CC BY
126
“■ и информационные
технологии
Медицинские информационные системы
В.О. НОВИЦКИЙ,
д.т.н., профессор МГУПП, генеральный директор ООО «Диакеа-Софт», г. Москва, Россия, [email protected]
Э.Ю. ТАРОНИШВИЛИ,
президент группы компаний «ГамбраМедикал», г. Москва, Россия,
Е.М. ШИЛОВ,
д.м.н., профессор, заведующий кафедрой «Нефрология и гемодиализ» Первого МГМУ им. И.М. Сеченова, главный нефролог Минздрава РФ, г. Москва, Россия, [email protected]
АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ЛЕЧЕБНО-ДИАГНОСТИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ MAXIMUS
УДК 002.53:004.89
Новицкий В.О., Таронишвипи Э.Ю., Шилов Е.М. Автоматизированная информационная система управления лечебно-диагностическим процессом Maximus (ООО «Диакеа-Софт», г. Москва, Россия; Группа компаний «ГамбраМедикал», г. Москва, Россия; Первый МГМУ им. И.М.Сеченова, г. Москва, Россия) Аннотация: Представлены основные компоненты комплексной автоматизированной системы управления лечебно-диагностическим процессом, разработанной на основе системного подхода с внедрением в отделениях нефрологии и гемодиализа. Приведена структура целей системы, рассмотрены концепция PLM и современные информационные технологии, положенные в основу системы, регламентирование и разработка бизнес-процессов, электронная история болезни и автоматический сбор информации о параметрах состояния пациента, элементы системы поддержки принятия решений по диагностике, программе лечения и анализу причинно-следственных связей нозологий, построенные на основе экспертной базы знаний. Показаны Web-интерфейс и аналитическое представление информации в 30-графике.
Ключевые слова: автоматизированная информационная система управления, поддержка принятия решений, концепция PLM, лечебно-диагностический процесс, нозология, системный подход, структура целей, стратегическая карта, BSC, бизнес-процесс, база знаний, экспертная система, диагностическая машина, программа лечения, анализ причинно-следственных связей, экспертная база знаний, моделирование, измерительное оборудование, параметры состояния, пациент, врач, нефрология, гемодиализ, Web-интерфейс, ЭД-графическое представление информации.
UDC 002.53:004.89
Novitskiy V.O., Taronishvili EJ, Shilov E.M. The Maximus automated information system for managing
treatment and diagnostic process (Ltd. «Diakea-Soft», Groups of companies «GambraMedical», I.M.S echenov First Moscow State Medical University, Ministry of Health of the Russian Federation, Moscow, Russia).
Abstract. We introduce the basic components of an integrated automated diagnosis and treatment process control system, developed on the basis of a systematic approach with the introduction of the system in nephrology and dialysis centers. We show the structure of the objectives of the system, discuss the concept of PLM and modern information technology underlying the system, regulation and development of business processes, electronic medical history and automated collection of information about the parameters of the patient, the elements of diagnosis decisions support system, treatment program and analysis of cause and effect links between nosologies, built on the basis of expert knowledge base. We show web-based analytical information reporting tool in 3D-graphics. Keywords: automated information management system, decision support, diagnosis and treatment process, nosology, systematic approach, a framework of goals, strategic map, the business process, knowledge base, expert system, diagnostic machine, the treatment program, the analysis of cause-and-effect links, knowledge base, the doctor, the patient, nephrology, hemodialysis, Web-interface, 3D-graphic based representation of information.
© В.О. Новицкий, Э.Ю. Таронишвили, Е.М. Шилов, 2014 г.
18
Медицинские информационные системы
www.idmz.ru
гол 4, № Л
■■■■
гш
Важнейшими тенденциями развития здравоохранения в настоящее время являются:
— старение населения и повышение актуальности медицинских услуг; их удорожание;
— оплата медицинских услуг через систему страхования пациентов;
— генерация огромного объема информации о пациентах, болезнях и средствах лечения наряду с низкой эффективностью ее использования;
— стремление к формализации медицинских знаний и обеспечению доступа к ним врачей и пациентов;
— регламентирование бизнес-процессов оказания медицинских услуг;
— быстрое развитие медицинского оборудования и препаратов;
— бурное развитие информационных технологий, активно проникающих в сферу здравоохранения; их интеграция с медицинскими консультационными услугами, а также лабораторными и инструментальными средствами исследований и воздействий;
— пациент все в большей степени рассматривается как «знаток благодаря накопленному опыту», чье активное участие в принятии решений имеет ключевое значение, и становится равноправным и активным партнером в организации и ведении своей медицинской помощи.
