CC BY
25
geriatrics: Proceedings of the V Interregional Scientific and Practical Geriatric Conference in the North Caucasus, 2014; p. 13-9. Russian (Боблов Ю. Н., Боблов Н. Ю. Медико-социальные аспекты психического здоровья пожилого человека. В сб.: Актуальные вопросы гериатрии: материалы V межрегиональной научно-практической гериатрической конференции на Северном Кавказе, 2014; с. 13-9).
2. Melekhin AI, Sergienko eA. Predictors of subjective age in old and old age. Experimental psychology 2015; 8 (3): 185-201. Russian (Мелёхин А. И., Сергиенко Е. А. Предикторы субъективного возраста в пожилом и старческом возрасте. Экспериментальная психология 2015; 8 (3): 185-201).
3. Antonenkov YuE, Chaykina NN. Outpatient geriatric care, as a solution to the medical and social problems of cardiovascular health of the age population of an individual
subject of the Russian Federation. Bulletin of scientific conferences 2018; 35 (7-2): 14-5. Russian (Антоненков Ю. Е., Чайкина Н. Н. Амбулаторная гериатрическая помощь как решение медико-социальной проблемы сердечно-сосудистого здоровья возрастного населения отдельного субъекта Российской Федерации. Вестник научных конференций 2018; 35 (7-2): 14-5).
4. Charles ST, Carstensen LL. Social and Emotional Aging. Annual Review of Psychology 2010; 61: 383-409.
5. Steptoe A, Deaton A, Stone AA. Subjective wellbeing, health, and ageing. Lancet 2015; 385: 640-8.
6. Paniotto VI, Maksimenko VS. Quantitative methods in sociological research. Kiev, 2003; 170 p. Russian (Паниот-то В. И., Максименко В. С. Количественные методы в социологических исследованиях. Киев, 2003; 170 с.).
УДК 334.025:617.3 Оригинальная статья
СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ ВРАЧЕБНЫХ РЕШЕНИЙ В ХИРУРГИИ ПОЗВОНОЧНО-ТАЗОВОГО КОМПЛЕКСА КАК ИНСТРУМЕНТ АВТОМАТИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ В ОТРАСЛИ
А. С. Федонников — ФГБОУ ВО «Саратовский ГМУ им. В. И. Разумовского» Минздрава России, проректор по научной работе; ФГБОУ ВО «Саратовский ГМУ им. В. И. Разумовского» Минздрава России, НИИ травматологии, ортопедии и нейрохирургии, начальник отдела инновационных технологий управления в лечении и реабилитации, кандидат медицинских наук; А. С. Колесникова — ФГБОУ ВО «Саратовский национальный исследовательский государственный университет им. Н. Г. Чернышевского», лаборатория «Системы поддержки принятия врачебных решений», старший научный сотрудник, кандидат физико-математических наук; Ю. Ю. Рожкова — ФГБОУ ВО «Саратовский ГМУ им. В. И. Разумовского» Минздрава России, НИИ травматологии, ортопедии и нейрохирургии, начальник отдела интеллектуальной собственности и трансфера технологий, старший научный сотрудник отдела инновационных технологий управления в лечении и реабилитации; Л. Ю. Коссович — ФГБОУ ВО ««Саратовский национальный исследовательский государственный университет им. Н. Г. Чернышевского», президент, доктор физико-математических наук, профессор.
DECISION MAKING SUPPORT SYSTEM IN SPINE-AND-PELVIC SURGERY AS AN INSTRUMENT
OF BRANCH CONTROL AUTOMATION
A. S. Fedonnikov — Saratov State Medical University n. a. V. I. Razumovsky, Vice Rector for Research; Saratov State Medical University n. a. V. I. Razumovsky, Scientific Research Institute of Traumatology, Orthopedics and Neurosurgery, Head of Department of Innovative Technologies in Medical Care and Rehabilitation, PhD; A. S. Kolesnikova — Saratov State University, Senior Research Assistant of «Medical decision support systems» Laboratory, PhD; Yu. Yu. Rozhkova — Saratov State Medical University n. a. V. I. Razumovsky, Scientific Research Institute of Traumatology, Orthopedics and Neurosurgery, Head of Department of Intellectual Property and Technologies Transfer, Senior Research Assistant of Department of Innovative Technologies in Medical Care and Rehabilitation; L. Yu. Kossovich — Saratov State University, President, Professor, DSc.
