По вашему запросу найдено документов: 38

Страница 1 из 4

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ФАРМАЦЕВТИЧЕСКИХ СПЕЦИАЛИСТОВ С НАСЕЛЕНИЕМ
А. Г. Хворостянова, A. G. Khvorostyanova, И. А. Филина, I. A. Filina (Медицинский вестник Башкортостана, №4, 2019)
MODELING THE PROCESS OF INTERACTION OF PHARMACEUTICAL SPECIALISTS WITH POPULATION

ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ АСПЕКТОВ ФАРМАЦЕВТИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ, ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ВО ВРАЧЕБНОЙ ПРАКТИКЕ
А. Г. Хворостянова, A. G. Khvorostyanova, И. А. Филина, I. A. Filina (Медицинский вестник Башкортостана, №3, 2019)
FACTOR ANALYSIS OF PHARMACEUTICAL INFORMATION ASPECTS USED IN MEDICAL PRACTICE

О МЕРАХ ПО ПОДГОТОВКЕ КВАЛИФИЦИРОВАННЫХ ФАРМАЦЕВТИЧЕСКИХ КАДРОВ В РЕСПУБЛИКЕ ТАДЖИКИСТАНABOUT MEASURES FOR TRAINING QUALIFIED PHARMACEUTICAL PERSONNEL IN THE REPUBLIC OF TAJIKISTAN

national programme for modernization of preschool education the information and communication expertise

МАРКЕТИНГОВЫЙ АНАЛИЗ РОССИЙСКОГО РЫНКА ИММУНОБИОЛОГИЧЕСКИХ ЛЕКАРСТВЕННЫХ ПРЕПАРАТОВ В РАМКАХ СЕГМЕНТА ВАКЦИНpharmaceutical market

Akaike information criterion

АНАЛИЗ АССОРТИМЕНТА ЛЕКАРСТВЕННЫХ ПРЕПАРАТОВ ДЛЯ ТЕРАПИИ ПАЦИЕНТОВ СО СТАБИЛЬНОЙ СТЕНОКАРДИЕЙ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИRussian pharmaceutical market

Система поддержки принятия клинических решений при диагностике респираторных заболеваний
Shakhmametova, G., Zulkarneev, R., Evgrafov, A., В статье рассматриваются существующие системы поддержки принятия решений, используемые в здравоохранении для анализа и обработки медицинских данных, обсуждается их функциональность. Предлагается решение для разработки систем поддержки принятия решений для диагностики бронхолегочных заболеваний, позволяющее установить первичную диагностику лечения пациента на основе интеграции интеллектуальной обработки информации, машинного обучения, распознавания образов и извлечения знаний. Обсуждается схема предлагаемой системы поддержки принятия клинических решений при диагностике респираторных заболеваний. Разработка системы поддержки принятия клинических решений со списком предлагаемых возможностей позволит, с одной стороны, значительно улучшить качество оказания медицинской помощи, так как снижает риски человеческого фактора за счет использования компьютерной обработки информации., Гузель Шахмаметова, Рустем Зулкарнеев, Александр Евграфов (2019)
treatments based on the integration of intelligent information processing, machine learning, pattern


СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ АМБУЛАТОРНОЙ И СТАЦИОНАРНОЙ ЛЕКАРСТВЕННОЙ ПОМОЩИ ПАЦИЕНТАМ С ЖЕЛЕЗОДЕФИЦИТНОЙ АНЕМИЕЙ В РЕСПУБЛИКЕ БАШКОРТОСТАН

Страница 1 из 4