Федеральная служба надзора в сфере здравоохранения: Письмо РОСЗДРАВНАДЗОРА о фальсифицированном изделии

Федеральная служба по надзору в сфере здравоохранения и социального развития России

Толкование

Федеральная служба по надзору в сфере здравоохранения и социального развития России

Федеральная служба по надзору в сфере здравоохранения и социального развития (Росздравнадзор) является федеральным органом исполнительной власти Российской Федерации, осуществляющим функции по контролю и надзору в сфере здравоохранения и социального развития.
Утверждена Постановлением Правительства Российской Федерации от 30 июня 2004 г. N 323
Федеральная служба по надзору в сфере здравоохранения и социального развития находится в ведении Министерства здравоохранения и социального развития Российской Федерации.

Содержание 1 Подведомственные организации 2 Структура Федеральной службы 3 Персоналии 4 Ссылки

Подведомственные организации

ФГУ «Научный центр экспертизы средств медицинского применения Росздравнадзора» (ФГУ НЦ ЭСМП)
ФГУ «Консультативно-методический центр лицензирования Росздравнадзора» (ФГУ КМЦЛ)
ФГУ «Информационно-методический центр по экспертизе, учету и анализу обращения средств медицинского применения Росздравнадзора» (ФГУ ИМЦ ЭУАОСМП)
ФГУ «Центр экспертизы и контроля качества медицинской продукции Росздравнадзора» (ФГУ ЦЭККМП)
ФГУ «Всероссийский научно-исследовательский и испытательный институт медицинской техники Росздравнадзора» (ФГУ НИИИМТ)
ГУ «Приволжский окружной медицинский центр экспертизы качества препаратов крови и исследования фракционирования донорской плазмы Росздравнадзора» (ГУ ПОМЦ ЭКПКИФДП)

Структура Федеральной службы

• Управление делами
  
• Управление государственного контроля качества медико-социальной помощи населению
  
• Управление лицензирования в сфере здравоохранения и социального развития
  
• Управление государственного контроля в сфере обращения медицинской продукции и средств реабилитации инвалидов
  
• Управление регистрации лекарственных средств и медицинской техники
  

Персоналии

Руководителем Федеральной службы до 5 марта 2007 являлся Хабриев, Рамил Усманович. Освобожден от должности Распоряжением председателя правительства Российской Федерации N 255-р от 05.03.2007

Руководителем Федеральной службы в настоящее время (по состоянию на март 2007 года) является Юргель, Николай Викторович

Ссылки

Официальный сайт Росздравнадзора
Официальный сайт ФГУ НЦ ЭСМП
Официальный сайт ФГУ ИМЦЭАМ
Официальный сайт ФГУ КМЦЛ
Филиал Федерального государственного учреждения «Консультативно-методический центр лицензирования» Федеральной службы по надзору в сфере здравоохранения и социального развития по г. Санкт-Петербургу и Ленинградской области.(Филиал ФГУ КМЦЛ)
Официальный сайт ФГУ ЦЭККМП

Wikimedia Foundation. 2010.

Игры ⚽ Поможем написать курсовую

• Kickstart
• Янг, Эллин

Полезное

Благотворительный медицинский диагностический центр женского здоровья «Белая роза» в Москве

Мы стремимся помочь всем, независимо от статуса, возраста и социального положения.

---

Спасибо, что Вы заботитесь о своем здоровье!

О центре

Проект «Белая роза» разработан Фондом социально-культурных инициатив в 2010 году по инициативе и под личным руководством президента Фонда Светланы Владимировны Медведевой.

Целью данного проекта является привлечение внимания общественности — прежде всего женщин — к собственному репродуктивному здоровью как к залогу благополучного, счастливого материнства и успешного будущего. С этой целью в настоящее время строится сеть благотворительных медицинских центров ранней диагностики онкологических заболеваний репродуктивной сферы и молочных желез — «Белая роза».

Отличительной особенностью центров «Белая роза» является создание максимально благоприятной атмосферы для пациенток, чтобы изменить негативное отношение женщины к профилактическим осмотрам. В центрах предусмотрено оказание психологической помощи женщинам с подозрением на онкологическую патологию, а также патронаж, информационная и психологическая поддержка пациенток, которым необходимо дальнейшее обследование или лечение.

