Московский экономический журнал 2/2017

Posted by redaktor
image_pdfimage_print

Bezymyannyj-12

КОГНИТИВНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В МЕДИЦИНЕ И ЗДРАВООХРАНЕНИИ

Арсаханова Гайна Абдулаевна1, Джабраилов Юсуп Махарбекович2

1к.м.н., доцент, ФГБОУ ВО «Чеченский государственный университет»

2к.б.н. доцент, ФГБОУ ВО «Чеченский государственный университет»

Аннотация. В работе проделан системный анализ применения нового для медицины (здравоохранения) инструментария – когнитивных карт (схем) и когнитивного моделирования. Предложен алгоритм оценки эффективности управленческих решений в медицине и здравоохранении на основе эффективных показателей.

Ключевые слова: медицина, когнитивная схема, карта, моделирование, принятие решения, здравоохранение.

COGNITIVE TECHNOLOGIES IN MEDICINE AND HEALTH CARE

Arsahanova Gayna Abdulaevna1, Dzhabrailov Yusup Makharbekovich2

1k.m.n, associate professor, FGBOU VO “Chechen State University”

2k.b.n., Associate Professor, FGBOU VO “Chechen State University”

Abstract. In the work, a systematic analysis of the application of new tools for medicine (health) – cognitive maps (schemes) and cognitive modeling. An algorithm for assessing the effectiveness of managerial decisions in medicine and healthcare based on effective indicators is proposed.

Keywords: medicine, cognitive scheme, map, modeling, decision making, health care.

В центре важнейших проблем медицины – задачи управления, планирования, контроля, автоматизации и интеллектуализации, подготовки (переподготовки) профессиональных кадров. Игнорирование этих проблем идет во вред эволюции системы отечественного здравоохранения. Задача подготовки (переподготовки) менеджеров здравоохранения, медицины – актуальна, наряду с задачей эффективного управления, качества медицинской помощи при ограниченных ресурсах, разработки новых инвестиционных проектов [4].

ИТ-технологии, когнитивное и ситуационное моделирование – основа ряда инновационных проектов в медицине и здравоохранении.

Ограниченные ресурсы и ОМС, ДМС

Ограничения на ресурсы есть везде. Например, в США, где медицина очень дорогая, около 30% населения не получает регулярного медицинского обслуживания. В Европе примерно на 70% – медицина государственная, за медстраховку гражданам приходиться платить по нарастанию 11].

ДМС – инструмент финансирования помощи гражданам (медико-социальной и лекарственной). Вместе с ОМС оно позволяет гражданам оплачивать медицинские расходы ЛПУ. ДМС – дополняет ОМС. Хотя ОМС распространяется на все виды медицинской помощи, для всех типов заболеваний (по Международной классификации болезней), оно полностью не обеспечивает высокотехнологичные виды помощи, например, томографию.

ДМС требуются релевантные мониторинг и оценки клинических услуг, прейскуранты, расчеты норм времени, трудозатрат на виды помощи. Во всем этом можно использовать соответствующие ИТ, МИС [21].

Обновленные правила ОМС регламентируют, что заявление по выбору (замене) страховой компании, все необходимые документы к нему можно подать в обычной (письменной) форме или в электронной, через сайт территориального (федерального) фонда (портал госуслуг). 

Здравоохранение – больше охрана здоровья, чем лечение больного. Здравоохранение стимулирует бизнес-процессы. Например, уже на этапе проектирования многоквартирного дома можно предусмотреть медицинский пункт для амбулаторного домашнего лечения, проверки назначенных врачами лекарств на совместимость, аллергическую реакцию. Многие простые, но важные тесты (сахар в крови, давление и др.) проводимы и дома, через портал, например, по технологии Health Vanlt. Пациент сам авторизуется, измерит и введет данные на портале, разрешит к ним (к ЭМК) доступ медикам [5].

Работает схема: «e-медицина – интернет-портал – специалист – система документооборота – специализированная больница (клиника)». Она позволит исключить основные ошибки, в частности, неправильное назначение, некоординированные действия врачей и др., а также позволит вести контроль тактик и стратегий лечения. Например, интернет-система может, базируясь на БД назначений (информации о препаратах, назначенных сотрудниками центров, подключенных к системе) и экспертным знаниям (экспертной системе) оценить соответствие назначения и зарегистрировать как факт, так и тяжесть (по шкале) врачебной ошибки. Далее – «разбор полетов». Система закрыта для пользователей, открыта для лечащих врачей.

