Кибермедицина. Программа дисциплины "Клиническая кибернетика. Математическое моделирование в медицине и здравоохранении"
 Скачать 1.1 Mb.
|
|
Программа дисциплины "Клиническая кибернетика. Математическое моделирование в медицине и здравоохранении"; 30.05.03 Медицинская кибернетика; доцент, к.н. (доцент) Шустова Е.П. Регистрационный номер 8494104018 МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Казанский (Приволжский) федеральный университет" Институт фундаментальной медицины и биологии подписано электронно-цифровой подписью Программа дисциплины Клиническая кибернетика. Математическое моделирование в медицине и здравоохранении Б1.Б.23 Специальность: 30.05.03 - Медицинская кибернетика Специализация: не предусмотрено Квалификация выпускника: врач-кибернетик Форма обучения: очное Язык обучения: русский Автор(ы): Шустова Е.П. Рецензент(ы): Миссаров М.Д. СОГЛАСОВАНО: Заведующий(ая) кафедрой: Миссаров М. Д. Протокол заседания кафедры No ___ от "____" ___________ 201__г Учебно-методическая комиссия Института фундаментальной медицины и биологии: Протокол заседания УМК No ____ от "____" ___________ 201__г Регистрационный No 8494104018 Программа дисциплины "Клиническая кибернетика. Математическое моделирование в медицине и здравоохранении"; 30.05.03 Медицинская кибернетика; доцент, к.н. (доцент) Шустова Е.П. Регистрационный номер 8494104018 Страница 2 из 12. Содержание 1. Цели освоения дисциплины 2. Место дисциплины в структуре основной образовательной программы 3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины /модуля 4. Структура и содержание дисциплины/ модуля 5. Образовательные технологии, включая интерактивные формы обучения 6. Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины и учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов 7. Литература 8. Интернет-ресурсы 9. Материально-техническое обеспечение дисциплины/модуля согласно утвержденному учебному плану Программа дисциплины "Клиническая кибернетика. Математическое моделирование в медицине и здравоохранении"; 30.05.03 Медицинская кибернетика; доцент, к.н. (доцент) Шустова Е.П. Регистрационный номер 8494104018 Страница 3 из 12. Программу дисциплины разработал(а)(и) доцент, к.н. (доцент) Шустова Е.П. кафедра анализа данных и исследования операций отделение фундаментальной информатики и информационных технологий , Evgeniya.Shustova@kpfu.ru 1. Цели освоения дисциплины овладение знаниями и умениями по разработке математических моделей для принятия решений в клинической медицине, а так же по созданию автоматизированных медико-технологических систем поддержки принятия решений на основе разработанных моделей. 2. Место дисциплины в структуре основной образовательной программы высшего профессионального образования Данная учебная дисциплина включена в раздел "Б1.Б.23 Дисциплины (модули)" основной образовательной программы 30.05.03 Медицинская кибернетика и относится к базовой (общепрофессиональной) части. Осваивается на 6 курсе, 11 семестр. Данная учебная дисциплина относится к дисциплинам базовой части программы специалитета. Осваивается на 6 курсе (11 семестр). Для успешного освоения данной дисциплины нужно освоение в качестве предшествующих следующих дисциплин: Медицинские информационные системы, Компьютерные технологии обработки биомедицинских данных. 3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины /модуля В результате освоения дисциплины формируются следующие компетенции: Шифр компетенции Расшифровка приобретаемой компетенции ОК-1 (общекультурные компетенции) способностью к абстрактному мышлению, анализу, синтезу ОПК- 1 (профессиональные компетенции) готовностью решать стандартные задачи профессиональной деятельности с использованием информационных, библиографических ресурсов, медико-биологической терминологии, информационно-коммуникационных технологий и учетом основных требований информационной безопасности ОПК-5 (профессиональные компетенции) готовностью к использованию основных физико-химических, математических и иных естественнонаучных понятий и методов при решении профессиональных задач ПК-9 (профессиональные компетенции) готовностью разрабатывать и внедрять современные информационные технологии в здравоохранении, применять математические методы и современные прикладные программные средства для обработки экспериментальных и клинико-диагностических данных, моделирования медико-биологических процессов ПК-17 (профессиональные компетенции) способностью к организации и проведению научных исследований, включая выбор цели и формулировку задач, планирование, подбор адекватных методов, сбор, обработку, анализ данных и публичное их представление с учетом требований информационной безопасности Программа дисциплины "Клиническая кибернетика. Математическое моделирование в медицине и здравоохранении"; 30.05.03 Медицинская кибернетика; доцент, к.