Наши услуги

Консультация гинеколога

Именно с консультации гинеколога начинается комплексное обследование в «Белой розе». Врач-гинеколог проводит сбор анамнеза, гинекологический осмотр с использованием специальных зеркал, выполняет другие диагностические процедуры и формирует план дальнейшего обследования.

Консультация онколога-маммолога

Ключевым аспектом успешного лечения патологии молочной железы является консультация специалиста-маммолога. Проанализировав все диагностические и клинические данные, врач делает заключение о состоянии здоровья женщины и при необходимости разрабатывает план лечения.

УЗД молочных желез

Является одним из основных скрининговых обследований на опухоли молочной железы (вместе с маммографией и самодиагностикой). Также включает в себя обязательное сканирование лимфатических узлов четырех зон: надключичной, подключичной, переднегрудной и подмышечной. Профилактическое обследование молочных желез рекомендуется проводить после 30 лет раз в год, после 50 лет — два раза в год.

УЗД органов малого таза

Данный метод является основным в диагностике опухолей и кист матки и яичников. Ультразвуковое исследование позволяет осмотреть мочевой пузырь и мочеточники, матку, яичники и маточные (фаллопиевы) трубы. При этом используется либо поверхностный, либо внутриполостной вагинальный датчик.

Забор и исследование мазков на онкоцитологию

Гинеколог проводит забор клеточного материала для онкоцитологических исследований на предмет наличия клеток с какими-либо патологическими изменениями. Мазок является простым, но высокоточным методом скринингового обследования, позволяющим выявлять раковые и предраковые изменения в эпителии шейки матки. Рекомендуется сдавать всем женщинам старше 30 лет.

Инвазивные исследования

В некоторых случаях, если результаты маммографии или УЗИ указывают на наличие новообразований в молочной железе, может быть назначена биопсия — лабораторное исследование образца тканей из молочной железы. Биопсия позволяет выяснить, является ли опухоль злокачественной, а также определить ее тип и стадию.

Кольпоскопия

Диагностический осмотр входа во влагалище, влагалищных стенок и шейки матки при увеличенном изображении с помощью специального прибора — кольпоскопа. Такое исследование позволяет улучшить качество диагностики предраковых заболеваний и ранних стадий онкологических заболеваний шейки матки.

Маммография

Это рентгенологическое исследование проводится с целью раннего выявления рака молочных желез. Использование цифрового маммографа уменьшает лучевую нагрузку на организм и обеспечивает высокое качество изображения. Исследование проводится по показаниям при подозрении на любое заболевание молочных желез. После 40 лет рекомендуется регулярно делать маммографию один раз в год.

Школа пациента

Мы обучаем наших пациенток приемам самообследования для своевременного первичного выявления подозрительных изменений в молочной железе без уточнения их характера. Это позволяет вовремя обратиться к врачу, тем самым обеспечивая раннюю диагностику возможного заболевания и, соответственно, его успешное лечение.

Как пройти обследование?

Шаг 1

Позвоните по телефону +7 495 236-10-10. Запись на прием осуществляется в рабочее время с 09:00 до 21:00 кроме выходных и праздничных дней.

Шаг 2

Ответьте оператору на вопросы медицинского характера. Запишите дату и время визита в Центр. Приготовьте паспорт, полис ОМС и СНИЛС.

Шаг 3

Обратитесь в регистратуру Центра за 30-45 минут до назначенного времени для того, чтобы завести медицинскую карту.

Шаг 4

Запланируйте дату и время повторного приема для консультации по результатам обследования.

Шаг 5

Пройдите осмотр у врача-гинеколога, который сформирует дальнейший план обследования.

Подробнее

Новости «Белой розы»

Все новости

В Твери открыли благотворительный медицинский центр «Белая роза»

4 декабря в Твери состоялось открытие диагностического центра женского здоровья «Белая роза». В открытии центра приняли участие президент Фонда Светлана Медведева, губернатор Тверской области Игорь Руденя, митрополит Тверской и Кашинский Савва.

16 января 2020 в 22:17

Центр поддержки женского репродуктивного здоровья «Белая роза» открылся в Иванове

Для женщин это возможность быстрее пройти обследование. Центры занимаются не только выявлением онкологических заболеваний, но также информационно- просветительской работой, чтобы пациентка понимала, что ей нужно проходить осмотры, заботиться о своем здоровье как матери, как женщине.

