модель пациента что это такое

Модель пациента что это такое

Мы занимаемся разработкой профессионального программного обеспечения, предназначенного для работы с медицинскими исследованиями.

Наша цель – сделать более удобной работу врачей-диагностов и клиницистов при работе с большими объемами данных, получаемых при исследованиях современным диагностическим оборудованием.

Проекты

Махаон DICOM Архив

Позволит вам создать единый расширяемый архив медицинских изображений, сохранять большие объемы данных, получаемых от разнообразного медицинского диагностического оборудования, обеспечить долгосрочное хранение медицинских исследований, объединить в единую сеть различные DICOM-устройства, создать сеть рабочих станций на базе Махаон Lite, обеспечить доступ к медицинским исследованиям, используя веб-интерфейс и многое другое.

Махаон Рабочая Станция

Позволит расширить диагностические возможности существующего медицинского оборудования и увеличить его пропускную способность, создав дополнительные рабочие места врачей, подключаемые к этому оборудованию, позволит осуществлять удаленное консультирование проведенных исследований, сравнение новых исследований с ранее проведенными, а также выполненными на других диагностических устройствах. Махаон Рабочая станция позволит вести локальный архив проведенных исследований на лазерных носителях с быстрым поиском проведенных ранее исследований. Махаон Рабочая Станция позволяет создать единую сеть с существующими DICOM-устройствами в лечебном учреждении. Махаон Рабочая Станция имеет специальные возможности для обработки изображений (MPR, DSA), а также модуль расширения функциональности для 3D- обработки и просмотра изображений.

Махаон Worklist сервер

Позволит обеспечить целостность хранения данных пациента в медицинской информационной системе (МИС), планирования медицинских исследований и передачи данных о пациентах и исследованиях медицинским устройствам.

Махаон Videograbber

Позволит получать изображения от нестандартных медицинских устройств и преобразовывать их в стандарт DICOM для последующей передачи их на другие DICOM-устройства и обеспечения их единообразного просмотра и анализа.

Махаон Net Lite

Позволит быстро и легко создать DICOM-сеть для обеспечения просмотра исследований, хранящихся в Архиве во всех врачебных кабинетах лечебного учреждения.

Махаон Медицинский справочник

Бесплатный справочник медицинской терминологии. Быстрый и удобный поиск по разделам. Онлайн обновления терминов с сервера.
Онлайн версия справочника

Махаон МКБ 10

Бесплатная электронная версия Международного классификатора болезней и проблем связанных со здоровьем 10-го пересмотра (МКБ 10).
Онлайн версия МКБ-10

Новости

4 Октября 2019 г.

Поддержка систем и баз данных

Реализована поддержка систем Линукс программами Махаон Архив, Махаон Ворклист и Махаон Роутер. Обеспечено полное повторение функционала аналогичных продуктов Windows
Реализована поддержка баз данных Postgres SQL на Windows и Linux

Рабочая Станция врача

Полноценное отображение видео в DICOM: открытие, перемотка, воспроизведение в окне в реальном времени, воспроизведение звука
Добавлена новая цветовая схема YBR_PARTIAL_420
В dicomdir дополнительно пишутся дата рождения пациента и пол

Вывод изображений и оверлеи

Дописана возможность указания кодировки для каждого из устройств
Устройствам раздаются списки в той кодировке, которая указана в настройках
Тэги 0040, 1001 и 0040, 0009 заполняются не единицами (‘1’), а базовым юидом исследований. Это должно улучшить работу на некоторых аппаратах
Добавлена обработка HL7 сообщений: ADT A08, ADT A03, ADT A13
Добавлено изменение данных пациента (A08)

Дописана конвертация в DICOM mpeg4 формат захваченных изображений. Захват звука и настройки входов звука и параметров также обрабатываются
Дописан импорт из AVI в DICOM mpeg4
При запросе данных из ворклиста будет учитываться набор символов, оператор исследования, рост и вес пациента и сохраняться в файлы.

