Код мэс расшифровка

Общие сведения

Справочник МЭС предназначен для поиска медико-экономического стандарта и просмотра информации по нему.

Доступ к форме выполняется следующим образом:

на боковой панели АРМ нажать кнопку Справочник МЭС.
в АРМ администратора ЦОД пункт бокового меню Справочники -> МЭС.
из главного меню системы Паспорт МО — МЭС.

Редактирование, добавление данных в справочник доступно для пользователей, входящих в группы:

Руководитель ОУЗ.
Администратор ОУЗ.

Для остальных пользователей данный справочник отображается в режиме просмотра.

Для удобства поиска в правой части формы расположено дерево видов медицинской помощи.

Общий алгоритм работы со справочником

Выберите в дереве вид медицинской помощи. Допускается заполнять поля выборочно.
В полях фильтра установите условие поиска.
Нажмите кнопку Найти для запуска поиска. Отобразится список МЭС соответствующих условиям поиска.
Для просмотра информации по стандарту выберите нужный стандарт в списке, нажмите кнопку Просмотр. Отобразится форма «МЭС: Просмотр».
По завершении просмотра нажмите кнопку Отмена.

Описание полей фильтра:

Статус – статус стандарта. Значение выбирается из выпадающего списка.
Специальность – специальность врача. Значение выбирается из выпадающего списка.
Возрастная группа – выбор возрастной группы пациента. Значение выбирается из выпадающего списка.

Кат. сложности – выбор категории сложности заболевания.
Диагноз с … По… – ввод диапазона кодов диагноза или поиск в справочнике диагнозов по наименованию. Справочник отрывается при нажатии на кнопку Поиск.
Норм. срок с, по – нормативный срок лечения.
Дата начала, дата окончания – периоды начала и окончания действия МЭС.

Форма просмотра медико-экономического стандарта:

Источник: wiki.is-mis.ru

Приложение N 1
к Приказу
министра здравоохранения
Свердловской области
от 21 сентября 2011 г. N 952-п

МЭС 30139

МЕДИКО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ СТАНДАРТ ОКАЗАНИЯ МЕДИЦИНСКОЙ ПОМОЩИ БОЛЬНЫМ С БРОНХИАЛЬНОЙ АСТМОЙ (ПЕРВИЧНАЯ МЕДИКО-САНИТАРНАЯ ПОМОЩЬ)

МОДЕЛЬ ПАЦИЕНТА

Категория возрастная: взрослые.

Нозологическая форма: бронхиальная астма.

Код по МКБ-10: J45.0, J45.8, J45.9, J46.0.

Фаза: обострение тяжелое.

Стадия: любая (интермиттирующая (1 ступень), персистирующая легкая (2 ступень), персистирующая средне-тяжелая (3 ступень), персистирующая тяжелая (4 ступень)).

Осложнение: вне зависимости от осложнений.

Условие оказания: стационар.

Средний срок лечения: 15 дней (из них до 3 дней в ОРИТ).

1. ПЕРЕЧЕНЬ ДИАГНОСТИЧЕСКИХ УСЛУГ

Источник: docs.cntd.ru

Какие задачи решают МЭС

Код мэс расшифровка — Кадр из кинофильма “Люси” (Lucy)/ Universal Pictures

К медицинским задачам, которые могут быть решены с помощью ЭС, относятся:

построение прогнозов о том, находится ли пациент в группе риска по той или иной патологии. Здесь работа идет на опережение болезни. Во многом это касается онкологических заболеваний, где выявление и лечение опухоли на ранней стадии в несколько десятков раз увеличивает шансы на полную ремиссию

назначение лабораторных и диагностических исследований на основании первичного анамнеза. Эту задачу можно рассматривать с точки зрения оптимизации материальных и технических ресурсов лечебного учреждения и экономии средств пациента на многократные тесты и анализы, в том числе с применением дорогостоящего медицинского оборудования
поддержка принятия врачебного решения – постановка и обоснование конкретного диагноза на основе клинической картины
выдача диагностического решения и оценка осложнений при критических и неотложных состояниях

Кто и где использует МЭС

Первой разработкой экспертного ПО в медицине считается система MYCIN («Мицин»). Она была создана специалистами Стэнфордского университета в начале 70-хх для определения возбудителей тяжелых инфекционных болезней и расчета нужных доз антибиотиков.
фективность программы оценивалась в 69% – в стольких случаях было назначено корректное лечение. Важно отметить, что этот показатель был даже выше, чем у врачей-инфекционистов, которые участвовали в исследовании. К сожалению, MYCIN не получил практического применения из-за несовершенства технологий того времени.

Сейчас существует много примеров успешной разработки и использования МЭС в медицинской практике. Среди них можно выделить систему диагностики детских неотложных состояний «ДИН» (Московское НИИ педиатрии и детской хирургии), программу «АЙБОЛИТ» для выявления, типологии и уточнения терапии острых нарушений циркуляции крови у детей (Национальный медицинский исследовательский центр сердечно-сосудистой хирургии им. А.Н. Бакулева), систему определения ведущей патологии и сопутствующего лечения с удаленным мониторингом тяжелых пациентов «ДИНАР» (Санкт-Петербургский государственный педиатрический медицинский университет, Свердловская областная детская клиническая больница, при участии сотрудников Института биофизики УроРАН).