Решение проблем в соответствии с вектором тенденций развития современного здравоохранения можно обеспечить комплексом взаимосвязанных мер в социальной, материально-технической, организационно-экономической и технологической сферах как для отрасли в целом, так и в рамках конкретных ее подсистем по областям медицины.
Автоматизированная информационная система управления лечебно-диагностическим процессом Maximus является одним из основных компонентов, призванных внести решительную лепту в повышение результативности и эффективности здравоохранения как в нашей стране, так и за рубежом.
Миссия системы Maximus — максимальное улучшение состояния пациента. Главная цель системы — повышение качества лечебно-диагностического процесса (ЛДП). Структура целей Maximus (рис. 1) лежит в основе организационной структуры и бизнес-процессов всех (более 10) частных центров нефрологии и гемодиализа некоммерческого частного учреждения «Нефрологический экспертный совет» (НЭС) — главного пользователя системы в настоящее время.
Лечебно-диагностический процесс в отделении (центре) нефрологии и гемодиализа является базовым объектом управления в Maximus, спроектированным с учетом масштабирования на другие области медицины.
Все элементы в системе рассматриваются как агрегированные множества параметров, соединенные причинно-следственными связями: параметры состояния пациентов, процедур, оборудования, экономические показатели, критерии оценки качества лечения, работы персонала и клиники в целом...
Управляющим модулем в Maximus является система поддержки принятия решений (СППР) [1], который в качестве управляющих сигналов вырабатывает предполагаемые диагнозы и клинические протоколы (программы лечения), включающие мероприятия-рекомендации по воздействиям и/или по дополнительным исследованиям. Вырабатываемые управляющие сигналы — мероприятия — являются рекомендациями (наилучшей альтернативой с позиции принятия решений), которые становятся управлениями только после утверждения их врачом как лицом, принимающим решение (ЛПР), и пациентом.
СППР вырабатывает УР на основе базы знаний (БЗ) — компонента СППР, которая формируется на основе экспертной информации и пополняется знаниями на опыте проведения ЛДП.
В основу системы положена концепция PLM (Product Life Management), основные этапы спиралевидного жизненного цикла которой включают:
■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ 19 ■
“■ и информационные
технологии
Медицинские информационные системы
>
Рис. J. Структура целей системы Maximus
20
Медицинские информационные системы
www.idmz.ru
гол 4, № Л
■■■■
гш
a. Идея (медицинское сопровождение пациента от поступления до исхода).
b. Исследование и системный анализ требований и потребностей.
c. Создание и развитие организационной структуры системы.
d. Проектирование и развитие бизнеспроцессов системы.
e. Проектирование системы и ее компонентов, создание документации по видам обеспечения.
f. Наполнение и ведение справочников и классификаторов, их анализ и развитие.
g. Формирование БЗ (обучение системы) и ее регулярное пополнение опытом ведущих экспертов, данными статистики эксплуатации системы и выявленными закономерностями причинно-следственных связей.
h. Обучение медицинского персонала и пациентов работе в системе.
i. Постоянный контроль и оценка качества ЛДП по разрабатываемым критериям.
j. Сопровождение и развитие системы на основе организации обратных связей.
k. Сбор данных и оценка критериев работы системы, изменения потребностей, социально-экономических и материально-технических факторов внешней среды, определяющих необходимость реструктуризации системы.
Далее осуществляется переход снова к пункту b.
Методология PLM в системе декомпозируется и реализуется также для ее компонентов: пациентов, оборудования, базы знаний, персонала, отделения и т.д.
