CC BY
75
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1 Бауэрсокс Д., Клосс Д. Логистика: интегрированная цепь поставок / Пер. с англ. - М.: Олимп-Бизнес.- 2001г.- 640 c.
2 www. medservice. kz
3 Тулембаева А.Н. Логистика. - Алматы: Триумф «Т».- 2008 г. - 358 c.
4 www.domino.ru
А.Х. ОНГАРБАЕВА, Д.Б. НУРАХОВ
ФАРМАЦЕВТИКАЛЫК ¥ЙЫМДАРДЫИ ТАРАТУ ЛОГИСТИКАСЫНДАГЫ АКПАРАТТЫК ТЕХНОЛОГИЯЛАРДЫ^ Р0Л1
ТYйiн: ^абылданатын шешiмдер тшмдтИнщ, ешмдЫктН жэне бэсекеге ^абметтЫктН негiзгi бастауларыныц б i р^ логистикалы^ бас^арма Yшiн а^паратты^ технологиялар ^олдану болып табылады. Логистикалы^ а^паратты^ жYйесi бэсекелi арты^шылы^ыц негiзгi бастауы болу ушЫ бас^ару ба^ылауын, шешiмдер талдауын, стратегияльщ жоспарлауды жэне жедел ^ызметп бiр мезгiлде ^олдау ^ажет. «Домино» салальщ шешiмдер ЖШС «Фармаком» фармацевтикалы^ компаниясына езЫщ бэсекелестiк арты^шылыктарын жогарылатуды жэне алдыцгы ай^ындамаларга шыгуды мYмкiн етедк
ТYйiндi свздер: а^паратты^ технологиялар, тарату логистикасы, фармацевтикалы^ уйымдар, логистикалы^ а^паратты^ жYйе
A.ONGARBAYEVA, D. NURACHOV
ROLE OF INFORMATION TECHNOLOGIES IN DISTRIBUTION LOGISTICS OF PHARMACEUTICAL ORGANIZATIONS
Resume: Information technologies are a major source of efficiency of decision-making, productivity and competitiveness for logistics management. Logistics information system can be a source of competitive advantage only if it also supports operational activities, management control, decision analysis and strategic planning. Industry solutions "Domino" allow pharmaceutical organization LLP "Farmakom" increase their competitive advantage and reach the first position.
Keywords: information technologies, distribution logistics, pharmaceutical organizations, logistics information system
УДК 616.98:578.828.6]- 0.53.31(574)
Т.Ф. БАЛАБАЕВ
Высшая школа общественного здравоохранения МЗ РК, г. Алматы
МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВИЧ-ИНФЕКЦИИ: МЕТОДОЛОГИЯ, ПЕРСПЕКТИВЫ
В работе представлены данные результатов исследований зарубежных и отечественных авторов по моделированию и прогнозированию ВИЧ-инфекции. Отмечено, что существует большое разнообразие методологических приемов по применению математических методов для прогнозирования заболеваемости ВИЧ-инфекции. В этой связи для противодействия эпидемии ВИЧ-инфекции в Казахстане необходимо разработать и внедрить национальную модель прогнозно-аналитической оценки эпидемиологической ситуации при ВИЧ-инфекции.
Ключевые слова: прогнозирование, моделирование, ВИЧ-инфекция, экстраполяция.
Начиная с 1981 года, когда впервые в мире был диагностирован первый случай ВИЧ-инфекции, уже инфицировано 34 млн. человек. По данным Объединенной Программы ООН по ВИЧ/СПИДу (ЮНЭЙДС), в настоящее время пандемия ВИЧ-инфекции стабилизировалась, но на очень высоком уровне [1]. В Казахстане по данным Республиканского Центра по профилактике и борьбе со СПИД на 01.01.2013г. с нарастающим итогом зарегистрировано 19784 случая ВИЧ-инфекции, умерло от СПИДа 1278 человек, в том числе 8 детей до 14 лет. Отсутствие эффективных средств лечения, вакцинации в настоящее время не позволяет органам и учреждениям здравоохранения республики адекватным образом осуществлять эпидемиологический надзор, проводить в полном объеме комплекс мероприятий по противодействию эпидемии ВИЧ-инфекции. Между тем современное направление стратегии борьбы с ВИЧ-инфекцией во многом определяется научно-обоснованной системой оценки эпидемиологической ситуации ВИЧ-инфекции с помощью математических моделей, которые с большой достоверностью могут выявить закономерности эпидемиологического процесса, прогнозировать ожидаемый уровень заболеваемости. В настоящее время ЮНЭЙДС, ВОЗ (2007) используют три математические модели для получения оценочных данных: «Программный пакет для оценки и прогнозирования (ПОП)», «Рабочий журнал», программу «Спектрум» [2]. Данные модели позволяют в какой-то степени получать ориентировочные оценки, касающиеся изменения показателя распространенности ВИЧ-инфекции во времени,
числа людей, живущих с ВИЧ, новых случаев инфекций и смертей вследствие СПИДа, детей, осиротевших в результате СПИДа, потребностей в лечении. Однако параметры, включенные в основу данных моделей, существенным образом нуждаются в коррекции с учетом эпидемиологических и социологических исследований на конкретных территориях. Целью работы явился анализ данных литературы по отечественному и зарубежному опыту моделирования и прогнозирования ВИЧ-инфекции.
