22 июля 2014

Перечень федеральных информационных систем для регионального использования

8 286

Гусев Александр,
Директор по развитию бизнеса

Не секрет, что сейчас имеется огромное количество различных мониторингов, регистров, учетных сервисов и других федеральных информационных систем (а также просто получателей информации), которые необходимо как-то использовать в организации работы региональных органов управления здравоохранением (ОУЗ) и медицинских организаций.  

Что-то хорошо известно (например, федеральная электронная регистратура, ИЭМК, Паспорт МО, регистр медработников и т.д.), имеются в целом понятные нормативные документы (приказы или письма Минздрава) и показатели применения.

Что-то, напротив, хоть и реализовано в виде какой-то информационной системы или приказа Минздрава по сбору данных, но не везде и не всегда применяется.

Вообщем, на поверку - когда заходит речь о том, чтобы получить итоговый сводный список всех систем и нормативных актов, которые мы должны знать и учитывать - выясняется, что как бы такого списка вроде и нет. Каждый специалист знает свою определенную часть, а общую картину сформировать не так то уж и просто.

С этой целью мы несколько месяцев собирали информацию по всем этим приказам, системам, мониторингам и т.д. Вот что получилось:

P.S. - обновлено в апреле 2017 г.

 

Пожалуйста, оцените эту статью
( 5 из 5,
оценили: 3)
Ваша оценка: Не ставилась

Еще по этой теме

Обратите внимание на похожие статьи

30 Дек 2022

Список программного обеспечения, зарегистрированного в России как медицинское изделие

Применение программного обеспечения, предназначенного разработчиком для использования при оказании медицинской помощи, требует государственную регистрацию в качестве медицинского изделия. В этой …

07 Сен 2021

Российские мобильные приложения для здоровья

Одним из актуальных направлений цифровизации здравоохранения является, так называемое, мобильное здравоохранение (англ. mHealth) – реализация организационных, клинических, эпидемиологических, профилактических и …

08 Июл 2020

Основные метрики задач классификации в машинном обучении

В каждой задаче машинного обучения ставится вопрос оценки результатов моделей. Без введенных критериев, невозможно будет ни оценить “успешность” модели, ни …

Подпишитесь на нашу рассылку

Хотите получать интересную и полезную информацию о цифровом здравоохранении и искусственном интеллекте для медицины?
Включайтесь в нашу рассылку!

Мы рекомендуем

Применение AutoML и MLflow при создании прогнозных моделей в медицине: опыт Webiomed

Просмотров 783 5 месяцев назад

Стандартизованная отчетность в разработках систем искусственного интеллекта

Просмотров 673 6 месяцев, 2 недели назад

Калибровка моделей: зачем и как?

Просмотров 1 240 7 месяцев, 3 недели назад

ТОП-10 исследователей в области искусственного интеллекта, совершающих революцию в 2022 году

Просмотров 2 938 1 год назад

Присоединяйтесь

Наши группы в соц сетях