Источник

Модель пациента что это такое

В настоящее время медицинские учреждения, в частности диспансеры, в своей работе применяют различные автоматизированные информационные системы, позволяющие накапливать и хранить большие объемы медицинской информации, которая с успехом может использоваться при проектировании автоматизированных систем поддержки принятия медицинских решений (СППМР). Оценка состояния здоровья пациентов затруднительна в связи с неполнотой и нечеткостью как исходной информации, так и достигаемых целей [2, 4], что делает необходимым применение при построении таких систем теории нечетких множеств. Для решения задач подобного рода хорошо подходит теория семантических сетей на основе универсальных алгебр для формализации знаний предметной области в системе. Главная проблема при построении информационных СППМР – представление и использование знаний, которыми обладают инженеры по знаниям, т.е. люди, имеющие существенный и положительный опыт при решении задач определенного класса. Также для системы необходимо построить модель пациента, которая будет определять текущее состояние пациента [4]. В связи с этим решаемая в предлагаемой работе задача, направленная на создание автоматизированной системы поддержки принятия медицинских решений, является актуальной.

Целью исследования является представление медицинской предметной области с помощью семантической сети и построение оверлейной модели пациента для формализации методики автоматизированной оценки состояния пациента на основе СППМР.

При построении СППМР на основе нечеткой логики [2] для понимания природы оценки состояния здоровья пациента за основу был взят набор обычных лечебных процессов, хранящийся в хорошо апробированной на практике базе данных [3, 1], который затем был дополнен другими лечебными процессами, на которые наложены различные допущения и ограничения. Функционирование СППМР основывается на: модели предметной области, построенной медицинскими экспертами совместно с экспертами по знаниям; результатах опроса пациентов лечащим врачом; данных предварительного обследования пациентов; результатах измерений медицинской аппаратурой; формализованных медицинских выводах и закономерностях; моделях пациента и действий, производимых с пациентом [3, 5].

Представление предметной области на основе семантической сети

В СППМР семантическую сеть, соответствующую модели медицинской предметной области (ПрО), можно представить двойкой следующего вида:

где G – множество объектов ПрО (ситуация для анализа и набор действий); U – множество дуг, которые осуществляют связь объектов ПрО. Каждая из дуг представляет собой отношения между ситуациями или взаимную связь между ситуациями (указывается степень зависимости одной ситуации от другой), а также взаимосвязь ситуаций и действий из медицинской ПрО. Для наиболее адекватного представления реальной картины мира в системах представления знаний модель ПрО необходимо представлять на базе нечеткой логики с нечеткими объектами и отношениями между ними, для чего требуется определить нечеткий объект, задав при этом его неопределенные и фиксированные атрибуты, а также модель с соответствующими нечетким и четким множествами.

Следующим образом можно представить объект Gi семантической сети:

(2)

где I – название объекта ПрО (заголовок ситуации для анализа или набора действий); P – множество понятий (медицинские показатели), связанных или входящих в объект; – множество, которое содержит значения отношений между названием объекта I и понятиями P, при этом

где T – тип объекта ПрО; – нечеткое подмножество, определяющее степень зависимости между понятием и объектом. Тип объекта T определяет два вида объекта ПрО: T =1, t₂>, где t₁ – ситуация, t₂ – набор действий. Определим :

(3)

где j = 1. n; Pj – понятие, принадлежащее объекту Gi; n – количество понятий в объекте. Согласно вышесказанному, объект ПрО Gi может быть поставлен в соответствие объекту с фиксированными и неопределенными атрибутами:

(4)

где I_i – информационная часть i-го объекта; P_i – множество понятий, принадлежащих i-му объекту; – тип объекта ПрО; – отношение близости между понятием Pi и названием объекта I_i. Если исходить из предложенной схемы построения узла семантической сети интеллектуальной медицинской системы анализа статистической информации, зависимость между узлами будем строить на основе связей между понятиями, принадлежащими объектам ПрО. Представим нечеткое отношение следующего вида:

(5)

Это отношение определяет степень близости между понятиями. На его базе образуется нечеткое подмножество Up:

(6)

где N – количество понятий в ПрО интеллектуальной медицинской системы анализа статистической информации.