Дата поступления — 20.07.2019 г. Дата принятия в печать — 30.08.2019 г.
Федонников А. С., Колесникова А. С., Рожкова Ю. Ю., Коссович Л. Ю. Система поддержки принятия врачебных решений в хирургии позвоночно-тазового комплекса как инструмент автоматизации управления в отрасли. Саратовский научно-медицинский журнал 2019; 15 (3): 677-682.
Цель: обоснование использования системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР) в хирургии позвоночно-тазового комплекса в качестве инструмента автоматизации управления в отрасли здравоохранения. Материал и методы. При создании СППВр, представленной в настоящем исследовании, использовалась методология «планирование — моделирование — прогноз». Для графического анализа и представления результатов работы СППВр применялся метод блок-схем. Материалом для оценки результативности СППВР послужили данные обработки 22 протоколов ее апробации. Результаты. Представлено описание разработки и апробации организационной технологии, позволившей внедрить создаваемую СППВР в практику здравоохранения на основе взаимодействия Регионального центра (осуществление медико-экспертной деятельности) и Технологического центра (выполнение вычислительных функций). Заключение. Разработка и применение СППВР как инструмента автоматизации управления в отрасли позволят влиять на повышение качества медицинской помощи за счет увеличения точности, специфичности и персонализации диагностики, снижения осложнений, сокращения сроков реабилитации пациентов. Помимо этого, такие системы позволят снижать нагрузку на медицинский персонал при одновременном повышении производительности его труда, что отвечает потребностям инновационного развития медицины и здравоохранения.
Ключевые слова: система поддержки принятия врачебных решений, позвоночно-тазовый комплекс, реконструктивная хирургия, автоматизированная система управления.
Fedonnikov AS, Kolesnikova AS, Rozhkova YuYu, Kossovich LYu. Decision making support system in spine-and-pel-vic surgery as an instrument of branch control automation. Saratov Journal of Medical Scientific Research 2019; 15 (3): 677-682.
Aim: to prove the use of decision making support system (DMSS) in spine-and-pelvic surgery as an instrument of control automation in health branch. Material and Methods. Development of DMSS presented in current work made at the base of methodology «planning-modeling-forecasting». For graphical analysis and description of DMSS performance applied the logic diagram method. Materials of DMSS performance evaluation were the data extracted from 22 protocols of its beta-testing processing. Results. Description of the development and beta-testing of organization tech-
nology allowed to implement DMSS in healthcare at the base of Regional center (fulfilling medical and expert activity) and Technological center (fulfilling computational functions) interaction. Conclusion. Development and implementation of DMSS as an instrument of branch control automation allow influence the heath quality increasing by means of raising accuracy, specificity and personalizing of diagnostics, decreasing of complications and terms of rehabilitation. Besides this kind of systems allow reduce workload for medical personnel with rising of its labor efficiency that meets the needs of innovative development of medicine and healthcare.
Key words: decision making support system, spine-and-pelvic complex, reconstructive surgery, automated control system.
