авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 13 |
-- [ Страница 1 ] --

ISBN ???-?-??????-??-? ПРОГРАММНЫЕ СИСТЕМЫ: ТЕОРИЯ И ПРИЛОЖЕНИЯ. Переславль-Залесский, 2009

615.07

УДК

А. А. Толчёнов, Д. В. Зубов, А. В. Сергеева

Оперативный метод определения активности

целлюлаз

Аннотация. Разработан метод количественного определения целлюлоли-

тической активности, создан реализующий его программно-технический

комплекс. Показана эффективность предложеного метода.

1. Введение Одним из главных факторов, сдерживающих развитие животно водства и птицеводства в России, является недостаток кормового бел ка и его низкое качество. Широко распространёнными и возобнов ляемыми источниками углеводного сырья могут служить сельско хозяйственные, бытовые отходы, отходы деревообрабатывающей и целлюлозно-бумажной промышленности, основным компонентом ко торых является целлюлоза - высокомолекулярный нерастворимый полимер глюкозы. В основе биологической деградации целлюлозы ле жит действие синтезируемых различными микроорганизмами целлю лолитических ферментов [1]. Деструкция целлюлозосодержащих суб стратов при помощи высокоактивных целлюлолитических штаммов позволит утилизировать отходы пищевых и зерноперерабатывающих производств и получить кормовой продукт, обогащенный белком и незаменимыми аминокислотами. Процесс получения высокоактивных штаммов предусматривает большое количество экспериментов, в ко торых нужно сравнивать активности полученных штаммов.

Для проведения скриннинга микроорганизмов-целлюлолитиков и осуществления селекции по признаку активности целлюлаз разра ботан метод с использованием субстрата карбоксиметилцеллюлозы Работа выполнена в рамках Аналитической ведомственной целевой програм мы "Развитие научного потенциала высшей школы".

2 А. А. Толчёнов, Д. В. Зубов, А. В. Сергеева (КМЦ) и его окрашиванием красителем конго-красным. Найдена за висимость между активностью целлюлаз и диаметром зоны просвет ления, создан программно-технический комплекс, проводящий рас познавание зон просветления и расчёт активностей для анализиру емых проб. Настоящая работа в основном посвящена рассмотрению технических особенностей разработанной методики.

1.1. Аппаратная часть методики определения целлюлолитической активности Существует ряд методов определения эндоглюканазной активно сти — колорометрический метод, вискозиметрический метод, метод Шомоди-Нельсона и многие другие. Однако, все эти методы явля ются трудоёмкими, их невозможно использовать для одновременно го тестирования десятков образцов при выполнении селекционных работ. Кроме того, методы основанные на определении химических компонентов образцов неудобны тем что дают не совсем ту инфор мацию, которая нужна для практического применения - деструкция целлюлозы осуществляется различными ферментами, знать количе ство каждого из них не требуется, но обязательно нужно найти их суммарную целлюлолитическую активность (что собственно и явля ется практически важной характеристикой штамма).

1.2. Получение зон просветления Известно, что взаимодействие красителя конго-красного с поли сахаридом, содержащим связи (1.4) или (1.3) даёт комплекс на сыщенного красного цвета, образование которого предотвращается действием -глюконаз. Этот феномен применяют в чашечном методе диффузии в агар для обнаружения мутантов с целлюлолатической активностью и дифференциации проб с эндо- и экзоглюканазными активностями [2].

Модифицированный метод определения целлюлолитической ак тивности бактериальной культуры заключается в том, что в лунки агаризованной среды, содержащей КМЦ, вносят целлюлозосодержа щий фугат культуральной жидкости тестируемых культр. По истече нии времени инкубирования лотки со средой обрабатывают красите лем конго-красный, при этом вокруг лунок на красном фоне обра зуются неокрашенные полупрозрачные зоны в форме колеца, размер Оперативный метод определения активности целлюлаз которых зависит от активности синтезируемых культурой фермен тов (чем больше диаметр зоны, тем выше целлюлолитическая ак тивность). Использование вместо чашек Петри пластиковых лотков позволяет увеличить число одновременно анализируемых проб до 57. Помимо тестируемых проб наносят растворы с известными ак тивностями — так называемые стандарты — что даёт возможность дать оценку активности исследуемого вещества. Применяемые мето ды микробиологического контроля активности дают лишь качествен ную оценку, трудоёмки — при помощи штангенциркуля измеряется эквивалентный диаметр диффузионного пятна (пятно не идеально круглое) стандартной пробы и пробы с неизвестной активностью.

В данной работе рассматривается анализ зон просветления при помощи компьютерной техники, что позволяет дать количественную характеристику активности целлюлаз, ускорить анализ, повысить его точность, снизить непроизводительные трудозатраты и влияние чело веческого фактора, улучшить условия труда.

1.3. Получение изображения зон просветления Ни один из опробованных планшетных сканеров (Epson Perfection 4990, Mustek ScanExpress A3, HP 370) не позволил получать изобра жения требуемой четкости. Это обусловлено тем, что глубина резко сти (допустимое смещение относительно положения точной фокуси ровки, при котором изображение остается практически резким) од ного из лучших образцов массовых сканеров (и превосходящему по этому показателю другие испытанные модели) Epson Perfection менее 15 мм, а расстояние от краёв лотка до поверхности агара пре вышает 18 мм. Попытки отсканировать лоток через дно также оказа лись не удачными. Поэтому для получения изображения лотка было решено использовать цифровую фототехнику. Пробные съёмки по казали, что для обеспечения необходимой точности (диаметр пятна должен определяться с точностью до 0,1 мм) разрешение матрицы фотоаппарата должно составлять не менее 7 Мегапикселей. Чтобы избежать заметных геометрических искажений, расстояние от объек тива до лотка должно быть достаточно большим (для испытанного фотоаппарата не менее 50 см).

4 А. А. Толчёнов, Д. В. Зубов, А. В. Сергеева Рис. 1. Общий вид установки для получения изобра жения лотка (без фотографической маски) Лоток с зонами просветления помещается на матовое белое стек ло, освещаемое снизу. На стекло накладывается маска, представля ющая собой плотный лист чёрной бумаги, в центре которого про резано квадратное отверстие по размерам лотка. Маска необходи ма для упрощения дальнейшей обработки изображения (в частности для автоматического определения границ лотка), на снимке будет ви ден только лоток, так как маска закрывает оставшуюся часть стекла подсветки. Для предотвращения бликов на поверхности агара при Оперативный метод определения активности целлюлаз фотографировании лотка желательно не использовать посторонние источники света. Полученное изображение передаётся на компьютер по интерфейсу USB. Общий вид установки показан на рис. 2. Описание программы для работы по предложенной методике Для обработки изображения лотка с агаром на языке C#3.0 соз дана программа Lizis. Программа работает под управлением опера ционной системы Windows XP, с установленной средой выполнения.NET Framework 2.0 и выше, позволяет определять диаметры зон про светления и рассчитывать активность исследуемых проб по заданным стандартам. Входными данными являются графические файлы фор матов BMP, JPEG, PNG. Результаты расчетов можно распечатать или сохранить в файл на диске.

Работа с программой начинается с загрузки изображения (диало говое окно «Открыть изображение», меню Файл-Открыть). После загрузки начнется обработка изображения, за ходом которой можно наблюдать в строке статуса в нижней части окна программы. Там же расположена строка подсказок, помогающая пользователю вы полнить последующие действия. Для более подробной информации можно обратиться в меню Справка-Инструкция. Обработка изоб ражения может занять заметное время, которое зависит от мощности компьютера и размера изображения. Наиболее важным требованием к аппаратному обеспечению является объем свободной оперативной памяти, который должен быть как минимум в два раза больше разме ра изображения. В большинстве случаев достаточно 64 Mb свободной оперативной памяти.

Процесс обработки изображения состоит из нескольких этапов.

При необходимости изображение лотка вырезается из исходного изоб ражения, затем уточняется положение лунок, после чего программа определяет диаметры зон лизиса каждой лунки.

В левой части окна программы располагается главная панель, с таблицами стандартов и результатов. После загрузки и обработ ки, изображение выводится справа от главной панели. На него нано сятся описывающие лунки окружности, порядковые номера лунок и 6 А. А. Толчёнов, Д. В. Зубов, А. В. Сергеева Рис. 2. Скриншот работы программы найденные зоны просветления. Если диаметр лунки определен неточ но, то его можно подкорректировать вручную (меню Сервис-Кор рекция диаметра лунки). Далее необходимо ввести индексы проб стандартов в столбец «Индекс» таблицы стандартов на главной па нели, и соответствующие им активности в столбец «Активность». При наличии ряда стандартов одной и той же активности их индексы за писываются через запятую. Для разделения целой и дробной части чисел используется десятичная точка. После того как будут обозна чены 3 стандарта, под таблицей стандартов станет активна кнопка «Расчет», при нажатии на которую программа расчитает активно сти всех проб и занесет результаты в таблицу результатов. Можно оценить точность метода, по рассчитанной активности стандартов в результатах.

Полученные результаты можно сохранить или распечатать, выб рав соответствующий пункт в меню Файл. Результаты сохраняются в виде таблицы, в каждой строке которой указывается индекс пятна и его активность.

2.1. Предварительная обработка снимка Снимок помимо изображения лотка содержит много ненужной графической информации, поэтому желательно вырезать из снимка Оперативный метод определения активности целлюлаз область с изображением лотка, масштабировать и выровнять его. Это можно сделать вручную с помощью графических пакетов, но это вле чет за собой увеличение времени и труда на обработку, может при вести к появлению ошибок. Поэтому в программу была добавлена операции автоматического выделения границ лотка, выравнивания его по краям и вырезания изображения лотка из снимка.