н. (доцент) Шустова Е.П. Регистрационный номер 8494104018 Страница 4 из 12. В результате освоения дисциплины студент: 1. должен знать: - типы медицинских данных, - технику планирования однофакторных и многофакторных экспериментов, - современные программные средства моделирования кибернетических систем, - основные возможности и операторы СКА Mathematica для моделирования и разработки кибернетических систем, - задачи клинической кибернетики, - примеры созданных в Mathematica систем поддержки принятия решений, которые могут быть использованы в клинической медицине, - математические модели и методы, которые могут быть заложены в базы знаний СППР клинической медицины. 2. должен уметь: - анализировать, обобщать и воспринимать информацию, - ставить цель и формулировать задачи по её достижению, - пользоваться учебной, научной, научно-популярной литературой, сетью интернет, СКА Mathematica для решения задач клинической кибернетики, - программировать кибернетические системы для решения задач получения баз данных по результатам экспериментов на основе методов планирования экспериментов, - программировать в СКА Mathematica кибернетические системы для решения задач клинической медицины. 3. должен владеть: - техникой планирования однофакторных и многофакторных экспериментов, - навыками создания баз знаний и баз данных по результатам экспериментов для систем поддержки принятия решений в клинической медицине, - навыками программирования систем поддержки принятия решений (СППР) для клинической медицины, - культурой мышления. 4. должен демонстрировать способность и готовность: моделировать кибернетические системы для клинической медицины. 4. Структура и содержание дисциплины/ модуля Общая трудоемкость дисциплины составляет 6 зачетных(ые) единиц(ы) 216 часа(ов). Форма промежуточного контроля дисциплины: экзамен в 11 семестре. Суммарно по дисциплине можно получить 100 баллов, из них текущая работа оценивается в 50 баллов, итоговая форма контроля - в 50 баллов. Минимальное количество для допуска к зачету 28 баллов. 86 баллов и более - "отлично" (отл.); 71-85 баллов - "хорошо" (хор.); 55-70 баллов - "удовлетворительно" (удов.); 54 балла и менее - "неудовлетворительно" (неуд.). 4.1 Структура и содержание аудиторной работы по дисциплине/ модулю Тематический план дисциплины/модуля Программа дисциплины "Клиническая кибернетика. Математическое моделирование в медицине и здравоохранении"; 30.05.03 Медицинская кибернетика; доцент, к.н. (доцент) Шустова Е.П. Регистрационный номер 8494104018 Страница 5 из 12. N Раздел Дисциплины/ Модуля Семестр Неделя семестра Виды и часы аудиторной работы, их трудоемкость (в часах) Текущие формы контроля Лекции Практи- ческие занятия Лабора- торные работы 1. Тема 1. Клиническая кибернетика и математические пакеты. 11 4 0 4 Компьютерная программа 2. Тема 2. Планирование эксперимента. 11 4 0 16 Компьютерная программа 3. Тема 3. Обработка данных и принятие решений. 11 4 0 30 Компьютерная программа 4. Тема 4. Экспертные системы в клинической медицине. 11 4 0 24 Компьютерная программа 5. Тема 5. Обработка и анализ изображений при принятии решений в клинической медицине и СКА Mathematica 11 6 0 16 Компьютерная программа . Тема . Итоговая форма контроля 11 0 0 0 Экзамен Итого 22 0 90 4.2 Содержание дисциплины Тема 1. Клиническая кибернетика и математические пакеты. лекционное занятие (4 часа(ов)): Раздел 1. Клиническая кибернетика и математические пакеты. Лекция 1-2. Клиническая кибернетика и математические пакеты. Понятие о кибернетических системах. Задачи клинической кибернетики. Клинические кибернетические системы как вид кибернетических систем в медицине. Краткий сравнительный обзор современных программных средств моделирования кибернетических систем. Современные математические пакеты, которые могут быть использованы для создания систем поддержки принятия решений. Основные возможности и операторы СКА Mathematica для моделирования и разработки кибернетических систем. Примеры созданных в Mathematica систем поддержки принятия решений, которые могут быть использованы в клинической медицине. Ознакомление с математическими моделями, заложенными в базы знаний рассматриваемых СППР. лабораторная работа (4 часа(ов)): Лабораторное занятие 1-2. Практика применения систем поддержки принятия решений (СППР) в клинической медицине. Использование СППР (созданных в Mathematica) для клинической медицины. Ознакомление с математическими моделями, заложенными в базы знаний рассматриваемых СППР. Тема 2. Планирование эксперимента. лекционное занятие (4 часа(ов)): Раздел 2. Планирование эксперимента. Лекция 3-4. Типы медицинских данных и планирование эксперимента. Четкие и нечеткие данные в медицине. Понятие о планировании эксперимента. Этапы планирования эксперимента. Планирование однофакторных и многофакторных экспериментов. Примеры. лабораторная работа (16 часа(ов)): Программа дисциплины "Клиническая кибернетика. Математическое моделирование в медицине и здравоохранении"; 30.05.03 Медицинская кибернетика; доцент, к.