678 ОБЩЕСТВЕННОЕ ЗДОРОВЬЕ И ЗДРАВООХРАНЕНИЕ
Введение. В последние годы организаторы здравоохранения обращают особое внимание на разработку систем поддержки принятия решений (СППР), использование которых в медицинской практике позволяет сократить время диагностики и планирования лечения, одновременно повышая ее точность за счет снижения влияния человеческого фактора [1]. В контексте проблематики здравоохранения СппР классифицируются на интеллектуальные системы поддержки принятия управленческих решений, которые позволяют управлять ресурсами и оказанием медицинской помощи, осуществлять прогноз ситуаций риска и проводить анализ принятых ранее решений, и собственно системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР), результат использования которых связан со снижением времени, повышением точности диагностики и прогнозом результатов лечения [2-4]. Последнее актуально в хирургии, для которой принятие медицинских решений связано с темпоральным фактором, динамикой течения заболеваний и риском врачебной ошибки [5, 6].
Приоритетность разработки специализированных СППВР для улучшения организации и повышения качества медицинской помощи при патологии позво-ночно-тазового комплекса (ПТК), которые относятся к тяжелым поражениям опорно-двигательной системы, обусловлена клинико-эпидемиологическими факторами. Патологические изменения тазобедренного сустава и пояснично-крестцового отдела позвоночника приводят к взаимному отягощению и начинают конкурировать друг с другом, что вызывает трудности в диагностике и выборе тактики лечения. Например, распространенность таких патологических состояний среди пациентов с преобладанием клинико-рентгенологических проявлений остеоар-троза составляет 22-95%, среди лиц с превалированием дегенеративно-дистрофической патологии позвоночника колеблется в диапазоне 10-15% [7, 8]. В связи с этим разработка и применение СППВр в хирургии ПТК является актуальной задачей, когда требуется достижение наилучшего результата лечения и прогноза реабилитации в условиях повышения, с одной стороны, требований к качеству медицинской помощи, а с другой — контроля за расходованием ресурсов здравоохранения.
Цель: обоснование использования системы поддержки принятия врачебных решений в хирургии позвоночно-тазового комплекса в качестве инструмента автоматизации управления в отрасли здравоохранения.
Материал и методы. При создании СППВР, представленной в настоящем исследовании, использовалась методология «планирование — моделирование — прогноз», разработанная специалистами СГУ им. Н. Г. Чернышевского и НИИ травматологии, ортопедии и нейрохирургии СГМУ (НИИТОН СГМУ) [9-12], включающая в себя не только геометрическое планирование, но и биомеханическое моделирова-
Ответственный автор — Федонников Александр Сергеевич Тел.: +7 (900) 3141399 E-mail: fedonnikov@mail.ru
ние, оценку результатов различных вариантов оперативных вмешательств, прогнозирование результатов лечения в отдаленный послеоперационный период на основе накапливаемых статистических данных. Для графического анализа и представления результатов работы СППВР применялся метод блок-схем [13]. Материалом для оценки результативности системы послужили данные обработки 22 протоколов ее апробации.
Результаты. Разработка и апробация организационной технологии, позволившей внедрить создаваемую СППВР в практику здравоохранения, осуществлялись в рамках комплексного проекта, предполагающего создание и взаимодействие следующих структур:
— регионального центра поддержки принятия врачебных решений (Региональный центр), функционирующего на базе созданного в НИИТОН СГМУ отдела инновационных технологий управления в лечении и реабилитации;
— технологического центра поддержки принятия врачебных решений (Технологический центр), функционирующего на базе специализированной лаборатории СГУ.
В настоящее время реализовано практическое внедрение системы, что позволяет проводить апробацию и совершенствование созданной организационной технологии взаимодействия врачей медицинской организации, врачей-хирургов НИИТОН СГМУ и инженеров-расчетчиков СГУ им. Н. Г. Чернышевского. Решаемые функциональные задачи распределяются следующим образом:
— Региональный центр осуществляет медико-экспертную деятельность, связанную со сбором, анализом и предоставлением исходных данных о пациентах, планируемых к использованию имплантируемых конструкциях, требованиях к проектируемым регистрам пациентов, выполняет консультирование медицинских работников и экспертное сопровождение работы Системы;
— Технологический центр осуществляет вычислительную деятельность, связанную с численными биомеханическими расчетами, необходимыми при планировании операций, проведением вычислительных экспериментов и прогнозированием результатов хирургического лечения с использованием специализированного программного обеспечения на высокопроизводительных компьютерах.