Представление модели пациента

Под моделью пациента (МП) будем понимать знания СППМР о пациенте, используемые для организации процесса выборки и выдачи информации, необходимой врачу-пользователю. МП – модель актуального на настоящий момент состояния знаний (о пациенте и ситуации для анализа), представляет собой «идеальную» модель знаний о пациенте, включающую знания о ПрО, когнитивных механизмах и типичных ошибках [5]. МП должна включать следующие знания: общая характеристика пациента как физического и социального индивидуума, не зависящая от ПрО (возраст, пол, социальное положение, специальность, уровень образования и т.п.); значимость полученных рекомендаций из найденных наборов для пациента (т.е. насколько полно пациенту подходят рекомендации для дальнейших действий); история хранения информации о пациенте в системе. Требованием к начальному состоянию МП является полный набор формализованных знаний по состоянию пациента до начала его обследования и лечения (включая данные анамнеза и данные истории болезни, если у пациента рецидив).

Первоначально модель пациента – пустое множество или множество понятий (или ситуаций для анализа), по которым пациенту необходимо получить рекомендации. Формирование модели происходит пошагово. Изначально на основании общей модели ПрО (модели знаний и умений инженера по знаниям в ПрО) осуществляется формулировка задачи, которая вместе с результатом решения и его анализом описывает ситуационную модель (оценка понятий, включенных в ситуацию для анализа). Индуктивным обобщением ситуационной модели является некоторый вариант частной модели пациента. При индуктивном обобщении используются знания пользователя. Затем частная модель пациента объединяется с текущей моделью, образуя новую модель пациента.

Существует несколько видов моделей пациента, различают фиксирующие и имитационные модели. Группа величин, которые характеризуют состояние знаний о пациенте, – это первый вид модели, а вторые воссоздают представления о пациенте в терминах ПрО.

Модель пациента, используемая в СППМР, представляет собой сетевую модель, которая является более гибкой. Она представляется графом, дуги которого соответствуют отношениям между понятиями, а узлы этого графа являются понятиями. Каждой дуге и узлу сопоставляется некоторый набор величин или величина, характеризующая степень значимости данного понятия в модели пациента, при этом допустимо наследование величин. Такая модель пациента получила название оверлейной (перекрывающейся), так как является подмножеством (перекрытием) модели эксперта-предметника (рис. 1).

Сетевая модель пациента в СППМР определяет множество ситуаций для анализа, подходящих пациенту, а также множество наборов действий (из базы знаний), рекомендованных пациенту согласно ситуациям для анализа и весовым оценкам понятий, а также все понятия из ПрО, определенные (оцененные) для этого пациента.

Если для пациента необходимо найти набор действий в базе знаний, то определяющим элементом модели будет множество ситуаций для анализа. В ситуации для анализа хранятся понятия с весовыми коэффициентами, которые определяют важность (значимость) понятия для пациента. Формирование модели пациента в указанном случае производится на основе ситуаций для анализа, понятий, включенных в данные ситуации, и набора действий, представленных в базе знаний. Начальное состояние модели пациента определяется в зависимости от типа работы СППМР (ознакомительной или поисковой).

Рис. 1. Формирование оверлейной модели пациента

Ознакомительный тип – работа врача – пользователя системы, не ставящего перед собой конкретной задачи нахождения решения для конкретной ситуации и носящая характер ознакомления с СППМР, с ее предметными областями и ситуациями для анализа. В указанном случае модель пациента состоит из множества всех ситуаций для анализа интеллектуальной медицинской системы и множества всех понятий, включенных в них, с весовыми коэффициентами, равными единице.