Maximus построен на основе применения современных информационных технологий и развивается как взаимосвязанный многофункциональный набор сервисов, которые могут использоваться большим количеством разнообразных удаленных пользователей. На основе Web-сервисов может компоноваться, масштабироваться и адаптироваться в соответствии с особенностями каждого конкретного лечебно-диагностического учреждения или
медицинской компании требуемая система управления. С этой целью система строится на основе сервис-ориентированной архитектуры (SOA) [2].
Для решения задач многомерного учета и поиска применяются транзакционные и многомерные БД, а также OLAP-технология.
Для проектирования, развития и сопровождения системы используются современные Case-технологии и программные пакеты.
Система управления и регламенты деятельности современной медицинской компании на всех уровнях могут быть построены на базе методологии Сбалансированной системы показателей (ССП или Balanced Score Card — BSC) с использованием стратегических карт (СК) [3]. В Maximus это реализовано как для медицинского концерна в целом, так и для клинической компании, регионального центра нефрологии и гемодиализа (рис. 2) и вплоть до каждого участника ЛДП.
СК предусматривает определение конкретных критериев оценки в привязке к целям, соответствующим 4 перспективам развития (аспектам деятельности) компании. В Maximus это — пациенты, внутренние процессы, обучение и развитие, финансы.
Цели по всем перспективам связаны между собой причинно-следственными связями, соответственно и критерии оценки их достижения взаимозависимы. В основе критериев лежат различные показатели процессов, состояния пациентов, оборудования и др., получаемые автоматически или автоматизированно путем измерений и сбора информации.
Цели и критерии оценки в СК масштабированы и связаны с бизнес-процессами соответствующего уровня детализации. Так, в Maximus по СК компании оценивается деятельность и управление на уровне медицинской компании, по СК центра (отделения) нефрологии и гемодиализа оценивается эффективность работы регионального отделения и качество лечения пациентов, по СК работника — объем и качество работы каждого мед. работника и ка-
■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ 21 ■
гш
Медицинские информационные системы
1 и информационные
технологии
>
Рис. 2. Стратегическая карта сбалансированной системы показателей для отделения нефрологии и гемодиализа
чество лечения каждого конкретного пациента. Причинно-следственные связи в Maximus моделируются как для целей/критериев, так и для симптомов, синдромов и нозологий (болезней). Так, в виде графов и таблиц представлены связи между главными нозологиями, сопутствующими болезнями и возможными осложнениями с привязкой к соответствующим системам органов и кодам МКБ-10. Это используется при постановке диагнозов, выра-
ботке назначений, прогнозировании динамики состояния пациента и хода ЛДП.
Исследование причинно-следственных связей и бизнес-процессирование в Maximus осуществляются с использованием Case-средств в нескольких нотациях, включая IDEF [4], BPMN (Business Process Modeling Notation) [5], и современных программных пакетов.
В Maximus автоматизированно поддерживаются и являются обязательными графическое и
22
Медицинские информационные системы
www.idmz.ru
гол 4, № Л
■■■■
гш
Ж
Рис. 3. Верхний уровень описания бизнес-процессов — «Ландшафт»
медицинской компании
текстовое описания бизнес-процессов: функции по ролям, сценарии, информационные потоки с декомпозицией от общего к частному на всех уровнях детализации. Так, описание «Ландшафта» медицинской компании на 0-уровне (рис. 3) раскрывается на уровне 1 (например, для БП ОС25-Проведение лабораторных исследований) в структурно-функциональной диаграмме IDEF0 (рис. 4), а функция (например, ОС25.5-Подготовиться к отбору проб материала) описывается в нотации BPMN (рис. 5) с указанием актеров (ролей), информационных потоков (источников, сообщений, документов), сценариев действий (событий, условий) и результирующих связей (вход, исход).
На основе структуры целей и формализованного описания бизнес-процессов в системе формируются организационная структура, штатное расписание, функциональные обязанности и должностные инструкции персонала, а также оцениваются работа сотрудников и изменение состояния пациентов в отделениях нефрологии и гемодиализа НЭС.
