Презентация ИТ продуктов НИПК Электрон для российского здравоохранения включая облачный архив медицинских изображений построенный на базе свободного ПО.
Значимость медицинских информационных систем и проблемы их развитияFujitsu RussiaЗначимость медицинских информационных систем и проблемы их развития.
Александр Карачунский. Доктор медицинских наук, зам. директора федерального научно-клинического центра детской гематологии, онкологии и иммунологии им. Д. Рогачева Минздрава РФ, специалист в области детской онкологии, соруководитель мультицентрового клинического исследования по лечению острой лимфобластной лейкемии у детей и соавтор протокола «Москва-Берлин 2008»
MHEALTH - новые возможности в век развития коммуникационных технологий: готов...mir4svetaШадёркин Игорь Аркадьевич. Зав. отделом развития региональной урологии с группой телемедицины НИИ урологии им.Н.А.Лопаткина (Москва)
IoMT - Technological Environment of Personalized Medicine and New Era of Heal...Alexandre ProzoroffInternet of Medical Things - технологическая среда персональной медицины и новой эры здравоохранения, основанной на принципах сохранения здоровья и предупреждения заболеваний. Доклад на Московском суперкомпьютерном форуме, 29 октября 2015 года, Москва.
Эффективность применения ЭМК(EHR) в региональных фрагментах ЕГИСЗAnton DexterПринципы использования ЭМК в создании региональных информационных систем управления здравоохранением.
Информатизация здравоохраненияKatrina Antanevich«Общественная экспертиза результатов реализации программы
«Модернизация здравоохранения Ханты-Мансийского автономного округа – Югры» на 2011-2012 годы»
Solving Data Integration Problems in Medical Imaging System: A Case Study in ...Irina RadchenkoПрезентация доклада "Solving Data Integration Problems in Medical Imaging System: A Case Study in Almazov National Medical Research Centre" на SECR2018
Комплексные и интеграционные решения для эффективной реализации государственн...Anton DexterПрезентация посвящена комплексным и инетграционным решениям в области информатизации здравоохранения и медицины предлагаемым компанией Электрон на российском и международном рынках. В презентации рассматриваются подходы к внедрению медицинских информационных систем МИС в поликлинике и стационаре, PACS, центральных архивов медицинских изображений ЦАМИ, интеграционых шин единой государственной информационной системы в сфере здравоохранения ЕГИСЗ.
Персональная медицина: технологии BigData на охране здоровья (вводная лекция ...Alexandre ProzoroffВводная лекция для студентов МФТИ, стоящих перед выбором темы курсового и дипломного проекта.
Очень ценно, когда работа над курсовым проектом является «началом» работ над дипломом. По этому мы предлагаем студентам выбрать одно направление и проявить себя.
Направление "Биофизика и физиология". Мы предлагаем освоение и практическое участие в разработке новых методов диагностики различных патологий на симптоматическом и досимптоматическом этапах их развития.
Направление "Радиоэлектроника". Мы предлагаем освоение и практическое участие в разработке макетов, прототипов и опытных образцов сенсоров или устройств для бесконтактного или неинвазивного снятия биологических сигналов с тела человека. Инструментарий: STM, NXP, Raspberry и т.п.
Направление "Математическое моделирование и сложная визуализация данных". Мы предлагаем освоение и практическое участие в разработке алгоритмов и математических моделей для распознавания «сырых» данных, снятых с сенсоров, систем машинного обучения по прецедентам (Machine Learning), извлечения информации из неструктурированных данных (Information Extraction) и интеллетуального анализа данных (Data Mining). Инструментарий: Spark, R, Java, Scala, Pyton, D3.js (Data-Driven Documents Lib)
Направление "Разработка логики распределенного хранения, параллельной обработки и трансформации данных". Мы предлагаем освоение и практическое участие в разработке программ по извлечению и преобразованию данных (ETL), бизнес-логики, фоновой обработки данных в массивно-параллельной среде Hadoop. Инструментарий: Hadoop, Kafka, Postgres, MySQL, Spark, Java, Scala, Pyton, C++.