Поисковый тип – работа врача-пользователя, имеющего конкретную ситуацию по пациенту, т.е. ситуацию для анализа согласно набору понятий, входящих в неё, с весовыми коэффициентами, и имеющего своей целью найти информацию (набор действий). Этот набор представляет собой первоначальную модель пациента (МП) – ситуации для анализа и множество понятий, весовые коэффициенты которых определяют важность (значимость) указанного понятия для конкретного пациента:

(7)

где G′ – множество ситуаций для анализа, относящихся к пациенту; P′ – множество понятий, относящихся к пациенту; W′ – множество значений, которые определяют важность понятий для этого конкретного пациента. Когда врача-пользователя интересует следующая ситуация для анализа, происходит изменение модели пациента, производится добавление множества понятий из ситуации для анализа Gl в модель пациента МП, при этом изменяются значения, определяющие важность понятий (только для ситуации, включенной в МП):

(8)

где МП_П – модель пациента на предыдущем шаге; – множество понятий модели пациента на предыдущем шаге; P_g – множество понятий, определенных в ситуации G_l; W′ = i> – множество значений, определяющих значимость понятия. Величина значимости wi – среднее значение близости понятия к информационной части ситуации и величины близости понятия пациента на предшествующем шаге:

(9)

Ситуация, выбранная пользователем, исключается из дальнейшего рассмотрения. Аналогичные изменения происходят с МП при нахождении набора действий согласно запросу пользователя. Следовательно, МП – множество найденных пользователем наборов действий, множество использованных ситуаций для анализа и множество понятий ПрО, определенных (оцененных) пользователем. Построенную МП можно представить как единый узел (информационную ситуацию) семантической сети базы знаний СППМР (рис. 2).

Рис. 2. Семантическая сеть с наложением модели пациента

Далее, на основе понятий, принадлежащих МП, формируются отношения между ситуациями для анализа, наборами действий семантической сети ПрО и моделью пациента. Таким образом, модель пациента представляется множеством понятий, используемых с определенными весовыми коэффициентами значимости.

Заключение

Предложена методика формирования медицинской ПрО на основе семантической сети и оверлейной МП в СППМР для модели комплексной оценки состояния здоровья пациента, которая позволяет осуществлять адекватную поддержку в принятии медицинских решений на основе данных медицинского контроля, статистических данных, истории болезни.

Приведено определение семантической сети на основе универсальной алгебры, применяемой для формализации представления модели знаний в медицинской ПрО. Описаны нечеткие множества для приблизительных рассуждений и обработки неопределенности, а также дано определение нечетких объектов, предназначенных для создания модели знаний медицинской ПрО. Описан способ формирования оверлейной модели пациента, приведена архитектура модели пациента для СППМР и основные типы моделей пациента. На базе представленной теории разработана новая интеллектуальная аналитическая система поддержки принятия решений «Диспансер» [1, 6] для сбора экспертной информации и статистического анализа данных на основе семантической сети. Созданная система может применяться как отдельно, так и в составе других систем. Система была успешно апробирована и внедрена в Рязанском областном клиническом противотуберкулезном диспансере.

Рецензенты:

Пылькин А.Н., д.т.н., профессор, заведующий кафедрой «Вычислительная и прикладная математика», ФГБОУ ВПО «Рязанский государственный радиотехнический университет», г. Рязань;

Жулёв В.И., д.т.н., профессор, заведующий кафедрой «Информационно-измерительная и биомедицинская техника», ФГБОУ ВПО «Рязанский государственный радиотехнический университет», г. Рязань.

Источник

Законодательная база Российской Федерации

Бесплатная горячая линия юридической помощи

Бесплатная консультация

Навигация

Федеральное законодательство

Действия

01.04.02 Типы моделей пациентов

Моделирование является математическим конструированием схемы, основанной на упрощающих допущениях о характеристике объекта. Выделено 3 типа моделей пациентов:

1. Нозологическая форма;

2. Стадии заболевания;

3. Фазы заболевания;

Для одного заболевания может быть несколько стадий (фаз) и осложнений. Каждое такое множество является отдельной моделью пациента и требует разработки отдельного протокола.

В основе синдромальной модели пациента лежит определенный синдром, его стадия (фаза) и осложнения. Перечень синдромов частично имеется в МКБ-10, частично должен быть дополнен экспертами при составлении протоколов ведения больных. Таким образом синдромальная модель состоит из следующих разделов:

Для одного синдрома может быть несколько стадий (фаз) и осложнений. Каждое такое множество является отдельной моделью пациента и требует разработки отдельного протокола.

