Введение
ГЛАВА 1. Методологические основы исследования и проектирования информационных систем, управляющих производственными процессами в медицинских учреждениях 23
1.1 Понятие автоматизированной информационной распределенной системы 23
1.2. Автоматизированная информационная система медицинского комплекса 25
1.3. Отечественный и международный опыт 35
1.4. Корпоративные информационные системы 47
1.5. Концепция адаптивной системы управления медицинским учреждением в системе здравоохранения в современных условиях 63
1.6. Основные направления улучшения медицинских информационных систем 75
1.7. Выводы 76
ГЛАВА 2. Моделирование процессов управления в медицинских комплексах 80
2.1. Моделирование процесса управления ограниченными финансовыми ресурсами медицинского комплекса в условиях неопределенности 80
2.2. Моделирование процесса выбора сценария лечения с учетом экономических аспектов 94
2.3. Синтез информационной системы поддержки принятия решений врача 110
2.4. Выводы 122
ГЛАВА 3. Стохастические модели анализа распределенной информационной системы управления медицинским комплексом 126
3.1 Описание распределенной информационной системы МК 126
3.1.1. Назначение и структура системы управления МК.. 126
3.1.2. Информационная система управления распределенной сетью МК 129
3.1.3. Современные технологии построения гетерогенных распределенных интегрированных информационных систем 131
3.2. Описание стохастических моделей информационной системы 141
3.2.1. Моделирование взаимодействия клиент-сервер 142
3.2.2. Модели многосерверного центра обработки приложений 151
3.3. Выводы 168
ГЛАВА 4. Методы повышения эффективности принятия решений в медицинской информационной системе 171
4.1. Информационная система лечебно-профилактического учреждения 171
4.1.1. Опыт внедрения медицинской информационной системы в городской клинической больнице № 50 города Москвы и анализ проблем, возникающих при этом процессе 174
4.2. Основные функции информационных систем, используемых в лечебно-профилактическом учреждении 183
4.3. Обзор номенклатуры информации, содержащейся в медицинских информационных системах 185
4.4. Медицинские информационные системы поддержки принятия решений 186
4.4.1. Система поддержки принятия решений как экспертная система продукционного типа 186
4.4.2. Модели представления знаний в экспертных системах 188
4.4.3. Режимы функционирования экспертных систем 189
4.5. Использование хранилища данных для поддержки принятия решений 190
4.5.1. Разновидности архитектуры гиперкубов 190
4.5.2. Конструкция хранилища данных 193
4.5.3. Математическая модель системы поддержки принятия решений, основанная на использовании хранилища данных 197
4.5.4. Выбор системы управления базами данных для реализации хранилища данных 201
4.5.4.1. Интеграция с Visual Studio и .NET CLR 204
4.5.4.2. Разработка SOA приложений 206
4.5.4.3. Гибкость развертывания 206
4.6. Выводы 211
ГЛАВА 5. Адаптивные системы управления динамическими производственными процессами 214
5.1. Основные принципы построения традиционных адаптивных систем управления 217
5.2. Применение нечетких алгоритмов и нейронных сетей в системах управления 229
5.2.1. Анализ известных подходов применения нечеткой логики в системах управления 229
5.2.2. Применение искусственных нейронных сетей в задачах автоматического управления 234
5.3. Анализ методов аналитического конструирования оптимальных регуляторов 239
5.4. Реализация оптимального управления с помощью нечеткого регулятора 246
5.5 Методология адаптивного формирования вариантов
управления динамической системой производственных процессов 255
5.5.1. Модели адаптивного формирования вариантов управления динамической системой производственных процессов 255
5.5.2. Оптимизация дискретных параметров управления имитационными моделями динамических систем 263
5.6 Выводы 281
ГЛАВА 6. Применение интеллектуальных технологий в медицинских информационных системах 284
6.1. Методы интеллектуального анализа данных 284
6.1.1. Стадии интеллектуального анализа данных 285
6.1.2. Классификация технологических методов интеллектуального анализа данных 288
6.2. Нейронные сети как средство обработки информации 297
6.3. Критерии и обоснование выбора системы поддержки принятия решений 300
6.3.1. Выбор технологии интеллектуального анализа данных 301
6.3.2. Достоинства деревьев решений 303
6.4. Построение математической модели деревьев решений для задач поддержки принятия решений 304
6.4.1. Общие понятия деревьев решений 304
6.4.2. Характеристики деревьев решений 306
6.4.3. Вычислительные методы 308
6.5. CART математический аппарат 312
6.5.1. Бинарное представление дерева решений 312
6.5.2. Функция оценки качества разбиения 312
6.5.3. Правила разбиения 314
6.5.4. Методика построения деревьев решений на основе хранилища данных 320
6.6. Выводы 322
ГЛАВА 7. Использование деревьев решений для построения системы поддержки принятия решений в медицинских комплексах 326
7.1. Формализация задачи управления лечебным процессом с применением системы поддержки принятия решениймедицинским персоналом 326
7.1.1. Основные задачи врача-терапевта лечебно-профилактического учреждения 326
7.1.2. Организация диспансерной работы в лечебно-профилактическом учреждении 328
7.1.2.1. Общие принципы организации диспансеризации 328
7.1.2.2. Работа врача-терапевта по диспансеризации 330
7.1.2.3. Документация по диспансеризации 333
7.1.2.4. Контроль эффективности диспансеризации больных острыми и хроническими заболеваниями 334
7.2. Выявление и определение информации, применяемой для построения деревьев решений 335
