ФОРМАЛИЗАЦИЯ КЛИНИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ ЛЕЧЕБНО-ДИАГНОСТИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА В ТЕРАПЕВТИЧЕСКОЙ ПРАКТИКЕ
Создание единого и согласованного информационного пространства обеспечения лечебно-диагностического процесса значительно расширяет возможности его совершенствования и оптимизации на основе компьютерных технологий. В работе обоснованы общие технологические принципы формализации клинической информации, которые позволяют обеспечить не только автоматизацию формирования электронных медицинских записей, но и минимизацию ошибок формулирования клинического диагноза, разработку и создание программных средств поддержки принятия диагностических решений, автоматизацию процессов клинического управления, дидактические задачи повышения профессионального уровня. Кроме того, предложенная технология формализации клинической информации позволяет решить отдельные вопросы, связанные с проблемой кореферентности, что открывает возможность интегрирования различных данных в единое информационное пространство.
Синица И.В., Кузьминов О.М., Фетисова В.И. Формализация клинической информации для оптимизации лечебно-диагностического процесса в терапевтической практике // Научный результат. Серия Медицина и фармация. 2016. Т. 2, № 2. С. 4-9. [Sinitsa IV, Kuzminov OM, Fetisova VI. Formalization of clinical information for optimization of diagnostic and treatment process in therapeutic practice. Research Result. Medicine and Pharmacy Series. 2016;2(2):4-9 (In Russian)]. DOI: 10.18413/2313-8955-2016-2-2-4-9
Пока никто не оставил комментариев к этой публикации.
Вы можете быть первым.
1. Бердник, В. Л. Модели и методы семантического сравнения строк символов в коллекции документов: автореф. дис. … канд. тех. наук. Волгоград: «Стигма», 2008. 24с.
2. Кузьминов О.М. Клинические информационные системы персонального пользования для решения задач повышения качества и эффективности медицинской помощи // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. Воронеж, 2009. Т.8, №4. С.1083-1086.
3. Кузьминов О.М. Оптимизация этапов медицинской диагностики на основе реляционной базы данных клинических симптомов // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. Воронеж, 2011. Т.10, №2. С.430-434.
4. Кузьминов О.М. Дидактические возможности базы данных симптомов, синдромов и нозологических форм // Современные наукоёмкие технологии. 2007. №2. С.44-45.
5. Маржатка, З. Фёдоров Е.Д. Терминология, определения терминов и диагностические критерии в эндоскопии пищеварительного тракта. Normed Verlag. 1996. 141с.
6. Структурированный справочник для формирования формализованных историй болезни / С.А.Гаспарян, Е.Г.Довгань, Е.С.Пашкина, С.И. Чеснокова. М.: ООО «Форсикон», 2005. 180с.
7. Bhattacharyya S.B. Introduction to SNOMED CT. Singapore: Springer, 2016. 221p.
8. Dorrepaal M. Usability Evaluation of an Interface Terminology on Snomed Ct. Lap Lambert Academic Publishing GmbH KG, 2011. 96p.
9. Hovenga E.J.S., Grain H. Health Information Governance in a Digital Environment // Studies in Health Technology and Informatics. Amsterdam: IOS Press, 2013. 384p.
10. Hristidis V. Information Discovery on Electronic Health Records. US: CRC Press, 2009. 331p.
11. Nachimuthy S.K., Lau L.M. Practical Issues in Using SNOWED CT as a Peference Terminology // MEDINFO, 2007. P.640-644.
12. Russell J., Cohn R. Snomed Ct. Book on Demand, 2012. 160p.
13. Scarlat A. Electronic Health Record: A Systems Analysis of the Medications Domain. US: CRC Press, 2012 . 363p.