ИСТИНА

Повышение качества медицинской помощи и безопасности пациентов является одним из приоритетов здравоохранения, поэтому внедрение систем поддержки принятия клинических решений в управление качеством медицинской помощи дает возможность уменьшить число врачебных ошибок и повысить безопасность пациентов. В нашей стране отсутствуют управленческие информационные системы в клинической медицине, поэтому предлагаемый проект является весьма актуальным. В настоящем проекте предлагается использовать модели и технологии обработки данных, основанные на методах нечеткой логики (fuzzy logic) и способов обработки информации, возникших в технологиях интеллектуальной обработки данных (data mining). Совместное использование таких алгоритмов обработки данных может помочь в создании модели по выработке адекватных управленческих процессов с целью предотвращения неблагоприятных клинических событий, поскольку использует практически всю имеющуюся информацию, включая ту, которая не поддается обработке используемыми сейчас в этих задачах вероятностно-статистическими методами – в том числе слабоструктурированную. Впервые будут разработаны сценарии применения известных алгоритмов в новой предметной области, адаптированы алгоритмы (настройка параметров, оптимизация) для предметной области клинической медицины, разработаны новые алгоритмы, учитывающих специфику информационных объектов и информационных потоков в области рентгенхирургии сердца и сосудов и интервенционной аритмологии.

Improving the quality of medical care and patient safety is one of the priorities of healthcare, therefore, the introduction of clinical decision support systems in the management of the quality of medical care makes it possible to reduce the number of medical errors and improve patient safety. In our country, there are no management information systems in clinical medicine, so the proposed project is very relevant. This project proposes to use models and data processing technologies based on fuzzy logic methods and information processing methods that arose in data mining technologies. The joint use of such data processing algorithms can help in creating a model for the development of adequate management processes in order to prevent adverse clinical events, since it uses almost all the available information, including that which cannot be processed by probabilistic-statistical methods now used in these tasks - including poorly structured. For the first time, scenarios for using well-known algorithms in a new subject area will be developed, algorithms (parameter settings, optimization) for the subject field of clinical medicine will be adapted, new algorithms will be developed that take into account the specifics of information objects and information flows in the field of cardiac and vascular x-ray and interventional arrhythmology.

Алгоритмы поддержки принятия управленческих решений для минимизации рисков неблагоприятных клинических событий в современной высокотехнологичной специализированной клинике.

Технология оценки и мониторинга сложных процессов. Сценарии применения data mining в различных областях.

Алгоритмы поддержки принятия управленческих решений для минимизации рисков неблагоприятных клинических событий в современной высокотехнологичной специализированной клинике.