CC BY
3
ОРИГИНАЛЬНАЯ СТАТЬЯ
DOI: 10.21045/1811-0185-2024-9-60-66 УДК 614.2
ОПЫТ ВНЕДРЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ С ТЕХНОЛОГИЯМИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В РАБОТУ ПОЛИКЛИНИКИ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ ОРГАНИЗАЦИИ ПЕРИОДИЧЕСКИХ МЕДИЦИНСКИХ ОСМОТРОВ
С.В. Романов а, С.А. Дзюбак b, Т.Е. Романова c, В.А. Бердутин d, О.П. Абаева eИ
а, ь, d, в фбуз Приволжский окружной медицинский центр Федерального медико-биологического агентства, г. Нижний Новгород, Россия; ь c ФГБОУ ВО «ПИМУ» Минздрава России г. Нижний Новгород, Россия; в ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет), г. Москва, Россия.
а https://orcid.org/0000-0002-1815-5436; ь https://orcid.org/0009-0005-0787-9016; c https://orcid.org/0000-0001-6328-079X; d https://orcid.org/0000-0003-3211-0899; в https://orcid.org/0000-0001-7403-7744.
И Автор для корреспонденции: Абаева О.П.
АННОТАЦИЯ
Организация прохождения пациентами медицинских осмотров с минимальными временными потерями является одной из сложных задач, которые необходимо решить поликлиникам при создании Новой модели медицинской организации, оказывающей первичную медико-санитарную помощь. Поскольку в ходе проведения медицинских осмотров требуется выполнение целого ряда работ, каждая из которых связана с определенными наборами действий, авторами была создана информационная система с технологиями искусственного интеллекта, апробация которой была проведена на примере периодических медицинских осмотров работников.
Цель исследования: разработка и апробация информационной системы с технологиями искусственного интеллекта, позволяющей сбалансировать возможности медицинской организации и потребности пациента при прохождении периодического медицинского осмотра.
Материалы и методы. Инструментом для решения поставленной задачи послужила платформа искусственного интеллекта, основанная на парадигме принятия решений путем управления положениями аттракторов в пространстве состояний нейронной сети Хопфилда, которая была встроена посредством HL7 FHIR в медицинскую информационную систему. Результаты. Результатом работы стал проект «Smart-поликлиника», предусматривающий создание информационной системы с технологиями искусственного интеллекта для маршрутизации пациентов при прохождении периодических медицинских осмотров. Информационная система обеспечила построение динамического маршрута пациента в режиме реального времени с получением траектории кратчайшей по расстоянию и минимальной по передвижению с этажа на этаж, а также с учетом актуальных данных о загруженности кабинетов поликлиники и продолжительности каждого этапа осмотра. Выводы. Разработка и внедрение в работу поликлиники информационной системы с технологиями искусственного интеллекта позволили сократить при прохождении периодического медицинского осмотра среднюю длительность траектории движения пациента на 45%, среднее времени ожидания около кабинета - с 7 минут до 3 минут, общее время прохождения профилактического осмотра - с 200 до 150 минут, что дало возможность увеличить количество пациентов, прошедших периодический медицинский осмотр в поликлинике в течение года, в 1,5 раза при уровне удовлетворенности пациентов, составившем 95%.
Ключевые слова: искусственный интеллект, бережливые технологии, периодический медицинский осмотр Для цитирования: Романов С.В., Дзюбак С.А, Романова Т.Е., Бердутин В.А., Абаева О.П. Опыт внедрения информационной системы с технологиями искусственного интеллекта в работу поликлиники для оптимизации организации периодических медицинских осмотров. Менеджер здравоохранения. 2024; 9:60-66. DOI: 10.21045/1811-0185-2024-9-60-66
© Романов С.В., Дзюбак С.А., Романова Т.Е., Бердутин В.А., Абаева О.П., 2024 г.