1. Клиническая ситуация;

2. Группа заболеваний согласно МКБ-10;

3. Профильность подразделения, учреждения;

4. Функциональное назначение подразделения, учреждения.

Стадии и фазы заболеваний и синдромов, осложнения, профиль, функциональное назначение, клинические ситуации для рационализации работы с протоколами ведения больных, а также для создания компьютерных версий протоколов необходимо свести в соответствующие классификаторы.

Источник

Модель пациента с нарушением ритма сердца для оказания ВМП не соответствует актуальным клиническим рекомендациям

Текущая модель пациента в группе №45 ВМП раздела II, в которую входит лечение НРС, подразумевает оказание помощи пациентам только с пароксизмальными нарушениями ритма, в то время как почти половина пациентов страдают от персистентных форм НРС.

В клинических рекомендациях Минздрава от 2020 года – «Фибрилляция и трепетание предсердий у взрослых», «Желудочковые нарушения ритма. Желудочковые тахикардии и внезапная сердечная смерть», «Наджелудочковые тахикардии» – отмечено, что лечение персистентных форм НРС следует проводить с помощью методов катетерной аблации. Пересмотр финансовых затрат на лечение НРС приведет к увеличению прямых расходов на оказание медпомощи по этой группе ВМП на 1,8 млрд рублей в год, однако, по мнению специалистов, в краткосрочной перспективе обеспечит экономию средств за счет снижения числа рецидивов НРС более чем в два раза. Федеральные центры обратились с этими данными в Минздрав, отправив в ведомство запросы на пересмотр действующей системы оплаты.

В сложившихся обстоятельствах каждая проводимая процедура должна быть максимально эффективной. Сегодня в этом заинтересованы и пациенты, и медицинское сообщество, и система здравоохранения в целом.

1 Министерство здравоохранения Российской Федерации. Департамент мониторинга, анализа и стратегического развития здравоохранения. Медико-демографические показатели Российской Федерации, 2017 г.

2 Odutayo A, Wong CX, Hsiao AJ, Hopewell S, Altman DG et al. (2016). Фибрилляция предсердий и риски сердечно-сосудистых заболеваний, заболеваний почек и смерти: систематический обзор и мета-анализ. BMJ 354 i4482

3 Бокерия Л.А., Милиевская Е.Б., Кудзоева З.Ф., Прянишников В.В., Скопин А.И., Юрлов И.А. (2020). Сердечно-сосудистая хирургия – 2019. М.: НМИЦССХ им. А.Н. Бакулева, 2020. 294 с.

4 Hussein A, Gupta D, De Potter T, et al. Treatment of Atrial Fibrillation Using Ablation Index-Guided Contact Force Ablation: A Matching-Adjusted Indirect Comparison to Cryoballoon Ablation. Advances in therapy. 2020;37(2):785-799. doi:10.1007/s12325-019-01173-4

Источник

5. Структура и правила заполнения разделов протокола ведения больных

5 Структура и правила заполнения разделов протокола ведения больных

Протокол включает в себя следующие разделы:

— графическое, схематическое представление протокола (при необходимости);

Раздел «Требования протокола», включает в себя следующие подразделы:

— критерии и признаки, определяющие модель пациента;

— перечень медицинских услуг основного и дополнительного ассортимента в зависимости от условий оказания и функционального назначения медицинской помощи;

— характеристику алгоритмов и особенностей применения медицинских услуг при данной модели пациента;

— перечень групп лекарственных средств основного и дополнительного ассортимента;

— характеристику алгоритмов и особенностей лекарственных средств при данной модели пациента;

— требования к режиму труда, отдыха, лечения или реабилитации при данной модели пациента;

— требования к диетическим назначениям и ограничениям;

— особенности информированного добровольного согласия пациента при выполнении протокола ведения больных и дополнительную информацию для пациента и членов его семьи;

— возможные исходы для данной модели пациента.