Важная в медицине технология анализа – когнитивная, новая ИТ-технология на базе психологии, математики, информатики, социологии и др.

Когнитивная технология в медицине

Когнитивная технология, когнитивный сервис помогает успешности не только клинических испытаний, но и всей процедуре лечения. Понятие «когнитивной карты» предложено американским психологом Э.Толменом (1948 г.) в объяснении задач обучения крыс находить путь к пище кратчайшим незнакомым путем. Когнитивная карта обстановки – структура, подсказывающая, ориентирующая в маршрутах и линиях поведения при отработке ответных реакций. Э.Толмен считал, что когнитивные карты есть и у людей, как информационные структуры об окружении.

Сейчас «когнитивная карта» – понятие, отражающее схематичное, упрощенное описание проблемной ситуации, помогающее найти решение проблемы. Оно отражает познавательные процессы, связанные с приобретением, репрезентацией, актуализацией информации об окружении, в ходе которых сам наблюдатель (решатель) активно взаимодействует с окружением. Тесно связана с эвристикой, аналитикой, системным анализом [19].

Когнитивные карты – основа ориентации при достижении целей, процесс, с помощью которого индивид манипулирует информацией об окружении. В условиях, когда часто неприменимы формальные, математические модели ситуаций, систем, возникающих в процессе эволюции медико-социальных систем, когнитивные карты – подспорье мощное в задачах принятия медико-здравоохранительных решений.

Рассмотрим, например, задачу автоматизации и визуализации анализа медицинских снимков на основе нового решения IBM (Watson Health, Merge Healthcare), направленного на эффективность работы медиков при мониторинге, диагностике состояния и лечении пациента. Это система класса ИИ-МО («искусственный интеллект» и «машинное обучение»).

Watson может анализировать снимки, делать выводы, самообучаться по ходу, как когнитивная система при анализе связывать выводы и данные ЭМК, лабораторных тестов, обобщать данные, определять кровотечения, подходит к лечению индивидуально, интегрируя свои возможности с информацией, относящейся к пациенту. Для этого имеются инструменты:

  • Marktation – обработка изображение до его просмотра врачом;
  • Clinical Integration Module – радиологическое облачное приложение, помогающее увеличить эффективность анализа, снизив «шумы»;
  • Lesion Segmentation&Tracking Module – сервис диагностики рака у больных на дому.

Система в реальном масштабе обрабатывает данные, ставит диагноз, например, выявляет диссекцию аорты, а также эмболию легочной артерии и другие опасности.

Модель когнитивного оценивания решения в здравоохранении

Оценить эффективность управленческих решений в медицине и здравоохранении можно, если иметь предварительно идентифицированную систему эффективных показателей, в частности:

  • степени достижения цели;
  • меры благоприятности ситуации ЛПР;
  • ценности ресурсов, привлекаемых решением, ресурсоемкость;
  • меру релевантности решения.

Screenshot_6

Например, коэффициент достижения цели может быть отнесен к одной из категорий: а) желательно, но не обязательно «передостижение» цели; б) нежелательно «передостижение». Все определяется расстоянием от цели прогнозируемой до желательной.

Благоприятность (fs) сценария S рассчитывается средневзвешенной по важности целей формулой:

Screenshot_8

Этот коэффициент используем для относительных оценок.

На последнем этапе проводим мониторинг ситуации, корректируем (если необходимо) когнитивную карту, итерируем структурно-целевой анализ и моделирование ситуации.

При когнитивном принятии медицинского решения следует учесть особенности среды (система, ЛПР, окружение):

  • прогнозируемость, информативность результатов;
  • параметрическая изменчивость (динамичность) системы;
  • ресурсные ограничения;
  • способность к адаптации, самоорганизации и др.

Управляемость системы (медицины, здравоохранения) потребует идентифицировать структурные связи, направленные на развитие системы. Ее организационная структура определяется совокупностью подсистем, распределенности функций управления.