Программное обеспечение, адаптированное под автоматизированное рабочее место (АРМ) врача-хирурга Регионального центра (в дальнейшем при масштабировании системы — профильной медицинской организации), устанавливается в форме персональной виртуальной операционной (ПВО), которая должна обеспечить реализацию методологии «планирование — моделирование — прогноз». ПВО функционирует на основе вычислительных алгоритмов, снижающих нагрузку на персональный компьютер врача-хирурга. Программное обеспечение ПВО проектируется с возможностью интеграции с другими медицинскими информационными
Саратовский научно-медицинский журнал. 2019. Т. 15, № 3.
системами, имеет простой, интуитивно понятный для врачей интерфейс. Работа ПВО предусматривает постановку упрощенных задач для биомеханических расчетов (ограничения могут быть связаны с масштабированием вычислительной сетки, одновременным расчетом параметров для нескольких анатомических областей и т. п.), а также возможность обмена информацией с базами данных («Медицинская», «Имплантаты», «Механическая», «Модельная») в объеме, необходимом конкретному пользователю АРМ. Для осуществления высокоточных, масштабных (в пределах нескольких анатомических областей) расчетов необходимо использование вычислительных мощностей Технологического центра, на серверах которого развернуты модули СППВР и перечисленные базы данных.
Дальнейшее развитие проекта предполагает взаимодействие участников в следующих вариантах:
1) ПВО установлена на АРМ врачей-хирургов профильных медицинских организаций, и существует возможность прямого взаимодействия со специалистами Технологического центра;
2) ПВО не установлена на АРМ врачей-хирургов профильных медицинских организаций, при этом существует возможность:
— прямого взаимодействия со специалистами Технологического центра при отсутствии необходимости дополнительной медико-экспертной поддержки;
— предварительного взаимодействия со специалистами Регионального центра в случае необходимости получения дополнительных консультаций.
Блок-схема, отражающая взаимодействие Регионального и Технологического центров в процессе функционирования СППВР, представлена на рис. 1.
В ходе реализации проекта разработана и апробирована технология организационного взаимодействия между врачом Регионального центра и инженером-расчетчиком Технологического центра, включающая описание процессов, сроки их реализации, результаты и ответственных лиц (рис. 2).
Для определения корректности проведения апробации создаваемого 1Т-продукта и выявления областей для дальнейшего совершенствования информационного взаимодействия Регионального и Технологического центров разработана и применена на практике система критериев оценки ее результативности (таблица).
Согласно методике апробации по результатам оценки заполняется формализованное заключение. Апробация признается результативной в случае, если не менее 80% протоколов имеют оценку «удовлетворительно». В нашем случае оценку «удовлетворительно» получили 100% протоколов. Среднее значение степени достижения результата составило 95,5%, что обусловлено отсутствием в 9 протоколах апробации конкретных рекомендаций по выбору определенного варианта хирургического вмешательства.
Обсуждение. Представленная в данной работе СППВР может рассматриваться как востребованный компонент отраслевой автоматизированной системы управления (АСУ), интеграция которой с проектируемой в настоящее время ЕГИСЗ позволит повысить эффективность здравоохранения.
Использование СППВР как компонента АСУ в здравоохранении обеспечивает согласно ГОСТ 24.104-85 «Автоматизированные системы управления. Общие требования» [14] следующие полезные технико-экономические результаты:
— повышение качества функционирования объекта управления за счет автоматизации процессов выбора тактики хирургического лечения;
— повышение качества управления рядом важнейших процессов на микро- и макроуровне.