Первые попытки моделирования и прогнозирования эпидемических процессов инфекционных болезней относятся к XIX столетию (FarrW, 1840). Но лишь работы Кермака и Мак Кендрика (Kermack W.O., Mc Kendrick, 1927), создавшие знаменитую теорию порогов, ознаменовали собой возникновение новой дисциплины - математической теории эпидемии. Эта теория, согласно которой введение малого числа инфекционных индивидов в популяции восприимчивых к заражению индивидов не приводит к развитию эпидемии до тех пор, пока плотность или численность восприимчивых не превысит некоторого критического значения, по существу, наряду с законом действующих масс явилась краеугольным камнем современной теоретической эпидемиологии. В дальнейшем, в мире повсеместно стало происходить быстрое увеличение числа научных публикаций, относящихся к математической эпидемиологии. За рубежом - это работы W.T. Bailey (1975), K. Dietz (1988), R.M. May (1986, 1991). В бывшем Советском Союзе методы математического моделирования и
прогнозирования, в частности при гриппе активно разработывались О.В. Барояном, Л.А. Рвачевым, Ю.Г. Иванниковым (1977) [3].
В настоящее время методы моделирования и прогнозирования остаются наиболее актуальным вопросом эпидемиологии и общественного здравоохранения как основа планирования и организации профилактических мероприятий. Понятие «прогноз» и «прогнозирование» постоянно уточняется по мере накопления новых научных знаний. Существуют несколько вариантов определений понятия прогноза. По Л.И. Лопатникову (1979), прогноз - научно обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем или об альтернативных путях и сроках достижения этих состояний [4]. Е.М. Четыркин (1975) периодом упреждения при прогнозировании называет отрезок времени от момента, для которого имеются статистические данные об изучаемом объекте, до момента, к которому относится прогноз. Некоторые авторы именуют его прогнозируемым периодом или периодом прогноза.
Из литературы известно более 150 методов прогнозирования, которые Е.Н. Шиган условно разделил на 4 группы:
- экспертные оценки;
- экстраполяция;
- математическое моделирование;
- комбинированные прогнозы [5].
Метод экспертных оценок большинство исследователей сочетают с другими методами прогнозирования, чаще всего с экстраполяцией. Следует отметить, что по данным ряда авторов [3, 5, 6] метод экстраполяции дает хорошие результаты, когда установлена зависимость изучаемых явлений по времени. Зачастую для прогнозирования применяют различные группы моделей: логические, информационные и математические. Среди логических моделей особое место занимают так называемые модели-аналоги или имитационные модели. В основе метода аналогии лежит следующий принцип: свойства любых объектов тесно взаимосвязаны и изменение одного свойства влияет на другое [6].
В последнее время в литературе имеется достаточно научно-исследовательских разработок, посвященных математическому прогнозированию и моделированию ВИЧ-инфекции [7-24]. Анализ данных показал, что большинство исследователей, занимающихся вопросами моделирования и прогнозирования при ВИЧ-инфекции, строят исходные модели эпидемии на данных официальной статистики с учетом характерных особенностей распространения этой инфекции на конкретных территориях.