5.1 Общие положения

5.1.1 В разделе «Общие положения» приводят сведения о разработчиках протокола с указанием их фамилий, должностей, адресов, цели и задачи разработки и внедрения протокола, его концепцию и краткий перечень основной литературы, использованной для разработки протокола и обоснования доказательств.

5.2 Модель пациента

5.2.1 Модель пациента регламентирует совокупность клинических или ситуационных характеристик на основе оптимизации выбора переменных (осложнение, фаза, стадия заболевания) с учетом наибольшего их влияния на выбор медицинских технологий. Используют одну из трех моделей пациента:

5.2.2 Нозологическая модель пациента (см. рисунок 1) представляет собой совокупность клинических, лабораторных и инструментальных диагностических признаков, позволяющих идентифицировать заболевание (отравление, травму, физиологическое состояние) и отнести его к группе состояний с общей этиологией и патогенезом, клиническими проявлениями, общими подходами к лечению и коррекции состояния; включает в себя стадию, фазу заболевания и возможность определенных осложнений. В нозологической модели указывают также шифр нозологии в соответствие с Международной классификацией болезней, травм и состояний, влияющих на здоровье 10-го пересмотра (МКБ-10) [1].

Обязательная составляющая модели

Рисунок 1. Нозологическая модель пациента (форма)

Обязательная составляющая модели

Рисунок 2. Синдромальная модель пациента (форма)

Для одного заболевания может быть несколько стадий (фаз) и осложнений. Каждую комбинацию стадий (фаз) и осложнений выделяют в отдельную модель пациента, если медицинская помощь в рамках конкретной модели пациента отличается по набору медицинских технологий от других моделей пациентов.

5.2.3 Синдромальная модель пациента (см. рисунок 2) представляет собой совокупность клинических, лабораторных и инструментальных диагностических признаков, позволяющих идентифицировать синдром и отнести его к группе состояний, являющихся следствием заболевания, и определяется совокупностью клинических, лабораторных, инструментальных диагностических признаков, позволяющих идентифицировать данный синдром и отнести его к группе состояний с различной этиологией, но общим патогенезом, клиническими проявлениями, общими подходами к лечению. В основе синдромальной модели пациента лежит конкретный синдром, его стадия, фаза и осложнения.

Для одного синдрома может быть несколько стадий (фаз) и осложнений. Каждую комбинацию стадий (фаз) и осложнений выделяют в отдельную модель пациента, если медицинская помощь в рамках данной модели пациента отличается по набору медицинских технологий от других моделей.

Обязательная составляющая модели

Группа заболеваний согласно МКБ-10 [1]

Профиль подразделения, медицинской организации

Функциональное назначение подразделения, медицинской организации

Рисунок 3. Ситуационная модель пациента (форма)

5.2.4 Ситуационная модель пациента (см. рисунок 3) подразумевает регламентацию медицинской помощи в случаях, которые нельзя отнести к конкретной нозологии или синдрому (например, профилактика отдельных состояний, функциональные нарушения, состояния после инвазивных вмешательств и др.), определяется группой заболеваний, профильностью и функциональным назначением подразделения или медицинской организации в целом.

5.2.5 Стадии заболеваний (синдромов) формулируют в ходе разработки протоколов с обязательным описанием признаков (критериев) стадий.

5.2.6 Фаза заболевания (синдрома) определяет активность лечебной тактики. При формировании нозологической и синдромальной моделей пациентов выделяют фазы хронических заболеваний (обострение, ремиссия, рецидив, проградиентное и стабильное течение) и фазы заболеваний (острое состояние, стабилизация процесса, разрешение, остаточные явления). Перечень фаз заболеваний (синдромов) может быть дополнен разработчиками в ходе работы над протоколом.

5.2.7 К осложнениям заболевания относятся:

— присоединение к заболеванию синдрома или нарушения физиологического процесса;

— нарушение целостности органа или его стенки;

— развившаяся острая или хроническая недостаточность функции органа или системы органов.