Направление "Разработка пользовательского интерфейса медицинских систем". Мы предлагаем освоение и практиче
Взлом клятвы Гиппократа. Криминалистическая забава с медицинским Интернетом в...Хроники кибер-безопасника
в документе содержится криминалистический анализ области медицинского интернета вещей (IoMT), различных критических аспектов, имеющим отношение к данной области, включая разработку современных и эффективных методик forensics-анализа; методов получения данных с медицинских устройств; изучение проблем конфиденциальности и безопасности медицинских систем, и того, как это влияет на forensics-исследования; обзор forensics-технологий, с акцентом применимые к медицинским устройствам; анализ примеров из реальной практики.
Этот документ предлагает качественный материал текущего состояния медицинской криминалистики, что делает его ценным ресурсом для специалистов в области безопасности, forensics-специалистов и специалистов из различных отраслей промышленности. Представленная информация может помочь улучшить понимание и внедрение эффективных методов forensics-анализа.
-------
Быстрое внедрение Интернета вещей (IoT) в отрасли здравоохранения, известного как Интернет медицинских вещей (IoMT), произвело революцию в уходе за пациентами и медицинских операциях. Устройства IoMT, такие как имплантируемые медицинские устройства, носимые медицинские мониторы и интеллектуальное больничное оборудование, формируют и передают огромные объёмы конфиденциальных данных по сетям.
Криминалистика медицинских сетей Интернета вещей – это развивающаяся область, которая фокусируется на идентификации, сборе, анализе и сохранении цифровых доказательств с устройств и сетей IoMT. Она играет решающую роль в расследовании инцидентов безопасности, утечек данных и кибератак, направленных против организаций здравоохранения. Уникальная природа систем IoMT с их разнообразным набором устройств, протоколов связи и форматов данных создаёт значительные проблемы для традиционных методов цифровой криминалистики.
Основными задачами forensics-анализа медицинских сетей Интернета вещей являются:
📌 Реагирование на инциденты: Быстрое реагирование на инциденты безопасности путём определения источника, масштабов и последствий атаки, а также сбора доказательств или соблюдения нормативных требований.
📌 Сбор доказательств: Разработка специализированных методов получения и сохранения цифровых доказательств с устройств, сетей и облачных систем IoMT при сохранении целостности данных и цепочки хранения.
📌 Анализ данных: Анализ собранных данных, включая сетевой трафик, журналы устройств и показания датчиков для реконструкции событий, приведшие к инциденту, и определить потенциальные уязвимости или векторы атак.
📌 Анализ угроз: использование информации, полученной в ходе исследований для улучшения анализа угроз, совершенствования мер безопасности и предотвращения атак на IoMT.
Криминалистика медицинских сетей Интернета вещей требует междисциплинарного подхода, сочетающего опыт цифровой forensics-анализа, кибербезопасности, особенностей сектора здравоохранения и технологий Интернета вещей. Forensics-исследователи должны ориентироваться в сложностях систем IoMT, включая неоднородность устройств, огранич
Big Data Patients and New Requirements for Clinical SystemsAlexandre ProzoroffО новых функциональных требованиях, предъявляемых к единым госпитальным ИС в связи с появлением BigData-пациентов
IoMT - Technological Environment of Personalized Medicine and New Era of Heal...Alexandre ProzoroffInternet of Medical Things - технологическая среда персональной медицины и новой эры здравоохранения, основанной на принципах сохранения здоровья и предупреждения заболеваний. Доклад на Московском суперкомпьютерном форуме, 29 октября 2015 года, Москва.
Эффективность применения ЭМК(EHR) в региональных фрагментах ЕГИСЗAnton DexterПринципы использования ЭМК в создании региональных информационных систем управления здравоохранением.