Медико-социальные результаты применения СППВР следующие: повышение степени автоматизации трудового процесса врачей-хирургов, объективности информации о результатах сложных и ресурсоемких хирургических вмешательствах; возможность автоматизации мониторинга, контро-
Критерии результативности информационного взаимодействия Регионального и Технологического центров
Критерии результативности Референсные значения
1. Организационные
1.1. Своевременность передачи клинико-интраскопических данных пациента от врача к инженеру-расчетчику 1.2. Полнота передачи клинико-интраскопических данных пациента 1.3. Полнота заполнения данных о пациенте в БД «Медицинская» для выполнения геометрического планирования и биомеханического моделирования Не позднее чем за 12-24 часа до выполнения операции (в зависимости от ее сложности) 100% согласно протоколу передачи данных пациента 100%-е соответствие данных первичной медицинской документации с учетом достаточности объема информации
2. Клинические
2.1. Качество предоставления вариантов хирургического вмешательства 2.2. Приемлемость предоставления данных об имплантируемых конструкциях 2.3. Использование результатов геометрического планирования и биомеханического моделирования при проведении операции Соответствуют профильным клиническим рекомендациям Наличие предлагаемых конструкций в БД «Имплантаты» Корректное заполнение соответствующего раздела протокола
3. Технические
3.1. Полнота обработки всех представленных вариантов хирургического лечения 3.2. Указание в выводах по проведенному предоперационному планированию конкретных проблем при выборе альтернативного варианта хирургического вмешательства 3.3. Предоставление рекомендаций по выбору оптимального варианта хирургического вмешательства 100% Наличие Наличие
Технологический центр поддержки принятия врачебных решений (Лаборатория системы поддержки принятия врачебных решений СГУ)
Система поддержки принятия врачебных решений
чтение и «туалиаация длины« DICOM. Coi длине индивидуальных 20/30 ПТК-
иммрсинй
В** бор и псииииомиромми» М0Й»П*Й
иМПМмЫТО» И фММСаТйрб* И) 6akW Д»ниMJ * И ПМ1У1ЛИ1«ДИЯ
I* нь»сгрум*«»адьньг" средств
БмОм»к*мичв«кМ «оде-лиромние
действием еиинологичсских и трлвмирующя» НЛГруКа. • Учет тАи*мдудльмы1 мехънчыь <egü(T» биологич«ни* |«4к«Л и
• 6иомгымич«сиап оценил стабильности
• УчИ 6wweí-»H»r<esKHn фигерие» yineiwMIX'M аирургнчеоюго реиоиструкгнеиого яечомня.
• Оирабшка храняпшю) в«ак
• J k IHM W HIIWIMHC HC »Vit» Ш1СШТ1П(Ск»||
и фаспфюи,
"»Г-*»»
» lipo»HOT Ol píiyil.TflTO
хирургически« .Ii
Сервис передачи данных ЯЕ$Т АР1
/ \
Система передачи, обработки и архивации 01С0М изображений
DICOMR**«*
Расчет иВДуПЯ Юнга
Сер*нс экспорта к импорте
реляционных данмых (SOLAJchem/l
База данных
Module Det» (прпипжуточнмп длимые модулей)
БД
М*хямимвсмя (свойства материалов
ИТЦЩЙ)
ВД Модельная (модели элементов
ПТК)_
БД MoflWbwe» («жадепн лггамвнтов
Региональный центр поддержки принятия врачебных решений
(Отдел инновационных технологии управлении влечении и реабилитации НИИТОН СГМУ)
ПВО'
Геометрическое
Оборудование для интраскопическмх адов: 1...П
Биомеханическое моделирование
Прогнозирование результатов лечения
Локальный PACS Server
Набор *росплатформе«ных приложений для заполнений баз.