Для упрощения поиска границ, используется маска, которая ос тавляет на снимке только изображение лотка, и сильно увеличива ет четкость и контрастность его граней. Пиксели исходного изобра жения представлены в формате RGB, где интенсивность каждого цветового канала (зеленый, красный, синий) принимает значения от 0 до 255.

2.2. Поиск лунок Лунки в лотке делаются по разработанному шаблону в шахмат ном порядке — приблизительное положение каждой лунки в лотке известно заранее. Область лотка разбивается на секторы в виде ром бов, таким образом, чтобы внутри одного сектора была одна лунка.

К изображению применяется синий фильтр, при этом лунки оста ются светлыми, а агар становится темным (так как он практически не содержит синего цветового компонента). Сектор сканируется, ко ординаты пикселей, яркость которых больше порогового значения, усредняются, в результате получаем коодинаты центра лунки.

2.3. Определение диаметра зоны просветления Точность определения диаметра зоны лизиса зависит от многих факторов. Центр лунки принимается за центр зоны лизиса, поэтому точность расположения центра во многом определяет точность опре деления диаметра зон. Существенное влияние оказывает контраст ность и качество снимка (наличие дефектов — различных темных пятен, бликов, неравномерного освещения может ухудшить характе ристики поиска). Перед началом обработки к снимку применяется зеленый фильтр, что дает более контрастное изображение. Из цен тра лунки проводятся концентрические окружности, диаметр кото рых меняется в диапазоне от 0, до ширины сектора. Для каждой окружности считается среднее значение яркости пикселей лежащих на её длине, полученные значение откладываются на графике BDD (Brightness Distribution on Diameter) по оси абсцисс откладывается радиус, по оси ординат - интенсивность.

8 А. А. Толчёнов, Д. В. Зубов, А. В. Сергеева Рис. 3. К определению диаметра зоны лизиса На графике можно выделить три «ступеньки», которые соответ ствуют зонам лунки, лизиса и фона. Скачки между ними являются границами зон, абсцисса середины второго скачка является искомым радиусом, поэтому задача сводится к поиску центра скачка. График просматривается справа налево, это делается так потому, что возмож но наличие еще одного скачка, вызванного «орелом» вокруг лунки.

Выявляется участок, где отклонение ординаты от скользящего сред него больше заданной величины, абсцисса середины этого участка является диаметром зоны лизиса.

3. Построение калибровочной зависимости По результатам опытов было установлено, что в диапазоне ак тивностей C = 0, 002 0, 1 млФ существует зависимость вида ln C = aD + b, Оперативный метод определения активности целлюлаз где D - диаметр зоны просветления. Имея три стандарта, при помощи метода наименьших квадратов легко вывести формулы для расчёта коэффициентов a и b:

P ln Ci 3 ln Di P (Di ln Ci ) i=1 i= i=1 b=, P ( i=1 ln Ci) 3 (ln Ci ) i=1 3 Di ln Ci i=1 i= b a=.

3 Отсюда легко найти по диаметру зоны просветления активность пробы:

Da C=e.

b После отладки системы был проведен ряд опытов: пробы с из вестными активностями (0,102;

0,0102;

0,00204;

0,00102) наносились на лоток, проводились описанные выше процедуры до получения зон лизиса, выбирались три зоны с разными активностями, использова лись в качестве стандартов и определялись активности оставшихся проб. После анализа 120 проб было получено, что для активностей C = 0, 002 0, 1 млФ максимальное отклонение определённой кон центрации от истинной не превышало 5 процентов. Пробы с концен трациями 0,00102 Ед/л дают слишком малую зону лизиса (порядка мм), которая плохо определяется и поэтому данный метод не может быть рекомендован для концентраций менее 0,00204 Ед/л.

4. Заключение Описанный программно-технических комплекс был создан для определения целлюлолитической активности, однако он вполне при меним и для определения активностей других ферментов, с аналогич ным механизмом формирования зон лизиса. Более того, разработан ная система применима для определения активности антибиотиков методом диффузии в агар — механизм появления на агаре зон лизиса иной, чем в описанном в данной работе случае, но созданная систе ма после небольшой настройки справляется и с этой задачей. Разра ботанное программное обеспечение не требует длительной подготов ки персонала, имеет скромные системные требования. Внедрение в лабораторную практику новых инструментов и программ зачастую встречает молчаливое сопротивление со стороны работников, не же лающих расставаться с устаревшими, но привычными технологиями, 10 А. А. Толчёнов, Д. В. Зубов, А. В. Сергеева в данном случае этого эффекта удалось избежать — использование штангенциркуля для определения диаметра зон просветления приво дит к сильной утомляемости глаз и польза перехода на новый способ определения диаметров была для всех очевидна.

Список литературы [1] Лобанок А. Г. Микробиологический синтез белка на целлюлозе. – Минск: – Наука и техника, 1976. — 230 c. [2] Sharma P. Limitation of congo-red staining techniques for the detection of cellulolytic activities: Biotechnol. Lett., 1986, V.8. — P. 579-580 c. 1. Московский государственный университет инженерной экологии A. A. Tolchenov, D. V. Zubov, A. V. Sergeeva. Effective method for measuring of cellulolytic activity // Proceedings of Program Systems institute scientific confer ence “Program systems: Theory and applications”. — Pereslavl-Zalesskij, 2009. — p. ??. — ISBN ???-?-??????-??-? (in Russian).

Abstract. Method for measuring of cellulolytic activity are invented, equipment and soft ware for designed method are created, shown it’s applicability.

ISBN ???-?-??????-??-? ПРОГРАММНЫЕ СИСТЕМЫ: ТЕОРИЯ И ПРИЛОЖЕНИЯ. Переславль-Залесский, 517.977. УДК А. А. Ахременков, В. А. Казаков, А. М. Цирлин Алгоритм оптимизации рынков электроэнергии как макросистем Аннотация. Рассмотрена задача оптимизации торговли на взаимосвязан ных энергетических рынках с учетом особенностей этих рынков. Получе ны её условия оптимальности и численный метод решения, основанный на их использовании. Показана возможность построения системы автомати ческой оптимизации.

1. Введение Рынок электроэнергии включает некоторое число региональных рынков, соединенных между собой линиями межрегиональных пере дач. Каждый участник рынка (производитель или потребитель) вхо дит в состав одного из региональных рынков, на котором все участ ники платят или получают плату за энергию по единой региональной цене. Как правило, региональные цены различаются между собой.

Торговый день на рынке энергии разделен на последовательность равных периодов, в каждом из них проводится «аукцион одного пе риода». Таким образом энергетический рынок представляет собой со вокупность проходящих одновременно связанных региональных аук ционов. Результаты аукциона зависят от ценовых заявок производи телей-поставщиков энергии, состояния рынка перед началом аукцио на (объемов региональных поставок и межрегиональных потоков), а также региональных спросов на энергию. Эти результаты определя ют объемы поставок на рынок для каждого производителя энергии во всех регионах, объемы межрегиональных потоков, а также регио нальные цены на данный расчетный период.

Все производители энергии подают оператору свои ценовые заяв ки («предложения поставок») до начала аукциона. Эти предложения представляют собой ступенчатые возрастающие функции зависимо сти цены энергии от объемов ее поставки (рис. 1). Ценовые ступеньки на этих функциях могут быть (и часто действительно бывают) отри цательными, что соответствует согласию производителя оплачивать Работа выполнена при поддержке РФФИ, грант № 08-06-00141.

2 А. А. Ахременков, В. А. Казаков, А. М. Цирлин покупателю поставляемую энергию в связи с тем, что ему невыгодно останавливать генераторы.

Рис. 1. Вид ценовых заявок производителей.

Региональный аукцион является аукционом единой цены, т. е.

каждый из поставщиков в этом регионе получает единую цену за по ставляемую энергию. Обычно предполагается, что рассматриваемый рынок является олигополистическим, где ценовые заявки участни ков определяют распределение поставок, текущие и региональные це ны. Спрос предполагают не зависящим от цены (эластичность спро са близка к нулю).Ценовые заявки производителей для всех аукцио нов одного торгового дня подаются одновременно перед его началом.

Количество ступеней заявок не должно превышать заданного чис ла (так, для Австралии это 10). Эти ценовые заявки используется на всех аукционах одного периода на протяжении данного торгового дня (см. [1, 2]).

Региональные цены и объемы поставок определяются не только спросом на электроэнергию и ценовыми заявками производителей, но Алгоритм оптимизации и выбором обьемов энергии, поставляемым по линиям электропере дач, соединяющим региональные рынки, потерями в этих линиях и их возможностями. Целью каждого регионального аукциона являет ся минимизация стоимости поставляемой энергии. Ниже рассмотрена задача оптимального распределения поставок между генераторами в рамках рынка электроэнергии.

Задачи оптимального распределения генерации электроэнергии на протяжении десятилетий находились в центре многих исследо ваний, как академических, так и прикладных (см. [3, 4]). При этом стоимость генерации, являвшаяся целевой функцией в классических задачах оптимального распределения, как правило предполагалась непрерывной и непрерывно дифференцируемой. Изложенный ниже алгоритм учитывает влияние ступенчатого характера ценовых за явок на рыночную стоимость генерации и невыпуклость задачи рас пределения, связанную с тем, что заявки предполагают отрицатель ные цены.

Используемая модель является существенно упрощенной. В част ности, в ней потоки энергии полагают скалярными величинами. Она упрощенно характеризует процессы в цепи электропередач несиммет ричной функцией потерь, параметры которой периодически уточня ют по экспериментальным данным. В то же время эта модель описы вает поведение рынка с точностью, необходимой для эффективного управления. В настоящее время задача оптимального распределения поставок и ценообразования на большенстве оптовых рынков элек троэнергии решается на основе подобной модели. Как правило её сводят к задаче линейного программирования путем линеаризации целевой функции и ограничений с использованием соответствующих численных методов [1, 2]. Разрывы градиентов и невыпуклость за дачи существенно снижают эффективность этих методов, а также могут приводить к остановке алгоритма в локальных экстремумах, не являющихся оптимальными решениями.

