Медицинские данные – неотъемлемая часть рабочих процессов в деятельности медицинских организаций. Ежедневно все большее количество данных обрабатывается в цифровом формате. Что с ними делать, и какими они должны быть для использования системами поддержки принятия врачебных решений? В статье приведены важные критерии, определяющие качество данных.
Литература
1. Паспорт национального проекта «Цифровая экономика Российской Федерации» // http://static. government.ru/media/files/urKHm0gTPPnzJlaKw3M5cNLo6gczMkPF.pdf (Дата обращения: 27.02.2019).
2. Гусев А. В., Добриднюк С. Л. Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении / Информационное общество, 2017. – № 4–5. – С. 78–93.
3. Морозов С.П., Владзимирский А. В., Ледихова Н. В., Соколина И. А., Кульберг Н. С., Гомболевский В. А. Оценка диагностической точности системы скрининга туберкулеза легких на основе искусственного интеллекта // Туберкулёз и болезни лёгких. – 2018. – Т. 96, № 8. – С. 42–49. DOI: 10.21292/2075 1230 2018 96 8 42 49.
4. ГОСТ Р ИСО 8000 2 2014 «Качество данных. Часть 2. Словарь».
5. ГОСТ Р ИСО 8000–102–2011» Качество данных. Часть 102. Основные данные. Обмен данными характеристик. Словарь».
6. ГОСТ Р 56214–2014/ISO/TS8000–1:2011 «Качество Данных. Часть 1. Обзор».
7. Dave Muoio Google patent application offers new details on company’s predictive EHR aggregation system // https://www.mobihealthnews.com/content/google-patent-application-offers-new-details-companys-predictive-ehr-aggregation-system?mkt_tok=eyJpIjoiWVRJd09USmtaRGRrTW1SaCIsInQiOiJadVhiQzNtSEdhMk1OSlg0KzRhZXBO bHZKYzQwSmRjaklrMVp4WGozUGNQd0Rjc3BuTjIzMVZENHZcLzN5RHdwcHJTWWVhOGlyUnJqUlVac0dMXC80V UNyRmtRYUZIUU9BcjRGeDh1djM1Q0N6YTJBelhiNVRqUUdqQlhtcE8rbkNpIn0%3D (дата обращения 27.02.2019).
8. Тегированные результаты компьютерных томографий легких: а. с. 2018620500 Рос. Федерация / Морозов С. П., Кульберг Н. С., Гомболевский В. А. с соавт.; заявитель и правообладатель: ГБУЗ «НПЦМР ДЗМ». – № 2018620148; заявл. 06.02.2018; опубл. 28.03.2018, Бюл. № 4. – 1 с.
9. ISO/IEC25012 – Data Quality model: defines a general data quality model for data retained in a structured format within a computer system. It focuses on the quality of the data as part of a computer system and defines quality characteristics for target data used by humans and systems // https://www.iso25000.com/ index.php/en/iso 25000-standards/iso 25012?limit=5&start=15 (Дата обращения: 06.03.2019).
10. Федеральная служба государственной статистики «Здравоохранение в России» 2017 // http:// www.gks.ru/free_doc/doc_2017/zdrav17.pdf (Дата обращения: 04.03.2019).
11. Морозова О. А. Управление данными как активом предприятия: качество данных и бизнес-результат // https://fd.ru/articles/158513-upravlenie-dannymi-kak-aktivom-predpriyatiya-rek- (Дата обращения: 05.03.2019).
12. ГОСТ Р 56215–2014/ISO/TS8000–150:2011 «Качество данных. Часть 150. Основные данные. Структура управления качеством».
13. Карпов О.Э., Акаткин Ю. М., Конявский В. А., Шишканов Д. В., Ясиновская Е. Д. Цифровое здравоохранение в цифровом обществе. Экосистема и кластер. М.: ДПК Пресс, 2017. – 220 с.
14. Карпов О.Э., Субботин С. А., Замятин М. Н., Шишканов Д. В., Асташев П. Е., Прохорова Е. С. Имитационное моделирование деятельности современного многопрофильного медицинского учреждения // Вестник Российского экономического университета имени Г. В. Плеханова. 2018; (6): 57–66.
