлена проблема создания цифровой реанимации. Это связано со значительным увеличением объема разнородных медицинских данных, требуемых для принятия клинического решения врачом-специалистом в условиях недостатка времени. Авторы представляют современный информационно-аналитический комплекс отделения анестезиологии-реанимации. В комплекс входят следящая мониторная система с центральной станцией, выделенный сервер, электронная история болезни. Для работы комплекса применены технологии big data и алгоритмы CDS, что позволило создать интегральные показатели, характеризующие работу ряда систем организма. Использование программных средств Arden Knowledge Engine позволяет авторам утверждать о переходе к следующей ступени развития цифровой реанимации - использованию искусственного интеллекта.

Об авторах

В. Г. Амчеславский
ГБУЗ г. Москвы «Научно-исследовательский институт неотложной детской хирургии и травматологии» Департамента здравоохранения г. Москвы
Россия


С. Б. Арсеньев
ГБУЗ г. Москвы «Научно-исследовательский институт неотложной детской хирургии и травматологии» Департамента здравоохранения г. Москвы
Россия


В. И. Лукьянов
ГБУЗ г. Москвы «Научно-исследовательский институт неотложной детской хирургии и травматологии» Департамента здравоохранения г. Москвы
Россия


В. Г. Багаев
ГБУЗ г. Москвы «Научно-исследовательский институт неотложной детской хирургии и травматологии» Департамента здравоохранения г. Москвы
Россия


И. А. Колыхалкина
ГБУЗ г. Москвы «Научно-исследовательский институт неотложной детской хирургии и травматологии» Департамента здравоохранения г. Москвы
Россия


Т. Ф. Иванова
ГБУЗ г. Москвы «Научно-исследовательский институт неотложной детской хирургии и травматологии» Департамента здравоохранения г. Москвы
Россия


Список литературы

1. Майер-Шенбергер В., Кукьер К. Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2014-240 c.

2. Belle A., Thiagarajan R., Reza Soroushmehr S. M., Navidi F., Beard D., Najarian K. (2015) Big Data Analytics in Healthcare // BioMed Research International. Vol. 2015. P. 1-16.

3. Champagne D., Hung A., Leclerc O. (2015) The road to digital success in pharma /McKinsey&Company. www.mckinsey.com/industries/ pharmaceuticals-and-medical-products/our-insights/the-road- todigital-success-in-pharma.

4. S.P. Baker, B. O’Neill, W. Haddon Jr., W. B. Long, The Injury Severity Score: A method for describing patients with multiple injuries and evaluating emergency care, Journal of Trauma and Acute Care Surgery. 14 (3) (1974), 187-196.

5. Belle A., Thiagarajan R., Reza Soroushmehr S. M., Navidi F., Beard D., Najarian K. Big Data Analytics in Healthcare // BioMed Research International. Vol. 2015. P. 1-16.

6. Цветкова Л. А., Черненко О. В. Внедрение технологий Big Data в здравоохранение: оценка технологических и коммерческих перспектив. Ж. «Экономика науки», т. 2, № 2, стр. 138-150, 2016.

7. Галушкин А. И. Нейронные сети: основы теории. Научно-техническое издательство «Горячая линия - Телеком». 496 с., 2017.

8. www.medialog.ru

9. www.philips.ru

10. Рошаль Л. М., Амчеславский В. Г., Колыхалкина И. А., Карасева О. В. Ахадов Т. А. и др. «Профилактика и лечение внутричерепной гипертензии у детей с тяжелой черепно-мозговой травмой». Методические рекомендации № 25, Москва, 27 с., 2014.

11. www.ardensoftware.com

12. Arden Suite. Available at: http://www.medexter.com/products/ ardensuite [Accessed 18.April 2018].

13. Амчеславский В. Г., Арсеньев С. Б., Лукьянов В. И., Хмельницкий К. Е., Глебова Е. С. Интегральный показатель кислотно-щелочного гомеостаза и прогноз состояния детей в остром периоде тяжелой механической травмы. Детская хирургия. 22 (5), с. 228-235, 2018.

14. Григоренко Е. А., Амчеславский В. Г., Арсеньев С. Б., Мишулина О. А. Интегральный показатель кислотно-щелочного состояния крови для оценки состояния пациентов с черепно-мозговой травмой. Журнал Медицинский алфавит № 5. Неотложная медицина № 1 (221), с. 37-41,2014.

15. Арсеньев С. Б. Создание и развитие системы поддержки принятия клинических решений в ОАР [Электронный ресурс] / С. Б. Арсеньев, В. Г. Амчеславский // XX Конгресс педиатров России с международным участием «Актуальные проблемы педиатрии»: сборник материалов конгресса (г. Москва, 16-18 февраля 2018 г.). - Электрон. дан. - Москва, 2018.- С. 415.

16. Настоящее и будущее новых цифровых технологий в реанимации / В. Г. Амчеславский, С. Б. Арсеньев, В. И. Лукьянов, В. Г. Багаев, И. А. Колыхалкина, Т.Ф. Иванова // III Московский городской съезд анестезиологов и реаниматологов «Междисциплинарный подход в анестезиологии и реаниматологии»: сборник материалов съезда (г. Москва, 26-27апреля 2018 г.).-Электрон. дан.-Москва, 2018.-С. 49.-Режим доступа: www.ar-mos.com/public/files/events/7/714/katalog.pdf.

17. Мокина Е. Е., Марухина О. В., Шагарова М. Д., Дубинина И. А.Ж. Фундаментальные исследования. № 5 (2), с. 269-274, 2017.

18. Adlassnig K.-P., Fehre K., Service-Oriented Fuzzy-Arden-Syntax-Based Clinical Decision Support, Indian Journal of Medical Informatics 8 (2014), 75-79.


Для цитирования:


Амчеславский В.Г., Арсеньев С.Б., Лукьянов В.И., Багаев В.Г., Колыхалкина И.А., Иванова Т.Ф. Настоящее и будущее цифровой реанимации. Медицинский алфавит. 2018;4(38):49-53.

For citation:


Amcheslavsky V.G., Arsenyev S.B., Lukyanov V.I., Bagaev V.G., Kolykhalkina I.A., Ivanova T.F. Present and future of digital intensive care unit. Medical alphabet. 2018;4(38):49-53. (In Russ.)

Просмотров: 90


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2078-5631 (Print)