В данной работе изложены методы решения задачи оптимально го распределения поставок энергии на многорегиональном аукционе, пригодные для преодоления как проблемы разрывов градиента целе вой функции, так и невыпуклости задачи. Первоначально приведена математическая модель задачи, для нее получены необходимые усло вия оптимальности и алгоритм решения системы уравнений, вытека ющих из необходимых условий;

затем сформулированы достаточные 4 А. А. Ахременков, В. А. Казаков, А. М. Цирлин условия оптимальности, которые позволяют найти оценку снизу гло бального экстремума, а также получить сравнительную оценку любо го решения задачи оптимального распределния поставок относитель но глобального экстремума;

предложен способ построения системы с обратной связью для управления в реальном времени.

2. Аукцион одного периода. Задача оптимального распределения поставок 2.1. Постановка задачи Рассматривается сеть из n взаимосвязанных региональных рын ков электроэнергии (Рис. 2). В начале каждого торгового периода оператор получает следующую информацию:

1. Объединенную заявку на потребность в энергии каждого из реги онов di, i = 1,..., n;

2. Объединенную региональную ценовую заявку Pi (qi ) всех постав щиков энергии данного региона, 3. Объемы выработки в регионах qi (0), 4. Объемы межрегиональных потоков энергии за предшествующий период gij (0).

Рис. 2. Фрагмент сети региональных рынков.

Алгоритм оптимизации Региональная ценовая заявка определяется как зависимость цены Pi от суммарного обьема энергии, который предложен всеми постав щиками данного региона по цене, не превышающей Pi. Так что =Gi i = max/Ri () Pi.

(1) qi = i, = Последнее равенство позволяет поставить в соответствие выбранному значению энергии, генерируемой поставщиками регионального рын ка, объемы, закупаемые у каждого из них. Число региональных по ставщиков Gi а Ri () – их ценовые заявки.

Функции Pi (qi ) являются непрерывными справа, lim Pi (qi ) = Pij.

qi Qj i На объемы региональных поставок наложены автономные огра min max qi qi. На межрегиональные объемы поставок ничения qi min gij из i-го в j-ый регион также наложены ограничения, gij gij max gij. Они учитывают как технологические возможности поставщи ков-генераторов по объемам выработки, так и их «динамические»

возможности по скорости изменения объемов поставок. Отметим, что gij = gji.

Предполагается, что передача объема gij из i-го в j-ый регио нальный рынок связана с потерями энергии. Эти потери могут быть охарактеризованы непрерывной монотонно возрастающей функцией Lij (gij ), для которой справедливы соотношения:

Lii (x) 0, Lij (gij ) = Lji (gij ) = Lji (gji ), Lij (0) = 0, Lij dL ij для gij = 0 и d2 gij 0 для gij = 0. Характер зависимости Lij (gij ) от gij показан на Рис. 3.

Потери Lij делятся между соответствующими региональными рынками в заданном соотношении и создают дополнительный спрос на энергию ij Lij в i-ом регионе и ji Lij в j-ом регионе. ij констан ты, 0 ij 1, ji = 1 ij, ii = 0.

Баланс энергии для такой сети описывается уравнением n n n (2) qi = di + Lij (gij ).

i=1 i=1 i,j=1,i=j 6 А. А. Ахременков, В. А. Казаков, А. М. Цирлин Рис. 3. Зависимость потерь энергии Lij от величины межрегиональных потоков gij.

Поскольку gij = gji и ij + ji = 1, i, j = 1,..., n баланс сети выполняется, если выполнены региональные балансы n (3) qi = di + gij + ij Lij (gij ), i = 1,..., n.

j= Наряду с объединенной ценовой заявкой поставщиков i-го рынка введем объединенную стоимостную заявку Ci (qi ), как зависимость стоимости энергии всех поставщиков от ее объема.

Стоимость генерации на i-ом рынке описывается соотношением qi (4) Ci (qi ) = Pi (x)dx.

Для непрерывной ценовой заявки Pi (x) dCi (5) = Pi (qi ).

dqi Алгоритм оптимизации Так как Pi (qi ) — монотонные, кусочно-постоянные неубывающие фу нкции, непрерывные справа, то Ci (qi ) являются выпуклыми, кусочно линейными, их производная в точке излома равна ее большему зна чению. Аналогичная стоимостная заявка может рассматриваться и для каждого поставщика на региональном рынке.

Общая стоимость генерации всеми поставщиками на рынке элек троэнергии определяется как n (6) I(d1,..., dn, qi,..., qn, ) = Ci (qi ).

i= Оптимальное распределение поставок соответствует минимуму целе вой функции I по qi, gij I(d1,..., dn, qi,..., qn ) min (7) qi,gij с учетом автономных ограничений min max qi qi, (8) qi i = 1,..., n, min max gij gij gij (9) j = 1,..., n, i = 1,..., n и балансов региональных рынков (3). Последние соотношения вклю чают нелинейные функции, что приводят к невыпуклости задачи.

В дальнейшем будем называть эту задачу «Задачей оптимально го распределения поставок для аукциона одного периода». Обозначим составляющие ее решения как qi, gij, а минимум целевой функции (минимальную общую стоимость поставки) как I (d1,..., dn ) = I(d1,..., dn, qi,..., qn, gij ).

(10) Стоимость поставки I и ее минимальная величина I зависят не толь ко от di, но и от ценовых заявок Pi (qi ), а также от предаукционного состояния рынка –– текущих значений qi (0) и gij (0) (через автоном ные ограничения, наложенные на qi и gij ).

Неизвестными величинами в задаче оптимального распределения поставок (7), (8), (9), (3) являются региональные объемы поставок и объемы межрегиональных потоков. Если в сети оптового рынка все региональные рынки связаны между собой линиями передач, то общее число неизвестных задачи равно n2 n n(n + 1) n 0.

+n=, 2 8 А. А. Ахременков, В. А. Казаков, А. М. Цирлин Первое слагаемое этого выражения соответствует числу потоков gij, а второе –– числу региональных поставщиков.

Поскольку эти переменные должны удовлетворять n уравнениям баланса (3), то число свободных переменных в задаче оптимально го распределения поставок равно числу межрегиональных потоков энергии n(n1) для сети, где все региональные рынки связаны меж ду собой. Для n = 1 получается единственная свободная переменная, для n = 3 — три, и т.д.

2.2. Необходимые условия оптимальности Исключив по условиям (3) региональные объемы поставок энер гии, задачу оптимального распределения поставок (7), (8), (3) можно записать как задачу нелинейного программирования n n min (11) Ci di + gij + ij Lij (gij ) gij i=1 j=1,i=j при выполнении следующих неравенств n min max di + gij + ij Lij (gij ) qi (12) qi j=1,i=j и автономных ограничений min max gij gij gij (13) i, j = 1,..., n.

Независимыми переменными задачи являются объемы межреги онального обмена энергией gij. Региональные выработки (поставки) рассчитывают из уравнений баланса (3). Обозначим ее решение как gij. Это решение является вектор-функцией потребления d1,..., dn.

Автономные ограничения выполнены, расчет произво дится в пределах интервала непрерывности ценовой заявки.

Начинаем рассмотрение со случая, когда все автономные ограниче ния не активны, т.е. в точке оптимума n min max (14) qi di + gij + ij Lij (gij ) qi.

j=1,i=j и min max (15) gij gij gij.

Алгоритм оптимизации Допустим, что qi - точки, где функции Pi (qi ) непрерывны. Тогда из условия стационарности I по gij получаем для двух взаимосвязанных регионов:

I dCi dLij dCj dLij =0 = 1 + ji (16) 1 + ij.

gij dqi dgij dqj dgij Здесь принято во внимание, что gij = gji. С учетом (4) получаем dLij dLij Pi = 1 ji (17) 1 + ij P.

dgij j dgij Здесь Pi = Pi (qi ) и Pj = Pj (qj ) — цены, соответствующие выбран ным суммарным объемам поставок в ценовых заявках для регионов i и j соответственно.

Назовем в этих уравнениях величины, стоящие в левой и правой частях равенства (17), скорректированными ценами в одном регионе относительно другого, связанного с ним прямой межрегиональной линией передачи энергии. Для i-го региона по отношению к j-ому это dLij (18) P ij = 1 + ij P, dgij i а для j-го по отношению к i-му соответственно dLij P ji = 1 ji P dgij j Следовательно, потоки между двумя регионами в режиме, который соотвествует неактивным автономным ограничениям и участкам не прерывности функций ценовых заявок, могут быть оптимальны в том и только в том случае, если скорректированные цены в этих регионах равны (19) P ij = P ji.

Генерирование в точках скачка цены на ценовой заявке.

Допустим, что генерированию в объеме qj соответствует точка на ценовой заявке, где цена изменяется скачком. Тогда пределы скор ректированных цен слева и справа от нее равны P ji = lim 0 Pj (qj + ) 1 ji Lij, P ji = lim 0 Pj (qj ) 1 ji Lij, и P ij P ji (см.

Рис. 4). Таким образом, отрицательная вариация gij 0 увеличива ет цену поставки I = (P ij P ji )gij 0.

10 А. А. Ахременков, В. А. Казаков, А. М. Цирлин Бесконечно малая правая вариация gij 0 может привести к дво якому результату. Если предел слева для приведенной цены на j ом рынке все еще выше, чем на i-ом, P ij P ji, то цена поставки испытает скачок, который приведет к положительному изменению I = (P ji P ji )gij. После чего можно продолжать улучшение кри терия I увеличением потока gij (см. выше).