5.2.8 Разрабатываемые модели пациента формируются с учетом значительных различий в наборе диагностических и лечебных технологий, необходимых для ведения пациентов в рамках различных моделей пациента, и не должны повторять существующие классификации болезней.

5.3 Критерии и признаки, определяющие модель пациента

В данном подразделе указывают критерии и признаки, позволяющие врачу в процессе применения протокола установить соответствие модели и курируемого пациента и определить перечень медицинских услуг, лекарственных средств, которые используются при данной модели пациента. В этом же подразделе приводят алгоритм формирования диагностической гипотезы для данной модели пациента.

5.4 Перечень медицинских услуг основного и дополнительного ассортимента в зависимости от условий оказания и функционального назначения медицинской помощи

5.4.1 Перечни медицинских услуг составляют отдельно для этапов профилактики, диагностики заболевания, лечения и реабилитации. В этом же подразделе приводят перечень медицинских услуг, связанных с уходом за пациентом на всех этапах оказания медицинской помощи, вспомогательных процедур.

5.4.3 При составлении перечней медицинских услуг для каждой модели пациента указывают условия оказания медицинских услуг и их функциональное назначение в соответствии с приложением Г. Для одной модели пациента может быть несколько сочетаний условий и функциональных назначений медицинских услуг.

5.4.4 Основной перечень условий оказания медицинских услуг при необходимости уточняется разработчиками (например, амбулаторно-поликлинические условия оказания медицинских услуг, стационар одного дня).

5.4.5 В рамках конкретной модели пациента для каждого этапа медицинской помощи (профилактика, диагностика, лечение, реабилитация) указывают минимально необходимые условия оказания медицинской помощи. Например, если разработчик для проведения диагностики определил условия оказания как стационарные, проводить диагностику в амбулаторных условиях не следует. И наоборот, если объем диагностики в амбулаторно-поликлинических и стационарных условиях одинаков, в модели пациента указывают только амбулаторно-поликлинические условия оказания медицинской помощи.

Наименование медицинской услуги

Рисунок 4. Форма перечня медицинских услуг (диагностических, лечебных, профилактических, реабилитационных).

5.4.6 При формировании перечней медицинских услуг (см. рисунок 4) указывают:

5.4.7 Каждой модели пациента соответствуют следующие перечни медицинских услуг двух уровней:

5.5 Характеристика алгоритмов и особенностей применения медицинских услуг при данной модели пациента

5.5.2 Для медицинских услуг, частота предоставления которых менее 1, указывают случаи, при которых применяют данную медицинскую услугу.

5.6 Перечень групп лекарственных средств основного и дополнительного ассортимента

5.6.1 Перечни групп лекарственных средств составляют отдельно для этапов профилактики, диагностики, лечения и реабилитации в зависимости от условий оказания медицинской помощи. Лекарственные средства, использующиеся на разных этапах оказания медицинской помощи, указываются отдельно в соответствующих разделах.

5.6.2 При формировании перечней лекарственных средств (см. рисунок 5) указывают:

— наименование фармакотерапевтической группы в соответствии фармакотерапевтической классификацией лекарственных средств;

— наименование анатомо-терапевтической химической (АТХ) подгруппы в соответствии с анатомо-терапевтической химической классификацией. В составе одной фармакотерапевтической группы может быть представлено несколько АТХ подгрупп;

Частота назначения отражает вероятность использования фармакотерапевтической группы, АТХ подгруппы или непатентованного наименования лекарственного средства и может быть от 0 до 1. Частота назначения 1 для фармакотерапевтической группы означает, что всем пациентам необходимо использовать данную фармакотерапевтическую группу. Частота назначения 1 для АТХ подгруппы означает, что АТХ подгруппа в составе фармакотерапевтической группы назначается всем больным с данной патологией. Частота назначения 1 для непатентованного наименования лекарственного средства означает, что в составе АТХ подгруппы данное лекарственное средство будет использоваться у всех больных. Частота назначения менее 1 для фармакотерапевтической группы, АТХ подгруппы, непатентованного наименования лекарственного средства означает, что их необходимо использовать не у всех пациентов, а только при наличии соответствующих показаний;

Источник