—1 ВО
Введение
настоящее время приоритетным вопро-, сом развития здравоохранения нашей страны является доступность для населения первичной медико-санитарной помощи [1]. В связи с чем Президиумом Совета при Президенте Российской Федерации по стратегическому развитию и приоритетным проектам 26.07.2017 года был утвержден паспорт приоритетного проекта «Создание новой модели медицинской организации, оказывающей первичную медико-санитарную помощь», идеологической основой которого стало внедрение в деятельность поликлиник технологий бережливого здравоохранения, то есть инструментов, позволяющих бережно относиться к возможным потерям, в первую очередь - временным затратам пациента [2]. За период реализации проекта поликлиникам в нашей стране удалось достичь значимых результатов в аспектах сокращения времени ожидания приема, оптимизации деятельности процедурных кабинетов, перераспределения нагрузки между врачами и медицинскими сестрами [3, 4].
Вместе с тем, анализируя отечественные публикации, посвященные результатам деятельности поликлиник в аспекте сокращения временных затрат пациентов, Сененко А.Ш. с соавторами подчеркивают значимость проблемы организации профилактических осмотров населения. Согласно результатам проведенных опросов пациентов, процесс прохождения медицинских осмотров имеет слишком большие временные затраты вследствие ожидания приема и нерациональных перемещений по кабинетам [3]. Данная проблема, однозначно, требует сложного комплексного решения. Поскольку в ходе проведения медицинских осмотров требуется выполнение целого ряда работ, каждая из которых связана с определенными наборами действий, не представляется возможным постоянный мониторинг и мгновенное принятие верного решения об оптимизации процесса человеческим разумом, в связи с чем нами была предпринята попытка оптимизации проведения медицинских осмотров на примере периодических осмотров работников путем внедрения информационной системы с технологиями искусственного интеллекта.
Цель: разработка и апробация информационной системы с технологиями искусственного интеллекта, позволяющей сбалансировать возможности медицинской организации и потребности
пациента при прохождении периодического медицинского осмотра.
Методы исследования
Базой для внедрения нашего проекта явилась поликлиника № 1 ФБУЗ ПОМЦ ФМБА России, которая в 2020 году стала первой медицинской организацией Нижегородской области и ФМБА России, получившей сертификат качества и безопасности медицинской деятельности Научно-исследовательского института Росздравнадзора. Поликлиника рассчитана на 290 посещений в смену и имеет достаточно сложную архитектурную планировку: она расположена в отдельно стоящем здании, где занимает первый, третий и, частично, четвертый этажи (кабинеты рентгеновских исследований), что, безусловно, должно быть учтено при оптимизации маршрутов движения пациентов [5].
Проект по созданию информационной системы с технологиями искусственного интеллекта для маршрутизации пациентов при прохождении периодических медицинских осмотров получил название «^тагЬполиклиника». При подготовке проектной документации были поставлены задачи обеспечить построение маршрута пациента:
- в соответствии с индивидуальной программой осмотра (с учетом возраста, пола, факторов трудового процесса);
- в соответствии с получением траектории кратчайшей по расстоянию и минимальной по передвижению с этажа на этаж:
- с учетом актуальных данных о загруженности кабинетов поликлиники и продолжительности каждого этапа осмотра.
Таким образом, система должна обеспечить не просто построение маршрута пациента, а динамическую его маршрутизацию в режиме реального времени.
Инструментом для решения поставленной задачи послужила платформа искусственного интеллекта, основанная на парадигме принятия решений путем управления положениями аттракторов в пространстве состояний нейронной сети Хопфил-да, которая была встроена посредством ^7 FHIR в медицинскую информационную систему ФБУЗ ПОМЦ ФМБА России: медицинский стандарт ^7 FHIR обеспечил бесшовную интеграцию. Разработкой программы занимались отечественные специалисты, программно-аппаратные комплексы и их комплектующие также были российскими.
С
«КС
№9 Мападег
2024 2с1гв^/оос1-1гвпеп1а
/Менеджер
здравоохранения
[1] - Пациент подходит к терминалу или
[2] - сразу проходит к регистратору,
[3] - берет талон электронной очереди, ожидает вызова.
[4] - Администратор нажимает в своем программном обеспечении кнопку пригласить пациента.
[5] - Панель оповещения визуально и акустически приглашает пациента к окну для оформления.
[6] - Пациент подходит к окну администратора регистратуры.
[7], [8], [9] - Администратор проводит идентификацию личности пациента, при необходимости - корректирует этапы осмотра, распечатывает QR-код.
[10], [11] - Пациент подходит к любому референту и подносит QR-код к считывателю, [12], [13] - проходит к кабинету приема и ожидает вызова.