Если P ij P ji, то никакие изменения gij не могут улучшить I.

Таким образом, условие оптимальности для случая, когда автоном ные ограничения не активны, а один из генераторов работает при нагрузке, соответствующей скачку на функции ценовой заявки, име ет вид (20) P ji P ij P ji.

Рис. 4. Вид распределения, которое невозможно ул учшить изменением межрегиональных потоков gij.

Общие условия оптимальности для неактивных автоном ных ограничений. Аналогичный анализ условий, при которых га рантировано неулучшение целевой функции I путем вариации меж региональных потоков, приводит к следующим общим условиям оп тимальности задачи (11)–(13) при неактивных автономных ограни чениях + + min max P ij P ji P ij P ji, gij gij gij, (21) n min max qi di + j=1,i=j gij + ij Lij (gij ) qi.

Алгоритм оптимизации Здесь предполагается, что левый и правый пределы приведенных цен описываются как + P ab = lim Pab (qi ).

P ab = lim Pab (qi + ), 0 Необходимые условия оптимальности для случая актив max max ных автономных ограничений. Если gij = gij, или qi = qi min или qj = qj, то допустимы только отрицательные изменения gij 0, и условия неулучшаемости I при таких изменениях имеют вид P ij P ji.

(22) min max min Аналогично, если gij = gij, или qi = qi или qj = qj, то распре деление является оптимальным только в случае, когда P ij P ji.

(23) Это позволяет сформулировать следующее У т в е р ж д е н и е:

Если {gij } оптимальное решение задачи (11)–(13), то выполнены условия Нестрогие двусторонние ограничения min max gij gij gij, min max (24) qi di + gij + ij Lij (gij ) qi, j min max gij + (1 ij )Lij (gij ) qj, qj dj + i + + P ji, P ij P ji.

P ij Ограничения на потоки max gij = gij, min max (25) qi di + gij + ij Lij (gij ) qi, j min max gij + (1 ij )Lij (gij ) qj, qj dj + i + P ij P ji, или min gij = gij, min max (26) qi di + gij + ij Lij (gij ) qi, j min max gij + (1 ij )Lij (gij ) qj, qj dj + i + P ij P ji 12 А. А. Ахременков, В. А. Казаков, А. М. Цирлин Строгие ограничения (A) + min max P ij P ji, (27) gij gij gij, min qi = di + gij + ij Lij (gij ), или j max gij + (1 ij )Lij (gij ) qj = dj + j или (B) + min max P ij P ji, (28) gij gij gij, max qi = di + gij + ij Lij (gij ), или j min gij + (1 ij )Lij (gij ).

qj = dj + j Многорегиональные условия оптимальности. Рассмотрим линейную часть сети, состоящую из трех региональных рынков. До пустим, что max P ij P ji, P jk P kj, qj = qj.

Поток энергии направлен из i-го в j-ый и далее из j-го в k-ый рынок.

Автономное ограничения на объем генерации на j-ом рынке активно, что исключает увеличение gij. Однако две одновременные положи тельные вариации gij = gjk 0 допустимы. Анализ, аналогичный проведенному выше, для фрагмента сети, состоящего из соединения двух региональных рынков, приводит к следующим условиям опти мальности для участков непрерывности функций Pi (.) и Pk (.) при неактивных ограничениях на qi и qk :

Pi 1 ij Lij 1 jk Ljk = Pk 1 + ij Lij (29) 1 + jk Ljk и к общим условиям оптимальности для точек скачкообразного из менения цены на функциях Pi (.) и Pk (.) Pi+ 1 ij Lij 1 jk Ljk Pk 1 + ij Lij 1 + jk Ljk, (30) + Pi 1 ij Lij 1 jk Ljk Pk 1 + ij Lij 1 + jk Ljk.

Для активных автономных ограничений эти локальные условия оптимальности имеют тот же вид, что и условия оптимальности для двухрегиональной системы, полученные выше, однако в этих усло виях фигурируют многорегиональные приведенные цены (которые определены левыми и правыми частями равенств (29)) вместо ло кальных приведенных цен (18). Эти условия устанавливают, что в задаче об оптимальном распределении два региональных рынка, свя занных между собой в сети через несколько региональных рынков с активными ограничениями на генерирование, могут иметь различные Алгоритм оптимизации многорегиональные приведенные цены только в том случае, если по меньшей мере один из потоков между ними, либо объем генерации на одном из рынков вышел на активное ограничение.

3. Проблема определения глобального минимума в задаче оптимального распределения поставок энергии Одной из главных особенностей задачи оптимального распреде ления поставок (7), (8), (9), (3) является невыпуклость ее целевой функции из-за (возможного) наличия отрицательных ступеней на функциях ценовых заявок и как следствие ее многоэкстремальность.

Таким образом, при использовании полученных выше необходимых условий оптимальности, или при использовании прямого поиска ми нимума стоимости поставки из произвольного начального прибли жения не гарантируется определение глобального минимума целевой функции. Следовательно, в этих случаях необходимо проверять, яв ляется ли полученное решение глобальным или локальным экстре мумом, и если минимум оказывается локальным, то сильно ли он отличается от глобального и какое улучшение целевой функции в единицах стоимости поставки возможно при дальнейшем продолже нии поиска.

Рассмотрим расширение задачи оптимального распределения (7), (8), (9), (3) за счет исключения автономных ограничений (9) и урав нений связи (3). Она приобретает вид n Ci (qi ) min (31) I(d1,..., dn, qi,..., qn ) = qi i= при условиях (32) qi = M i min max qi qi, (33) qi i = 1,..., n.

Здесь M — параметр, равный суммарным потерям энергии при меж региональных передачах, на который наложены автономные ограни чения min max di M (34) qi qi.

i i i 14 А. А. Ахременков, В. А. Казаков, А. М. Цирлин Введем в рассмотрение функцию Беллмана (см. [6]), используя сле дующее рекуррентное соотношение C2 (q2 ) + 1 (x2 q2 ), (35) 1 (x1 ) = C1 (x1 ), 2 (x2 ) = min min q q max q2 2 C2 (q2 ) + (x q ).

(x ) = min min max q q q Соотношение (36) n (M ) = min Ci (qi (M )) q1,q2,...,qn i позволяет определить глобальный минимум целевой функции и со ответствуюшие ему потери в сети, отвечающие уравнениям энергети ческого баланса (37) di + Lij (gij ) = M 2 ij i Полученное решение определяет нижнюю достижимую границу стоимости поставки для заданных потерь энергии в сети (37). Пусть на основе полученных выше условий оптимальности рассчитано оп тимальное решение и получены значения gij, qi и I. В этом случае соотношения (37) позволяют рассчитать M и затем решить задачу (31), (32), (33) для полученного M.

Если окажется, что решение I = n (M ), то gij и qi являет ся глобальным минимумом. Если величина |I n (M )| является достаточно малой, то можно закончить поиск и рассматривать полу ченный минимум как удовлетворительное решение.

4. Оптимизация поставок энергии с использованием автоматической системы управления На практике оператор рынка использует предсказывающее уп равление, т.е. он предсказывает спрос, рассчитывает соответствую щие ему распределения поставок и затем информирует поставщиков об их квотах. В результате в системе возникают значительные по мехи, вызванные разницей между текущими и расчетными квотами, которые не только приводят к ошибкам при управлении рынком, но при определенных условиях могут привести к его неустойчивости.

На некоторых рынках эта проблема усугубляется тем, что контроль за состоянием рынка производится значительно чаще, чем аукционы.

Алгоритм оптимизации Так, в Австралии контроль осуществляют каждые 5 минут, а аукци оны, на которых определяют цены на очередной расчетный период и платежи за поставки энергии, проводят с интервалом 30 минут.

В итоге текущие цены и объемы поставок на рынке определяются с большими погрешностями, что отрицательно сказывается на эконо мической эффективности управления рынком.

Полученные выше условия оптимальности могут быть исполь зованы для создания непрерывных автоматических систем управле ния рынком электроэнергии, в которых последовательность периоди ческих аукционов можно заменить одним непрерывным аукционом.

Это позволит значительно снизить уровень ошибок при расчете оп тимального распределения поставок.

Рассмотрим сеть региональных рынков, как экономическую мак росистему [7], состоящую из подсистем (региональных рынков), ко торые обмениваются ресурсом — энергией qi. Система является от крытой, т.к. она получает внешние потоки заявок от потребителей и производителей энергии. В каждой подсистеме имеется своя оценка энергии Pj, которая в свою очередь зависит от объемов обмена меж ду подсистемами gij. Чем больше gij (gij считается положительным, если энергия передается из i-го в j-ый региональный рынок), тем меньше эта оценка. Величина объема gij зависит от разницы оценок энергии в i-ом и j-ом региональных рынках таким образом, что она равна нулю, если Pi = Pj и sign[gij (Pi, Pj )] = sign[Pi Pj ].

(38) Потоки энергии в такой системе направлены в сторону регионов с более высокой энергетической оценкой, что приводит к снижению по следних и сближению оценок на всех рынках в установившемся режи ме. Когда энергия передается в j-ый региональный рынок (qij 0), то количество энергии qj, генерируемое на этом рынке, уменьшает ся и соответственно уменьшается стоимость генерации Cj и наивыс шая ценовая ступенька Pj на ценовой заявке. Если qij 0, то Ci и Pi возрастают. Нулевые потери при передаче энергии соответствуют случаю бесконечно большой «проводимости» (отсутствии потерь и ограничений на объемы поставок) линии. Например, если передача энергии описывается линейным законом gij (Pi, Pj ) = ij (Pi Pj ), (39) то нулевые потери соответствуют ij =. В этом случае макро система превращается в гомогенную и в равновесии Pi = Pj.

