Учебное пособие предназначено для проведения практических занятий по дисциплине и направлено на формирование у обучающихся представлений о современных информационных технологиях в приложении к медицине и здравоохранению, методах информатизации врачебной деятельности, способствует развитию умений и навыков работы с компьютерными программами, позволяющими решать задачи медицины и здравоохранения, а также проводить статистическую обработку медико-биологических данных и математическое моделирование. Данное пособие способствует формирования у обучающихся полного объема требуемых компетенций.
Пособие составлено с учетом требований стандарта ФГОС ВО по специальности 31.05.03 Стоматология, утвержденного приказом Минобрнауки от 9 февраля 2016 года № 96.

Учебное пособие предназначено для аудиторных занятий и самостоятельной работы студентов по дисциплинам «Медицинская информатика» и «Информационно-коммуникационные технологии в стоматологии».
В учебном пособии представлены следующие параметрические и непараметрические методы статистики, использующиеся при проведении научных исследований в медицине: описательные статистики, критерий Шапиро—Уилка, построение гистограмм и диаграмм размаха, t-критерий Стьюдента, дисперсионный анализ Фишера, регрессионный анализ, U-критерий Манна-Уитни, H-критерий Краскела–Уоллиса, критерий Колмогорова–Смирнова, критерий Вилкоксона, критерий χ2 Пирсона при наличии таблиц сопряженности 2×2 для двух независимых выборок, критерий Мак-Немара для двух зависимых выборок, критерий χ2 Пирсона для сравнения наблюдаемых и ожидаемых частот. Статистики рассчитываются на языке R.
Учебное пособие составлено в соответствии с рабочими программами дисциплин «Медицинская информатика» и «Информационно-коммуникационные технологии в стоматологии», разработанных с учетом требований федеральных государственных образовательных стандартов высшего образования по направлениям специалитета 31.05.01 Лечебное дело, 31.05.02 Педиатрия и 31.05.03 Стоматология, утвержденных приказами Министерства науки и высшего образования Российской Федерации от 12 августа 2020 г. N 988, 965 и 984 соответственно.

Учебно-методическое пособие предназначено для практических аудиторных занятий и самостоятельной работы студентов по дисциплине «Основы искусственного интеллекта».
В учебно-методическом пособии представлены: основы работы с языком программирования Python и интерактивной средой разработки Pycharm, программная реализация искусственного нейрона и персептрона, создание и обучение искусственной нейронной сети для классификации данных, распознавание объектов на изображениях с помощью классификаторов Хаара и сверточных нейронных сетей. Материал пособия содержит как теоретический материал по созданию и обучению искусственных нейронных сетей, так и практические примеры программ на языке Python.
Учебно-методическое пособие составлено в соответствии с рабочей программой дисциплины «Основы искусственного интеллекта», разработанной с учетом требований федерального государственного образовательного стандарта высшего образования по направлению специалитета 31.05.01 Лечебное дело, утвержденного приказом Министерства науки и высшего образования Российской Федерации от 12 августа 2020 г. № 988.

Учебное пособие предназначено для практических аудиторных занятий и самостоятельной работы студентов по дисциплине «Основы искусственного интеллекта».

Представлены основы работы с языком программирования R и средой разработки RStudio. Описаны методы искусственного интеллекта, используемые для решения следующих задач: кластерный анализ данных с помощью сетей Кохонена, алгоритма иерархической кластеризации, алгоритма нечетких с-средних и алгоритма PAM; классификация числовых данных с использованием метода опорных векторов и деревьев решений; классификации числовых и категориальных данных с использованием нейронных сетей. Даны подробные практические сведения о решении задач кластеризации и классификации медицинских данных на языке R.

Учебное пособие составлено в соответствии с рабочей программой дисциплины «Основы искусственного интеллекта», разработанной с учетом требований федерального государственного образовательного стандарта высшего образования по направлению специалитета 31.05.01 Лечебное дело, утвержденного приказом Министерства науки и высшего образования Российской Федерации от 12 августа 2020 г. № 988.

Счастливый клевер с четырьмя лепестками найти так же трудно, как и добиться успеха в области инноваций: как показывает практика, на одного победителя приходятся сотни проигравших. Но как отыскать этот путь? Существует ли универсальная модель, следуя которой можно заглянуть в будущее и выбрать правильный вариант? Вращая зеркала воображаемого калейдоскопа, проецируя прошлое и анализируя настоящее, автор раскрывает потенциал возможных будущих творений человека. Наряду с огромными возможностями прогресс не всегда несет лишь позитивные плоды. Удастся ли человечеству на этот раз избежать ловушек прогресса?
В этой увлекательной книге рассматривается 14 волн инноваций — от возникновения человека до наших дней, а также дается прогноз на обозримое будущее. В ней раскрываются и переплетаются между собой истории, люди, факты, гипотезы. Все это делает книгу интересной широкому кругу читателей: студентам, ученым, специалистам, предпринимателям и руководителям, всем вовлеченным в решение экономических, социально-политических, управленческих, психологических, экологических и многих других проблем, всем кому не безразлично свое будущее и будущее своей страны!

Рассмотрены вопросы современных методов создания сложного программного обеспечения, использующего информацию, хранимую в базе данных. Подчеркнуты особенности создания такого программного обеспечения коллективом разработчиков: итеративный характер разработки, использование стандартных средств создания программ (стандартные компоненты, паттерны, Bean-компоненты и т. д.). Большое внимание уделено разработке структуры программного обеспечения, позволяющей наиболее просто организовать все стадии его жизненного цикла. Весь материал проиллюстрированна одном достаточно сложном примере. 

