Описаны особенности подготовки и проведения телемедицинских консультаций, систем дистанционной диагностики, организации дистанционных образовательных лекций, семинаров, дистанционных учебных курсов, управленческих и научных мероприятий, дистанционной записи пациентов, технологии передачи медицинских данных при оказании высокотехнологичной медицинской помощи. Рассмотрены принципы использования мобильных и персональных телемедицинских комплексов. Приведены основные термины, относящиеся к телемедицине и электронному здравоохранению. Представлены клинические, технологические, организационные аспекты применения перспективных электронных технологий с позиций кластерной теории здравоохранения с использованием возможностей региональных телемедицинских систем.
Для студентов медицинских вузов, преподавателей образовательных медицинских заведений, врачей кардиологов и терапевтов.

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.

Пособие призвано систематизировать знания врачей в области организации оказания медицинской помощи с применением информационных технологий. Оно даёт представление о месте электронного здравоохранения в цифровой экономике, об основных этапах, направлениях развития и возможностях цифровой медицины.
Пособие составлено в соответствии с законодательством Российской Федерации, регламентирующим отношения в данной сфере.
Предназначено для врачей общей лечебной сети, клинических ординаторов, студентов медицинских вузов.

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».

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.

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.