7.2.1. Экспорт и импорт данных 335
7.2.1.1. Методы переноса данных 336
7.2.1.2. Репликация данных в MS SQL 2005 339
7.2.1.3. Службы Data Transformation Service 341
7.2.2. Определение информации необходимой для разработанной системы поддержки принятия решений 343
7.2.3. Структура системы поддержки принятия решений в медицинской информационной системе 344
7.2.4. Логическая модель хранилища данных 345
7.3. Логическая модель дерева решений и ее физическая реализация 346
7.4. Выводы 348
ГЛАВА 8. Практическая реализация системы поддержки принятия решений в информационной системе медицинских комплексов 351
8.1. Построение и реализация клиентской и серверной частей системы поддержки принятия решений 351
8.1.1. Применения клиентской части системы поддержки принятия решений в работе врача-терапевта 351
8.1.2. Применения серверной части системы поддержки принятия решений в работе врача-терапевта 355
8.2. Обоснование экономической эффективности разработанных методик и применения системы поддержки принятия решений в информационной системе медицинского учреждения 356
8.2.1. Основной критерий экономической эффективности созданной системы поддержки принятия решений 356
8.2.2. Определение суммарных затрат на разработку программного продукта 359
8.2.2.1. Расчет затрат на заработную плату 360
8.2.2.2. Единый социальный налог 360
8.2.2.3. Расходы на приобретение, содержание и эксплуатацию комплекса технических средств 361
8.2.2.4. Затраты на универсальное программное обеспечение 362
8.2.2.5. Затраты на мероприятия, связанные с правовой охраной разработанного программного продукта 363
8.2.3. Расчет ориентировочной цены программного продукта 365
8.2.4. Определение показателей экономической эффективности использования разработанного программного продукта 365
8.3. Выводы 369
ГЛАВА 9. Анализ методов управления гетерогенными данными в корпоративных информационных системах медицинских комплексов 372
9.1. Уровни обработки информации в корпоративной информационной системе 372
9.2. Интеграция гетерогенных данных 376
9.2.1. Понятие «интеграция данных» 376
9.2.1.1. Возникновение понятия 376
9.2.1.2. Современные представления 378
9.2.2. Методы интеграции данных 379
9.2.3. Программные средства для интеграции данных 387
9.2.4. Обоснование выбора метода интеграции 395
9.2.4.1. Проблема межсистемного информационного взаимодействия 395
9.2.4.2. Сфера применения XML 397
9.2.4.3. Достоинства XML-технологии 399
9.3. Выводы 400
ГЛАВА 10. Моделирование структуры композитного документооборота в информационных системах медицинскихкомплексов 404
10.1. Декомпозиция потоков 406
10.2. Синтез модели 409
10.2.1. Использование графов в модели документооборота 410
10.2.2. Графовая модель 410
10.2.3. Типы графа в модели 413
10.2.4. Время в модели 414
10.2.5. Матричная форма представления 415
10.2.6. Операции над моделями 418
10.3. Применение матричной модели 422
10.4. Выводы 423
ГЛАВА 11. Технология XML-БАЗ данных в информационных системах медицинских комплексов 426
11.1. Расширяемый язык разметки (XML) 426
11.1.1. Назначение языка разметки 426
11.1.2. Различие между HTML и XML 427
11.2. Структура XML-документа 429
11.2.1. Правила создания XML-документа 429
11.2.2. Конструкции языка 431
11.2.3. Просмотр XML-документов 432
11.3. Использование XML-баз данных 437
11.3.1. Выбор базы данных XML 437
11.3.2. Данные и метаданные в XML-ориентированных БД 440
11.3.3. Естественная база данных (NXD) 442
11.3.4. XML-СУБД Sedna 446
11.3.4.1. Предпосылки появления и архитектура СУБД Sedna 447
11.3.4.2. Система хранения и управление памятью 449
11.3.4.3. Исполнение запросов 456
11.4. Выводы 459
ГЛАВА 12. Практические аспекты управления гетерогенными данными в медицинских информационных системах 462
12.1. Некоторые особенности практического использования медицинских информационных систем 462
12.1.1. Современные представления о МИС 466
12.1.2. Основные функции МИС 467
12.2. XML-ориентированные БД применительно к МИС 468
12.2.1. Проектирование XML-структуры медицинских документов 468
12.2.2. Создание базы данных XML-документов 481
12.2.3. Логическая модель БД «Регистратура» 482
12.3. Оценка эффективности разработанных методик 483
12.3.1. Оценка способа интеграции гетерогенных
данных в ИС в условиях риска на основе функции полезности 483
12.3.2. Обоснование экономической эффективности разработанных методик 486
12.3.3. Определение показателей экономической эффективности использования разработанной методики 488
12.4. Выводы 489
ГЛАВА 13. Методологические основы управления проектами развития медицинских комплексов в условиях неопределенности 493
13.1. Анализ проблемы управления проектами развития медицинских комплексов в нестабильной экономической среде 493
13.2. Категория неопределенности в экономико-математических моделях 500
13.3. Анализ подходов к экономико-математическому моделированию процессов управления проектами в условиях неопределенности 509
13.4. Концепция экономико-математического моделирования системы управления проектами на основе теории нечетких множеств 526
13.5. Выводы 546
ГЛАВА 14. Математические модели управления проектами на основе теории нечетких множеств 550
14.1. Модель оценки эффективности инвестиционных проектов на основе расширенных арифметических операций 550
14.2. Модель нечеткого порога безубыточности 561
14.3. Модели сетевого планирования и управления проектами в условиях нечетких данных 570
14.4. Модель оценки проектов в условиях мягких ограничений 597
14.5. Выводы 609
Основные результаты и выводы работы 613
Список использованных источников