Информатизация здравоохраненияKatrina Antanevich«Общественная экспертиза результатов реализации программы
«Модернизация здравоохранения Ханты-Мансийского автономного округа – Югры» на 2011-2012 годы»
Solving Data Integration Problems in Medical Imaging System: A Case Study in ...Irina RadchenkoПрезентация доклада "Solving Data Integration Problems in Medical Imaging System: A Case Study in Almazov National Medical Research Centre" на SECR2018
Комплексные и интеграционные решения для эффективной реализации государственн...Anton DexterПрезентация посвящена комплексным и инетграционным решениям в области информатизации здравоохранения и медицины предлагаемым компанией Электрон на российском и международном рынках. В презентации рассматриваются подходы к внедрению медицинских информационных систем МИС в поликлинике и стационаре, PACS, центральных архивов медицинских изображений ЦАМИ, интеграционых шин единой государственной информационной системы в сфере здравоохранения ЕГИСЗ.
Персональная медицина: технологии BigData на охране здоровья (вводная лекция ...Alexandre ProzoroffВводная лекция для студентов МФТИ, стоящих перед выбором темы курсового и дипломного проекта.
Очень ценно, когда работа над курсовым проектом является «началом» работ над дипломом. По этому мы предлагаем студентам выбрать одно направление и проявить себя.
Направление "Биофизика и физиология". Мы предлагаем освоение и практическое участие в разработке новых методов диагностики различных патологий на симптоматическом и досимптоматическом этапах их развития.
Направление "Радиоэлектроника". Мы предлагаем освоение и практическое участие в разработке макетов, прототипов и опытных образцов сенсоров или устройств для бесконтактного или неинвазивного снятия биологических сигналов с тела человека. Инструментарий: STM, NXP, Raspberry и т.п.
Направление "Математическое моделирование и сложная визуализация данных". Мы предлагаем освоение и практическое участие в разработке алгоритмов и математических моделей для распознавания «сырых» данных, снятых с сенсоров, систем машинного обучения по прецедентам (Machine Learning), извлечения информации из неструктурированных данных (Information Extraction) и интеллетуального анализа данных (Data Mining). Инструментарий: Spark, R, Java, Scala, Pyton, D3.js (Data-Driven Documents Lib)
Направление "Разработка логики распределенного хранения, параллельной обработки и трансформации данных". Мы предлагаем освоение и практическое участие в разработке программ по извлечению и преобразованию данных (ETL), бизнес-логики, фоновой обработки данных в массивно-параллельной среде Hadoop. Инструментарий: Hadoop, Kafka, Postgres, MySQL, Spark, Java, Scala, Pyton, C++.
Направление "Разработка пользовательского интерфейса медицинских систем". Мы предлагаем освоение и практиче
Взлом клятвы Гиппократа. Криминалистическая забава с медицинским Интернетом в...Хроники кибер-безопасника
в документе содержится криминалистический анализ области медицинского интернета вещей (IoMT), различных критических аспектов, имеющим отношение к данной области, включая разработку современных и эффективных методик forensics-анализа; методов получения данных с медицинских устройств; изучение проблем конфиденциальности и безопасности медицинских систем, и того, как это влияет на forensics-исследования; обзор forensics-технологий, с акцентом применимые к медицинским устройствам; анализ примеров из реальной практики.
Этот документ предлагает качественный материал текущего состояния медицинской криминалистики, что делает его ценным ресурсом для специалистов в области безопасности, forensics-специалистов и специалистов из различных отраслей промышленности. Представленная информация может помочь улучшить понимание и внедрение эффективных методов forensics-анализа.
-------
Быстрое внедрение Интернета вещей (IoT) в отрасли здравоохранения, известного как Интернет медицинских вещей (IoMT), произвело революцию в уходе за пациентами и медицинских операциях. Устройства IoMT, такие как имплантируемые медицинские устройства, носимые медицинские мониторы и интеллектуальное больничное оборудование, формируют и передают огромные объёмы конфиденциальных данных по сетям.
