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.

В монографии описаны структура, процесс разработки и возможности применения виртуальных пациентов в подготовке врачей-кардиологов. Это информационные модели лечебно-диагностического процесса реальных завершенных случаев, содержащие клинико-диагностические сведения в текстовом и в мультимедийном форматах. Разработаны и описаны два типа виртуальных пациентов – с линейной и с разветвленной структурой. В случае линейной траектории информация демонстрируется в хронологической последовательности. Разветвленный тип виртуальных пациентов представлен клинико-диагностическими задачами, в которых дополнительно реализованы сгенерированные экспертами варианты динамики состояния пациента после неверных решений обучающихся. Система рейтинговой оценки интегрирована с выбранной обучающимися траекторией задачи, охватывает различные типы решений и варианты ошибок. Все кейсы реализованы в цифровом виде с обеспечением удаленного доступа, что дает возможность использовать их для практических занятий по кардиологии в процессе дистанционной подготовки врачей-кардиологов и студентов старших курсов медицинских вузов.

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.

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.

В учебно-методическом пособии рассмотрены информационные системы, нашедшие применение в медицине и здравоохранении, особое внимание уделено вопросам организации, функциям и принципам работы автоматизированного рабочего места врача. Отражены роль компьютерных коммуникаций в медицине, вопросы информационной безопасности. В пособие включены вопросы для самоконтроля, а также справочная информация.
Учебно-методическое пособие предназначено для студентов старших курсов и ординаторов медицинских вузов.

Учебное пособие рекомендовано студентам, обучающихся по направлению подготовки 27.03.05 - Инноватика по образовательной программе высшего образования бакалавриата «Управление технологическими инновациями» при изучении дисциплин «Управление организационными изменениями», «Технологическое брокерство и трансфер технологий», «Мотивация инноваторства» и «Управление изменениями в высокотехнологичном бизнесе», с целью формирования базовых управленческих знаний и формирования профессиональных навыков и управленческого мышления в условиях перехода к инновационной модели развития экономической системы общества. Также данная работа может быть полезна студентам, получающим высшее образование в области медицины, биоинженерии, компьютерных наук, интересующимся проблемами управления, а также инновационной деятельности.

Учебное издание включает 4 части, содержащих необходимые теоретические материалы по вопросам применения информационных технологий, как в научной, так и в практической фармации. Часть 2 посвящена исследованию информационных потребностей специалистов в области медицины и фармации. Для самоконтроля знаний, полученных при изучении материала, пособие содержит вопросы для самоконтроля, тестовые задания и эталоны ответов к ним, практические задания.
Данное пособие предназначено для студентов, обучающихся по программе специалитета по специальности Фармация, при изучении ими дисциплин «Фармацевтическая информатика» и «Информационное сопровождение фармации».

Руководство для пользователей по работе с ресурсами платформы Wiley Online Library.

Учебное пособие содержит полный практический курс дисциплины с контрольными вопросами после каждого раздела, заданиями для рубежного контроля. Издание предназначено для изучения дисциплины «Информационные технологии в профессиональной деятельности», входящей в государственный образовательный стандарт подготовки специалистов по направлению 31.02.02 Акушерское дело.
Учебное пособие направлено на развитие теоретических знаний в области информационных технологий обработки информации, медицинских информационных систем и сетевых технологий, телекоммуникаций и облачных ресурсов, необходимых квалифицированному среднему медицинскому персоналу.

Учебное пособие предназначено для изучения дисциплины «Медицинские информационные системы» для слушателей ординатуры.

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.

Настоящее учебно–методическое пособие составлено в соответствии с ОС Университета ИТМО 01.04.02 – Прикладная математика и информатика.
Пособие содержит учебно–методические разработки, предназначенные для выполнения лабораторных работ по следующим темам: введение в математическую эпидемиологию; типы математических моделей динамики инфекций; использование моделей для уменьшения потерь от инфекционных заболеваний; современные проблемы математической эпидемиологии.
Учебно–методическое пособие «Методические рекомендации по выполнению лабораторных работ» предназначено для студентов, обучающихся по направлению 01.04.02 «Прикладная математика и информатика».