Совершенствование оптимизации медицинской помощи на уровне ПМСП на основе цифровизации
Article Sidebar
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Main Article Content
Abstract
В данном обзоре рассматриваются современные подходы к оптимизации первичной медико-санитарной помощи (ПМСП) через внедрение цифровых технологий. Анализируется мировой и отечественный опыт использования электронных медицинских карт и систем поддержки принятия врачебных решений. Особое внимание уделяется инструментам телемедицины и дистанционного мониторинга состояния пациентов с хроническими неинфекционными заболеваниями. Мы оценили влияние цифровизации на доступность медицинских услуг и эффективность распределения ресурсов в амбулаторном звене. Работа подчеркивает необходимость комплексного подхода к трансформации здравоохранения для улучшения качества жизни населения.
Article Details
References
Wahl B, Cossy-Gantner A, Germann S, Schwalbe NR. Artificial intelligence (AI) and global health: how can AI contribute to health in resource-poor settings? BMJ Global Health. 2018;3(4):e000798.
Kuziemsky C, Maeder AJ, John O, et al. Role of artificial intelligence within the telehealth domain. Yearbook Med Informat. 2019; 28(1): 35–40.
Radovic A, Badawy SM. Technology use for adolescent health and wellness. Pediatrics. 2020; 145(2): S186–S194.
Istepanian RSH, Al-Anzi T. m-Health 2.0: new perspectives on mobile health, machine learning and big data analytics. Methods (San Diego, Calif). 2018; 151: 34–40.
Ka-Shing Cheung. Application of Big Data analysis in gastrointestinal research / Ka-Shing Cheung, Wai K Leung, Wai-Kay Seto. 2019. https:// pubmed.ncbi.nlm.nih.gov / 31293336 / .
Гусев Александр Владимирович , Зингерман Борис Валентинович, Тюфилин Денис Сергеевич, and Зинченко Виктория Валерьевна. "Электронные медицинские карты как источник данных реальной клинической практики" Реальная клиническая практика: данные и доказательства, vol. 2,
no. 2, 2022, pp. 8-20.
Diez-Canseco F, Toyama M, Ipince A, et al. Integration of a technology-based mental health screening program into routine practices of primary health care services in Peru (The Allillanchu Project): development and implementation. J Med Internet Res. 20(3):e100.
Maraba N, Hoffmann CJ, Chihota VN, et al. Using mHealth to improve tuberculosis case identification and treatment initiation in South Africa: results from a pilot study. PloS One. 2018; 13(7):e0199687.
Nachega JB, Skinner D, Jennings L, et al. Acceptability and feasibility of mHealth and community-based directly observed antiretroviral therapy to prevent mother-to-child HIV transmission in South African pregnant women under Option B+: an exploratory study. Patient Pref Adher. 2016; 10: 683–690.
Doocy S, Paik K, Lyles E, et al. Pilot testing and implementation of a mHealth tool for non-communicable diseases in a humanitarian setting. PLoS Curr. 2017; 9
Doocy S, Paik KE, Lyles E, et al. Guidelines and mHealth to improve quality of hypertension and type 2 diabetes care for vulnerable populations in Lebanon: longitudinal cohort study. JMIR mHealth uHealth. 5(10):e158.
Br, t LR, Hidalgo L, Diez-Canseco F, et al. Addressing depression comorbid with diabetes or hypertension in resource-poor settings: a qualitative study about user perception of a nurse-supported smartphone app in Peru. JMIR Mental Health. 6(6):e11701.
Lim HM, Dunn AG, Muhammad Firdaus Ooi S mHealth adoption among primary care physicians in Malaysia and its associated factors: a cross-sectional study. Fam Pract. 2021; 38(3): 210–217.
Maulik PK, Devarapalli S, Kallakuri S, Bhattacharya A, Peiris D, Patel A. The systematic medical appraisal referral and treatment mental health project: quasi-experimental study to evaluate a technology-enabled mental health services delivery model implemented in rural India. J Med Internet Res. 22(2):e15553.
Beratarrechea A, Abrahams-Gessel S, Irazola V, Gutierrez L,
Moyano D, Gaziano TA. Using mHealth tools to improve access and coverage of people with public health insurance and high cardiovascular disease risk in Argentina: a pragmatic cluster randomized trial. J Am Heart Assoc. 8(8):e011799.
Lund S, Rasch V, Hemed M, Boas IM, Said A, Said K, et al Mobile phone intervention reduces perinatal mortality in zanzibar: secondary outcomes of a cluster randomized controlled trial. JMIR mHealth uHealth. 2(1):e15.
Zaidi S, Kazi AM, Riaz A, et al Operability, usefulness, and task-technology fit of an mHealth app for delivering primary health care services by community health workers in underserved areas of Pakistan and Afghanistan: qualitative study. J Med Internet Res. 22(9):e18414.
Praveen D, Patel A, Raghu A, et al.SMARTHealth India: development and field evaluation of a mobile clinical decision support system for cardiovascular diseases in rural India. JMIR mHealth uHealth. 2(4):e54.
Titilayo OD, Okanlawon FA. Assessment of mobile health nursing intervention knowledge among community health nurses in Oyo State, Nigeria. Afr J Med Med Sci. 43: 147–155.
Tewari A, Kallakuri S, Devarapalli S, Jha V, Patel A, Maulik PK. Process evaluation of the systematic medical appraisal, referral and treatment (SMART) mental health project in rural India. BMC Psychiatr. 17(1): 385.
Наумович С. А., Наумович С. С. СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ ВРАЧЕБНЫХ РЕШЕНИЙ // Современная стоматология. 2023. № 2 (91).
Озеров Владислав Андреевич, Руданов Юрий Георгиевич СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ ВРАЧЕБНЫХ РЕШЕНИЙ // SAEC. 2020. № 3.
Saif-Ur-Rahman KM, Islam MS, Alaboson J, et al. Artificial intelligence and digital health in improving primary health care service delivery in LMICs: A systematic review. J Evid Based Med. 2023;16(3):303-320. doi:10.1111/jebm.12547
Баранова Т.В. Цифровизация системы управления документооборотом в медицинских организациях: теоретический аспект. Здоровье мегаполиса. 2024;5(1):122-128.
Сысоева Л.А. Стандартизация требований к прикладным информационным системам организации для включения их в единую систему управления документами. Научное обозрение. Технические науки. 2021;3:55-60.