При разработке когнитивных схем, МИС на их основе (а также на базе когнитивного моделирования), приходится разрабатывать сложные программные комплексы, учитывающие умения ЛПР работать с разнообразной информацией, близкий к используемому в медицине интерфейс, медицинские нормы, защищенность от несанкционированного доступа, безопасность личных данных пациента, релевантный документооборот.

Заключение

Проделанный анализ нового методологического инструментария в медицине (здравоохранении) позволил выделить и формализовать систему эффективных параметров: степень достижения цели, благоприятность ситуации, ресурсообеспеченность, релевантность и др.

На их основе система адаптируема, моделируема, прогнозируема, самоорганизуема.

Литература

  1. Богданова А.В., Блюм В.С. // МЕДИЦИНСКАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ДЛЯ РАННЕГО ОБНАРУЖЕНИЯ ДЕФЕКТОВ ОКАЗАНИЯ МЕДИЦИНСКОЙ ПОМОЩИ // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2016. № 12 (94). С. 65.
  2. Воронина Т.В. // ФОРМИРОВАНИЕ ЭЛЕКТРОННОГО ЗДРАВООХРАНЕНИЯ КАК ОСНОВА РАЗВИТИЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ДОКУМЕНТАМИ ОТРАСЛИ (НА ПРИМЕРЕ РЕСПУБЛИКИ ТАТАРСТАН) // Врач и информационные технологии. 2016. № 2. С. 13-19.
  3. Гаджиева З.З. // СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ ВНЕДРЕНИЯ СИСТЕМЫ ЭЛЕКТРОННОГО ДЕЛОПРОИЗВОДСТВА (НА ПРИМЕРЕ МИНИСТЕРСТВА ЗДРАВООХРАНЕНИЯ РД) // Успехи современной науки. 2016. Т. 3. № 12. С. 101-105.
  4. Гегерь Э.В. // АКТУАЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ УПРАВЛЕНИЯ ЗДРАВООХРАНЕНИЕМ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ // Фундаментальные исследования. 2017. № 3. С. 30-34.
  5. Гулиев Я.И., Гулиева И.Ф., Рюмина Е.В. Оценка экономической эффективности использования информационных технологий в медицине, http://institutiones.com/general/1714-informacionnye-texnologii-v-medicine.html
  6. Журавлев М.С. // ЗАЩИТА ПЕРСОНАЛЬНЫХ ДАННЫХ В ТЕЛЕМЕДИЦИНЕ // Право. Журнал Высшей школы экономики. 2016. № 3. С. 72-84.
  7. Зараменских Е.П., Исаев Е.А., Коровкина Н.Л. // ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИЯ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В СИСТЕМЕ ЭЛЕКТРОННОГО МЕДИЦИНСКОГО МОНИТОРИНГА // Математическая биология и биоинформатика. 2016. Т. 11. № -2. С. 288-298.
  8. Зарубина Т.В. // ЕДИНАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ЗДРАВООХРАНЕНИЯ: ВЧЕРА, СЕГОДНЯ, ЗАВТРА // Сибирский вестник медицинской информатики и информатизации здравоохранения. 2016. № 1. С. 6-11.
  9. Карпенко А.М. // ЭЛЕКТРОННОЕ ЗДРАВООХРАНЕНИЕ (E-HEALTH) КАК ЧАСТЬ СИСТЕМЫ ГЛОБАЛЬНОГО ЗДРАВООХРАНЕНИЯ // Успехи современной науки. 2016. Т. 2. № 10. С. 156-162.
  10. Карпов О.Э., Клименко Г.С., Лебедев Г.С., Лосев А.Ю. // ЭЛЕКТРОННОЕ ЗДРАВООХРАНЕНИЕ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ // Стандарты и качество. 2016. № 8. С. 62-67.
  11. Кобринский Б.А. // ЕДИНОЕ ИНФОРМАЦИОННОЕ ПРОСТРАНСТВО: E-HEALTH И M-HEALTH // Врач и информационные технологии. 2016. № 4. С. 57-66.