12 января 2018 в 23:42

«Белая роза» эмблема надежды в Мурманске

У северянок отпала необходимость томиться в бесконечных очередях, чтобы обследовать свое здоровье. В этом им помогает новый благотворительный медицинский диагностический центр «Белая роза».

5 октября 2016 в 14:35

в Оренбурге открылся филиал центра «Белая роза»

Медицинский центр «Белая роза» в месяц здесь обследует до полутора тысяч женщин. Филиал центра открыли на базе второй женской консультации в поселке Южном Оренбурга.

26 сентября 2016 в 14:58

Центры «Белая роза» в России

Московская область

г. Красногорск

ул. Международная, д. 12
66км МКАД, ТРЦ Вегас

+7 495 236-10-10

Время работы: пн-сб 8:00 — 22:00

https://belroza.ru

Санкт-Петербург

• Московский проспект, 104к3
• Моравский переулок, д. 5

+7 812 748-23-56

Время работы: пн-пт 8:30 — 21:00

http://fond-belaya-roza.ru/

Архангельск

Троицкий проспект, 99

• +7 8182 47-20-36
• +7 8182 20-57-12

Время работы: пн-пт 8:00 — 20:00

Мурманск

ул. Академика Павлова, д. 6, корп. 4

+7 8152 56-70-70

Время работы:пн-пт 08:00 — 18:00
Запись по телефону по пятницам с 12.00 до 16.00 на 1 неделю вперед

Сайт Центра Белая роза в Мурманске

Северодвинск

Морской проспект, д. 49

+7 953 267-56-19

Время работы:пн-пт 9:00 — 17:00, запись с 13:00 до 15:00

Якутия

• г. Якутск, ул. Маяковского, д. 84
• г. Нерюнгри, ул. Чурапчинская, д. 17

• Якутск +7 914 275-88-55
• Нерюнгри +7 924 766-88-55

Время работы г. Якутск:пн-пт 8:00 — 20:00

Время работы г. Нерюнгри:пн-пт 15:00 — 21:00

Главная

Благовещенск

• улица Калинина, 2/2
• пер. Уралова 3/1

• +7 4162 20-00-09
• +7 4162 20-00-10

Время работы: пн-пт 8:30 — 20:00

http://br28.ru

Южно-Сахалинск

ул. Курильская, 42а

• +7 4242 300-114
• +7 4242 300-115

http://bel-roza. ru/

Время работы: пн-пт 8:00 — 20:00

Кемерово

Октябрьский проспект, д. 22В

ул. Рукавишникова, д. 22

• +7 3842 39-22-56
• +7 3842 39-22-66

Время работы: пн-пт 9:00 — 19:00

http://br42.ru/

Оренбург

пр.Победы, д.54

+7 3532 43-47-17

Время работы: пн-пт 8:00 — 19:00

http://belayaroza56.ru/

Уфа

ул. Российская, д. 31

+7 347 244-60-05

Время работы: пн-пт 8:00 — 20:00

https://belayaroza-ufa.ru/

Иваново

ул. Станкостроителей, д. 4

+7 4932 93-44-85

Время работы: пн-пт 8:00 — 20:00

Главная

Тверь

Тверской проспект, д. 14

+7 4822 36-29-00

Время работы: пн-сб 9:00 — 21:00

http://br69.ru/

Владимир

ул. Музейная, д.1

+7 4922 47-15-55

Время работы: пн-птн 8:00 — 20:00

https://br33.ru

Сочи

ул. Дагомысская, д.46

+7 862 444-00-51

+7 862 444-00-52

Время работы: пн-птн 8:00 — 20:00

Системы наблюдения за общественным здравоохранением нового поколения | Accenture

• Пандемия COVID-19 высветила значительные пробелы в инфраструктуре и методах наблюдения за общественным здравоохранением.
• CDC в настоящее время возглавляет несколько инициатив, направленных на то, чтобы сделать эпиднадзор за общественным здравоохранением более взаимосвязанным, устойчивым, адаптируемым и готовым к реагированию.
• Учреждения могут укрепить системы, внедрив масштабируемую объединенную инфраструктуру сетки данных и расширив доступные интероперабельные данные.
• Благодаря данным наблюдения в режиме реального времени агентства могут получить более полную и готовую к принятию решений картину угроз и ситуаций для общественного здравоохранения.

Надзор уже давно является краеугольным камнем практики общественного здравоохранения. Сбор и распространение данных эпиднадзора влияют на поведение людей в отношении здоровья, государственную политику, национальную безопасность и глобальную экономику.

