Возможности применения информационных технологий облачных вычислений в здравоохранении Тульской области

стве датчика давления выбран датчик МРХ5010, измеряющий дифференциальное давление в диапазоне от 0 до 10кПа. Микроконтроллер представляет собой 8-разрядный микроконтроллер РГСшюго. Функцию приемопередатчика выполняет последовательный порт Я8-232С.

Результатом работы созданного макета являются графики изменения давления в ротовой полости при различных значениях площади пропускного отверстия 8 (рис. 3).

mfmS-I.MIO1*

/ __________I____________________________________________________________

1.4 I.H 2.2 2.6 J А 4 JJ tr

Рис. 3 Графики изменения давления в ротовой полости в процессе выдоха для различных режимов работы АТКДМ

Полученные результаты указывают на зависимость длительности вдоха и выдоха, пиковой величины и скорости изменения давления в ротовой полости от площади пропускного отверстия дросселя и таким образом не противоречат теоретическим представления о дыхании с резистивной нагрузкой.

Выводы. Предложена методика построения автоматизированного тренажерного комплекса дыхательной мускулатуры, которая позволит повысить эффективность тренировки дыхательной мускулатуры за счет индивидуального дозирования резистивной нагрузки на дыхательную систему. Создан тренажерный комплекс, характеризующийся простотой и удобством эксплуатации, точным регулированием сопротивления на вдохе и/или выдохе. Он позволяет измерять и регистрировать давление в ротовой полости пациента, по величине которого рассчитываются количественные показатели, характеризующие функциональное состояние дыхательной системы пациента во время тренировки. Дальнейшее совершенствование комплекса позволит автоматически оценивать результаты дыхательных тренировок и выбирать оптимальный режим его работы.

Литература

1. Щербаков Д.В. Механокоррекция бронхообструктивного синдрома пиковыми перепадами давления в дыхательных путях [Текст]: дис. ... канд. мед. наук: 14.00.51; 14.00.05 / Щербаков Денис Валериевич. Тула, 2006. 145 с.

CONSTRUCTING METHOD OF AUTOMATED TRAINING COMPLEX FOR RESPIRATORY MUSCLES

O.V. MERKULOVA

Tula State University

The article describes a new method of constructing an automated training complex for respiratory muscles. The advantage of this complex is in the opportunity to select the training effect value according to the value of the oral cavity pressure individually for each patient and regulating separate resistance to breathing while inspiration and expiration and with high accuracy. Experimental data for one of such kind of technical realization of this method are presented.

Key words: respiratory muscles, automated training complex, regulated throttle.

УДК 351.77

ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ОБЛАЧНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ В ЗДРАВООХРАНЕНИИ ТУЛЬСКОЙ ОБЛАСТИ

В.Г. ВОЛКОВ, И.Ю. КОПЫРИН, К.А. ХАДАРЦЕВА*

В работе показаны возможности использования сервиса облачных вычислений при реализации государственных программ информатизации и модернизации здравоохранения. На примере Тульского областного перинатального центра представлена возможная структура

облачной архитектуры, которая может быть использована для повышения эффективности работы учреждений здравоохранения Тульской области. Приведены основные функциональные возможности разделов оперативной структуры облака, с учётом особенностей деятельности лечебных учреждений.

Ключевые слова: информатизация, облачные вычисления, электронная медицинская документация, поддержка принятия клинических решений.