  12. Кубрик Я.Ю. // КОМПЛЕКСНЫЕ ТЕЛЕМЕДИЦИНСКИЕ ТЕХНОЛОГИИ ДЛЯ СОПРОВОЖДЕНИЯ ПАЦИЕНТОВ. МЕЖДУНАРОДНЫЕ ТРЕНДЫ, РЕЗУЛЬТАТЫ ОПРОСОВ ОБ ИНФОРМАТИЗАЦИИ, ТЕХНОЛОГИЧНЫЕ РЕШЕНИЯ ДЛЯ ВРАЧА И КЛИНИКИ НА БАЗЕ СЕРВИСА ONDOC // Врач и информационные технологии. 2017. № 1. С. 49-60.
  13. Кугач В.В., Давидович Е.И. // ИСТОРИЯ ЭЛЕКТРОННОГО РЕЦЕПТА // Вестник фармации. 2017. № 1 (75). С. 92-103.
  14. Кузнецов П.П., Симаков О.В., Яцковский М.Ю. // ЭЛЕКТРОННОЕ ЗДРАВООХРАНЕНИЕ В СЕЛЬСКИХ РАЙОНАХ: ЧЕМ ОБОРУДОВАТЬ ФАПЫ // Здравоохранение. 2016. № 11. С. 108-111.
  15. Лапицкий В. // ЭЛЕКТРОННОЕ ЗДРАВООХРАНЕНИЕ СТОЛИЦЫ // Наука и инновации. 2016. Т. 3. № 157. С. 25-28.
  16. Ларина О.В. // ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАЦИОННЫЕ МЕДИЦИНСКИЕ ДИАГНОСТИЧЕСКИЕ ТЕХНОЛОГИИ КАК ПЕРВЫЙ ЭТАП В СИСТЕМЕ ПОМОЩИ ДЕТЯМ РАННЕГО ВОЗРАСТА // Научно-методический электронный журнал Концепт. 2016. Т. 11. С. 2546-2550.
  17. Лебедев Г.С. Методика оценки потенциальной эффективности информационных систем здравоохранения//Информационно-измерительные и управляющие системы,т.8,№12,2010.
  18. Леванов В.М. // ОСНОВНЫЕ ЧЕРТЫ ФУНКЦИОНАЛЬНО-ОРГАНИЗАЦИОННОЙ МОДЕЛИ РЕГИОНАЛЬНЫХ ТЕЛЕМЕДИЦИНСКИХ СИСТЕМ // Вестник Медицинского стоматологического института. 2012. № 3 (21). С. 5-7.
  19. Лисицын Ю.П. Общественное здоровье и здравоохранение. Проблемы теории, истории, методология предмета.-М.:2006.
  20. Павленко Е.В., Петрова Л.Е. // О ГОТОВНОСТИ ВРАЧЕЙ К ИСПОЛЬЗОВАНИЮ НОВЕЙШИХ ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ЗДРАВООХРАНЕНИИ // Социологические исследования. 2016. № 4 (384). С. 103-110.
  21. Порошина Л.А., Каменева-Любавская Е.Н. // ОРГАНИЗАЦИЯ ЭЛЕКТРОННЫХ ЗАПИСЕЙ В МЕДИЦИНСКИХ ОРГАНИЗАЦИЯХ // Ученые заметки ТОГУ. 2016. Т. 7. № 2. С. 261-264.
  22. Романов А.А., Васильев Г.А. Массовые коммуникации.–М.:Вузовский учебник,2010.
  23. Симаков О.В., Кондратьев В.А. // РАЗВИТИЕ ЭЛЕКТРОННОГО ЗДРАВООХРАНЕНИЯ В СТРАНАХ СНГ // Информационное общество. 2016. № 4-5. С. 104-113.
  24. Солсо Р. Когнитивная психология / Пер. с англ.,-М.:Тривола,1996.
  25. Суркова С.А. // БИОТЕХМЕД: ТЕХНОЛОГИИ ВО БЛАГО ЧЕЛОВЕКА // Стандарты и качество. 2016. № 11. С. 22-26.
  26. Тетенова Е.Ю. // ТЕНДЕНЦИИ И ОПЫТ ВНЕДРЕНИЯ ЭЛЕКТРОННОГО ЗДРАВООХРАНЕНИЯ. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПЕРСПЕКТИВ ЕГО РАЗВИТИЯ В ПСИХИАТРИИ-НАРКОЛОГИИ // Медицина. 2017. Т. 5. № 1 (17). С. 44-55.
  27. Шалагинов А. // КОНЦЕПЦИЯ SMART/SAFE CITY ОТ “А” ДО “Я” // Технологии и средства связи. 2016. № 3 (114). С. 23-25.
  28. Шопабаева А.Р., Блатов Р.М., Сыдыков С.Б., Жакипбеков К.С., Елшибекова К.М. // ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СИСТЕМЕ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ РЕСПУБЛИКИ КАЗАХСТАН: ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ // Вестник Казахского Национального медицинского университета. № 1. С. 769-775.
  29. Arsahanova, H. (2017). ALZHEIMER’S DISEASE. Internet Science, 0 (2). Obtained from https://internetnauka.ru/index.php/journal/article/view/439/424
  30. Tereshchenko L.V. // RESEARCH OF E-HEALTH AND PRESCRIPTION IN THE WORLD: KEY PROSPECTS AND IMPLEMENTATION IN UKRAINE // Управління, економіка та забезпечення якості в фармації. 2016. № 4. С. 45-51.