Возглавляемый CDC и осуществляемый всеми 50 штатами и более чем 3000 местных юрисдикций и территорий, надзор за общественным здравоохранением в Соединенных Штатах охватывает мониторинг инфекционных заболеваний, хронических заболеваний, травм и состояний психического здоровья, а также социальных детерминант. здоровья. Эпиднадзор может собирать данные по каждому аспекту, имеющему отношение к причине или распространению заболевания, — поведенческим факторам риска, профилактическим действиям, случаям, программам или затратам на лечение и т. д.

Пандемия COVID-19 привлекла внимание к эпиднадзору за общественным здравоохранением и его острой необходимости в модернизированных системах и методах. Чтобы выявлять, сдерживать и предотвращать вспышки, государственные и местные органы здравоохранения взяли на себя масштабную задачу по отслеживанию случаев, вариантов, вакцинаций и горячих точек и обмену этими данными с федеральными агентствами. Это была непростая задача — например, Politico сообщает, что «в штате Вашингтон чиновники здравоохранения перестали отслеживать 30 000 лабораторных отчетов о заболеваниях в месяц в 2019 году.до 30 000 в день в определенные моменты в 2020 году».

Столь резкое увеличение спроса устранило и без того значительные пробелы в инфраструктуре данных и методах наблюдения за общественным здравоохранением, включая:

• Фрагментарные данные
• Отсутствие функциональной совместимости
• Аналитические подходы, которые нельзя масштабировать
• Задержка и громоздкий сбор данных и отчетность

Больницы, поставщики медицинских услуг и лаборатории используют различные системы для сбора данных — одни требуются по закону, другие — на добровольной основе. Как правило, они сообщают данные государственным и местным агентствам здравоохранения, которые передают информацию CDC и другим федеральным агентствам.

Агентства собирают, деидентифицируют, синтезируют и распространяют информацию для формирования политики, информирования общественности и проведения исследований — процесс, который часто может занять месяцы или годы после первоначального сбора данных.

Типовой поток данных общественного здравоохранения

Многие современные системы основаны на мониторинге конкретных заболеваний и ручном вводе данных, что создает значительную нагрузку на федеральных партнеров по данным. Государственные и местные отчеты в CDC часто задерживаются, потому что системы и данные несовместимы.

CDC поощряет стандартизацию, но ему не хватает полномочий для получения данных напрямую без заключения соглашения об использовании данных с каждым штатом и местной юрисдикцией. В результате агентство должно вручную очищать данные перед проведением анализа, необходимого для получения общенациональной агрегированной картины общественного здравоохранения. Это может значительно задержать обмен данными с поставщиками и другими доверенными партнерами, играющими важную роль в ответных мерах общественного здравоохранения.

Образец потока данных общественного здравоохранения

В дополнение к основной деятельности CDC по эпиднадзору более 100 отдельных автономных систем, управляемых несколькими агентствами, отслеживают конкретные заболевания и события.

Например, Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA) следит за безопасностью регулируемых медицинских устройств, а Национальный институт рака отслеживает тенденции развития рака и статистику. Эти данные распространяются по каналам отчетности конкретных агентств и, в некоторых случаях, становятся доступными для исследований в центрах данных.

Благодаря более модернизированной инфраструктуре данных руководители общественного здравоохранения могут лучше выявлять и сдерживать вспышки, понимать бремя болезней, направлять изменения политики, оценивать и улучшать стратегии профилактики и контроля, а также направлять инвестиции в исследования.

Текущие усилия по модернизации эпиднадзора за общественным здравоохранением

За последнее десятилетие Соединенные Штаты добились значительных успехов в области регистрации заболеваний, синдромного эпиднадзора, отчетности о смертности и электронной лабораторной отчетности. Основываясь на этих усилиях, CDC недавно запустил комплексную инициативу по модернизации данных (DMI) и специальный Центр прогнозирования и анализа вспышек (CFA). Эти инициативы разрабатывались в течение многих лет, и в совокупности они несут ответственность за преобразование нашей системы эпиднадзора в сфере общественного здравоохранения в систему, которая будет взаимосвязанной, устойчивой, адаптируемой, устойчивой и готовой к реагированию.

