Системы удаленного мониторинга в цифровой медицине
内容描述: Дисциплина посвящена изучению основных биомедицинских сигналов, используемых для оценки текущего состояния здоровья человека в системах удаленного мониторинга; базового набора датчиков для регистрации биомедицинских сигналов; современных тенденций и подходов к инструментальному обеспечению систем дистанционного мониторинга в цифровом здравоохранении.
贷款数: 5
Пререквизиты:
- Основы информационно-измерительных технологий
*СomplexityDiscipline(zh-CN)*:
| *TypesOfClasses(zh-CN)* | *hours(zh-CN)* |
|---|---|
| *Lectures(zh-CN)* | 15 |
| *PracticalWork(zh-CN)* | |
| *LaboratoryWork(zh-CN)* | 30 |
| *srop(zh-CN)* | 30 |
| *sro(zh-CN)* | 75 |
| *FormOfFinalControl(zh-CN)* | экзамен |
| *FinalAssessment(zh-CN)* | устный экзамен |
零件: Компонент по выбору
循环次数: Базовые дисциплины
Цель
- Формирование у студентов знаний, навыков и компетенций в области разработки, внедрения и анализа систем удаленного мониторинга пациентов с использованием цифровых технологий, IoT и искусственного интеллекта, а также освоение современных методов сбора, передачи и обработки медицинских данных для своевременной диагностики, прогнозирования состояний пациентов и поддержки принятия решений в здравоохранении.
Задача
- Изучение принципов и архитектуры систем удаленного мониторинга, понимание работы системы для сбора и анализа данных о состоянии здоровья пациента на расстоянии.
- Изучение датчиков, носимых устройств и других технологий для сбора информации о физиологических показателях пациента (сердечный ритм, уровень сахара в крови, артериальное давление и др.).
- Освоение платформ и приложений для хранения, обработки и визуализации данных, таких как электронные медицинские карты, облачные сервисы и системы для врачей и пациентов.
- Понимание принципов использования данных для прогнозирования состояния здоровья и выявления потенциальных рисков.
- Изучение вопросов взаимодействия удаленного мониторинга с традиционными медицинскими услугами и их эффективной интеграции в практику здравоохранения.
Результат обучения: знание и понимание
- Описывать архитектуру и компоненты систем удаленного мониторинга здоровья, принципы работы программного обеспечения для анализа и визуализации медицинских данных.
- Подбирать современные технологии и приборы сбора данных о состоянии пациентов (датчики, носимые устройства, мобильные приложения и т. д.), алгоритмы и модели для анализа данных и прогнозирования рисков для здоровья.
Результат обучения: применение знаний и пониманий
- Применять методы и инструменты удаленного мониторинга для сбора и анализа данных о состоянии здоровья.
- Применять предсказательные модели и алгоритмы для мониторинга здоровья пациентов.
Результат обучения: формирование суждений
- Интерпретировать полученные данные, определять риски и принимать обоснованные решения на основе анализа.
Результат обучения: коммуникативные способности
- Общаться в соответствии с этическими нормами, что особенно важно в вопросах конфиденциальности и защиты данных пациента.
Результат обучения: навыки обучения или способности к учебе
- Разрабатывать и настраивать системы удаленного мониторинга, включая интеграцию с электронными медицинскими картами и другими цифровыми системами.
*TeachingMethods(zh-CN)*
Модульная технология обучения
Технология учебно-исследовательской деятельности
Информационно-коммуникационные технологии
*AssessmentKnowledge(zh-CN)*
Преподаватель проводит все виды работ текущего контроля и выводит соответствующую оценку текущей успеваемости обучающихся два раза в академический период. По результатам текущего контроля формируется рейтинг 1 и 2. Учебные достижения обучающегося оцениваются по 100-балльной шкале, итоговая оценка Р1 и Р2 выводится как средняя арифметическая из оценок текущей успеваемости. Оценка работы обучающегося в академическом периоде осуществляется преподавателем в соответствии с графиком сдачи заданий по дисциплине. Система контроля может сочетать письменные и устные, групповые и индивидуальные формы.