Так, Rey M. Anderson (1992) разработал на примере ВИЧ-инфекции 2 простые математические модели (гомосексуальный путь передачи инфекции в случае развитых стран и гетеросексуальный - в случае развивающихся стран) [7]. Суть моделирования заключается в следующем: популяцию делят на 2 эпидемиологические различные части. Предполагается, что индивиды в обеих частях одинаково восприимчивы к ВИЧ-инфекции. Доля инфицированных индивидов 1 со скоростью Vi (т.е. за характерное время 1/ V1) переходят в класс с клиническими проявлениями СПИДа. Предполагается, что эти инфицированные индивиды инфекционны, и с вероятностью ß1 заражают партнера, вплоть до момента проявления ими симптомов СПИДа. Предполагается, что после этого они не участвуют в распространении вируса в популяции. У оставшейся доли инфицированных (1 - £) СПИД не развивается. Эти индивиды тоже инфекционны, и вероятность заражения партнера равна ß2, предполагается также, что со скоростью V2 (за характерное время 1/V2) они переходят в неинфекционное состояние.
В Российской Федерации, К.Ф. Федоров (1998) с помощью имитационной модели, на примере гетеросексуальной популяции в г. Санкт-Петербурге, получил результаты, свидетельствующие, что процесс распространения ВИЧ среди наркоманов носит пороговый характер, который в численном выражении составляет не менее 50 ВИЧ-инфицированных [8].
В.В. Боевым и В.М. Бондаренко (1999) была предложена математическая (компьютерная) модель эпидемии ВИЧ-инфекции. Математическая «формула» модели имеет вид нелинейной системы интегрально-дифференциальных уравнений в частных производных с соответствующими граничными и начальными условиями, что позволило авторам вычислить и прогнозировать динамику эпидемии ВИЧ/СПИДа. Данная модель обеспечивала изучение процессов движения эпидемии ВИЧ-инфекции в 5 группах риска (гомосексуалисты и бисексуалы, активные гетеросексуалы, гетеросексуальное население, потребители инъекционных наркотиков, общее население) [16].
Опыт создания сложных математических моделей позволило В.В. Боеву (1992) разработать 2 типа математических моделей: 1) систему групповых моделей - Сигма, отражающая динамику заболеваемости СПИД в нескольких группах населения (на примере США и Франции); 2) модели эпидемии СПИД в однородной группе гомосексуалистов [15]. В последние годы авторам была предложена прогностическая модель распространения наркомании и ВИЧ-инфекции среди молодежи. Модель разработана с целью оценки последствий распространения наркомании среди молодых лиц, которые сегодня чаще используют наркотики внутривенно, и имеют высокий риск ВИЧ-инфицирования.
Применительно к ВИЧ-инфекции при логическом (имитационном) моделировании ряд авторов использовали заболевания с аналогичным механизмом распространения и результаты социологических исследований для определения распространения наркотиков и сексуального поведения наркозависимых лиц. Так, в Российской Федерации была разработана модель прогнозирования ВИЧ-инфекции, основанная на использовании материалов по заболеваемости сифилисом; в г. Санкт-Петербург предложено математическое моделирование эпидемического процесса ВИЧ-инфекции по материалам социологического исследования; в г. Кемерово сформулирована научная концепция эпидемиологического надзора на модели эпидемического процесса манифестных форм острого вирусного гепатита В [11, 12, 17, 18]. Анализ литературы показал, что в основе информационного моделирования лежит анализ потоков информации, выявление различных новых тенденций структурных сдвигов и других, так называемых, «информационных сигналов». К сожалению, данный метод не получил должного применения при ВИЧ-инфекции.
В Казахстане первые попытки моделирования и прогнозирования ВИЧ-инфекции отражены в работах М.К. Сапарбекова (1993, 1998, 1999), А.Т. Умбетпаева (2004) [19 - 24]. Так, в работе М.К. Сапарбекова (1999) проведено математические моделирование эпидемического процесса при ВИЧ-инфекции с учетом ее автоволнового характера [23]. Автором были выдвинуты следующие предположения:
1) Популяция зараженных ВИЧ может пополняться за счет инфицирования ВИЧ больными людьми или вирусоносителями;
2) Популяция здоровых людей увеличивается за счет естественного воспроизводства и уменьшается в результате заражения ВИЧ-инфекцией.