За первый год своего существования DMI добилась значительных успехов в сборе данных в режиме реального времени, облачных сервисах и автоматизации своих основных систем. Еще находясь на этапе подготовки к запуску, CFA успешно предсказал всплеск COVID-19 Omicron и с тех пор подготовил модели и анализы в рамках ответных мер нашей страны на вспышки полиомиелита и оспы обезьян.

Усилия CDC поддерживаются работой Управления национального координатора информационных технологий здравоохранения (ONC) по определению стандартов и методов функционального обмена данными и информированию о стимулах, способствующих их внедрению. Главное из достижений ONC: продвижение стандарта Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR®) и публикация Trusted Exchange Framework and Common Agreement (TEFCA) для создания универсального уровня взаимодействия по всей стране.

В то время как в центре усилий ONC на сегодняшний день была координация ухода, внимание смещается на необходимость двустороннего обмена данными с учреждениями общественного здравоохранения и устранение разовых подключений к системам отчетности общественного здравоохранения.

Поскольку наша страна определяет и реализует следующий раунд инвестиций для модернизации эпиднадзора за общественным здравоохранением, руководителям агентств нужна целостная стратегия и непоколебимая ориентация на конечную цель. Определение и внедрение решения для оперативных данных в режиме реального времени и быстрого и точного анализа потребует значительного ускорения усилий ведущих агентств и партнеров по данным.

По мере совершенствования систем общественного здравоохранения учреждениям необходимо будет одновременно расширять, координировать, стандартизировать и упорядочивать сбор данных и обмен ими. Они могут сделать это, внедрив масштабируемую объединенную инфраструктуру сетки данных и дополнительно расширив совместимость данных . Имея более прочную технологическую основу и больший объем пригодных для использования данных, агентства могут затем развертывать мощные аналитические инструменты в масштабе, которые могут предоставить всестороннюю, готовую к принятию решение картину конкретной угрозы или ситуации для общественного здравоохранения.

В то же время учреждения общественного здравоохранения должны использовать интеллектуальные средства автоматизации, чтобы преимущества модернизации эпиднадзора не создавали дополнительной нагрузки на и без того перегруженных работников общественного здравоохранения.

Существующая в нашей стране сеть разрозненных систем, ориентированных на конкретные заболевания, создает значительную избыточность и неэффективность и, что не менее важно, не может масштабироваться для поддержки уровня агрегации данных и доступа, который необходим органам общественного здравоохранения.

Чтобы удовлетворить потребности современной экосистемы данных общественного здравоохранения, федеральным агентствам нужна масштабируемая объединенная сетка данных.

Оставляя владение данными децентрализованным, сетка данных позволяет тем, кто обладает наибольшими знаниями, управлять своими данными. В контексте общественного здравоохранения это означает, что агентства здравоохранения, страховые компании, академические партнеры и другие действуют как узлы в сети.

Вместо того, чтобы отчитываться непосредственно перед CDC, государственные и местные агентства будут предоставлять свои продукты данных — данные EHR, лабораторные отчеты, информацию о секвенировании генома, записи об иммунизации и т. д. — через сеть.

Используя платформу самообслуживания, основанную на надежных метаданных, функциях поиска и каталоге данных, авторизованные потребители данных могут находить, получать доступ, объединять и анализировать данные. Они также могут получить доступ к предварительно созданным алгоритмам и создавать новые продукты данных и повторно используемые алгоритмы. CDC будет выполнять важную роль в управлении и управлении, разрабатывая и внедряя руководящие принципы и стандарты реализации, создавая каталог данных и выполняя уровень конфиденциальности. Используя технологию привязки записей с сохранением конфиденциальности (PPRL), уровень конфиденциальности будет поддерживать соответствие HIPAA, позволяя сопоставлять пациентов даже с деидентифицированными данными. Например, PPRL использует хеширование для преобразования имен, дат рождения и адресов в зашифрованные токены, сохраняющие исходные значения.

CDC в настоящее время реализует инициативу, в рамках которой PPRL используется для продвижения приоритетов общественного здравоохранения и исследований, связанных с COVID-19. Связывание данных на уровне пациента дает всестороннее представление о здоровье человека, позволяя исследователям отвечать на вопросы, которые в противном случае потребовали бы обширного сбора первичных данных или сложных соглашений об использовании данных.

Внедрив PPRL со стандартизированными компонентами данных FHIR, учреждения общественного здравоохранения смогут получать и собирать данные из нескольких источников и передавать эти данные в масштабируемые инструменты аналитики и моделирования.