Классификация экспертных систем

Хотя утвержденного разделения ЭС на классы не существует, можно выделить несколько общих категорий, которые описывают их функциональные особенности и область применения.

В зависимости от профиля решаемых задач, ЭС бывают:

диагностические
мониторинговые
проектные
прогностические
планирующие
обучающие
интерпретирующие
поддерживающие принятие решения

Также различают системы с традиционным и гибридным методами представления знаний. В первом случае ЭС руководствуется эмпирическими (опытными) моделями и логическими операциями первого порядка, где переменными являются предметы без их признаков и отношений между ними. Гибридные программы используют сразу несколько моделей мышления предметной области.

Еще экспертные системы делят по динамичности или по связи с реальным временем. Они могут быть статическими, динамическими или квазидинамическими, в зависимости от постоянства исходных данных, которые использует система. В квазидинамических ЭС изменения происходят интервально. Медицинские экспертные системы относятся к динамическому типу.

Компоненты МЭС

Любая экспертная система, вне зависимости от области ее применения, включает в себя следующие компоненты:

внешний интерфейс системы, с которым работает пользователь (диалоговый компонент)
рабочую память или базу данных – место для хранения информации по текущей задаче
базу знаний, в которой собраны все данные о предметной области и правила их обработки. Для понимания различий между базой данных и базой знаний можно привести следующий пример. Референсные интервалы уровня гемоглобина в крови для мужчин некоторой возрастной категории относятся к области базы знаний. Конкретные цифры анализа пациента – к рабочей памяти.
«решатель» или механизм осуществления логического вывода – компонент, который выполняет поставленную задачу, «применяя» базу знаний к исходным данным
компонент объяснения – показывает механизм и этапы решения поставленной задачи
компонент получения знаний – отвечает за ввод данных в базу знаний экспертом предметной области

Рассмотрим, как все эти компоненты взаимодействуют друг с другом на практике.

Постановка диагноза при помощи МЭС

Для того чтобы понять, как происходит постановка диагноза с помощью экспертной системы, попробуем разобрать принцип ее проектирования. Возьмем программу, задача которой состоит в определении риска развития заболевания.

Сначала выполняется сбор вводной информации об известных факторах, которые могут влиять на появление болезни, и их значимости. Это можно сделать, например, при помощи анкетирования пациентов с подтвержденным диагнозом, а также группы людей, у которых точно отсутствует рассматриваемая патология – в качестве контрольной группы. Далее методами многомерного анализа процедуру принятия решения по имеющимся исходным данным раскладывают на составляющие, воспроизводя аналитический процесс врача-эксперта. На выходе получают некий набор признаков болезни (и ее отсутствия) и правил распределения пациентов между группами «риск» и «норма». Алгоритм тестируется на новой выборке и корректируется при выявлении ошибок. Итоговый набор правил вносится в базу знаний ЭС.

На приеме врач собирает анамнез (исходные данные) и вводит его в систему, используя персональный компьютер. Это может происходить в режиме диалога с программой (вопрос-ответ) или выглядеть как заполнение определенной формы-опросника, которая структурирует информацию для ЭС. Эти сведения попадают в рабочую память. Далее ЭС «прогоняет» их через логические правила, которые заложены в ее базу знаний, выдает ответ, с пояснением, как программа пришла к такому заключению. Пояснение может быть представлено как в графической, так и в письменной форме. Достоверность суждения экспертной системы выражается коэффициентом уверенности (K) – числовой характеристикой ложности или справедливости вывода. «K» находится в диапазоне от 1 до 0. Заключение ЭС может выглядеть следующим образом: «Пациент с низкой степенью уверенности (К=0,344) отнесен к группе риска по развитию атеросклероза». Или: «Пациент с высокой степенью уверенности (К=0,943) отнесен к группе риска по развитию атеросклероза. Рекомендовано УЗИ сердца».

По результатам назначенного исследования база знаний ЭС может быть дополнена новыми данными, которые будут использованы при диагностике следующих пациентов. Это происходит за счет компонента обучения. Чем объемнее база знаний системы, тем статистически более точными будут ее прогнозы, при условии достаточного технического обеспечения для обработки информационного массива.

Медицинская экспертная система способна оказать необходимую поддержку как узким специалистам, так и врачам общей практики или младшему медперсоналу. Профильные доктора могут использовать программу в качестве второго мнения, участковые и фельдшеры – как коллегу-эксперта. Это будет оправдано, например, в удаленных регионах, где не хватает квалифицированных кадров.

Эволюция и внедрение экспертных систем непрерывно связаны с развитием технологий и смежных специальностей – программирование, инженерия знаний. Поэтому, возможно, в ближайшем будущем интеллектуальные системы в медицине и других практических областях будут применяться еще активнее.

Читайте еще: «Практика разработки и внедрения системы менеджмента качества в медицинской организации»

Источник: sparm.com