н. (доцент) Шустова Е.П. Регистрационный номер 8494104018 Страница 6 из 12. Лабораторное занятие 3-10. Планирование эксперимента в Mathematica. Планирование однофакторных и многофакторных экспериментов и получение данных согласно полученному плану проведения эксперимента. Тема 3. Обработка данных и принятие решений. лекционное занятие (4 часа(ов)): Раздел 3. Обработка данных и принятие решений. Лекция 5-6. Методы обработки данных и принятие решений. Обзор методов обработки четких и нечетких данных. Четкий и нечеткий логический вывод. Этапы нечеткого логического вывода. лабораторная работа (30 часа(ов)): Лабораторное занятие 11-18. Обработка и анализ четких данных, принятие решений в Mathematica. Обработка и анализ четких медицинских данных (группировка, статистические показатели, корреляционный и регрессионный анализ, факторный анализ) для количественных и качественных признаков. Четкий логический вывод. Реализация четкого логического вывода в Mathematica. Тестирование на данных клинических испытаний. Лабораторное занятие 19-25. Обработка и анализ нечетких данных, принятие решений в Mathematica. Обработка нечетких данных. Нечеткий логический вывод. Реализация этапов нечеткого логического вывода в Mathematica. Тестирование на данных клинических испытаний. Тема 4. Экспертные системы в клинической медицине. лекционное занятие (4 часа(ов)): Раздел 4. Экспертные системы в клинической медицине. Лекция 7-8. Экспертные системы. Понятие об экспертной системе. Методы обработки четких и нечетких, ранжированных и неранжированных мнений экспертов. Расстояния по Кемени. Методы определения степени согласованности мнений экспертов. Алгоритмы согласования экспертных оценок и получения единого мнения экспертов. Использование экспертных систем в клинической медицине. лабораторная работа (24 часа(ов)): Лабораторное занятие 26-32. Обработка четких мнений экспертов при принятии решений в Mathematica. Обработка четких медицинских данных. Четкий логический вывод. Реализация четкого логического вывода в Mathematica. Тестирование на данных из области клинической медицины. Лабораторное занятие 33-37. Обработка нечетких мнений экспертов при принятии решений в Mathematica. Обработка нечетких данных. Нечеткий логический вывод. Реализация этапов нечеткого логического вывода в Mathematica. Тестирование на данных из области клинической медицины. Тема 5. Обработка и анализ изображений при принятии решений в клинической медицине и СКА Mathematica лекционное занятие (6 часа(ов)): Раздел 5. Обработка и анализ изображений при принятии решений в клинической медицине и СКА Mathematica. Лекция 9-11. Методы автоматической обработки и анализа изображений при принятии решений в клинической медицине. Основные задачи обработки и анализа изображений. Сравнительный обзор современных математических методов обработки и анализа изображений для каждой из указанных выше задач. Их достоинства и недостатки. Реализация указанных выше методов в СКА Mathematica. Роль ЛПР по результатам отчета СППР при анализе изображения в клинической медицине. Примеры обработки и анализа выбранного изображения с помощью математических методов в СКА Mathematica. лабораторная работа (16 часа(ов)): Лабораторное занятие 38-45. Обработка и анализ изображений в клинической медицине. Обработка и анализ изображений в клинической медицине с помощью СКА Mathematica. 4.3 Структура и содержание самостоятельной работы дисциплины (модуля) Программа дисциплины "Клиническая кибернетика. Математическое моделирование в медицине и здравоохранении"; 30.05.03 Медицинская кибернетика; доцент, к.н. (доцент) Шустова Е.П. Регистрационный номер 8494104018 Страница 7 из 12. N Раздел дисциплины Се- местр Неде- ля семе стра Виды самостоятельной работы студентов Трудо- емкость (в часах) Формы контроля самосто- ятельной работы 1. Тема 1. Клиническая кибернетика и математические пакеты. 11 подготовка к выполнению лабораторной работы 15 компью- терная програм- ма 2. Тема 2. Планирование эксперимента. 11 подготовка к выполнению лабораторной работы 15 компью- терная програм- ма 3. Тема 3. Обработка данных и принятие решений. 