References

  1. Bogdanova A.V., Blum V.S. // MEDICAL INFORMATION SYSTEM FOR EARLY DETECTION OF DEFECTS OF RENDERING MEDICAL AID // Control of economic systems: electronic scientific journal. 2016. No. 12 (94). P. 65.
  2. Voronina Т.V. // FORMATION OF ELECTRONIC HEALTH AS THE BASIS OF DEVELOPMENT OF THE MANAGEMENT SYSTEM OF INDUSTRY DOCUMENTS (ON THE EXAMPLE OF THE REPUBLIC OF TATARSTAN) // Doctor and Information Technologies. 2016. № 2. P. 13-19.
  3. Gadzhieva Z.Z. // STATE AND PROSPECTS OF IMPLEMENTATION OF THE ELECTRONIC DESTRUCTION SYSTEM (ON THE EXAMPLE OF THE MINISTRY OF PUBLIC HEALTH OF THE RD) // Advances in modern science. 2016. T. 3. No. 12. P. 101-105.
  4. Geger E.V. // ACTUAL QUESTIONS OF IMPROVEMENT OF HEALTH MANAGEMENT WITH THE USE OF INFORMATION TECHNOLOGIES // Fundamental research. 2017. № 3. P. 30-34.
  5. Guliyev Ya.I., Gulieva I.F., Ryumin E.V. Estimation of economic efficiency of the use of information technology in medicine, http://institutiones.com/general/1714-informacionnye-texnologii-v-medicine.html
  6. Zhuravlev M.S. // PROTECTION OF PERSONAL DATA IN TELEMEDICINE // Right. Journal of the Higher School of Economics. 2016. № 3. P. 72-84.
  7. Zaramensky EP, Isaev EA, Korovkina NL // INTELLECTUALIZATION OF INFORMATION PROCESSING IN THE ELECTRONIC MEDICAL MONITORING SYSTEM // Mathematical Biology and Bioinformatics. 2016. Vol. 11. № -2. Pp. 288-298.
  8. Zarubina Т.V. // UNITED STATE INFORMATION HEALTH CARE SYSTEM: YESTERDAY, TODAY, TOMORROW // Siberian Herald of Medical Informatics and Informatization of Public Health. 2016. № 1. P. 6-11.
  9. Karpenko A.M. // ELECTRONIC HEALTH (E-HEALTH) AS A PART OF THE GLOBAL HEALTH SYSTEM // Advances in modern science. 2016. T. 2. No. 10. P. 156-162.
  10. Karpov OE, Klimenko GS, Lebedev GS, Losev A.Yu. // ELECTRONIC HEALTH IN THE RUSSIAN FEDERATION // Standards and quality. 2016. No. 8. P. 62-67.
  11. Kobrinsky B.A. // UNIFIED INFORMATION SPACE: E-HEALTH AND M-HEALTH // Doctor and Information Technology. 2016. № 4. P. 57-66.
  12. Kubrik Y.Yu. // COMPLEX TELEMEDICAL TECHNOLOGIES FOR PATIENT SUPPORT. INTERNATIONAL TRENDS, RESULTS OF INFORMATIZATION POLLS, TECHNOLOGICAL SOLUTIONS FOR DOCTOR AND CLINICS ON THE BASIS OF ONDOC SERVICE // Doctor and Information Technologies. 2017. No. 1. S. 49-60.
  13. Kugach VV, Davidovich EI // HISTORY OF THE ELECTRON RECIPE // Herald of Pharmacy. 2017. No. 1 (75). Pp. 92-103.
  14. Kuznetsov PP, Simakov OV, Yatskovsky M.Yu. // ELECTRONIC HEALTH IN RURAL AREAS: THAN EQUIPMENT FACTS // Health. 2016. No. 11. P. 108-111.