Криминалистика медицинских сетей Интернета вещей – это развивающаяся область, которая фокусируется на идентификации, сборе, анализе и сохранении цифровых доказательств с устройств и сетей IoMT. Она играет решающую роль в расследовании инцидентов безопасности, утечек данных и кибератак, направленных против организаций здравоохранения. Уникальная природа систем IoMT с их разнообразным набором устройств, протоколов связи и форматов данных создаёт значительные проблемы для традиционных методов цифровой криминалистики.
Основными задачами forensics-анализа медицинских сетей Интернета вещей являются:
📌 Реагирование на инциденты: Быстрое реагирование на инциденты безопасности путём определения источника, масштабов и последствий атаки, а также сбора доказательств или соблюдения нормативных требований.
📌 Сбор доказательств: Разработка специализированных методов получения и сохранения цифровых доказательств с устройств, сетей и облачных систем IoMT при сохранении целостности данных и цепочки хранения.
📌 Анализ данных: Анализ собранных данных, включая сетевой трафик, журналы устройств и показания датчиков для реконструкции событий, приведшие к инциденту, и определить потенциальные уязвимости или векторы атак.
📌 Анализ угроз: использование информации, полученной в ходе исследований для улучшения анализа угроз, совершенствования мер безопасности и предотвращения атак на IoMT.
Криминалистика медицинских сетей Интернета вещей требует междисциплинарного подхода, сочетающего опыт цифровой forensics-анализа, кибербезопасности, особенностей сектора здравоохранения и технологий Интернета вещей. Forensics-исследователи должны ориентироваться в сложностях систем IoMT, включая неоднородность устройств, огранич
Big Data Patients and New Requirements for Clinical SystemsAlexandre ProzoroffО новых функциональных требованиях, предъявляемых к единым госпитальным ИС в связи с появлением BigData-пациентов
2. Глобальные системы здравоохранения Опыт других стран
Великобритания в период с 2002 г. по 2012 г. потратила 12,7 млрд. фунтов стерлингов (примерно $20 млрд) на проект информатизации национальной системы здравоохранения. Проект был признан неуспешным. Запущены отдельные инициативы в области децентрализации информационных систем и создания электронного рецепта
США в период до 2009 г. ежегодно тратили около $1 млрд на проекты в области информатизации, а в 2010 запустили федеральную программу стимулирования медицинских организаций к использованию медицинских информационных систем в рамках которой с 2011 по 2012 г.г. было потрачено $30 млрд. Ежегодный бюджет продолжения программы по $10 млрд в год тратится на то, чтобы обеспечить возможность обмена данными о лечении пациентов. Но, несмотря на огромное финансирование, достичь поставленных целей проекта пока не удается.
Европейский союз тратит ежегодно около $300 млн. на создание и внедрение стандартов и механизмов эффективного взаимодействия информационных систем здравоохранения стран союза. Но пока не определены даже сроки введения единой электронной медицинской карты гражданина Евросоюза.
Российская Федерация потратила не более 30 млрд. рублей за 3 последних года (т.е. не более $330 млн. в год), но при этом добилась одновременно и модернизации устаревшего ИТ парка и реализации проекта по созданию новой для страны Единой информационной системы здравоохранения, учтя негативный опыт зарубежных стран, и в короткие по международным меркам сроки предоставила гражданам новую услугу – запись на прием к врачу с использованием информационных технологий.
3. Глобальные тренды здравоохранения
3
Волна 0 Базовая безопасность и эффективность
Волна 1
Пациент в центре внимания
Волна 2 Вовлеченность пациентов
Волна 3
Профилактика (геномика)
МЫ ЛОВИМ ВОЛНУ!
РАЗВИТЫЕ
СТРАНЫ
РОССИЯ
4. Направления автоматизации в развитых странах
4
•Борьба за эффективность трудозатрат врачей. Минуты экономии рабочего времени специалиста в день за год превращаются в недели и экономят тысячи долларов.