Данные иктраскопических исследований пациента в формате ПСОМ
Дополнительные функции Центра
■ Систематическое наполнение БД
■ Совершенствование регистров
■ Участие в обучении медицинских специалистов
■ Апробация и внедрение ПВО
■ Взаимодействие с органами управления здравоохранения и иными заинтересованными субъектами отрасли
Медицинская организация №1...№ п
Оборудование для мнтраскопмческих едов4
1...П
Геометрическое планирование
Локальный PACS Server
Прогнозирование результатов
Набор кросплатформенных приложений для заполнения Сазы
Данные имтраекопичеекмх исследований пациента в формате
_оюом_
Медицинская организация №1...№ п
Оборудование для интрасколичеосих едо»
1...П
Локальный PACS Server
Данные интраскопических исследований пациента в формате _Р1СОМ_
Медицинская организация №1...№ п
Оборудование для интраскопических исследований 1..J»
Локальный PACS Server
I
исследований пэцивмтэ в формат«
_PIC0W_
Рис. 1. Блок-схема взаимодействия Регионального и Технологического центров в работе СППВР**: *- ПВО — персональная виртуальная операционная; ** — зеленым цветом выделены функции системы, красным — обрабатываемые данные, желтым — программные модули и 1Т-компоненты, обеспечивающие автоматизацию процессов, лиловым — оборудование
о> 00 о
о
СП
в
и
0 н со и X
1 о и
to to о ■о О со er* и
S
to
ig >
со
О
0 X
■о
>
1
И I S
и
Рис. 2. Схема организационного взаимодействия между субъектами апробации СППВР
Медицинские информационные системы (объединенные в ЕГИСЗ)
Рис. 3. Функции СППВР как компонента отраслевой АСУ
ля и планирования ресурсов отрасли; рост объемов оказания и структуры медицинской помощи и реабилитации (рис. 3).
Обеспечение возможности персонализации выбора тактики хирургического лечения пациентов, прогнозирование и, как следствие, профилактика послеоперационных осложнений и сокращение количества врачебных ошибок позволят повысить качество медицинской помощи и последующей реабилитации, а также в перспективе снизить риск претензий со стороны финансирующих и надзорных органов.
Заключение. Разработка и применение СППВР как инструмента автоматизации управления в отрасли позволят влиять на повышение качества медицинской помощи за счет увеличения точности,
специфичности и персонализации диагностики, снижения осложнений, сокращения сроков реабилитации пациентов. Помимо этого, такие системы позволят снижать нагрузку на медицинский персонал при одновременном повышении производительности его труда, что отвечает потребностям инновационного развития медицины и здравоохранения.
Конфликт интересов. Работа выполнена при финансовой поддержке Фонда перспективных исследований (договор № 6/130/2018-2021).
Авторский вклад: концепция и дизайн исследования — А. С. Федонников; получение и обработка данных — А. С. Федонников, А. С. Колесникова, Ю. Ю. Рожкова, Л. Ю. Коссович; анализ и интерпретация результатов — А. С. Федонников, А. С. Колес-
682 ОБЩЕСТВЕННОЕ ЗДОРОВЬЕ И ЗДРАВООХРАНЕНИЕ
никова, Ю. Ю. Рожкова; написание статьи — А. С. Федонников, А. С. Колесникова; утверждение рукописи для публикации — А. С. Федонников.
References (Литература)
1. Litvin AA, Litvin VA. Decision making support systems in surgery. Surgery news 2014; 22 (1): 96-100. Russian (Литвин А. А., Литвин В. А. Системы поддержки принятия решений в хирургии. Новости хирургии 2014; 22 (1): 96-100).
2. Nazarenko GI, Guliev YaI, Ermakov DE. Medical information systems: theory and practice. Moscow: Fizmatlit, 2005; 320 p. Russian (Назаренко Г. И., Гулиев Я. И., Ермаков Д. Е. Медицинские информационные системы: теория и практика. М.: Физматлит, 2005; 320 c.).
3. Greenes RA. Clinical decision support: the road ahead. Boston: Elsevier Academic Press, 2007; 581 p.
4. Karpov OE, Klimenko GS, Lebedev GS, Yakimov OS. Standardization in electronic health. Moscow: DPK Press, 2016; 432 p. Russian (Карпов О. Э., Клименко Г. С., Лебедев Г. С., Якимов О. С. Стандартизация в электронном здравоохранении. М.: ДПК Пресс, 2016; 432 c.).