| *Period2(zh-CN)* | *TypeOfTask(zh-CN)* | *Total(zh-CN)* |
|---|---|---|
| 1 *Rating(zh-CN)* | Лабораторная работа "Регистрация и передача биомедицинских сигналов" | 0-100 |
| Лабораторная работа "Интеграция данных из сенсоров в облачные системы " | ||
| Лабораторная работа "Кибербезопасность и защита персональных данных " | ||
| Рубежный контроль 1 | ||
| 2 *Rating(zh-CN)* | Лабораторная работа "Анализ медицинских данных и предсказание рисков " | 0-100 |
| Лабораторная работа "Автоматизированные системы поддержки решений " | ||
| Лабораторная работа "Разработка и тестирование системы мониторинга" | ||
| Рубежный контроль 2 | ||
| *TotalControl(zh-CN)* | экзамен | 0-100 |
*PolicyAssignmentTask(zh-CN)*
| *TypeOfTask(zh-CN)* | 90-100 | 70-89 | 50-69 | 0-49 |
|---|---|---|---|---|
| Excellent | *Grade4(zh-CN)* | *Grade3(zh-CN)* | *Grade2(zh-CN)* | |
| лабораторная работа | Проявлена превосходная теоретическая подготовка. Необходимые навыки и умения полностью освоены. Результат лабораторной работы полностью соответствует её целям. | Проявлена хорошая теоретическая подготовка. Необходимые навыки и умения в основном освоены. Результат лабораторной работы в основном соответствует её целям. | Проявлена удовлетворительная теоретическая подготовка. Необходимые навыки и умения частично освоены. Результат лабораторной работы частично соответствует её целям. | Проявлена неудовлетворительная теоретическая подготовка. Необходимые навыки и умения не своены. Результат лабораторной работы не соответствует её целям. |
| Устное собеседование (письменный ответ) по контрольным вопросам | В ответе качественно раскрыто содержание темы. Ответ хорошо структурирован. Прекрасно освоен понятийный аппарат. Продемонстрирован высокий уровень понимания материала. Превосходное умение формулировать свои мысли, обсуждать дискуссионные положения. | Основные вопросы темы раскрыты. Структура ответа в целом адекватна теме. Хорошо освоен понятийный аппарат. Продемонстрирован хороший уровень понимания материала. Хорошее умение формулировать свои мысли, обсуждать дискуссионные положения. | Тема частично раскрыта. Ответ слабо структурирован. Понятийный аппарат освоен частично. Понимание отдельных положений из материала по теме. Удовлетворительное умение формулировать свои мысли, обсуждать дискуссионные положения. | Тема не раскрыта. Понятийный аппарат освоен неудовлетворительно. Понимание материала фрагментарное или отсутствует. Неумение формулировать свои мысли, обсуждать дискуссионные положения. |
*EvaluationForm(zh-CN)*
Итоговая оценка знаний обучающего по дисциплине осуществляется по 100 балльной системе и включает:
- 40% результата, полученного на экзамене;
- 60% результатов текущей успеваемости.
Формула подсчета итоговой оценки:
| И= 0,6 | Р1+Р2 | +0,4Э |
| 2 |
где, Р1, Р2 – цифровые эквиваленты оценок первого, второго рейтингов соответственно; Э – цифровой эквивалент оценки на экзамене.
Итоговая буквенная оценка и ее цифровой эквивалент в баллах:
Буквенная система оценки учебных достижений обучающихся, соответствующая цифровому эквиваленту по четырехбалльной системе:
| Оценка по буквенной системе | Цифровой эквивалент | Баллы (%-ное содержание) | Оценка по традиционной системе |
|---|---|---|---|
| A | 4.0 | 95-100 | Отлично |
| A- | 3.67 | 90-94 | |
| B+ | 3.33 | 85-89 | Хорошо |
| B | 3.0 | 80-84 | |
| B- | 2.67 | 75-79 | |
| C+ | 2.33 | 70-74 | |
| C | 2.0 | 65-69 | Удовлетворительно |
| C- | 1.67 | 60-64 | |
| D+ | 1.33 | 55-59 | |
| D | 1.0 | 50-54 | |
| FX | 0.5 | 25-49 | Неудовлетворительно |
| F | 0 | 0-24 |
Темы лекционных занятий
- Концепция и назначение систем удаленного мониторинга в медицине. Определение и принципы работы систем удаленного мониторинга. Области применения: кардиология, диабетология, неврология, реабилитация. Современные тренды и перспективы развития.
- Архитектура систем удаленного мониторинга. Основные компоненты: сенсоры, устройства, облачные платформы, интерфейсы. Взаимодействие с медицинскими информационными системами. Примеры существующих решений (Apple Health, Google Fit, Medtronic).
- Методы сбора биомедицинских данных в системах удаленного мониторинга. Принципы работы биомедицинских сенсоров. Электрофизиологические, оптические, механические и биохимические сенсоры. Носимые устройства и их роль в мониторинге здоровья. Имплантируемые сенсоры и перспективы их развития.