16 А. А. Ахременков, В. А. Казаков, А. М. Цирлин Отметим, что (17) можно записать в виде Pi gij = gji.

(40) ij (gij ) =, i, j = 1,..., n, i = j, Pj Таким образом, состояние системы, в которой потоки энергии описы ваются уравнением (39) и условием ij, qi определяется соотно шением (17) и автономными ограничениями (12), а установившееся значение Pis совпадает с решением задачи оптимизации (7), (8).

Видоизменим кинетические функции gi,j (Pi, Pj ), так, чтобы для них стационарное состояние системы совпадало с решением задачи (7), (8). Из (40) следует, что задача определения такой кинетической функции сводится к решению следующего функционального уравне ния Pi (41) ij (ij (Pi, Pj )) = g Pj относительно зависимостей gij.

Если обозначить dLij L (gij ), dgij то уравнение (41) можно записать в следующей форме 1 (1 ij )L Pi (42) =.

1 + ij L Pj Получим Pj P i P ij ij Pi + ji Pj.

(43) L (gij ) =, P ij Функцию потерь часто аппроксимируют линейной или квадра тичной функцией. Рассмотрим их в качестве примера.

1. Предположим Lij (gij ) = ij gij, тогда из (43) следует Pj Pi.

(44) gij (Pi, Pj ) = 2ij P ij 2. Предположим + + rij gij + ij gij если gij 0, Lij (gij ) = 0 если gij = 0, (45) Lij (gij ) = rij gij + ij gij если gij 0, Алгоритм оптимизации + здесь rij 0 и rij 0. Тогда из (43) следует, что (Рис. 5) + Pj Pi rij P ij + для Pj Pi rij P ij (46) gij (Pi, Pj ) = 2ij P ij Pj Pi rij P ij для Pj Pi |rij |P ij (47) gij (Pi, Pj ) = 2ij P ij + для rij P ij Pj Pi |rij |P ij.

(48) gij (Pi, Pj ) = 0, Таким образом, если разница в ценах на двух рынках мала, то неце лесообразно передавать энергию между ними.

Рис. 5. Характер зависимости оптимального потока gij от разности наивысших цен поставки на двух ре гиональных рынках.

Если получена зависимость gij (Pi, Pj ) или ее аппроксимация для всех i, j, то решение задачи распределения поставок значительно упрощается, поскольку она распадается на отдельные задачи управ ления потоками в реальном времени:

18 А. А. Ахременков, В. А. Казаков, А. М. Цирлин — измерение заявок {d1 (t), d2 (t),..., dn (t)} в реальном времени, — пересчет региональных цен Pi (qi (t)), — изменение потоков в соответствии с правилом gij (Pi, Pj ).

Такой подход позволяет получить решение задачи распределе ния поставок в форме оптимального синтеза, реализацией которого является автоматическая система управления с обратной связью.

Список литературы [1] Chong-White C.C. Investigation into aspects of Australian national electricity market central dispatch algorithm: MS Thesis, UTS, 2001. [2] Gillett R. Pre-dispatch process description: NEMMCO, 1998. [3] Schweppe F. C., Caramanis M. C., Tabors R. D., Bohn R.E. Spot Pricing of Electricity. – Norwell, MA: Kluwer Academic Publishers, 1988. – [4] Chowdhury B.H., Rahman S. A review of recent advances in economic dispatch:

IEEE Trans. Pow. Syst., 1990. — 5, 4 1248 c. [5] Guan X., Ni E., Luh P.B., Ho Y.C. Optimization-based bidding strategies for deregulated electricity power markets in Hobbs, B.F. et al. (eds.): The Next Generation Of Electric Power Unit Commitment Models. – Boston, MA: Kluwer – Academic, 2001.

[6] Беллман Р. Динамическое программирование. – М.: ИЛ, 1960. – [7] Цирлин А.М. Математические модели и оптимальные процессы в макроси стемах. – М.: Наука, 2003. – 5. Приложение Вычислительный алгоритм.

Алгоритм начинает работу с определения любого допустимого решения, т.е. потоков gij, при которых выполняются все автономные ограничения — на объемы потоков (34) и региональных генераций (12). Затем это решение последовательно улучшается с помощью сле дующей вычислительной процедуры:

(1) рассчитывают разницу приведенных цен P ij = P ij P ji для каждой пары регионов, связанных между собой;

(2) отмечают все те пары, для которых выполнено одно из усло вий оптимальности ;

+ min (3) для каждой не отмеченной пары, если P ij P ji то gij max max max max max gij gij, qi qi (gij ) qi, qj qj (gij ) qj, то gij увели чивается до тех пор, пока одно из этих неравенств не обращается в равенство. При таком увеличении происходит переход через ступени ценовой заявки, в результате которого гарантируется, что приведен ная i-я цена остается меньше, чем приведенная цена P ji. Аналогично, Алгоритм оптимизации + если P ij P ji, то gij уменьшают до тех пор, пока приведенные цены не сравняются, либо одно из автономных ограничений не выйдет на границу допустимых значений. Улучшенное таким образом решение рассматривают как исходное для следующего шага (2).

После завершения итераций решение, полученное для всех фраг ментов сети, состоящих из двух рынков, используют как исходное для аналогичной процедуры применительно к фрагментам сети, со стоящим из трех связанных локальных рынков и т.д.

Центральной частью алгоритма является нахождение первого приближения, т.е. набора объемов передаваемой энергии между ре гиональными рынками, при котором удовлетворяются автономные ограничения на региональные генерации. Когда допустимое началь ное приближение получено, алгоритм гарантирует определение гло бального минимума благодаря монотонной зависимости цен от объе мов поставки в ценовых заявках.

Отметим, что не обязательно увеличивать/уменьшать gij моно тонно на стадии (2) алгоритма. Поскольку фактически это дискрет ный поиск минимума монотонной функции (на каждой ценовой сту пени минимум может быть лишь в трех точках – на концах и в любой промежуточной), экстремум может быть найден с помощью любого метода одномерного поиска.

Исследовательский центр системного анализа ИПС РАН A. A. Akhremenkov, V. A. Kazakov, A. M. Tsirlin. Optimization algorithm for energy markets as macrosystems // Proceedings of Program Systems institute scientific conference “Program systems: Theory and applications”. — Pereslavl Zalesskij, 2009. — p. ??. — ISBN ???-?-??????-??-? (in Russian).

Abstract. Considered optimization problem of trade on interconnected energy markets taking into account market’s peculiarity. Obtained problem’s optimal conditions and solv ing algorithm. Ability to construct system with automatic optimization is shown.

ISBN ???-?-??????-??-? ПРОГРАММНЫЕ СИСТЕМЫ: ТЕОРИЯ И ПРИЛОЖЕНИЯ. Переславль-Залесский, 519. УДК Я. И.–О. Гулиев Исследования и разработки Института программных систем РАН в области медицинских информационных технологий Аннотация. В статье рассматривается история становления и развития Медицинской информатики как научного направления в Институте про граммных систем имени А.К. Айламазяна РАН. Перечислены основные направления проводимых исследований. Даны короткие описания приклад ных разработок и список основных внедрений.

1. Немного из истории В этом году научным исследованиям в области Медицинской ин форматики в Институте программных систем имени А.К. Айламазя на РАН исполняется 15 лет. Направление берет свое начало с совмест ного решения ИПС РАН и Медицинского центра Банка России (МЦ БР) о разработке медицинской информационной системы в декабре 1994 года.

Для выполнения указанных работ была создана совместная ла боратория Института программных систем, Российского НИИ Регио нальных проблем и Университета города Переславля — лаборатория Интерин. Лаборатория размещалась в новом здании ИПС РАН, на тот момент еще не введенном полностью в эксплуатацию.

Основателями и идейными вдохновителями направления меди цинской информатики в Институте программных систем РАН были директор Института А.К. Айламазян и научный руководитель ла боратории Г.С. Осипов. Руководителем созданной лаборатории стал Я.И. Гулиев.

Исследования и разработки успешно развивались, и в 1999 году лаборатория получила статус самостоятельного структурного под разделения ИПС РАН — Исследовательского центра медицинской информатики (ИЦМИ ИПС РАН). Первым директором Центра стал профессор А.К. Айламазян.

2 Я. И.–О. Гулиев С образованием исследовательского центра деятельность в об ласти медицинской информатики значительно расширились. Появи лись новые партнеры, как из числа медицинских учреждений, для которых ИЦМИ ИПС РАН разрабатывал информационные системы, так и коллеги по разработкам, специализирующиеся в той или иной области информационной поддержки лечебно-диагностического про цесса.

Теоретические исследования и практические разработки привели к созданию технологии построения МИС, включающей комплекс ин струментальных средств, технологических решений и методик созда ния интегрированных информационных систем лечебно-профилакти ческих учреждений, которая впоследствии получила название Тех нология Интерин. Медицинская информационная система семейства ИНТЕРИН представляет собой интегрированную информационную и функциональную среду и обеспечивает информационную поддерж ку всех служб лечебно-профилактического учреждения [20, 21, 24, 41, 49].

2. Основные направления исследований Некоторые из проводимых за последние годы Центром исследо ваний:

• Исследование основных проблем создания медицинских ин формационных систем, разработка новых архитектур инте грированных медицинских информационных систем [1–3,11, 29, 37, 41].

• Разработка инструментальных средств и методик создания медицинских информационных систем [25].

• Портальные архитектуры медицинских информационных систем, персональные системы, мобильные решения [15, 16].

• Поддержка сложных организационных структур в медицин ских информационных системах [43].