При соответствующем управлении сетка данных обеспечит доступ к готовым к анализу продуктам данных, устраняя узкие места, обычно связанные с централизованной отчетностью и распространением. В результате органы общественного здравоохранения могут ускорить сбор и анализ данных, а также оповещение населения и информационно-разъяснительную работу, что особенно важно в случае быстро меняющихся угроз, таких как инфекционные заболевания.

Однако успех инфраструктуры данных зависит от объема и качества исходных данных, которые в нее подаются. Достижение целей общественного здравоохранения в Америке зависит от широкого внедрения стандартов данных на основе интерфейса прикладного программирования (API) для размещения объемов данных, необходимых для быстрой цифровой отчетности, масштабируемым образом.

С этой целью учреждения общественного здравоохранения, программы эпиднадзора и организации по обмену медицинской информацией (HIE), а также участники их сетей должны продолжать работу по полному внедрению FHIR, в частности, его функциональных возможностей RESTful API, таких как Bulk FHIR.

С помощью API-интерфейсов FHIR и Bulk FHIR учреждения здравоохранения могут отказаться от парадигмы «проталкивания», которая полагается на поставщиков для отправки данных. Вместо этого агентства могли бы использовать модель на основе запроса или подписки («парадигма вытягивания») для получения автоматических обновлений дел.

В настоящее время только данные EHR и социальные детерминанты здоровья (SDOH) совместимы в соответствии с установленным стандартом, также известным как Базовые данные для взаимодействия США (USCDI). Эти данные могут и должны быть дополнены структурированными данными о здоровье, разрозненными в других системах ведомств, а также данными из других соответствующих источников, включая:

• Геопространственные данные, такие как возможность ходьбы и доступ к медицинской помощи
• Данные дистанционного зондирования, такие как анализ сточных вод и спутниковые изображения
• Данные о передвижении со смартфонов, GPS и датчиков вдоль автомагистралей и дорог

Путем объединения дополнительных данных из разрозненных в настоящее время систем здравоохранения и источников, не связанных со здравоохранением, учреждения общественного здравоохранения могут обогатить базовые данные USCDI для получения действительно надежной информации. Недавние усилия продемонстрировали ценность многоуровневых данных для отслеживания распространения COVID-19, понимания последствий социального дистанцирования и, например, прогнозирования показателей ожирения.

Эти результаты обнадеживают, но ограничены по масштабу. Отсутствие взаимодействия между источниками данных делает невозможным масштабирование таких подходов для действенного наблюдения в реальном времени. Хотя ONC продолжает продвигать и расширять USCDI в сотрудничестве с CDC и другими заинтересованными сторонами, этот процесс по своей сути поэтапный. Тем временем CDC должен использовать альтернативные подходы, чтобы использовать больше данных в моделях и симуляциях общественного здравоохранения.

Хранилища функций машинного обучения имеют большой потенциал для заполнения пробелов. Этот новый инструмент обеспечивает гибкость, необходимую для приема данных — через прямое соединение или высокопроизводительный API — из источников, использующих различные стандарты данных. После загрузки хранилище функций ML может согласовать эти данные с FHIR, что делает их пригодными для использования в моделях и симуляциях общественного здравоохранения.

Расширяя операционную совместимость и объединяя массив обширных релевантных данных, учреждения общественного здравоохранения могут повысить точность оценок распространенности, уравновесить предвзятость в традиционном сборе данных, эффективно нацеливать стратегии контроля и профилактики и лучше распределять ресурсы.

Решения для данных должны следовать передовым практикам, таким как руководящие принципы FAIR, которые помогают обеспечить возможность поиска, доступности, взаимодействия и повторного использования данных для управления научными данными или управления ими.

Образец цитирования: Руководящие принципы FAIR.

Раскрытие потенциала современной инфраструктуры данных

Благодаря федеративной ячеистой инфраструктуре данных, которая обеспечивает доступ к большим объемам богатых, интероперабельных данных, модернизированная система наблюдения за общественным здравоохранением может использовать расширенную аналитику и новые технологии для оптимизации эффективности — и все это в достаточный масштаб для получения точной информации в режиме реального времени.