На основе бизнес-процессов в Maximus созданы гибкие пользовательские интерфейсы в виде кабинетов (врача (рис. 6), пациента, медсестры и др.), которые настраиваются с использованием виджетов в соответствии с потребностями конкретных пользователей. Интерфейсы также реализованы в нескольких различных
■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ 23 ■
“■ и информационные
технологии
Медицинские информационные системы
Рис. 4. Описание 1-го уровня бизнес-процесса в нотации IDEF0 — структурно-функциональная диаграмма процесса лабораторных исследований
Рис. 5. Описание 2-го уровня бизнес-процесса в нотации BPMN: подпроцесс отбора проб для лабораторных исследований
24
Рис. 6. Экран виджета «Кабинет врача»
дизайнерских решениях и могут меняться в зависимости от предназначения, условий адаптации, психологических предпочтений и др. объективных и субъективных факторов.
Пользовательские интерфейсы также в зависимости от уровня управления представлены в 2 видах: одни из них ориентированы на автоматический сбор информации, контроль и управление параметрами ЛДП , другие более приспособлены на аналитическую обработку информации .
На основе бизнес-процессов в Maximus составлен альбом унифицированных медицин-
ских документов и отчетов. Альбом форм может быть оперативно адаптирован к условиям специфики работы лечебного учреждения.
В ходе ЛДП производятся сбор, фиксация, обработка и представление информации о пациенте в электронной истории болезни, отражающей статусные данные, поставленные диагнозы и предписанные назначения, результаты физикальных, лабораторных и инструментальных исследований, терапевтических и др. воздействий, параметры состояния пациента в динамике и др. информация.
■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ 25 ■
“■ и информационные
технологии
Медицинские информационные системы
Рис. 7. Сбор информации с оборудования с помощью модуля Maximus-Driver
Большая часть информации может собираться автоматически с различных измерительных устройств. Для этого в системе предусмотрен и активно используется модуль Maximus-Driver (рис. 7). С его помощью с большого количества различных подключаемых аппаратов и измерительного оборудования в историю болезни в режиме On-Line считывается и записывается информация об идентифицируемом (па карте) пациенте, его весе, давлении, пульсе, температуре, содержании различных веществ и др. данные. Модуль Maximus-Driver позволяет также заносить в аппараты выработанные системой (СППР Maximus) параметры предписаний, которые после обязательного подтверждения
ЛПР используются в ходе процедур. Наряду с параметрами пациента, Maximus-Driver считывает и обрабатывает параметры состояния лечебно-диагностического оборудования, выдавая различные предупреждения, необходимые сигналы о возможных неисправностях и возникновении аварийных ситуаций.
Номенклатура подключаемого оборудования в библиотеке Maximus-Driver постоянно пополняется по мере появления на рынке медицинских приборов новых передовых образцов различных фирм.
В Maximus реализован удаленный ввод информации о пациентах по всему перечню необходимых параметров. Разработанный для этого специальный Web-интерфейс позво-
26
Медицинские информационные системы
www.idmz.ru
гол 4, № Л
■■■■
гш
Рис. 8. Визуализация и анализ параметров состояния пациента в MGA
ляет в режиме On-Line пополнять историю болезни, контролировать состояние пациента, получать и передавать информацию о ЛДП и отчеты о работе персонала и лечебного отделения/центра в целом. Web-интерфейс Maximus позволяет реализовать современные медицинские технологии, включая «домашний госпиталь».
Важной компонентой Maximus, очень удобной для оперативной оценки динамики состояния пациентов и соответствующих параметров ЛДП, является Maximus Graphic Analyzer (MGA), позволяющий в табличном и графическом виде отображать значимые параметры пациента и лечебного процесса во времени с указанием их отклонения от нормы (рис. 8).
Если параметр находится в зоне нормы, то на графике он выделяется зеленым цветом, то есть находится в «зеленом коридоре». Параметры в зоне неустойчивого отклонения от нормы выделяются желтым цветом, в зоне явного отклонения от нормы — красным. В MGA можно по интересующему временному срезу посмотреть все необходимые соответствующие параметры состояния пациента и процесса и таким образом проследить возможные причинно-следственные связи.