•Развитие стационарозамещающих технологий и технологий, направленных на сокращение риска повторных госпитализаций (телемедицина).
•Оптимизация затрат за счет вынесения на аутсорсинг непрофильных и экономически неэффективных функций и процессов.
•Повышение ответственности пациента за его образ жизни, приучение его к контролю за своим организмом и профилактике заболеваний.
5. Ответ Электрона на вызов новой волны
5
Свободное программное обеспечение
Полнота пакета предложений
Удобство (интуитивность) использования
Сервисное сопровождение
Отечественное программное обеспечение, соответствующее международными стандартам
Расширяемость и масштабируемость
6. Медицинская информационная система
6
ЧТО ДАЕТ?
ПРИМЕР
КАК РАБОТАЕТ?
•Комплексная интеграция медицинских организаций с ЕГИСЗ
•Персонифицированный учет
•Современный удобный интерфейс
•Свободное ПО
•HL7 v3
•Платформы: Windows, Linux, MacOS
Главный врач
•Число свободных талонов к врачам?
•Число сметных коек?
•Число дней работы койки?
•Число койко-дней по ОМС, ДМС, бюджету?
•Число пролеченных больных?
•Число пролеченных больных по ОМС?
7. Радиологическая информационная система
и PACS-система
7
ЧТО ДАЕТ? ПРИМЕР
КАК РАБОТАЕТ?
• Единая история исследований пациента
• Простота и быстрая масштабируемость
• Удобство системы распознавания речи при
формировании специалистом заключения
• Надежность и безопасность хранения
данных
• Низкая совокупная стоимость владения
• Веб-доступ с любого совместимого
устройства
• DICOM v3
• HL7 v3
• Специализированные банки голосовых моделей
• Платформы: Windows, Linux, MacOs
• HTML-5 zero-footprint
форма и
прозрачность
легочных полей
стандартная
8. Интеграционная шина
8
ЧТО ДАЕТ?
КАК РАБОТАЕТ?
• Электронный документооборот
• Интеграция с сервисами ЕГИСЗ РФ
• Электронные государственные услуги
• Региональные интернет-порталы для
здравоохранения
• Комплексные решения для
нозологических кластеров
• интеграционные механизмы SOAP, JSON,
веб-сервисы
• протоколы HL7, DICOM
• интеграция с электронной подписью
ПРИМЕР
Поликлиника
или
диагностический центр
Стационар
9. Облачные системы
9
ЧТО ДАЕТ?
КАК РАБОТАЕТ?
• Телемедицина
• Системы персонального мониторинга
• Долгосрочное хранение данных
• Вендоро-независимость
• протоколы HL7 v3
• стандарт DICOM v3
• интеграционные механизмы SOAP,
JSON, веб-сервисы
• ЦОД
• Защищенные каналы связи
• Соответствие ФЗ-152, ФЗ-242
ПРИМЕР
ЭКГ
Телеметрия
КТ,МРТ,Рентген,УЗИ
10. Что наши решения дают потребителям
10
•РУКОВОДСТВУ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ РЕГИОНА
–контроль достаточности и эффективности использования ресурсов по субъекту, району, отдельным учреждениям
–интеграция с ведомственными и межведомственными ИТ-системами
–управление ИТ-ландшафтом по субъекту в целом
•РУКОВОДИТЕЛЮ МЕДИЦИНСКОГО УЧРЕЖДЕНИЯ
–персонифицированный учет оказываемых услуг
–контроль достаточности и эффективности использования ресурсов учреждения
–обмен данными с другими медицинскими учреждениями
•ВРАЧУ
–повышение эффективности работы с данными
–поддержка клинико-диагностического процесса
•ПАЦИЕНТУ
–простота получения медицинской помощи
–повышение доступности медицинской помощи