[14], [15] - Врач с помощью своего программного обеспечения приглашает пациента в кабинет, информация визуально и акустически транслируется на референте и телевизоре в холле.
[16] - Пациент проходит в кабинет врача, где врач проводит его идентификацию и начинает медосмотр.
[17] - По завершению осмотра пациент выходит из кабинета, подносит свой QR-код к любому референту и продолжает свой медицинский осмотр далее, до момента, когда на референте не появится информация «Ваш осмотр закончен».
Рис. 1. Схема маршрутизации прохождения пациентом периодического медицинского осмотра
Результаты
В результате был сформирован следующий алгоритм прохождения пациентом периодического медицинского осмотра. После внесения оператором информации о программе осмотра и характеристиках пациента, программно-аппаратный комплекс формирует QR-код, в котором зашифрованы все этапы предстоящего маршрута. Пациент подносит QR-код на бумажном носителе к любому считывающему устройству (референту), расположенному около каждого кабинета поликлиники.
Решение о том, в какой кабинет нужно пройти пациенту принимается автоматически и сообщается ему голосовым подсказчиком и при помощи графического изображения на экране. Сопровождения сотрудника поликлиники не требуется. Таким образом, информационная система на основании программы профилактического осмотра и текущей ситуации нагрузки кабинетов осуществляет гибкое маневрирование параметрами маршрутов (рис. 1): Важно подчеркнуть полное исключение возможности влияния человеческого фактора на работу
Менеджер
здравоохранения /
Мападег № 9
2с1гт\/оосЬгвпвп'1в 2024
системы: самостоятельное изменение маршрута пациентом невозможно, равно как и прием врачом пациента с нарушением созданной системой траектории.
В 2021 году ФБУЗ ПОМЦ ФМБА России с проектом <^таГ"-поликлиника» получил фантовую поддержку как победитель конкурса «Бережливая инициатива», проводившегося при поддержке ГК Росатом. На рис. 2 показано исходное состояние системы проведения медицинских осмотров с имеющимися на маршруте проблемными участками, а на рис. 3 продемонстрировано достигнутое состояние данной системы (рис. 2, 3).
В результате реализации проекта <^таг+-поликлиника» в течение 2022 года были достигнуты следующие результаты по сравнению с данными до внедрения информационной системы с технологиями искусственного интеллекта:
- сокращение длительности траектории движения пациента на 45%;
- сокращение среднего времени ожидания около кабинета с 7 минут до 3 минут;
- сокращение общего времени прохождения профилактического осмотра с 200 до 150 минут;
- увеличение количества пациентов, прошедших профилактический осмотр в 1,5 раза;
- возрастание удовлетворенности пациентов, прошедших медицинских осмотр, с 90 до 95%.
Кроме того, благодаря перераспределению нагрузки между медицинским и административным персоналом увеличилось время непосредственного общения врачей и пациентов.
Дальнейшее продолжение работы по организации периодических медицинских осмотров показало возможность получения QR-кодов работниками в электронном виде или на бумажных носителях непосредственно на предприятиях, что позволяет начинать прохождение осмотра, полностью минуя регистратуру поликлиники.
Следующий этап применения информационной системы с технологиями искусственного интеллекта показал также перспективы ее эффективного применения для организации предварительных медицинских осмотров, профилактических осмотров,
С
Рис. 2. Исходное состояние системы проведения медицинских осмотров
№ 9 Мападег /Менеджер
2024 гс1гву/сюсЬгапеп1а /
Рис. 3. Состояние системы проведения медицинских осмотров, достигнутое после внедрения проекта <&таг!-поликлиника»
диспансеризации, углубленной диспансеризации, диспансерного наблюдения при хронических неинфекционных заболеваниях.
Обсуждение
Как свидетельствуют данные литературных источников, внедрение информационных технологий в работу поликлиники стало важнейшим направлением в создании Новой модели медицинской организации, оказывающей первичную медико-санитарную помощь [3]. Информатизация оказала влияние на совершенствование многих процессов деятельности поликлиники, таких как работа регистратуры [6], запись пациентов на прием с использованием различных средств связи [7], в том числе - Са11-центров [8], систем информирования [9], визуализации [10]. В то же время в доступных нам литературных источниках нами не было найдено информации о создании информационной системы, которая позволяла бы осуществлять
маршрутизацию пациентов, проходящих медицинские осмотры, адаптируясь к текущей ситуации в режиме реального времени. Очевидно, подобное связано с необходимостью привлечения технологий искусственного интеллекта для организации работы поликлиники.