MGA представляет также возможность увидеть общую картину динамики состояния пациента по заданной группе значимых параметров за период, используя понятие «зеленого коридора», «красной зоны» и т.п. в 3D-
■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ 27 ■
Рис. 9. Визуализация динамики параметров состояния в 3D в MGA
графическом представлении (рис. 9). Такой взгляд добавляет оперативности в оценке изменения состояния пациента и эффективности лечения, экономит время специалиста и, главное, позволяет увидеть проблему лечения в целом и принять правильное решение по программе назначений.
Эффективность ЛДП оценивается как по качеству и результату лечения, так и по его стоимости. Для этого в Maximus заложены возможности управления как по медико-технологическим, так и по экономическим показателям и критериям. К соответствующим функциям, реализованным в Maximus, относятся:
— расчет затрат на программу лечения по каждому пациенту;
— расчет оплаты за лечение в соответствии с нозологиями в диагнозе по МКБ-10;
— оптимизация программы лечения различным критериям — медицинским и экономическим — с учетом необходимых условий и ограничений;
— расчет показателей и анализ возможностей повышения экономической эффективности ЛДП.
В системе Maximus по заданному регламенту осуществляются сбор данных ЛДП из (серверов) отделений и центров нефрологии и гемодиализа, их централизованное хранение и статистическая обработка в аналитической службе НЭС. Это позволяет планировать распределение ресурсов в медицинской компании (расходные материалы, оборудование, финансы и др.), выявлять актуальные диагнозы, тенденции развития заболеваний в регионах, изменение состояния пациентов с целью свое-
28
Медицинские информационные системы
www.idmz.ru
гол 4, № Л
■■■■
гш
временного воздействия на возникающие ситуации и решения возможных проблем.
Таким образом, Maximus интегрирует в себе несколько классов систем: классифицирующих, дополняющих и трансформирующих. Она является экспертной анализирующей системой с частично детерминированными знаниями, получающими их из единого источника — БЗ.
Maximus является самообучающейся индуктивной прецедентной системой.
Maximus является адаптивной системой с применением на начальной стадии Case-технологий проектирования с последующим компонентным проектированием при масштабировании и расширении предметной области медицины в системе.
Приведенная идентификация Maximus является основой для формирования БЗ, являющейся интеллектуальным ядром системы и важнейшей частью ее СППР.
Ввод и пополнение знаний в БЗ осуществляются под управлением специалистов — инженеров знаний (аналитиков).
Исходные знания по описанию нозологий берутся на основе обработки данных экспертного опроса ведущих специалистов по областям медицины и формируются в виде фреймовой компоненты БЗ. В ней же в формализованном виде хранятся и пополняются знания по клиническим протоколам лечения пациентов, формируемые на основе авторитетных международных источников, включая www.uptudate.com, а также The National Institute for Health and Clinical Excellence (NICE) (http://www.nice.org.uk) и др.
Своевременная оперативная постановка достоверного диагноза — важнейшая задача, в решении которой СППР Maximus призвана оказывать активную помощь врачу в ходе ЛДП. Данная задача решается модулем «Диагностическая машина».
Выявленные симптомы у пациента из ЭИБ формализуются в признаковом пространстве в виде ситуации, для которой либо подбирается аналогия (диагностический паттерн) в
прецедентной компоненте БЗ, либо ищется решение по фреймовой компоненте описания нозологий. Если имеющихся симптомов недостаточно для постановки достоверного диагноза, то программа на основе анализа описаний наиболее подходящих нозологий по БЗ выдает рекомендуемые дополнительные исследования, целесообразные с позиции значимости, повторяемости, скорости и трудоемкости проведения. Результатом работы диагностической машины является диагноз пациента (рис. 10), содержащий: одну или группу нозологий с указанием главной (основной), сопутствующих и нозологий-осложнений с привязкой к МКБ-10; значения соответствующих критериев достоверности и (или) вероятности наличия данных болезней у пациента, критерии тяжести этих заболеваний у пациента, характеризующих тяжесть его состояния. Врач, руководствуясь рекомендуемой информацией, выданной диагностической машиной, подтверждает диагноз в ЭИБ или корректирует его, что обязательно фиксируется в Maximus и может быть в дальнейшем проанализировано и использовано.
Для прогнозирования развития заболеваний у пациента и анализа возможных причин их возникновения врач может воспользоваться специальным графическим модулем анализа причинно-следственных связей заболеваний в Maximus (рис. 11).