В соответсвии с принципами концепции информатизации здравоохранения, для создания единого информационного пространства здравоохранения могут быть активно использованы технологии облачных вычислений. Они позволят улучшить качество предоставляемых услуг и уход за больными, прежде всего, за счет более оперативной системы обмена информации между медиками [1,2,3]. Модули обработки информации позволят принимать решения по постановке диагноза, используя в качестве помощи аналитические ресурсы облака [3,4]. Благодаря управлению всеми медицинскими данными и информационнотехнологическими ресурсами в среде облачных вычислений, система сможет обеспечивать координацию обслуживания пациентов между всеми вовлеченными сторонами [5]. Лечащие врачи, средний и младший медицинский персонал, врачи-консультанты и фармацевты смогут получать и совместно использовать данные о пациентах из единого информационного источника. Решение также позволит отслеживать и отображать статистику и тенденции того, как пациенты реагируют, на назначенные курсы лечения, как они придерживаются графика приема лекарств, и автоматически уведомлять медицинский персонал о нарушениях соответствующих предписаний [5,6].

Все это позволит сделать оказание медицинской помощи более эффективным и действенным, а также - более экономным.

Ограничения распространения, разглашения и хранения медицинской информации определённые законодательством РФ ограничивают возможности использования в здравоохранении действующих крупнейших платформ облачных вычислений: Amazone Web Services, Microsoft Azure, Rackspace, Oracle. В связи с этим целесообразна разработка локальной специализированной облачной структуры с возможностью дальнейшей интеграции с другими платформами и портированием на национальную облачную платформу.

Так, для оптимизации работы Тульского областного перинатального центра целесообразно использовать решение на базе облачных технологий следующей структуры. (Рис. 1).

При формировании основы облака заложить следующие функциональные области:

1. Область, обеспечивающая вычислительные мощности поддержки принятия решений и обработки заявок.

2. Область хранения базы данных системы

3. Область обеспечивающая отражение защищённого вебинтерфейса пользователя.

В своей совокупности предполагается функционирование областей облака с целью обеспечения работы 5 основных оперативных разделов системы с учётом возможности запроса или освобождения мощностей каждой из подсистем - в зависимости от текущей нагрузки.

Оперативная структура представляется в совокупности 4 взаимодействующих разделов:

1. Раздел электронной регистратуры. Данный раздел позволит автоматизировать процесс записи пациентов на приём в медицинских учреждениях в целях уменьшения очередей в регистратурах лечебных учреждений. Будет способствовать более быстрой и продуктивной маршрутизации медицинской информации на этапах оказания медицинской помощи.

Предлагаемые функциональные возможности:

- позволяет осуществлять просмотр расписания врачей медицинского учреждения. Выбор врача может осуществляться как по специальности так и пофамильно.

- позволяет посмотреть место и время приёма интересующего врача

- просмотреть количество доступных талонов на приём к врачу на заданный период времени

- самостоятельно в режиме он-лайн записаться на приём к врачу из дома.

Рис 1. Архитектура облачной структуры Тульского областного перинатального центра

2. Раздел ведения ведения электронной медицинской документации. В соответсвии с концепцией информатизации здравоохранения предусматривает создание системы юридически значимого электронного документооборота в региональном и национальном масштабах. Поэтапный переход к технологии создания и ведения всей документации (включая первичную) используемой в системе здравоохранения, в электронном виде (переход к безбумажной технологии) диктует необходимость детальной проработки и внедрения электронной истории болезни.

В основу принципа работы составления, учета и хранения медицинской информации в электронном виде, заложена идея создания единого информационного ресурса, который позволяет оперировать с личными данными пациентов, а также обмениваться такими данным с другими медицинскими учреждениями. В случае необходимости - медицинская документация может предоставляться в компетентные организации: страховые компании, органы контроля над оказанием медицинской помощи, правоохранительные органы и так далее. При этом передача сведений о пациенте третьим лицам и документооборот медицинской документации должны отвечать всем требованиям, предусмотренным для работы с особо охраняемой информацией, в том числе с учетом положений о врачебной тайне.

Электронная история болезни имеет определенную структуру, которая позволяет существенно сократить время на составление, как амбулаторной карты пациента, так и других видов медицинских документов. Таким образом, медицинская документация заполняется комплексно, как правило, используется три базовых раздела:

«Паспортная часть» - общие сведения о лице, обратившемся за медицинской помощью в лечебное учреждение: возраст, пол, местожительства, место работы или учебы, вид страхования.