Вывод: разработка и внедрение в работу поликлиники информационной системы с технологиями искусственного интеллекта позволили сократить при прохождении периодического медицинского осмотра среднюю длительность траектории движения пациента на 45%, среднее время ожидания около кабинета - с 7 минут до 3 минут, общее время прохождения профилактического осмотра - с 200 до 150 минут, что дало возможность увеличить количество пациентов, прошедших периодический медицинский осмотр в поликлинике в течение года, в 1,5 раза при уровне удовлетворенности пациентов, составившем 95%.
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. Каракулина Е.В., Введенский Г.Г., Щеголев П.Е., Ходырева И.Н., Алборова С.К. Федеральный проект «Развитие системы оказания первичной медико-санитарной помощи» - инструмент повышения доступности медицинской помощи гражданам Российской Федерации // Вестник Росздравнадзора. 2021. № 1. С. 38-45.
2. Мурашко М.А., Панин А.И., Князюк Н.Ф. Качественно новая модель медицинской организации // Вестник Росздравнадзора. 2018. № 6. С. 7-12.
3. Сененко А.Ш., Сон И.М., Дзюба Н.А., Захарченко О.О., Терентьева Д.С., Шелгунов В.А. Технологии бережливого производства в реформировании медицинских организаций, оказывающих ПМСП. Аналитический обзор// Социальные аспекты здоровья населения [сетевое издание]. 2020. Vol. 66(4). P. 6. URL: http://vestnik.mednet.ru/content/view/1182/30/lang,ru/. DOI: 10.21045/2071-5021-2020-66-4-6
4. Волкова О.А., Смирнова Е.В. Оценка показателей доступности «новой модели медицинской организации» в медицинских организациях города Москвы, оказывающих первичную медико-санитарную помощь взрослым // Проблемы стандартизации в здравоохранении. 2022. № 5-6. С. 42-48.
5. Шинкарева Н.В., Горенков Р.В., Курмангулов А.А., Александрова О.Ю., Орлов С.А., Шинкарев С.В. Анализ архитектурно-планировочных решений поликлиник как инструмент управления при внедрении бережливого производства // Менеджер здравоохранения. 2023. № 9. С. 37-45.
6. Гарифуллин Т.Ю., Авдеева М.В., Панов В.П., Филатов В.Н. Направления и методы совершенствования деятельности регистратуры при реализации проекта «Новая модель медицинской организации, оказывающей первичную медико-санитарную помощь»// Социальные аспекты здоровья населения [сетевое издание]. 2020. Vol. 66(3). C.3. URL: http://vestnik.mednet.ru/content/ view/ 1164/30/lang, ru/ DOI: 10.21045/2071-5021-2020-66-3-3
7. Решетникова Ю.С., Каткова А.Л., Княжева Н.Н. Изучение предпочтительных способов записи на прием к врачу при обращении граждан в медицинские организации // Дальневосточный медицинский журнал. 2022. № 4. С. 59-64.
8. Конюхова С.Г., Орлов Д.А., Чуйкова Е.О., Соловьева А.В. Изучение влияния стратегии маршрутизации вызовов на эффективность работы колл-центра медицинской организации, оказывающей первичную медико-санитарную помощь // Менеджер здравоохранения. 2022. № 2. С. 42-48.
9. Курмангулов А.А., Крошка Д.В., Кононыхин А.А. Содержательные решения систем информирования медицинских организаций Российской Федерации // Вестник Смоленской государственной медицинской академии. 2021. Т. 20, № 3. С. 156-162.
10. Курмангулов А.А., Брынза Н.С., Решетникова Ю.С. Анализ архитектурно-планировочных решений систем визуализации медицинских организаций // Уральский медицинский журнал. 2021. Т. 20, № 4. С. 60-66.