• Поддержка стандартов в МИС [25, 35, 41].

• Проблемы визуализации медицинской информации [14, 19, 42].

• Поддержка принятия решений в медицинских информаци онных системах, панели управления [39].

• Экономика лечения, управленческий учет, проблемы авто матизации материального учета [33, 35, 36, 47, 48].

Исследования и разработки ИПС РАН в области медицинских ИТ • Проблема идентификации в медицинских информацион ных системах, использование технологий идентификации (штрих-коды и смарт-карты) [39].


• Информационная безопасность в медицинских информаци онных системах [10, 45].

• Экономическая эффективность информационных техноло гий в медицине [18].

• Телемедицина и медицинские информационные системы.

• Проблемы интеграции медицинских приборов и информа ционных систем. Разработка новых механизмов интегра ции [30].

• Проблемы взаимодействия и интеграции разных информа ционных систем, в том числе в гетерогенной среде. Обмен медицинскими данными в сети лечебно-профилактических учреждений [9, 17, 26].

• Проблемы создания единой медицинской карты пациен тов [16].

• Поддержки контроля качества лечения и безопасности па циентов в медицинских информационных системах [31, 44].

• Выделение знаний и формирования тезауруса на основе ана лиза структуры и содержания электронных медицинских документов [25, 27, 37, 51].

Особенности создания медицинских информационных систем. Основные проблемы, которые стали перед разработчиками еще в самом начале изучения предметной области [1–3, 41]:

• большие объемы и разнообразие типов медицинской инфор мации;

• недостаточная формализация (концептуализация и стандар тизация) предметной области;

• постоянно расширяющаяся понятийная и концептуальная база предметной области (медицины);

• необходимость одновременной поддержки бумажной и без бумажной технологий работы.

Исследования показали, что возможностей существующих мето дологий и инструментальных средств для решения задач построе ния интегрированных медицинских информационных систем не до статочно. Исследования были продолжены в направлении поиска как научно-технологических, так и методологических решений.

4 Я. И.–О. Гулиев Были изучены и классифицированы основные устоявшиеся тех нологии ИС: фактографические системы (банки данных), системы документооборота (Docflow) и системы «рабочих потоков»(Workflow).

На основе проведенных исследований был сделан вывод, что вви ду особенностей бизнес-процессов медицинских учреждений интегри рованные МИС в себя должны включать элементы всех трех указан ных типов ИС. В то же время, каждая технология в отдельности либо не покрывает потребности МИС (фактографические системы, Docflow), либо плохо применима для построения МИС (Workflow).

Стало понятно, что составной частью общей методологии разра ботки интегрированных МИС может служить понятие «документ», которое пытались сначала вытеснить в эру АСУ, а потом внести в технологию информационных систем «как есть», в эру систем доку ментооборота.

Кроме того, понятие «документ», как одна из основ построения МИС, также хорошо применимо для решений таких проблем, как поддержка стандартов представления медицинской информации, пе редача медицинской информации и т.д.

Исследования по использованию концепции документа в архитек туре МИС привели к разработке Механизма информационных объ ектов и Архитектуры HL-X, которые составляют основу Технологии Интерин [1, 13, 25, 37, 38].

Информационная безопасность в медицинских инфор мационных системах. Обеспечению информационной безопасно сти персональных и медицинских данных в последнее время при дается все большее значение на государственном уровне. Исследо вания направлены на создание эффективной подсистемы информа ционной безопасности (ПИБ), обеспечивающей разделение досту па к данным в зависимости от полномочий пользователей и вы деление/мониторинг прав и ролей, предоставляющей возможности настройки политики безопасности, а также обеспечивающей кон троль над функционированием системы и над действиями пользова телей [10, 45].

Экономика лечения. Очень важны на современном этапе раз вития медицины в России экономические аспекты лечения. Разраба тываются новые механизмы контроля стоимости лечения и форми рования финансовой политики ЛПУ: механизм составления смет и распределения денежных средств, полученных по договорам за вы полненные услуги;

расчет себестоимости лечения, включая списание Исследования и разработки ИПС РАН в области медицинских ИТ медикаментов и товаров непосредственно на конкретного пациента;

информационное взаимодействие с ОМС;

материальный учет в ЛПУ;

интеграция МИС с бухгалтерским ПО и пр.[33, 36, 47, 48].

Единое информационное пространство учреждений здра воохранения. В ходе научных исследований разработана концепция единого информационного пространства (ЕИП) лечебно-профилак тических учреждений, что в первую очередь подразумевает прозрач ность медицинской информации, относящейся к конкретному паци енту, независимо от того, где, в каком учреждении эта информация была введена в информационную систему. Таким образом, понятие ЕИП тесно связано концепцией единой медицинской карты, которую можно считать одним из достижений в этой области [9, 17, 26].

3. Прикладные разработки Прикладные разработки Исследовательского центра медицин ской информатики основывается на результатах научно-исследова тельских работ в области информатизации медицины — только так возможно обеспечивать высокий научно-технический и практический уровень разработок.

3.1. Интерин PROMIS Интерин PROMIS — типовой вариант медицинской информаци онной системы, при создании которого был обобщен опыт многолет них разработок и использованы технологические решения ИНТЕ РИН [12, 13, 22, 23]. Свойства системы Интерин PROMIS позволяют использовать ее практически в любом лечебно-профилактическом учреждении. Внедрение системы Интерин PROMIS предполагает:

установку типового варианта МИС, настройку и адаптацию системы к специфике ЛПУ, настройку рабочих мест пользователей, обуче ние персонала и последующее сопровождение работы МИС. Система имеет Свидетельство МЗ РФ о пригодности к использованию в орга низациях здравоохранения РФ.

Основные свойства медицинской информацинной системы Инте рин PROMIS:

• Полная номенклатура АРМ медицинского персонала раз ных специальностей. Масштабируемость системы и возмож ность настройки рабочих мест на конкретные задачи поль зователя.

6 Я. И.–О. Гулиев • Интеграция информационных потоков, обеспечивающая ак туальность, целостность и непротиворечивость информа ции.

• Концентрация информации вокруг пациента. Возможность просмотра и анализа информации о пациенте в различных представлениях -сгруппированной тем или иным образом.

• Единое пространство услуг. Вводит систему формальных понятий, к которым можно привести весь спектр действий, выполняемых медицинским персоналом.

• Представление динамики медицинской информации, мони торинг лечебно-диагностического процесса.

• Автоматизация оформления документации: множественное использование данных без дублирования;

автозаполнение;

использование шаблонов документов;

ввод данных в специа лизированных формах без форматирования с последующим автоматическим формированием документов;

планирование технологической лечебно-диагностической цепочки.

• Автогенерация статистических отчетов, динамические под борки документов на Рабочем столе и сводки за период или на дату, формируемые для печати.

• Редактируемые справочники для наполнения предметной информацией позволяют настраивать и модифицировать МИС при внедрении или изменении бизнес-процессов.

• Использование новейших разработок в области представле ния и передачи медицинских данных дает возможность вза имодействия с программными продуктами сторонних раз работчиков и с информационными системами других меди цинских учреждений.

• Применение элементов телемедицины обеспечивает сниже ние стоимости лечебного процесса, преодоление профессио нальной изоляции, улучшение качества лечения.

• Система управления визуальной информацией дает доступ к медицинским изображениям для диагностических и отчет ных целей, включая удаленный доступ к хранилищам дан ных.

Функциональные возможности медицинской информационной системы Интерин PROMIS:

Исследования и разработки ИПС РАН в области медицинских ИТ 3.1.1. Клиническая подсистема.

Врачебная функциональность заключается в обеспечении дей ствий врача: оформление первичного осмотра пациента;

постановка и кодирование диагноза в соответствии с МКБ 10;

назначения;

проведе ние консультаций;

оформление дневниковых записей;

создание пред операционных концепций и протоколов операций, протоколов транс фузий;

формирование этапных, переводных, выписных, посмертных эпикризов;

заполнение статистического талона.

Рабочее место врача-диагноста дополнено расширенными сред ствами назначений/исполнений.

Рабочее место заведующего отделением включает в себя всю вра чебную функциональность, а также развитые возможности контроля работы своего подразделения, в том числе: слежение за правильно стью оформления историй болезни;

контроль лечебно-диагностичес кого процесса;

анализ загруженности врачей своего подразделения;

контроль и планирование поступления пациентов и загруженности коечного фонда.

Автоматизированы функции старшей медсестры: ведение аптеч ки подразделения;

оформление движения пациентов. Автоматизиро ваны функции постовой медсестры: ведение аптечки поста;

списа ние медикаментов на пациента;

забор материала на анализ;

разметка статуса назначения;

заполнение протокола по назначению;

выделе ние пациенту палаты/койки. Медсестра приемного отделения (дис петчер) может заводить историю болезни и заполнять ее титульный лист.

3.1.2. Амбулаторно-поликлиническая подсистема Подсистема представляет собой типовое проектное решение для автоматизации деятельности поликлинических и амбулаторных ле чебно-профилактических учреждений.

Интерфейсные решения данной подсистемы ориентированы на бизнес-процессы амбулаторно-поликлинической помощи. В качестве основных рабочих мест приняты Амбулаторные врачебные приемы и так называемые, Рабочие листы узких специализаций медицинского персонала.


8 Я. И.–О. Гулиев Амбулаторно-поликлиническая подсистема поддерживает все сферы деятельности поликлиники, включая оформление Амбула торной карты, ведение диспансеризации и профосмотров, а также оценку качества лечения.