«Социальная характеристика» - наличие социальных данных у конкретного пациента, информация о которых может существенно повлиять на оказание медицинской помощи.

«Медицинское состояние» - информация, предназначенная для медицинских работников, которая дает полное представление о состоянии здоровья пациента, позволяя проводить курс лечения или профилактики в отношении конкретного лица.

Предлагаемые функциональные возможности:

- все трудоемкие рутинные операции автоматизируются на 100 процентов;

- процессы формирования истории болезни осуществляются в электронном виде;

- полностью представляются все необходимые поля для заполнения медицинской карты;

- быстрый и корректный ввод данных обеспечивается готовыми шаблонами (включены в комплект поставки) при использовании классификаторов МКБ10;

- режим совместного заполнения медицинской карты врачом и медсестрой существенно ускоряет ввод данных о пациенте;

- рациональная маршрутизация электронных документов, историй болезни обеспечивает эффективный обмен информацией между врачами и отделениями;

- в электронной истории болезни полностью отражаются результаты лабораторных, инструментально-диагностических, рентгенологических исследований;

- в распоряжение главных врачей, заведующих отделениями, старших медсестер предоставляются эффективные средства проверки и контроля;

- стандартные отчетные формы заполняются в автоматическом режиме и максимально быстро; эти формы могут быть легко дополнены и изменены в соответствии с потребностями ЛПУ;

- разветвленная система средств экономического и лечебно-профилактического анализа, обработки, анализа и представления статистических данных повышает эффективность управления ЛПУ;

- нормативные и справочные документы предоставляются в электронном виде;

- интеграция в информационную систему электронного медицинского документооборота ранее накопленных данных и электронной регистратуры;

- для объединения в сеть отдельных врачей или мед. учреждений необходим только доступ в интернет (Online-Версия);

- возможна установка в локальную сеть;

- защищенный распределенный доступ и права для врачей и пациентов к медицинским данным;

- надежность и безопасность данных электронной истории болезни;

- доработка и адаптация под нужды конкретного медицинского учреждения.

3. Раздел поддержки принятия клинических решений.

Для функционирования данного раздела предполагается разработать аналитическую систему, которая, комбинируя информацию из электронных историй болезней, медицинских страховых документов и результатов лабораторных анализов и, поставляя эту информацию через среду облачных вычислений от IBM, позволит врачам принимать более оперативные и точные решения о тактике наблюдения и лечении пациентов. Такой подход также поможет уменьшить число медицинских ошибок, излишних и дорогостоящих курсов лечения.

Предлагаемые функциональные возможности:

- на основании анализа накопленных клинических и лабораторных данных осуществлять разделение пациентов на группы риска по возникновению акушерской патологии;

- выполнять алгоритмы прогнозирования развития конкретной акушерской патологии;

- предоставлять информацию о возможных вариантах клинического наблюдения оцениваемого случая;

- возможность корректировки результатов прогнозирования и повышения точности прогноза по мере увеличения данных, поступающих в облако.

4. Раздел сбора и обработки статистической информации. Возможности данного раздела будут позволять оперативно собирать статистическую информацию акушерско-гинекологических служб районов Тульской области в локализованном виде посредст-вам использования хранилищ данных интернет ресурсов облака. Решение предоставит возможность ограничения использования множества единиц статистических оболочек на носителях лечебных учреждений. Данная возможность имеет большую экономическую целесообразность при организации сбора и обработки статистической информации.

С целью увеличения функциональности и повышения удобства сбора и обработки медицинской информации возможна интеграция с сервером ТО МИАЦ, что позволит в локальном виде сформировать весь объём статистических данных по области и предоставить возможность санкционированного доступа из любой точки.