ORIGINAL PAPER
OPTIMIZATION OF PERIODIC MEDICAL EXAMINATIONS IN AN OUTPATIENT CLINIC USING AN INFORMATION SYSTEM WITH ARTIFICIAL INTELLIGENCE
S.V. Romanov a, S.A. Dzyubak b, T.E. Romanovac, V.A. Berdutin d, O.P. Abaeva e ■
а, ь, d, e fbuz Volga Regional Medical Center of the Federal Medical and Biological Agency, Nizhny Novgorod, Russia;
b c Privolzhsky Research Medical University, Nizhny Novgorod, Russia; e Sechenov University, Moscow, Russia.
a https://orcid.org/0000-0002-1815-5436; ь https://orcid.org/0009-0005-0787-9016; c https://orcid.org/0000-0001-6328-079X, d https://orcid.org/0000-0003-3211-0899; e https://orcid.org/0000-0001-7403-7744.
И Corresponding author: Abaeva O. P.
ABSTRACT
Organizing medical examinations for patients with minimal time losses is the most difficult task for an outpatient clinic when creating a New model of a medical organization providing primary health care. Since during medical examinations it is necessary to perform a whole range of works associated with certain sets of actions, the authors developed an information system with technologies of artificial intelligence, which was tested during periodic medical examinations.
The purpose of the study is to develop and test an information system with technologies of artificial intelligence that allows balancing the capabilities of a medical organization and the needs of the patient when undergoing periodic medical examinations. Materials and methods. The tool for solving this problem was an artificial intelligence platform based on the principle of decision making by controlling the positions of attractors in the state space of the Hopfield neural network, which was built into the medical information system using HL7 FHIR.
Results. The result of the work was the "Smart Clinic" project, which provides for the creation of an information system with technologies of artificial intelligence for routing patients during periodic medical examinations. The information system provided dynamic routing of patients in real time with the construction of the shortest trajectory and minimal movement across the floors of the building, based on current information about the workload of specialists and the duration of each stage of the examination.
Conclusions. The use of an artificial intelligence information system in the outpatient clinic made it possible to reduce the average duration of a patient's trajectory during a periodic medical examination by 45%, the average waiting time for an appointment - from 7 minutes to 3 minutes, and the total time for undergoing a preventive examination - f rom 200 to 150 minutes. This made it possible to increase the number of periodic medical examinations per year by 1.5 times, and the level of patient satisfaction reached 95%. Keywords: artificial intelligence, lean technologies, periodic medical examination
For citation: Romanov S. V, Dzyubak S.A., Romanova T.E., Berdutin V.A., Abaeva O.P. Optimization of periodic medical examinations in an outpatient clinic using an information system with artificial intelligence. Manager Zdravookhranenia. 2024; 9:60-66. DOI: 10.21045/18110185-2024-9-60-66
С
#xc
->
№ 3 Manager
2024 Zdravoochranania
/Менеджер
здравоохранения
т
эхо зЯо
зио
REFERENCE
1. Karakulina E.V., Vvedenskij G.G., Schegolev P.E., Khodyreva I.N., Alborova S.K. Federal project "The development of primary healthcare" - tool for increasing the availability of medical care to citizens of the Russian Federation // Vestnik Roszdravnadzora. 2021. Vol. 1. P. 38-45.
2. Murashko M.A., Panin A.I., Knyazyuk N.F. Brand new model of medical organization // Vestnik Roszdravnadzora. 2018. № 6. P. 7-12.
3. Senenko A.Sh, Son I.M., Dzjuba N.A., Zaharchenko O.O., Terent'eva D.S., Shelgunov V.A. Lean manufacturing technologies in reforming medical organizations that provide primary health care. Analytical review. // Social aspects of population health [serial online] 2020. Vol. 66(4). P. 6. Available from: http://vestnik.mednet.ru/content/view/1182/30/lang, ru/. DOI: 10.21045/2071-5021-2020-66-4-6.
4. Volkova O.A., Smirnova E. V. Assessment of accessibility indicators of a New model of medical organization in Moscow polyclinics for adults // Health care Standardization Problems. 2022. № 5-6. P. 42-48.
5. Shinkareva N.V., Gorenkov R.V., Kurmangulov A.A., Aleksandrova O.Yu, Orlov S.A., Shinkarev S.V. Analysis of architectural and planning solutions of polyclinics as a management tool in the implementation of lean manufacturing // Manager Zdravoohranenia. 2023. № 9. P. 37-45.