1. Использование обработки естественного языка для анализа сложных неструктурированных данных

Огромный объем ценных медицинских данных скрыт в файлах изображений, лабораторных отчетах и ​​клинических заметках. Относительно недавние достижения в области обработки естественного языка (NLP) позволяют анализировать эти типы неструктурированных данных.

НЛП позволяет компьютерным системам понимать и интерпретировать человеческий язык с помощью тематического моделирования, анализа настроений и других методов. Захватывая сложные лингвистические отношения, НЛП выходит далеко за рамки поиска по ключевым словам, чтобы определить общие темы или отношения к конкретной теме из медицинских записей, а также данных социальных сетей и других больших неструктурированных наборов данных.

В последние годы производительность НЛП значительно улучшилась благодаря так называемому трансферному обучению, то есть использованию хорошо отлаженной модели для обучения новой модели соответствующей задаче. Массивные предварительно обученные языковые модели, такие как BERT от Google и GPT-3 от OpenAI, продвигают весь спектр возможностей НЛП, позволяя разрабатывать более мощные модели с меньшим объемом обучающих данных и вычислительных ресурсов.

На сегодняшний день исследователи в области общественного здравоохранения успешно использовали модели НЛП для мониторинга гриппоподобных симптомов, упомянутых в Твиттере, и определения общественного мнения, связанного с COVID-19.и заниматься другими интересными исследованиями. Эти приложения только начинают прикасаться к потенциалу NLP — особенно в сочетании с инфраструктурой федеративных данных и расширенной функциональной совместимостью — революционизировать методы надзора за общественным здравоохранением в национальном масштабе.

2. Крупномасштабное моделирование для надежного анализа на основе сценариев

Агентное моделирование (АВМ) — это вычислительный метод моделирования действий и взаимодействий между людьми и окружающей их средой. Исследователи общественного здравоохранения используют ABM для моделирования передачи болезней, социального влияния на здоровье, результатов поведения в отношении здоровья и оценки эффективности вмешательств.

Полезность ABM зависит от того, насколько хорошо вы понимаете среду и правила, управляющие поведением агентов. Имея больше и лучше данных, моделирование ABM можно использовать для моделирования все более сложных сценариев.

Например, представители органов здравоохранения могут:

• Изучить влияние иммунизации и внедрения новых вариантов на распространение среди населения
  
• Выявление групп риска
• Выявление очагов и условий, способствующих распространению болезни
• Упреждающая оценка эффективности и воздействия стратегий профилактики и контроля

На основе достаточно обширных данных, таких как демографические данные, социальные детерминанты, статус вакцинации, географические данные и другие данные об окружающей среде, сложные агентные модели могут прогнозировать риск и результаты, позволяя агентствам эффективно распределять ресурсы в интересах общественного здравоохранения.

Расширенный сбор данных и более совершенный анализ имеют решающее значение для углубления нашего понимания и, следовательно, улучшения общественного здравоохранения. Однако усилия по модернизации системы эпиднадзора не могут стать дополнительным бременем для кадров общественного здравоохранения. Агентства общественного здравоохранения на всех уровнях уже сталкиваются с острой нехваткой работников: примерно 44 процента рассматривают возможность ухода с работы в течение следующих пяти лет. Это делает внедрение таких инструментов, как интеллектуальная автоматизация (IA), важным шагом на этом пути.

В сфере общественного здравоохранения ИА может значительно улучшить отчетность об инфекционных заболеваниях за счет автоматизации сбора и передачи соответствующей медицинской информации из электронных медицинских карт. Когда медицинский работник записывает конкретный симптом или случай заболевания в ЭУЗ пациента, система IA может автоматически отправлять данные непосредственно в CDC или другие учреждения, устраняя административную нагрузку, которая в настоящее время требуется для отчетности. Системы IA также могут сканировать и интерпретировать лабораторные отчеты или клинические записи, чтобы выявлять случаи заболеваний, которые в противном случае могли бы ускользнуть от должностных лиц здравоохранения, и инициировать отчеты в государственные и местные органы власти.

IA не только автоматизирует предопределенные повторяющиеся задачи, но также позволяет системе обучаться и адаптироваться. Благодаря искусственному интеллекту и машинному обучению система IA для извлечения данных из неструктурированного текста может выйти за рамки простого оптического распознавания символов, используя NLP для понимания контекста, уменьшения шума и повышения точности.