15. ГОСТ Р 54524–2011/ISO/TS8000–100:2009 «Качество данных. Часть 100. Основные данные. Обмен данными характеристик. Обзор».
2. Гусев А. В., Добриднюк С. Л. Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении / Информационное общество, 2017. – № 4–5. – С. 78–93.
3. Морозов С.П., Владзимирский А. В., Ледихова Н. В., Соколина И. А., Кульберг Н. С., Гомболевский В. А. Оценка диагностической точности системы скрининга туберкулеза легких на основе искусственного интеллекта // Туберкулёз и болезни лёгких. – 2018. – Т. 96, № 8. – С. 42–49. DOI: 10.21292/2075 1230 2018 96 8 42 49.
4. ГОСТ Р ИСО 8000 2 2014 «Качество данных. Часть 2. Словарь».
5. ГОСТ Р ИСО 8000–102–2011» Качество данных. Часть 102. Основные данные. Обмен данными характеристик. Словарь».
6. ГОСТ Р 56214–2014/ISO/TS8000–1:2011 «Качество Данных. Часть 1. Обзор».
7. Dave Muoio Google patent application offers new details on company’s predictive EHR aggregation system // https://www.mobihealthnews.com/content/google-patent-application-offers-new-details-companys-predictive-ehr-aggregation-system?mkt_tok=eyJpIjoiWVRJd09USmtaRGRrTW1SaCIsInQiOiJadVhiQzNtSEdhMk1OSlg0KzRhZXBO bHZKYzQwSmRjaklrMVp4WGozUGNQd0Rjc3BuTjIzMVZENHZcLzN5RHdwcHJTWWVhOGlyUnJqUlVac0dMXC80V UNyRmtRYUZIUU9BcjRGeDh1djM1Q0N6YTJBelhiNVRqUUdqQlhtcE8rbkNpIn0%3D (дата обращения 27.02.2019).
8. Тегированные результаты компьютерных томографий легких: а. с. 2018620500 Рос. Федерация / Морозов С. П., Кульберг Н. С., Гомболевский В. А. с соавт.; заявитель и правообладатель: ГБУЗ «НПЦМР ДЗМ». – № 2018620148; заявл. 06.02.2018; опубл. 28.03.2018, Бюл. № 4. – 1 с.
9. ISO/IEC25012 – Data Quality model: defines a general data quality model for data retained in a structured format within a computer system. It focuses on the quality of the data as part of a computer system and defines quality characteristics for target data used by humans and systems // https://www.iso25000.com/ index.php/en/iso 25000-standards/iso 25012?limit=5&start=15 (Дата обращения: 06.03.2019).
10. Федеральная служба государственной статистики «Здравоохранение в России» 2017 // http:// www.gks.ru/free_doc/doc_2017/zdrav17.pdf (Дата обращения: 04.03.2019).
11. Морозова О. А. Управление данными как активом предприятия: качество данных и бизнес-результат // https://fd.ru/articles/158513-upravlenie-dannymi-kak-aktivom-predpriyatiya-rek- (Дата обращения: 05.03.2019).
12. ГОСТ Р 56215–2014/ISO/TS8000–150:2011 «Качество данных. Часть 150. Основные данные. Структура управления качеством».
13. Карпов О.Э., Акаткин Ю. М., Конявский В. А., Шишканов Д. В., Ясиновская Е. Д. Цифровое здравоохранение в цифровом обществе. Экосистема и кластер. М.: ДПК Пресс, 2017. – 220 с.
14. Карпов О.Э., Субботин С. А., Замятин М. Н., Шишканов Д. В., Асташев П. Е., Прохорова Е. С. Имитационное моделирование деятельности современного многопрофильного медицинского учреждения // Вестник Российского экономического университета имени Г. В. Плеханова. 2018; (6): 57–66.
15. ГОСТ Р 54524–2011/ISO/TS8000–100:2009 «Качество данных. Часть 100. Основные данные. Обмен данными характеристик. Обзор».
Для цитирования
Документы
Ключевые слова