В модели были использованы уравнения Вольтера, описывающих поведение нелинейных систем. В результате проведенных расчетов было отмечено, что автоколебательный характер эпидемического процесса позволяет ВИЧ длительное время циркулировать среди населения. Также было установлено, что на период автоколебания (Т) влияют такие факторы, как средняя продолжительность жизни, миграция населения, демографическая ситуация. Кроме того, автором была создана для локальных территорий Казахстана компьютерная программа, в которой математически были рассчитаны количественные и качественные показатели, характеризующие эпидемический процесс при ВИЧ-инфекции [23]. С использованием интегрально-дифференциальных уровней была составлена математическая модель, и проведен анализ случаев ВИЧ-инфекции до 2000 года. При этом
население республики было разделено на 5 групп: доноры, беременные женщины, гомосексуалисты и бисексуалы, лица с беспорядочными половыми связями, наркоманы. Согласно данной модели, прогнозируемое число ВИЧ-инфицированных по Казахстану к 2000 году составило 4216 случаев ВИЧ-инфекции. С использованием экспоненциальной модели А.Т. Умбетпаевым (2004) был составлен математический прогноз заболеваемости ВИЧ-инфекцией 2006 г. [24]. Прогностическая оценка показала, что в 2006 году в республике возрастет контингент ВИЧ-инфицированных по возрасту и полу, причем наиболее высокий уровень заболеваемости ожидается среди молодежи в возрасте 15-29 лет.
Таким образом, несмотря на определенный зарубежный и отечественный опыт по использованию математических методов для прогнозирования случаев ВИЧ-инфекции, в условиях Казахстана практически отсутствует национальная
система оценки прогнозирования эпидемии ВИЧ-инфекции, вследствие чего специалисты республиканской службы по профилактике и борьбе со СПИД недостаточно владеют методами прогнозно-аналитической оценки заболеваемости населения ВИЧ-инфекции на различных уровнях. Все это, очевидно, обуславливает разработку в стране принципов и методических подходов к моделированию и прогнозированию ВИЧ-инфекции. На первом этапе - необходимо совершенствовать механизм сбора данных для анализа, оценки и прогнозирования эпидемиологической ситуации при ВИЧ-инфекции. В дальнейшем разработать отечественную математическую модель оценки и прогноза развития эпидемии ВИЧ-инфекции на основе анализа ее распространения, изменения форм поведения, опасных с точки зрения инфицирования ВИЧ.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1 Доклад ЮНЭЙДС о Глобальной эпидемии СПИДа (2012). - ЮНЭЙДС, 2012. - 96 с. (пер. с англ).
2 Доклад ЮНЭЙДС о Глобальной эпидемии СПИДа (2008). - ЮНЭЙДС, 2008. - 357 с. (пер. с англ).
3 Бароян О.В., Рвачев Л.А., Иванников Ю.Г. Моделирование и прогнозирование эпидемии гриппа для территории СССР. - М.: 1977. -546с.
4 Лопатников Л.И. Краткий экономико-математический словарь. - М.: 1979. - 221с.
5 Шиган Е.Н. Методы прогнозирования и моделирования в социально гигиенических исследованиях. - М.: 1986. - 206с.
6 Кант В.И. Математические методы и моделирование в здравоохранении. - М.: 1987. - 223с.
7 Anderson R.M., May R.M. Infectious diseases of Huans. Dinamics and Control//Oxford University Press. - 1991. - 783 p.
8 Федоров К.В. Методы оценки распространения ВИЧ-инфекции для территории с низким уровнем инфицирования. Дисс.канд.мед.наук. СПб: 1998. - 142с.
9 Тюлягин А.Н., Франк К.Д., Шашков В.А. Некоторые подходы к моделированию и прогнозированию эпидемий СПИД//В сб.: «Информатика в эпидемиологии». - М.: 1990. - С.130-134.
10 Чурносов Е.В., Платошина О.В. Количественная оценка риска инфицирования ВИЧ половым путем//11 регион. совещание специалистов Дальнего Востока по профилактике ВИЧ-инфекции. - Якутск: 1992. - С.29-33.
11 Бюллюстин Н.С., Швец Р.А. Имитационная математическая модель пандемии СПИДа//ЖМЭИ. - 1991. - №2. - С.27-30.
12 Чурносов Е.В., Смольская Т.Т. Имитационное моделирование распространения ВИЧ-инфекции половым путем. //II регион. совещание специалистов Дальнего Востока по профилактике ВИЧ-инфекции. Тез. докл. Якутск. - 1992. - С.10-13.
13 Боев Б.В., Франк К.Д., Шашков В.А. Математическое моделирование и прогнозирование массовыъ эпидемических процессов//В кН.: «Проблемы инфектологии». - М.: Медицина, 1991. - С.314-321.
14 Красюк М.Г., Дрынов И.Д., Яхно К.В. Математическое моделирование внутрибольничных вспышек ВИЧ-инфекции// В кН.: «Информатика в эпидемиологии». - М.: 1990. - С.109-113.