3.1.3. Аналитическая подсистема Обеспечивает поддержку функций медицинской статистики и оперативного отдела, анализа и контроля за деятельностью учре ждения. Функциональные возможности включают: контроль стат талонов;

автоматизированное получение госстатотчетности, реест ра пролеченных пациентов для страховых компаний и отчетов по требованию в различных форматах, включая книги Excel и OLAP технологии.

К функциям статистика относятся также наполнение и редакти рование справочников, контроль технологической цепочки прохож дения пациента, контроль корректности данных.

Поддерживается полноценная статистика как для стационара, так и для амбулаторно-поликлинических учреждений.

3.1.4. Экономическая подсистема Предназначена для ввода, обработки и представления данных об экономической составляющей деятельности ЛПУ. Позволяет ве сти списки организаций, договоров, медицинских программ, прейс куранты, списки прикрепления, лицевые счета пациентов, договоров и организаций. Поддерживает учет услуг, подсчет стоимости лече ния, формирование счетов за оказанные услуги и учет платежей в различной форме.

3.1.5. Лабораторная подсистема Предоставляет возможности от минимальной функциональности с ручным вводом результатов исследований до полной реализации ла бораторной информационной системы, с возможностью подключения приборов и обеспечением полной функциональности подразделений лабораторной диагностики.

Исследования и разработки ИПС РАН в области медицинских ИТ 3.1.6. Регистратура Предназначена для управления использованием ресурсов в лечеб но-диагностическом процессе. Предусмотрена поддержка составле ния и сопровождения расписания работы как отдельных специали стов, так и служб, кабинетов, приборов и т.д., а также записи па циентов на то или иное время посещения. Поддерживаются квоты, дополнительные правила и ограничения.

3.1.7. Стоматология Для ЛПУ, имеющих в своем составе Стоматологическое отде ление, предназначена подсистема Стоматология. Функциональность:

консультация стоматолога;

осмотр стоматолога;

зубная формула;

па родонтограмма. Ведется учет всех выполненных на приеме манипу ляций как в абсолютных единицах, так и в УЕТ.

3.1.8. Хранение и передача графических данных Подсистема позволяет включать в состав документов файлы лю бых типов (графика, видео, документы Word и т.д.), отображать их на Рабочем столе, осуществлять поиск по заданным критериям, ра ботать с ними с помощью специальных программ.

3.1.9. Аптека Предназначена для всестороннего учета и контроля движения аптечных материалов в ЛПУ на всех уровнях: аптека, аптечки стар ших медсестер лечебных отделений и лабораторий, аптечки постовых и процедурных медсестер. Расход медикаментов детализируется до конкретного пациента. Полностью обеспечивается деятельность апте ки, включая работу с заявками на закупку медикаментов и отпуском заказов по требованиям, а также инвентаризацию, работу с товарами особого учета и т.д. Поддерживается работа аптечного склада.

3.1.10. Лечебное питание Служит для комплексной автоматизации деятельности системы лечебного питания ЛПУ от контроля количества выбывших/прибыв ших пациентов и формирования порционников до поддержки инди видуальных (заказных) диет. Подсистема обеспечивает подсчет сто имости питания. Поддерживается работа пищевого склада.

10 Я. И.–О. Гулиев 3.1.11. Отдел кадров Назначение — автоматизация работы кадровой службы ЛПУ.

Поддерживаются ведение полной информации о персонале, структу ры предприятия, штатного расписания, расстановки штатов, оформ ление приказов.

3.1.12. Удаленный доступ к Рабочему столу Имеется возможность просмотра, а при необходимости и рабо ты со своим Рабочим столом удаленно — с использованием только «тонкого клиента» через Web, что важно при дистанционной работе с системой, при телеконсультациях и т.д.

3.1.13. Администрирование МИС Поддерживает работу по администрированию рабочих мест поль зователей и информационных объектов системы, тематических под борок информации, настраиваемых модулей, настраиваемых HTML форм, отчетов, генерируемых системой, редактируемых справочни ков системы.

3.1.14. Интерин PROMIS ЦКБ На основе разработок последних лет было создано специализиро ванное решение для крупных многопрофильных лечебно-профилак тических учреждений, таких как, например, Центральных клиниче ских больниц (ЦКБ), которое получило название Интерин PROMIS ЦКБ [22].

Как правило, крупные ЛПУ типа ЦКБ являются головными в ведомственных или региональных структурах здравоохранения и ориентированы на оказание высококвалифицированной стацио нарной медицинской помощи, а также обеспечение амбулаторной, консультативно-диагностической помощи и восстановительного ле чения. В своем составе такие учреждения содержат структурные единицы, необходимые для обеспечения полного цикла обслужива ния пациентов — как лечебно-диагностических подразделений широ кого профиля, так и вспомогательных и обслуживающих, и специ ализирующихся в той или иной области, причем, преимущественно, в высокотехнологической. Такие клиники обычно укомплектованы высококвалифицированными специалистами и обеспечены хорошей медицинской диагностической аппаратурой.

Исследования и разработки ИПС РАН в области медицинских ИТ Задача информатизации медицинских комплексов предполагает построение единого информационного пространства всех служб кли ники с максимальным включением подразделений и сотрудников в общую информационную среду.

К числу основных особенностей системы Интерин PROMIS ЦКБ относятся:

• Поддержка большого количества пользователей. Система обеспечивает поддержку работы более 1000 пользователей под управлением 64-разрядной версии СУБД Oracle.

• Интеграция полного спектра служб. Система поддерживает деятельность всех служб ЦКБ: управленческих подразделе ний, стационара, поликлиники, диагностики, помощи на до му, центрального аптечного склада и аптечек подразделений и постов, материальных складов, диетслужбы со складом пищеблока, договорного отдела, планово-экономического и т.д.

• Многокомпонентность. Лечебные учреждения типа ЦКБ, как правило, имеют достаточно сложную структуру, в ко торой присутствуют несколько однотипных одноуровневых структурных подразделений. Например, несколько поли клиник, стационаров и т.п., к тому же расположенных на различных площадках. Система обеспечивает возможности поддержки как независимых бизнес-цепочек самостоятель ных подразделений, так и работы в едином пространстве.

Например, пациенты могут перемещаться по подразделени ям и койкам либо строго одного стационара, либо несколь ких входящих в структуру ЛПУ, и т.п. При этом поддер живается построение необходимой отчетности как по от дельным структурным подразделениям, так и по ЛПУ в целом.

• Для таких крупных комплексных медицинских лечебно профилактических учреждений актуальны как задача по лучения данных о работе каждой структурной компоненты учреждения, которая может выступать как самостоятельное учреждение, так и задача получения данных о работе всего учреждения в целом.

• Поддержка высокотехнологичной медицинской помощи (ВТМП) [23]. Система поддерживает весь цикл работы ЛПУ 12 Я. И.–О. Гулиев с пациентами, проходящими по программе оказания высо котехнологичной медицинской помощи.

• Поддержка всех потоков финансирования. В крупных ЛПУ типа ЦКБ, как правило, присутствуют все существующие на настоящее время виды оплаты пациентов. Система под держивает весь спектр потоков финансирования, включая ОМС, ДМС, договора с предприятиями, платные услуги, бюджет. При этом поддерживаются возможности соплате жей по различным видам оплаты.

• Интегрированный материальный учет. Система поддержи вает всесторонний учет и контроль движения аптечных ма териалов, медицинского инвентаря и др. материалов в ЛПУ на всех уровнях: Центральных складов, складов (аптечек) старших медсестер подразделений и лабораторий, складов (аптечек) постовых и процедурных медсестер. Детально в количественном и суммовом выражении отслеживается весь путь движения материалов вплоть до их списания на кон кретного пациента. Поддерживается работа с тендерными и свободными закупками и соответствующий контроль.

• Масштабируемость. Система поддерживает возможности структурных и качественных изменений ЛПУ. Максималь ное использование в настройках системы редактируемых справочников позволяет безболезненно учитывать в инфор мационной системе появление новых подразделений, со трудников, диагностических приборов и методик и т.п. и включать их в работу в МИС Интерин PROMIS ЦКБ.

Интерин PROMIS ЦКБ может быть использована для постро ения информационных систем крупных центральных или голов ных лечебных учреждений ведомств, областных клинических боль ниц и других крупных (так называемые «1000-коечные» больницы) лечебно-профилактических учреждений.

3.2. Региональные решения В Центре ведутся исследования и разработки в области созда ния региональных и ведомственных распределенных информацион ных систем. Реализованы и внедрены распределенные системы «Ин терин Статистика» и «Интерин ДЛО» на основе портальных техно логий.

Исследования и разработки ИПС РАН в области медицинских ИТ 3.2.1. Интерин ДЛО Информационная система учета дополнительного лекарственно го обеспечения отдельных категорий граждан Интерин ДЛО пред назначена для решения задач учета, хранения, поиска, обмена, ана лиза информации в системе дополнительного лекарственного обес печения (ДЛО) по льготным рецептам врачей отдельных категорий граждан [32].

Интерин ДЛО является региональной системой, имеет центра лизованную архитектуру, основанной на портальных технологиях.

Система предполагает хранение данных в Центре обработки данных (ЦОД) и доступ пользователей через «тонкого клиента».

Компоненты комплекса предназначаются для установки в под разделениях ЛПУ, аптеках, производящих отпуск по бесплатным и льготным рецептам, отделениях ТФ ОМС, органах управлениях здравоохранения. Модули комплекса образовывают программную основу единой системы учёта движения лекарственных средств и из делий медицинского назначения, отпускаемых льготным категориям населения.

3.3. Персональные и мобильные решения Разрабатывается технологическая платформа для реализации персональных и мобильных медицинских информационных систем.