  15. Lapitsky V. // ELECTRONIC HEALTH OF THE CAPITAL // Science and Innovations. 2016. T. 3. No. 157. P. 25-28.
  16. Larina O.V. // INFORMATIONAL-COMMUNICATIVE MEDICAL DIAGNOSTIC TECHNOLOGIES AS A FIRST STAGE IN THE SYSTEM OF ASSISTANCE TO CHILDREN OF EARLY AGE // Scientific and Methodical Electronic Journal. 2016. P. 11. P. 2546-2550.
  17. Lebedev GS Methodology for assessing the potential effectiveness of health information systems // Information-measuring and control systems, vol. 8, No. 12,2010.
  18. Levanov V.M. // MAIN FEATURES OF THE FUNCTIONAL ORGANIZATIONAL MODEL OF REGIONAL TELEMEDIC SYSTEMS // Bulletin of the Medical Dental Institute. 2012. No. 3 (21). Pp. 5-7.
  19. Lisitsyn Yu.P. Public health and health. Problems of theory, history, methodology of the subject. -M.: 2006.
  20. Pavlenko EV, Petrova L.E. // ABOUT THE READINESS OF DOCTORS TO USE THE NEWEST INFORMATION-COMMUNICATION TECHNOLOGIES IN PUBLIC HEALTH // Sociological research. 2016. No. 4 (384). Pp. 103-110.
  21. Poroshina LA, Kameneva-Lyubavskaya E.N. // ORGANIZATION OF ELECTRONIC RECORDS IN MEDICAL ORGANIZATIONS // Scientists notes of the TOHU. 2016. T. 7. № 2. P. 261-264.
  22. Romanov AA, Vasiliev GA Mass communications. -M.: University textbook, 2010.
  23. Simakov OV, Kondratiev VA // DEVELOPMENT OF ELECTRONIC HEALTH IN THE CIS COUNTRIES // Information Society. 2016. № 4-5. Pp. 104-113.
  24. Solso R. Cognitive psychology / Transl. With English., – M.: Trivola, 1996.
  25. Surkov SA // BIOTECHMED: TECHNOLOGIES FOR HUMAN BEING // Standards and quality. 2016. No. 11. P. 22-26.
  26. Tetenova E.Yu. // TRENDS AND EXPERIENCE OF INTRODUCTION OF ELECTRONIC HEALTH. DEFINITION OF PROSPECTS OF ITS DEVELOPMENT IN PSYCHIATRY-NARCOLOGY // Medicine. 2017. Vol. 5. No. 1 (17). Pp. 44-55.
  27. Shalaginov A. // SMART / SAFE CITY CONCEPT FROM “A” TO “YA” // Technologies and means of communication. 2016. No. 3 (114). Pp. 23-25.
  28. Shopabaeva AR, Blatov RM, Sydykov SB, Zhakipbekov KS, Elshibekova KM // INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES IN THE HEALTH CARE SYSTEM OF THE REPUBLIC OF KAZAKHSTAN: PROBLEMS AND PROSPECTS OF DEVELOPMENT // Bulletin of the Kazakh National Medical University. 2016. No. 1. P. 769-775.
  29. Arsahanova, H. (2017). ALZHEIMER’S DISEASE. Internet Science, 0 (2). Obtained from https://internetnauka.ru/index.php/journal/article/view/439/424
  30. Tereshchenko L.V. // RESEARCH OF E-HEALTH AND PRESCRIPTION IN THE WORLD: KEY PROSPECTS AND IMPLEMENTATION IN UKRAINE // The management, the economist and the care in the pharmacy. 2016. № 4. P. 45-51.