15 Боев Б.В. Новые информационные технологии в эпидемиологии: автореф.докт. физ.-техн. наук. - М.: 1992. - 48с.
16 Боев Б.В., Бондаренко В.М. Прогноз эпидемии ВИЧ-инфекции в России//ЖМЭИ. - 1999. - №4, - С. 115-118.
17 Чурносов Е.В., Смольская Т.Т., Платошина О.В. Имитационное медлирование распространения ВИЧ-инфекции среди наркоманов//В кН.: «Актуальные проблемы ВИЧ-инфекции и СПИДа». Тез. Докл. - СПб: 1991. - С.54-55.
18 Чурносов Е.В., Федоров К.В., Рушновская Е.Н., Балехан В.Н., Змушко Е.И. Имитационное моделирование процесса саморегуляции распространения ВИЧ-половым путем//Тез. докл. науч.-технич. конф., посвящ. 60-летию основания кафедры общей и военной эпидемиологии. - СПб: 1996. - 51с.
19 Клебанов А., Сапарбеков М.К., Милков С.С. и другие. Прогнозирование ВИЧ-инфекции на локальной территории//Здравоохр.Казахстана. - 1993. - №1. - С. 19-20.
20 Сапарбеков М.К., Шуратов И.Х. Моделирование и прогнозирование эпидемического процесса при ВИЧ-инфекции//В сб. I-Межд. Конференция по первичной и вторичной профилактике ИППП. - Алматы, 1998. - С.102.
21 Умбетпаев А.Т., Байсеркин Б., Сапарбеков М.К. и другие. Прогнозирование ВИЧ-инфекции в Казахстане//Журнал «Гигиена, эпидемиология и имммунобиология». - 2004. - №1-2. - С. 75-79.
22 Умбетпаев А.Т., Сапарбеков М.К. Прогнозирование ВИЧ-инфекции в Казахстане//Тезисы Российско-Казахского научно-тактического семинара «Новые технологии и инновации в медицине».17-18 мая 2004г., Караганда. - С.39-41.
23 Сапарбеков М.К. Научные основы организации эпидемиологического надзора и профилактики ВИЧ-инфекции в Казахстане: автореф. доктор.дисс... Алматы, 1999. - 44с.
24 Умбетпаев А.Т. Моделирование и прогнозирование ВИЧ-инфекции в Казахстане: автореф.канд.диссер. - Алматы: 2004. - 25с.
Т.Ф. БАЛАБАЕВ
АИТВ-1НДЕТ1Н УЛПЛЕУ ЖЭНЕ БОЛЖАУ: ЭД1СТЕМЕС1 ЖЭНЕ КЕЛЕШЕГ1
Туйш: Жумыста шетелдт жэне отандьщ авторлардыц АИТВчндетЫ улплеудеп жэне болжаудагы зерттеулершН нэтижелерi усынылган. АИТВчндетш болжауга ^олданылатын математикалы^ эд^ердН кептеген эртYрлi эд^емелт тэсiлдерi бар екен атап еттген. ^аза^стандагы АИТВчндетЫе ^арсы эрекет Yшiн АИТВчндетшдеп эпидемиологиялы^ жагдайды болжау-аналитикалы^ багалау ултты^ Yлгiсiн ецдеп жэне енпзу ^ажет.
ТYйшдi свздер: болжау, Yлгiлеу, АИТВ-жу^пасы, экстраполяция.
T.F. BALABAYEV
MODELING AND FORECASTING OF HIV-INFECTION: METHODOLOGY AND PERSPECTIVES
Resume: There are results of foreign and national researches on HIV infection modeling and forecasting presented in the article. A lot of methodological approaches on mathematical methods using in HIV morbidity forecasting are in the world. In this case national model of forecasting and analysis for HIV infection epidemiological situation assessment will be good instrument for prevention programs in Kazakhstan. Keywords: forecasting, modeling, HIV infection, extrapolation.