3.3.1. Интерин DOC На основе новой технологической платформы создается система нового класса — «Интерин DOC», целью которой является предо ставление любому врачу, будь то работник первичного звена, врач специалист, работающий в ЛПУ, не обладающем развитой госпиталь ной системой, или частно-практикующий врач, бесплатной, компакт ной, простой в использовании и вместе с тем полнофункциональной МИС, обеспечивающей качественную поддержку профессиональной деятельности врача [15].

3.4. Мобильные электронные медицинские карты Возможность сбора, хранения, анализа и передачи медицинских данных о пациентах в электронном виде становится всё более распро страненной, причем не только в крупных медицинских центрах, но и в небольших ЛПУ. Следующим шагом в информатизации медицины 14 Я. И.–О. Гулиев является возможность обмена медицинскими данными в электронном виде, учитывая, что информационные системы в различных МИС су щественно различаются. Причем возможны как обмены между ЛПУ, так и передача ЭМК на руки пациенту. Пациент же вправе при обра щении в то или иное ЛПУ за медицинской помощью передать лечаще му врачу накопленные в ЭМК медицинские данные. Цели, которые ставятся перед мобильной ЭМК: возможность извлечения медицин ских данных из МИС;

возможность переноса и удобного просмотра информации вне МИС;

возможность обмена данными между МИС, где мобильная ЭМК является форматом промежуточного хранения информации [16].

4. Внедрения Первая прикладная МИС, созданная с использованием техноло гии Интерин была установлена в МЦ БР в 1996 году, с этого времени находится в эксплуатации и развивается [17, 28, 31, 40, 41, 50]. В на стоящее время все подразделения и службы МЦ БР, включая поли клинику, стационар и диагностический центр оснащены медицинской информационной системой, основанной на технологии Интерин, и ра ботают в едином информационном пространстве. В системе работают около 1300 пользователей.

Впоследствии информационными системами на базе технологии Интерин были оснащены и другие крупные лечебно-профилактичес кие учреждения: специалисты клиник, где создавались такие МИС, внесли неоценимый вклад в развитие Технологии ИНТЕРИН. Наи более значимые результаты были получены при создании ИС:

• Информационная система управления Клинической больни цы №83 [34, 36].

• Информационная система управления Республиканской больницы №1 Национального центра медицины МЗ Респуб лики Саха (Якутия).

• Информационная система управления Центральной клини ческой больницы Российской академии наук [8, 9].

• Информационная система управления Централь ной кли нической больницы №1 ОАО «Российские железные доро ги» [5].

Исследования и разработки ИПС РАН в области медицинских ИТ • Медицинская информационная система «Амбулатория», ос нованная на технологии Интерин, амбулаторно-поликлини ческих учреждений Главных управлений Банка России по Вологодской, Костромской, Омской, Нижегородской обла стей, Республике Марии Эл и Приморскому краю [46].

• Информационная система управления ФГУ «Российский кардиологический научно-производственный комплекс МЗ РФ».

• Информационная система управления ФГУ «Клиническая больница» Управления делами Президента РФ [4].

• Информационная система управления ФГУ «Поликлиника №3» Управления делами Президента РФ.

5. Социальная значимость медицинской информатики В настоящее время важность информатизации в здравоохране нии мало у кого вызывает сомнения. Организаторы здравоохранения и вся медицинская общественность начали осознавать, что решение многих ключевых проблем здравоохранения, таких как повышение качества лечебно-диагностической помощи или повышение эффек тивности инвестиций, без применения информационных технологий невозможно.

Список литературы [1] Айламазян А.К., Гулиев Я.И. Данные, документы и архитектура меди цинских информационных систем. – М: Тез. докл. Международного фору – ма «Информатизация процессов охраны здоровья населения - 2001», 2001. — 141-142 c. [2] Айламазян А.К., Гулиев Я.И. Разработка информационных систем лечебно профилактических учреждений: проблемы и решения. – Под ред. Г.И. На – заренко, Г.С. Осипова. – М: Тез. докл. Международного форума, 2002.

– [3] Айламазян А.К., Гулиев Я.И., Комаров С.И., Малых В.Л., Морозов В.Ю.

Информационные системы в медицине: проблемы и решения. – М.: Наука.

– Физматлит: Программные системы: Теоретические основы и приложения / Под ред. А.К. Айламазяна, 1999. — 162 c. [4] Алимов Д.В., Гулиев Я.И., Комаров С.И. Информационная система управ ления ФГУ Клиническая больница Управления делами Президента РФ // В этом сборнике. [5] Алимов Д.В., Гулиев Я.И., Комаров С.И., Лебедев А.В., Пфаф В.Ф. Ин формационная система управления Центральной клинической больницы № ОАО «Российские железные дороги» // В этом сборнике. 16 Я. И.–О. Гулиев [6] Белышев А.Г., Гулиев Я.И., Морозов В.Ю. Построение медицинских си стем с использованием объектных технологий. – М.: Наука. Физматлит: Про – граммные системы: Теоретические основы и приложения / Под ред. А.К.

Айламазяна, 1999. — 169 c.

[7] Белышев А.Г., Гулиев Я.И. Использование технологий штрих-кодирования в медицинских информационных системах // В этом сборнике.

[8] Гончаров Н.Г., Гулиев Я.И. Создание интегрированной медицинской ин формационной системы Центральной клинической больницы РАН // Врач и информационные технологии, № 1, 2008, c. 14-19. [9] Гончаров Н.Г., Гулиев Я.И., Гуляев Ю.В., Кавинская Ю.М., Каменщи ков А.А., Олейников А.Я., Хаткевич М.И. Вопросы создания единого ин формационного пространства в системе здравоохранения РАН // Инфор мационные технологии и вычислительные системы, № 4, 2006, c. 83-95. 2, [10] Горбунов П.А., Фохт И.А. Проблемы информационной безопасности в меди цинских информационных системах - теоретические решения и практические разработки. – Т. 1. – М.: Физматлит: Тр. междунар. конф. «Программные – – системы: теория и приложения», ИПС РАН, Переславль-Залесский, 2006: В 2 т. / Под ред. С.М. Абрамова. — 107-112 c. [11] Гулиев Я.И. Задачи МИС в ЛПУ. – М: Тез. Международной конферен – ции «Информационные и телемедицинские технологии в охране здоровья — ITTHС-2005», 2005. [12] Гулиев Я.И. Интерин PROMIS 4.0: новые возможности // Врач и инфор мационные технологии, № 3, 2007, c. 38-42. 3. [13] Гулиев Я.И. Медицинская информатика в ИПС РАН. – Т. 1. – М.: Физмат – – лит: Тр. междунар. конф. «Программные системы: теория и приложения», ИПС РАН, Переславль-Залесский, 2006: В 2 т. / Под ред. С.М. Абрамова. — 53 c. 2, 3. [14] Гулиев Я.И., Белышев Д.В. Исследование методов представления темпо ральной медицинской информации посредством интерфейса «Боткинский лист». – Т. 1. – М.: Физматлит: Тр. междунар. конф. «Программные си – – стемы: теория и приложения», ИПС РАН, Переславль-Залесский, 2006: В т. / Под ред. С.М. Абрамова. — 73-92 c. [15] Гулиев Я.И., Белышев Д.В. Персональная информационная система врача Интерин DOC // Врач и информационные технологии, № 3, 2008, c. 79-80.

2, 3.3. [16] Гулиев Я.И., Белышев Д.В., Куликов Д.Е. Мобильные электронные меди цинские карты // Врач и информационные технологии, № 3, 2007, c. 33-37.

2, 3. [17] Гулиев Я.И., Белышев Д.В., Назаренко Г.И., Полубенцева Е.И., Хат кевич М.И. Опыт разработки и внедрения информационной системы поли клиники в контексте построения единого информационного пространства комплексного медицинского центра. – Т. 2. – М.: Физматлит: Тр. меж – – дунар. конф. «Программные системы: теория и приложения», ИПС РАН, Переславль-Залесский, 2004: В 2 т. / Под ред. С.М. Абрамова. — 83 c. 2, Исследования и разработки ИПС РАН в области медицинских ИТ [18] Гулиев Я.И., Гулиева И.Ф., Рюмина Е.В. Внедрение информационных си стем в медицине: финансовый анализ // Аудит и финансовый анализ, № 2, 2009. [19] Гулиев Я.И., Ермаков Д.Е., Лапшин М.А. Повышение интерактивности в работе врача с визуальной информацией: Сб. тр. «Конференции АРМ врача - 2002», 2002. [20] Гулиев Я.И., Комаров С.И. Интегрированная информационная систе ма ЛПУ: комплексная информатизация лечебно-диагностического учрежде ния. – М: Тез. докл. научно-практической конференции «Современные инфо – коммуникационные технологии в системе охраны здоровья», 2003. — 32-34 c.

[21] Гулиев Я.И., Комаров С.И. Интегрированная распределенная информацион ная система крупного лечебно-диагностического учреждения. – М: Тез. докл.

– IV международного форума «Стратегии здоровья: информационные техно логии и интеллектуальное обеспечение медицины — 97», 1997. [22] Гулиев Я.И., Комаров С.И. Интерин PROMIS ЦКБ // Врач и информаци онные технологии, № 4, 2008, c. 28-29. 3.1, 3.1. [23] Гулиев Я.И., Комаров С.И. Система поддержки обслуживания пациентов ВТМП // Врач и информационные технологии, № 4, 2008, c. 36-37. 3.1, 3.1. [24] Гулиев Я.И., Комаров С.И., Малых В.Л., Осипов Г.С., Пименов С.П., Хаткевич М.И. Интегрированная распределенная информационная система лечебного учреждения (ИНТЕРИН) // Программные продукты и системы, № 3, 1997. [25] Гулиев Я.И., Малых В.Л. Архитектура HL-X. – Т. 2. – М.: Физматлит: Тр.



Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 13 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.