5. Chen W, Cockrell C, Ward KR, Najarian K. Intracranial pressure level prediction in traumatic brain injury by extracting features from multiple sources and using machine learning methods. In: Proceedings of the IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine, 2010; p. 510-5.
6. Davuluri P, Wu J, Ward KR, et al. An automated method for hemorrhage detection in traumatic pelvic injuries. In: Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc, 2011; p. 5108-11.
7. Devin CJ, McCullough KA, Morris BJ, et al. Hip-spine syndrome. J Am Acad Orthop Surg 2012 Jul; 20 (7): 434-42.
8. Kudyashev AL, Khominets VV, Shapovalov VM, Miroevskiy fV. Hip-spine Syndrome and its Significance in Complex Treatment of Patients with Combination of Degenerative Dystrophic Pathology of Hip Joint and Spine. N. N. Priorov Journal of Traumatology and Orthopedics 2015; (2): 76-82. Russian (Кудяшев А. Л., Хоминец В. В., Шаповалов В. М., Ми-роевский Ф. В. Коксовертебральный синдром и его значение в комплексном лечении больных с сочетанием дегенера-
тивно-дистрофической патологии тазобедренного сустава и позвоночника. Вестник травматологии и ортопедии им. Н. Н. Приорова 2015; (2): 76-82).
9. Kossovich L, Golyadkina A, Kirillova I, et al. Patient-specific modeling of pathologically tortuous carotid artery. In: CARDIOTECHNIX 2014: Proceedings of the 2nd International Congress on Cardiovascular Technologies 2, 2014; p. 31-5.
10. Dokhov MM, Levchenko KK, Petrov AB, et al. Experimental modeling of the prosthesis of supraacetabular area of the hip as a stage of prevention of early dysplastic coxarthrosis. Modern problems of science and education 2017; (5): 85. Russian (Дохов М. М., Левченко К. К., Петров А. Б. и др. Экспериментальное моделирование протеза надацетабуляр-ной области тазовой кости как этап профилактики раннего диспластического коксартроза. Современные проблемы науки и образования 2017; (5): 85).
11. Kudyashev AL, Khominets VV, Teremshonok AV, et al. Biomechanical modeling in surgical treatment of a patient with true lumbar spondylolisthesis. Spine surgery 2018; 15 (4): 87-94. Russian (Кудяшев А. Л., Хоминец В. В., Теремшонок А. В. и др. Биомеханическое моделирование при хирургическом лечении пациента с истинным спондилолистезом поясничного позвонка. Хирургия позвоночника 2018; 15 (4): 87-94).
12. Kolesnikova AS, Fedonnikov AS, Kirillova IV, et al. The possibilities with decision support systems in surgery of spine-pelvic complex (analytical review). Genius of orthopedics 2019; 25 (2): 243-53. Russian (Колесникова А. С., Федонников А. С., Кириллова И. В. и др. Возможности систем поддержки принятия решений в контексте хирургии позвоночно-тазового комплекса (аналитический обзор). Гений ортопедии 2019; 25 (2): 243-53).
13. Gusev SD. Algorithms and logic diagrams in healthcare and medicine. Krasnoyarsk: KrasGMU, 2018; 122 p. Russian (Гусев С. Д. Алгоритмы и блок-схемы в здравоохранении и медицине: учеб. пособие. Красноярск: КрасГМУ, 2018; 122 с.).
14. GOST 24.104-85 «Computer control systems. General requirements» [20.12.1985]. Russian (ГОСТ 24.104-85 «Автоматизированные системы управления. Общие требования» (утв. постановлением ГК СССР по стандартам от 20 дек. 1985 г. №4632).
Саратовский научно-медицинский журнал. 2019. Т. 15, № 3.