- Протоколы передачи данных в системах удаленного мониторинга. Беспроводные технологии: Bluetooth, Wi-Fi, Zigbee, LoRaWAN, 5G. Медицинские стандарты обмена данными: HL7, FHIR, DICOM. Облачные решения и телемедицинские платформы.
- Кибербезопасность и защита персональных данных. Требования к безопасности данных в медицине (GDPR, HIPAA, ФЗ-152). Методы шифрования и защиты передаваемых данных. Основные угрозы и уязвимости систем удаленного мониторинга.
- Хранение и обработка медицинских данных в облачных системах. Структурированные и неструктурированные данные. Облачные платформы (Google Cloud Healthcare, AWS, Microsoft Azure Health). Организация потоковой обработки данных.
- Телемедицина и интеграция систем удаленного мониторинга с медицинскими сервисами . Телемедицинские технологии и принципы работы. Организация удаленных консультаций и дистанционного контроля пациентов. Интеграция с электронными медицинскими картами и медицинскими информационными системами (МИС). Синхронизация данных мониторинга с лечащими врачами.
- Автоматизированные системы поддержки принятия решений в удаленном мониторинге. Роль ИИ в медицинских системах. Интеграция с клиническими протоколами и врачебными решениями. Интерпретация данных и объяснимый ИИ (Explainable AI).
- IoT и носимые технологии в цифровой медицине. Применение Интернета вещей в медицинских устройствах. Взаимодействие носимых сенсоров с мобильными приложениями. Тенденции в разработке смарт-устройств для мониторинга здоровья
- Этика и правовые аспекты применения удаленного мониторинга. Юридические нормы регулирования цифровых медицинских технологий. Вопросы информированного согласия пациентов. Проблемы этики при использовании ИИ и удаленного контроля.
- Разработка и тестирование систем удаленного мониторинга: от концепции до внедрения. Этапы разработки медицинских решений (проектирование, тестирование, сертификация). Оценка эффективности и точности систем. Будущие вызовы и направления развития.
- Персонализированные системы мониторинга и цифровые двойники . Концепция цифровых двойников в медицине. Персонализированные алгоритмы мониторинга на основе генетических данных и истории болезни. Применение цифровых моделей в реабилитации и прогнозировании заболеваний.
- Будущее технологий удаленного мониторинга: искусственный интеллект, Big Data и 6G. Развитие искусственного интеллекта в здравоохранении. Роль Big Data в анализе медицинских данных. Влияние новых технологий связи (6G) на цифровую медицину.
- Имплантируемые и биоинженерные сенсоры для удаленного мониторинга. Современные разработки в области имплантируемых сенсоров. Биоэлектронные интерфейсы и их роль в мониторинге пациентов. Интеграция нанотехнологий и молекулярной диагностики в удаленные системы мониторинга.
- Будущие вызовы и направления развития цифровой медицины. Основные проблемы и ограничения современных технологий. Перспективные направления исследований. Влияние цифровой трансформации на медицину будущего.
Основная литература
- Телемедицинские технологии : учебное пособие / М.С. Благодарева, А.А. Косова, Н.С. Брынза, Ю.С. Решетникова ; [под общ. ред. А. А. Косовой].— Екатеринбург: УГМУ, 2023.
- Кореневский Н.А. Проектирование биотехнических систем медицинского назначения. Общие вопросы проектирования: учеб. по направлению подгот. ”Фотоника, приборостроение, оптич. и биотехн. системы и технологии”, по дисциплине ”Проектирование биотехн. систем мед. назначения”, по направлению подгот. ”Биотехн. системы и технологии” / Н. А. Кореневский, З.М. Юлдашев, 2018. – -308 с.
Дополнительная литература
- Кореневский Н.А. Приборы, аппараты, системы и комплексы медицинского назначения. Средства регистрации неэлектрических характеристик биообъектов: учеб. по направлению подгот. ”Фотоника, приборостроение, опт. и биотехн. системы и технологии”, ”Биотехн. системы и технологии” / Н. А. Кореневский, З. М. Юлдашев, 2019. – 266 с.
- Обзор системы удаленного мониторинга пациентов [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://evercare.ru/sites/default/files/2021-03/Отчет_удалённый_мониторинг.pdf
- Крутиков В.К., Якунина М.В. Формирование цифровой медицины. Учебно-методическое пособие. Калуга: ИП Стрельцов И.А. ( Изд-во «Эйдос»). – 2022. –166 с.