Литература

1. Тарнавский ГА., Алиев А.В., Анищик В.С., Тарнавский А.Г., Жибинов С.Б., Чесноков С.С. Информационные технологии и проблемы создания Центра компьютерного моделирования в Интернете // Информационные технологии. 2009. №8. C. 63-69.

2. "The Emerging Cloud Service Architecture". Aws. type-pad.com.. http://aws.typepad.com/aws/2008/06/the-forthcoming.html .

3. Aaron W. Computing in the clouds.// J net Worker. 2007. Vol.11. №4. Р. 16-25

4. Pepus G. "The world of super integration" http://www.kmworld.com/Articles/ReadArticle.aspx?ArticleID=35771

5. Lohr S. "Microsoft to Offer Software for Health Care Industry". The New York Times http://www.nytimes.com/2006/07/27/ technology/27soft.html?th&emc=th

6. Greene J. "A deal they just couldn't refuse". Modern Healthcare http://www.modernhealthcare.com/apps/pbcs.dll/article?Date= 20061024&Category=FREE&ArtNo=61024003&SectionCat=newslet ter02&Template=

APPLICATION OF INFORMATIONAL TECHNOLOGIES CLOUD CLUSTER CALCULATIONS IN PUBLIC HEALTH SERVICES OF THE TULA REGION

V.G. VOLKOV, I.Y. KOPYRIN, K.A. KHADARTSEVA

Tula State University

The article highlights possibilities of using cloud computing while realization of governmental programs dealing with information and public health services modernization. The example of the Tula regional perinatal centre a possible structure of cloud architecture which can be used for rising overall effectiveness of public health service institutions in the Tula area is presented. The basic possibilities of section functionality of a cloud operative structure, taking into account features of medical institution activity are given.

Key words: information, cloudy computing, the electron medical documentation, support of acceptance of clinical decisions.

УДК 61

ОБЛАЧНЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ В МЕДИЦИНЕ

В.Г. ВОЛКОВ, И.Ю. КОПЫРИН, К.А. ХАДАРЦЕВА*

Представлен обзор информации по возможностям и перспективам использования технологии облачных вычислений в медицине и здравоохранении. Приводятся положительные стороны работы в сфере данных технологий, приведены примеры использования облачных технологий в здравоохранении при ведении электронных медицинских карт и формировании системы учёта в лечебных учреждениях. Определены перспективы применения облачных вычислений в здравоохранении.

Ключевые слова: информационные технологии, облачные

вычисления, кластер.

В настоящее время информационно-коммуникационные технологии, как высоко востребованная область знания, развиваются в самых разнообразных направлениях. Расширению спектра применимости компьютерной техники способствует развитие Интернета с высокой пропускной способностью его каналов и сверхбольшой емкостью памяти серверов Всемирной Сети [1]. Хорошо развитая аппаратная платформа в свою очередь приводит к широкому развитию программного обеспечения для компьютерной поддержки научных исследований и прикладного проектирования.

Направление Cloud Computing («Облачные вычисления»). Среди парадигм развития современных информационных технологий можно выделить направление, получившее название «Облачные вычисления».

Данное направление является быстроразвивающимся перспективным этапом современной информатики. Идеология облачных вычислений заключается в переносе организации вычислений и обработки данных в существенной степени с персональных компьютеров на серверы Всемирной Сети. Концепция облачных структур основана на уверенности в том, что сеть Интернет в состоянии удовлетворить потребности пользователей в генерировании и обработке данных в широких диапазонах их запросов.

Так, система Google Apps обеспечивает приложения для бизнеса в режиме онлайн, доступ к которым происходит с помощью Интернет-браузеров, при этом программное обеспечение и данные хранятся на серверах Google. Кроме того, операционная система Google Chrome OS целиком основана на облачных вычислениях [1].

Корпорация Microsoft разработала свою новую версию ОС Windows 7, сегменты которой почти полностью основаны на облачных технологиях. В частности, система MS Office хранится на серверах MS, со свободным (лицензионным) доступом к ней клиентов по их запросу. Это освобождает потребителей от необ-

ходимости устанавливать систему на собственном компьютере и поддерживать в дальнейшем ее функционировать.

