В учебно-методическом пособии представлены алгоритмы использования технологии интерактивного тестирования. Представлены примеры проведения тестирования на кафедре общественного здоровья, экономики и управления здравоохранением КГМА - филиал ФГБОУ ДПО РМАНПО Минздрава России. Демонстрируются возможности использования результатов интерактивного тестирования в управлении качеством образовательной деятельности.

Учебно-методическое пособие составлено в соответствии с рабочей программой по дисциплине «Медицинская информатика». В издании вводятся основные понятия информатики, формируется общее представление о назначении и принципах работы персонального компьютера, информационно-телекоммуникационных сетях и информационной безопасности. Описаны приемы работы с наиболее часто используемыми прикладными программами пакета Microsoft Office. Особое внимание уделено вопросам обработки медицинской информации и роли компьютерных коммуникаций в медицине. В пособие включены вопросы для самоконтроля и список рефератов. Предназначено для студентов младших курсов медицинских вузов.

В издании рассматриваются практические вопросы электронного обучения в среде свободно-распространяемой системы управления обучением Moodle. Представлены возможности системы, информация об этапах, механизмах и инструментах создания курсов дистанционного обучения, рассмотрены интерфейс системы, особенности настройки курса, основы работы в Moodle, технологии использования блоков, ресурсов и элементов системы, средства геймификации, мотивации, мониторинга, балльно-рейтинговое оценивание результатов обучения.
Издание полностью укладывается в обязательное требование ФГОС ВО по выполнению важнейшего условия реализации основных образовательных программ по обеспеченности обучающихся доступом к электронно-библиотечным системам и к электронной информационно-образовательной среде (ЭИОС).
Издание рассчитано на преподавателей, учителей, методистов и технических специалистов, занимающихся внедрением электронных технологий в различные формы обучения.

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.

Учебно-методическое пособие подготовлено по дисциплине «Биоинформатика» в соответствии с Федеральным государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования для студентов, обучающихся по основным образовательным программам высшего образования – программам специалитета по специальностям «Медицинская биохимия», «Медицинская биофизика», «Медицинская кибернетика».
В пособии рассмотрены основные принципы применения информационных технологий для управления биологическими данными: сохранения данных, создания биоинформационных ресурсов, автоматизированного анализа данных и интерпретации полученных результатов. Приведены веб-адреса и описание большого числа программных пакетов и баз данных, наиболее используемых специалистами в области биоинформатики. Теоретическую часть завершают практические задания по темам (включены задания с подробным разбором их выполнения и задания, предназначенные для самостоятельной проработки), последовательности, необходимые для выполнения практических работ, а также вопросы для самоконтроля.

Биоинформатика - активная область исследований, в которой используется ряд простых и сложных вычислений для извлечения ценной информации из биологических данных. Из книги вы узнаете, как управлять этими задачами с помощью языка Python.

Вы рассмотрите ключевые методы секвенирования нового поколения, анализа отдельных клеток, геномики, метагеномики, а также узнаете, как применяются алгоритмы машинного обучения в биоинформатике.

Книга предназначена для аналитиков в области биоинформатики, специалистов по данным, вычислительных биологов, исследователей и разработчиков Python.

Учебное пособие по дисциплине «Физиологическая кибернетика» (ФГОС ВО, 2020) соответствует требованиям ФГОС ВО по специальности 30.05.03 Медицинская кибернетика, предназначено для обучающихся по специальности высшего образования «Медицинская кибернетика». В настоящем учебном пособии освещены вопросы, связанные с описанием биологических объектов методами математического моделирования как на клеточном, так и на популяционном уровнях. Затронуты вопросы перехода от графического представления внутриклеточных метаболических процессов к их математическим моделям. Описаны основные методы построения кинетических, потоковых и имитационных моделей. В пособии имеются вопросы, тестовые задания и ситуационные задачи для самоконтроля знаний.
Учебное пособие иллюстрировано рисунками, схемами и таблицами.

Книга посвящена причинно-следственным выводам, особенно выводам, сделанным на основе наблюдений. Первая часть посвящена концепциям причинности с точки зрения наблюдаемого эффекта. Во второй части большое внимание уделяется процессам генерации данных и причинно-следственным диаграммам. Обсуждение идей подкреплено детальными иллюстрациями и пояснениями о том, что мы делаем с данными. Подробно раскрыта роль контрольных и инструментальных переменных в построении модели причинного вывода. Приведены подробные примеры кода на R, Stata и Python. Издание предназначено студентам, преподавателям, а также специалистам по обработке данных и бизнес-аналитикам с небольшим опытом работы в области причинного вывода.

В 2017 году американскому ученому-робототехнику Питеру Скотту Моргану диагностировали боковой амиотрофический склероз - болезнь, которую врачи признают неизлечимой (этот недуг в свое время разрушил нервные клетки Стивена Хокинга). Но Скотт-Морган не сдался. Он использовал обширные знания, опыт и новейшие технологии, чтобы заменить часть пострадавших функций своего организма электроникой. Затем ученый решил переместить свой аватар в компьютер с помощью искусственного интеллекта и стать Питером 2.0, чтобы не просто победить болезнь, но получить шанс на вечную жизнь в машине. Эта книга описывает эксперимент, похожий на сюжет научно-фантастического фильма, однако совершенно реальный. Благодаря стараниям ученого люди с инвалидностью получают шанс выжить. Эксперимент Питера 2.0 способен изменить будущее.

Глубокое обучение добилось впечатляющих успехов во многих отраслях. Сейчас оно все глубже проникает в прикладные научные исследования, в частности биологию и смежные дисциплины. Эта книга рассказывает о применении глубокого обучения в геномике, химии, биофизике, микроскопии, медицине и других направлениях современных исследований всего, что связано с живыми организмами.
Издание будет полезно широкому кругу специалистов, связанных с анализом данных в химии, биологии и медицине, а также разработчикам ПО для них и студентам вузов.

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 дисциплине «Доказательная медицина» соответствует требованиям федерального государственного образовательного стандарта высшего образования по специальности 31.05.02 Педиатрия. Предназначено для студентов, обучающихся по специальности высшего образования «Педиатрия». 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