6. Garifullin T.Yu, Avdeeva M.V., Panov V.P., Filatov V.N. Directions and methods for improving performance of the clinic front desk within the framework of the "New Model of the Medical Organization Providing Primary Health Care" project // Social aspects of population health [serial online]. 2020. Vol.66(3). Available from: http:// vestnik.mednet.ru/content/view/1164/30/lang, ru/ DOI: 10.21045/2071 -5021 -2020-66-3-3.
7. Reshetnikova Yu.S, Katkova A.L., Knyazheva N.N. Studying the preferred methods of making an appointment with a doctor when citizens seek medical care // Far Eastern medical journal. 2022. № 4. P. 59-64.
8. Konyuhova S.G., Orlov D.A., Chuykova E.O., Solov'yeva A.V. A research of the impact of the call routing strategy on the call-centre work efficiency as a medical organisation providing primary hospital health care // Manager Zdravoohranenia. 2022. № 2. P. 42-48.
9. Kurmangulov A.A., Kroshka D.V., Kononykhin A.A. Content solutions of information systems of medical organizations of the Russian Federation // Vestnik of the Smolensk state medical academy. 2021. Vol. 20, № 3. P. 156-162.
10. Kurmangulov A.A, Brynza N.S., Reshetnikova Yu.S. Analysis of architectural and planning solutions for visualization systems of medical organizations // Ural medical journal. 2021. Vol. 20 (4). P. 60-66.
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ / ABOUT THE AUTHORS
Романов Сергей Владимирович - д-р мед. наук, доцент, директор ФБУЗ ПОМЦ ФМБА России, г. Нижний Новгород, Россия. Sergey V. Romanov - D.Sc. (Medicine), Director of the FBUZ Volga Rigianal Medical Center of the Federal Medical and Biological Agency of Russia, Nizhny Novgorod, Russia. E-mail: [email protected]
Дзюбак Светлана Александровна - канд. мед. наук, заместитель директора по поликлиническому разделу работы ФБУЗ ПОМЦ ФМБА России, доцент кафедры общественного здоровья и здравоохранения ФГБОУ ВО «ПИМУ» Минздрава России, г. Нижний Новгород, Россия.
Svetlana A. Dzyubak - Ph.D. (Medicine), Deputy Director of the FBUZ Volga Rigianal Medical Center of the Federal Medical and Biological Agency of Russia, associate Professor of the Department of Public Health of the Privolzhsky Research Medical University, Nizhny Novgorod, Russia. E-mail: [email protected]
Романова Татьяна Евгеньевна - канд. мед. наук, доцент, заведующий кафедрой общественного здоровья и здравоохранения ФГБОУ ВО «ПИМУ» Минздрава России, г. Нижний Новгород, Россия.
Tatyana E. Romanova - Ph.D. (Medicine), Head of the Department of Public Health of the Privolzhsky Research Medical University, Nizhny Novgorod, Russia. E-mail: [email protected]
Бердутин Виталий Анатольевич - канд. мед. наук, заместитель начальника договорного отдела ФБУЗ ПОМЦ ФМБА России, г. Нижний Новгород, Россия.
Vitalii A. Berdutin - Ph.D. (Medicine), Deputy Head of the Contract Department of the FBUZ Volga Rigianal Medical Center of the Federal Medical and Biological Agency of Russia, Nizhny Novgorod, Russia. E-mail: [email protected]
Абаева Ольга Петровна - д-р мед. наук, доцент, заместитель директора по науке и профессиональной подготовке ФБУЗ ПОМЦ ФМБА России, г. Нижний Новгород, Россия; профессор кафедры социологии медицины, экономики здравоохранения и медицинского страхования ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. Сеченова, г. Москва, Россия.
Olga P. Abaeva - D.Sc. (Medicine), Deputy Director of the FBUZ Volga Rigianal Medical Center of the Federal Medical and Biological Agency of Russia, Nizhny Novgorod, Russia; Professor of the Department of Sociology of Medicine, Economics of Healthcare and Medical Insurance of the Sechenov University, Moscow, Russia. E-mail: [email protected]
—I GG