Таким образом, при использовании облачных вычислений существенно снижаются требования к ресурсам персональных компьютеров и даже рабочих станций коллективного пользования [1]. Направление Cloud Computing исключительно перспективно для проведения компьютерного моделирования в режиме удаленного доступа, поэтому в ближайшей перспективе следует ожидать массового появления облачных Web-ресурсов.

Направление «Облачные вычисления» содержит специализированный спектр технологий обработки и передачи данных, когда компьютерные ресурсы и мощности предоставляются пользователю как Интернет-сервисы. Пользователь имеет доступ к своей информации, которая постоянно хранится на Web-серверах, только как клиент во время Интернет-сеансов, с размещением этой информации (и результатов ее обработки) на персональных компьютерах, ноутбуках, нетбуках, смартфонах и т. п. К настоящему времени можно выделить несколько основных технологий (моделей) этого направления:

- инфраструктура как услуга (Infrastructure as a Service,

IaaS);

- платформа как услуга (Platform as a Service, PaaS);

- данные как услуга (Data as a Service, DaaS);

- программное обеспечение как услуга (Software as a Service, SaaS);

- рабочее место как услуга (Workplace as a Service, WaaS);

- всё как услуга (All as a Service, AaaS) [2].

В Интернете создается особая площадка - Центр компьютерного моделирования. В этом центре размещаются программные комплексы со всеми своими атрибутами - препроцессорной системой подготовки заданий, процессорной системой выполнения заданий (проведения вычислительных операций) и постпро-цессорной системой вывода полученной информации в цифровой и графической формах. Пользователь должен только сформулировать собственную задачу, выбрав необходимые параметры [1,2]. Решение задачи ему будет предоставлено по окончанию анализа. Комфорт пребывания посетителя в Центре должны обеспечивать специальные сервисы клиентской поддержки.

Позитивные аспекты Cloud Computing

1) Существенное уменьшение затрат на развертывание и внедрение технической и консалтинговой поддержки для каждого заказчика;

2) Отсутствие необходимости установки программного обеспечения на рабочих местах пользователей, поскольку доступ к нему осуществляется через обычный браузер [3];

3) Радикальное сокращение затрат на развертывание системы в организации;

4) Сокращение затрат на техническую поддержку и обновление развернутых систем, вплоть до их полного отсутствия;

5) Быстрота внедрения, обусловленная отсутствием затрат времени на развертывание системы [3];

6) Понятный интерфейс;

7) Возможность получения высокого уровня обслуживания программного обеспечения.

Перспективы облачных технологий в медицине. При подготовке информации были проанализированы источники базы медицинских исследований Med.Line. По запросу «Cloud Computing» найдено 68 публикаций. Публикаций по запросу «Cloud Computing in obstetrics» не найдены.

Технологии облачных вычислений активно используются в разных сферах, в том числе и в здравоохранении. Они позволят улучшить качество предоставляемых услуг и уход за больными, прежде всего, за счет более оперативной системы обмена информации между медиками. Все это позволит сделать здравоохранение более эффективным и действенным, а также - более экономным. Облачные вычисления позволят меньше внимания тратить на управление сферой информационных технологий (ИТ). Разместив основные данные «в облаках», больницы могут наладить систему обмена информацией в реальном времени между учреждениями, причем сделать возможным просмотр данных с помощью разных устройств. Особенно это актуально для небольших больниц и частных кабинетов - здесь облачные вычисления позволят сделать использование ИТ более рентабельным. В таких кабинетах часто нет ИТ-персонала - специалистов, которые будут готовы поддерживать технологическую инфраструктуру. Использование «облаков» позволит получить современный набор ИТ-услуг за минимальную стоимость и не платить большие деньги за расширение