Все заболевания, описанные в системе, связаны между собой на графе дугами-связями, отражающими причинные связи (зеленые), связи — следствия (красные) и двусторонние связи (желтые). Граф строится на основе базы знаний и может быть представлен в различном виде. Так, можно также укрупненно отобразить вероятности причин возникновения и возможных последствий заболеваний, темпы их развития и опасности в зависимости от тяжести состояния пациента. Данный модуль призван помочь врачу в диагностике заболеваний и выработке объективных программ лечения.
■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ 29 ■
Рис. 10. Постановка диагноза на основе модуля «Диагностическая машина»
Рис. 11. Виджет «Причинноследственные связи нозологий»
30
Медицинские информационные системы
www.idmz.ru
гол 4, № Л
■■■■
гш
На основе поставленного диагноза Maximus формирует программу лечения для пациента, включающую необходимые исследования и воздействия с указанием их типов, методов и параметров во времени. Для этого в СППР Maximus применяется методика поиска по «дереву решений». Из фреймовой компоненты описания клинических протоколов загружаются данные БЗ Maximus, соответствующие нозологиям в диагнозе пациента (с учетом МКБ-10).
В результате вырабатывается один или несколько вариантов программы лечения. В последнем случае алгоритмом предусмотрено подключение процедуры оптимизации, которая выдает оптимальное по одному критерию или несколько наилучших вариантов решений по нескольким критериям.
В целях использования опыта проведения ЛДП и сокращения временных затрат поиск решения по программе лечения может быть проведен также с использованием прецедентной компоненты БЗ по аналогии.
Окончательное решение по выбору программы лечения также остается за врачом. Оно фиксируется, анализируется и может быть использовано.
Известно, что разное лечение по-разному оплачивается, но не всегда чем дороже — тем лучше! С другой стороны, ресурсы ЛДП могут
быть больше или меньше, но всегда ограничены. В этих условиях стремлению повысить качество лечения и улучшить состояние пациента часто сопутствуют как медицинские, так и финансово-экономические, технологические, квалификационные, временные и другие ограничения. И наоборот, часто приходится экономить ресурсы при условии поддержания необходимого качества лечения и параметров состояния пациента в требуемых нормах.
На основе данных, собираемых на центральном сервере в учетной базе данных (БД) системы, формируется статистика ЛДП центров нефрологии и гемодиализа НЭС и других медицинских учреждениий и компаний, использующих Maximus.
Обработка статистических данных с использованием инструментов корреляционнорегрессионного анализа, кластеризации, классификации, ассоциации позволяет выявлять закономерности ЛДП, формировать диагностические паттерны и эффективные методики лечения, выявлять тенденции развития заболеваемости, финансирования лечения в регионах, предлагать новые критерии оценки качества лечения, работы персонала и клиник в целом. Наличие подобных возможностей в Maximus позволяет использовать систему для научных исследований в широких областях медицины.
ЛИТЕРАТУРА
1. Новицкий В.О. Постановка задачи и описание системы поддержки принятия решений для управления лечебно-диагностическим процессом на примере отделений нефрологии и гемо-диализа//Врач и информационные технологии. — 2013. — №2 . — С. 16-21.
2. Биберштейн Н., Боуз С, Джонс К., ФиаммантМ., Ша Р. Компас в мире сервис-ориентированной архитектуры (SOA): ценность для бизнеса, планирование и план развития предприя-тия/Пер. с англ. — М.: КУДИЦ-ПРЕСС, 2007. — 256 с.
3. Нортон Д., Каплан Р. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию. 2-е изд., испр.и доп./Пер. с англ. — М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2005. — 320 с.
4. Калянов Г.Н. Моделирование, анализ, организация и автоматизация бизнес-процессов. — М.: Финансы и статистика, 2007. — 240 с.
5. Самуйлов К.Е., Чукарин А.В., Яркина Н.В. Бизнес-процессы и информационные технологии в управлении телекоммуникационными компаниями. — М.: Альпина Паблишерз, 2009. — 442 с.
■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ ■ ■■■ ! п ■■ ■ ■ ■■■ ■■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■■ ■ ■