Используя решения IA, учреждения общественного здравоохранения могут производить более полные и точные оценки бремени болезней и тенденций, одновременно повышая эффективность работы, устраняя ручную, повторяющуюся работу и позволяя людям сосредоточиться на более важных задачах.

По мере того, как федеральные агентства определяют и внедряют систему эпиднадзора за общественным здравоохранением, которая объединяет обширные интероперабельные данные для поддержки надежных аналитических инструментов и решений IA в масштабе, долгосрочный успех будет зависеть от согласования с ключевыми партнерами по данным и четкого управления.

Они могут предпринять следующие начальные шаги:

Определить один или несколько дискретных приоритетных вариантов использования, чтобы продемонстрировать ценность решений для данных.

Выберите партнеров по данным, чьи источники данных могут быть интегрированы в решение сетки данных.

Создайте систему совместного управления для решения политических, технических и операционных вопросов.

Включив государственные и местные агентства, HIE, агрегаторы данных, лаборатории и/или других партнеров по данным и сосредоточив внимание на отдельных вариантах использования, федеральные руководители общественного здравоохранения могут применять итеративный подход к определению и тестированию решений, одновременно поддерживая эффективное управление изменениями. среди заинтересованных сторон общественного здравоохранения.

По мере того, как учреждения общественного здравоохранения учитывают уроки COVID-19 и действуют в соответствии с нимипандемии, укрепление американской системы наблюдения является высшим приоритетом.

Инвестируя в инфраструктуру нового поколения и расширяя набор доступных и совместимых данных, агентства могут создать аналитический конвейер с беспрецедентной надежностью. Этот конвейер будет подпитывать модели и симуляции достаточной мощностью для получения информации в реальном времени — для улучшения политики и программ, ориентированных на предотвращение, контроль и реагирование. Вооружившись мощью интеллектуальной автоматизации, учреждения общественного здравоохранения могут внедрять эти достижения без дополнительных налогов на рабочую силу, эффективно делая больше с меньшими затратами.

Эти стратегические инвестиции являются ключом к данным наблюдения в режиме реального времени и информации, которая позволяет нашим руководителям понимать бремя болезней, прогнозировать будущие риски, разрабатывать и оценивать стратегии профилактики и контроля и, в конечном итоге, спасать жизни.

USDA APHIS | Надзор за здоровьем животных в США

Ошибка:

Javascript отключен в этом браузере. Эта страница требует Javascript. Измените настройки вашего браузера, чтобы разрешить выполнение Javascript. Подробные инструкции см. в документации вашего браузера.

Часто задаваемые вопросы и ресурсы Министерства сельского хозяйства США о коронавирусе (COVID-19). УЗНАТЬ БОЛЬШЕ

• Здоровье животных
 /  
• Мониторинг и наблюдение
 /  
• Национальная система наблюдения за здоровьем животных (NAHSS)

Здоровье животных

• Свяжитесь с нами
• Обзор программы
• Новости и объявления
• Информация о болезнях животных
• Аварийное управление
• Экспорт из США
• Импорт в США
• Эпидемиология
• Лабораторная информация и услуги
• Мониторинг и наблюдение
• Национальная система мониторинга здоровья животных (NAHMS)
• Национальная система наблюдения за здоровьем животных (NAHSS)
• Приложения для ветеринарных служб
• Международные стандарты WOAH
• Прослеживаемость
• Тренировка и развитие
• Ветеринарная аккредитация
• Ветеринарные биопрепараты
• Карта сайта

Последнее изменение: 2 июня 2020 г.

Печать

Всеобъемлющая, скоординированная, комплексная система наблюдения является основой для здоровья животных, общественного здравоохранения, безопасности пищевых продуктов и здоровья окружающей среды.

Надзор за здоровьем животных предназначен для своевременного выявления угроз здоровью животных. Ветеринарная служба (VS) Службы инспекции здоровья животных и растений (APHIS) Министерства сельского хозяйства США (USDA) работает с обширной сетью партнеров для проведения мероприятий по надзору в Соединенных Штатах. Вместе эти партнеры работают над защитой здоровья животных, экономической жизнеспособности страны и обеспечением продовольствием. Кроме того, эти программы и усилия по наблюдению гарантируют международным торговым партнерам здоровье национального стада и безопасность нашего скота и продукции животноводства. Наша национальная система эпиднадзора также предоставляет инструменты, необходимые для обнаружения химических веществ или агентов окружающей среды, которые могут повлиять на здоровье животных.