Для разработчиков сложного программного обеспечения, а также для студентов вузов, специализирующихся в вопросах создания современного ПО.

Данное пособие написано для аспирантов, научных сотрудников и исследователей биомедицинского профиля. В пособии содержится основная информация для освоения программного комплекса «ImageJ / FIJI» и его использования при проведении исследовательских и лабораторных работ, практических занятий и диссертационных исследований.

В учебном пособии рассмотрены основные особенности работы с программами, автоматизирующих работу с библиографическими ссылками, которые, часто, называют по-разному: менеджеры знаний, библиографические менеджеры, персональные менеджеры информационных данных, органайзеры работы и т.д.
Самыми распространенными и удобными для использования программами, автоматизирующих работу со ссылками, являются библиографические менеджеры. Как правило, это программы для персональных компьютеров, а также портативные или онлайн варианты, которые не требуют каких-либо дополнительных технических средств или программ. Они позволяют пользователю создавать и поддерживать персональную, а зачастую и коллективную библиотеку ссылок и/или полнотекстовых источников научной литературы. Имеется возможность автоматизированной подготовки списков литературы для создаваемых публикаций.
Учебное пособие рекомендовано для ординаторов, аспирантов, научных сотрудников, занимающихся научной, научно-популярной и публицистической деятельностью.

Монография посвящена вопросам исследования качества жизни (КЖ), связанного со здоровьем. За последние годы шкала КЖ набирает все большую популярность, однако остается вопрос о показателях КЖ и об их достоверном измерении. Глава I содержит обзор основных представлений о КЖ, информацию об этапах в истории изучения КЖ, рассматриваются наиболее популярные общие и специальные анкеты-опросники для исследования этого понятия, основные психометрические свойства и параметры валидации опросников, а также традиционные методы измерения численных мер уровня КЖ. В главе II сообщаются сведения о современной теории тестирования на основе анализа латентных переменных. Предложена методика оценивания КЖ, основанная на принципах модели Раша, и интерпретация латентных переменных в медицине. Главы III-VI посвящены конкретным исследованиям уровня КЖ при лечении различных нозологий: у пациентов с послеоперационными дефектами верхней челюсти онкологического генеза, отсутствием ушной раковины, с полной потерей зубов и больных раком предстательной железы. Применяли как традиционные методы исследования на базе аддитивной методики, так и современные, основанные на теории латентных переменных. Действительно, использование модели Раша для оценки КЖ имеет предпосылки. Одна из них заключается в том, что само понятие «качество жизни» является типичной латентной переменной, оценить которую удается лишь на основании некоторых индикаторных переменных, таких как результаты ответов по анкетам или опросникам. Представлены результаты кластерного анализа данных опросников КЖ OHIP-20 DG и EORTC QLQ-PR25, а также нелинейного анализа главных компонент методом CatPC A. В главе VII обсуждаются созданные в МГМСУ им. А. И. Евдокимова цифровые версии программ «WHOQOL-BREF», «EORTC QLQ-C30 for Android», «EORTC QLQ-H&N35 RUS ANDROID», «EORTC QLQ-PR25 RUS», «EORTC QLQ-BLM30 RUS», «OHIP-20 DG», «QL PAER», «Baros Moorehead-Ardelt QoL», «Q-LES-Q» для исследования КЖ. Как известно, применение программных приложений позволяет минимизировать вероятность врачебной ошибки при выборе метода и тактики лечения больных на основании мониторинга их КЖ. Монография написана сжато, концентрированно и понятно, с минимумом математики. Предназначена для врачей-исследователей и врачей-практиков, преподавателей и студентов медицинских и фармацевтических вузов. Авторы надеются, что книга будет полезна на различных этапах обучения врачей-интернов, клинических ординаторов, аспирантов и докторантов, слушателей факультетов последипломного образования, а также всем, кто интересуется проблемой КЖ в медицине.

В монографии представлены особенности организации оказания высокотехнологичной медицинской помощи, как на территории Российской Федерации, так и за рубежом. Изложены данные произведенного медико-статистического анализа оказания высокотехнологичной медицинской помощи населению Астраханской области, как в регионе, так и за его пределами. Проанализирован уровень информированности относительно высокотехнологичной медицинской помощи среди врачей и пациентов.
Полученные результаты проведенного исследования используются при проведении занятий со слушателями циклов усовершенствования врачей и первичной переподготовки организаторов здравоохранения.

Учебное пособие по дисциплине «Доказательная медицина» соответствует требованиям ФГОС ВО по специальности 30.05.03 Медицинская кибернетика (2016 г.). Предназначено для обучающихся по специальности высшего образования «Медицинская кибернетика».

В настоящем учебном пособии освещены вопросы концепции доказательной медицины, постановки клинических вопросов, поиска доказательной информации, организации и проведения статистических исследований в области медицины и представления их результатов. Имеются вопросы, тестовые задания и ситуационные задачи для самоконтроля знаний. Учебное пособие иллюстрировано рисунками, схемами и таблицами.

Учебное пособие по дисциплинам «Статистические методы исследования в медицине» и «Статистические методы исследования в биологии» соответствует требованиям ФГОС ВО по специальности 30.05.03 Медицинская кибернетика (2016 г.). Предназначено для обучающихся по специальности 30.05.03 Медицинская кибернетика. В настоящем учебном пособии освещены вопросы планирования, организации и проведения статистических исследований в области медицины и биологии, описания полученных данных, выявления статистических связей и различий между медицинскими и биологическими данными. Имеются вопросы, тестовые задания и ситуационные задачи для самоконтроля знаний. Учебное пособие иллюстрировано рисунками, схемами и таблицами.