УДК 616.002
T.M. DOSAEV, S.N. ROMANYK, B.SH. SHAKENOV
Kazakh National Medical University Department of Anatomy
ANATOMY EDUCATION IN KAZAKHSTAN: PRESENT AND FUTURE
The Republic of Kazakhstan have joined the Bologna process in 2010 with the purpose of promoting mobility of students and active involvement into European dimension of higher education and automatic recognition of comparable academic degrees, adopting a three-cycle system of study (BA, MA, PhD). Anatomy education is now based on introducing of credit and module technologies, which assigns much more attention to students' independent study and assessment of study performance. In that connection supply of medical students with numerous visual aids and cadaverous material became much more important. It became necessary to revise the existing legal foundation of body donation and awareness campaigns among the public to overcome mental habits and religious objections to anatomic dissections and postmortem examinations. Departments of anatomy all over the Republic began inviting colleagues from abroad for sharing experience on anatomy teaching, which have resulted in active introducing of modern ways of anatomy teaching (problem-based learning, body painting, case-based and practical learning methods, independent and computer-based learning). Keywords: anatomy, credit and module technologies
Kazakhstan is a young state gaining independence only 20 years ago after the collapse of the Soviet Union and its totalitarian communist system. Higher medical education problems have began long before the USSR collapse due to legal and economic aspects of the medical universities. Stagnation insocial and political system during last few decades before the USSR collapse have caused the deficit of specialists which is crucial up to now at anatomy departments of medical universities all over Kazakhstan. This is due to the fact during the transition period from planned socialist economy to market economy university teachers' salaries went down and teaching stopped being attractive for graduates of medical universities.
After gaining independence in 1991 and the economic crisis gradually abating,Kazakhstan educational institutions began searching ways of development and integration into the world education and science level. In particular, substantial changes took place in teaching anatomy at medical universities. Getting access to foreign scientific literature, we began actively implementing modern methods of teaching anatomy used in other medical universities of the world (Chang-Seok Oh et al., 2009; Adams C.M.et al., 2011; Jacqueline A. et al., 2012; Seok Yoon Kang et al., 20120). Since historically Kazakhstan was a part of the USSR, medical universities, as a rule, and anatomy departments, consequently, had no direct contacts with their foreign colleagues and their scientific and education methods activity was restricted tothe standards dictated by Moscow.
The whole higher medical education system in the former USSR was based on the German model of medical education adopted in 19-th century. Anatomy departmentswere not allowed to compile their own curriculums and schedule teaching periods per a semester or anatomy systems (sections).And traditionally students studied different systems of anatomy within 3 semesters during the 1-st and half of the 2-nd year.
The 1-st year students'curriculum was as follows:
within the 1-st semester -the musculoskeletal apparatus: osteology,
arthrosyndesmologia,myology;
withinthe 2-nd semester - the internal system -digestive, respiratory, urinary, genital, endocrine, central nervous and senses. The 2-nd year students during the 3-rd semester studied cardiovascular and peripheral systems. At the end they took the
exam in anatomy and had no more lessons and seminars on anatomy.
Labs and lectures as per a semester were distributed as follows: During the 1-st semester:
- Two hours practical seminar, twice a week, total hours - 72;
- One hour lecture, once a week, total hours -18. Duringthe 2-ndsemester:
- Twohours practical seminar, twice a week, total hours - 72;
- One hour lecture, once a week, total hours - 18. Duringthe 3-rdsemester:
- Two hours practical seminar, twice a week, total hours - 72;
- One hour lecture, once a week, total hours - 18.
Thus, it takes in total 270 hours for teaching the whole course "The Gross Anatomy", including practical seminars and lectures. Within the three semesters two cadaversare dissected by each group of students (10-12 in each group). The 1-st year students dissect the one cadaver to demonstrate the muscular system, the other - in the 2-nd year to demonstrate vessels and nerves. Also the 1-st year students during the second semester dissected the internal organs, preparing specimen, some of preparations are kept in the Anatomy Museum for demonstration to future students. Since under the communist regime in the former USSR human rights were not strictly respected, there were no clear rules and restrictions of supplying medical education institutions with cadavers, and, consequently, anatomy departments had no problem with cadaver material and human internal organs. After gain of sovereignty and formation of a legal state the medical institutions of Kazakhstan came to face deficit of cadaver material for anatomical education and dead body organs for transplantation, the same problem was observed in some Asia countries(Shrikant A., et al., 2012 ).Itbecame urgently necessary to provide legal foundation of cadavers supply for medical education and research. We took some measures to solve this problem, namely, we managed to have the addendum "Body Donation" made to the law of the Republic of Kazakhstan on "Health Care"and approved by the Parliament and signed by President on July 7, 2006. Main clauses of the Article "Body Donation" are as follows:
1. A body is donated under a written and witnessed consent of a bequeather given prior to death.
2. Information about body donation is strictly confidential.