11 подготовка к выполнению лабораторной работы 26 компью- терная програм- ма 4. Тема 4. Экспертные системы в клинической медицине. 11 подготовка к выполнению лабораторной работы 15 компью- терная програм- ма 5. Тема 5. Обработка и анализ изображений при принятии решений в клинической медицине и СКА Mathematica 11 подготовка к выполнению лабораторной работы 15 компью- терная програм- ма Итого 86 5. Образовательные технологии, включая интерактивные формы обучения На лекциях: - информационная лекция - проблемная лекция На лабораторных занятиях: - Технология самоконтроля - Технология развития клинического мышления - Информационные технологии 6. Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины и учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов Тема 1. Клиническая кибернетика и математические пакеты. компьютерная программа , примерные вопросы: Программа дисциплины "Клиническая кибернетика. Математическое моделирование в медицине и здравоохранении"; 30.05.03 Медицинская кибернетика; доцент, к.н. (доцент) Шустова Е.П. Регистрационный номер 8494104018 Страница 8 из 12. Лабораторная работа 1. Практика применения систем поддержки принятия решений (СППР) в клинической медицине. Использование СППР (созданных в Mathematica) для клинической медицины. Ознакомление с математическими моделями, заложенными в базы знаний рассматриваемых СППР. Тема 2. Планирование эксперимента. компьютерная программа , примерные вопросы: Лабораторная работа 2. Планирование эксперимента в Mathematica. Планирование однофакторных и многофакторных экспериментов и получение данных согласно полученному плану проведения эксперимента. Тема 3. Обработка данных и принятие решений. компьютерная программа , примерные вопросы: Лабораторная работа 3. Обработка и анализ четких данных, принятие решений в Mathematica. Обработка и анализ четких медицинских данных (группировка, статистические показатели, корреляционный и регрессионный анализ, факторный анализ) для количественных и качественных признаков. Четкий логический вывод. Реализация четкого логического вывода в Mathematica. Тестирование на данных клинических испытаний. Лабораторная работа 4. Обработка и анализ нечетких данных, принятие решений в Mathematica. Обработка нечетких данных. Нечеткий логический вывод. Реализация этапов нечеткого логического вывода в Mathematica. Тестирование на данных клинических испытаний. Тема 4. Экспертные системы в клинической медицине. компьютерная программа , примерные вопросы: Лабораторная работа 5. Обработка четких мнений экспертов при принятии решений в Mathematica. Обработка четких медицинских данных. Четкий логический вывод. Реализация четкого логического вывода в Mathematica. Тестирование на данных из области клинической медицины. Лабораторная работа 6. Обработка нечетких мнений экспертов при принятии решений в Mathematica. Обработка нечетких данных. Нечеткий логический вывод. Реализация этапов нечеткого логического вывода в Mathematica. Тестирование на данных из области клинической медицины. Тема 5. Обработка и анализ изображений при принятии решений в клинической медицине и СКА Mathematica компьютерная программа , примерные вопросы: Лабораторная работа 7. Обработка и анализ изображений в клинической медицине. Обработка и анализ изображений в клинической медицине с помощью СКА Mathematica. Итоговая форма контроля экзамен (в 11 семестре) Примерные вопросы к итоговой форме контроля Вопросы к экзамену Понятие о кибернетических системах. Задачи клинической кибернетики. Клинические кибернетические системы как вид кибернетических систем в медицине. Сравнительный обзор современных программных средств моделирования кибернетических систем. Современные математические пакеты, которые могут быть использованы для создания систем поддержки принятия решений. Основные возможности СКА Mathematica для моделирования и разработки кибернетических систем. Основные операторы СКА Mathematica для моделирования и разработки кибернетических систем. Четкие и нечеткие данные в медицине. Понятие о планировании эксперимента. Этапы планирования эксперимента. Планирование однофакторных и многофакторных экспериментов. Примеры. Обзор методов обработки четких и нечетких данных. Четкий и нечеткий логический вывод. Этапы нечеткого логического вывода. Программа дисциплины "Клиническая кибернетика. Математическое моделирование в медицине и здравоохранении"; 30.05.03 Медицинская кибернетика; доцент, к.н. (доцент) Шустова Е.П. Регистрационный номер 8494104018 Страница 9 из 12. Понятие об экспертной системе. Методы обработки четких ранжированных и неранжированных мнений экспертов. Расстояния по Кемени. Методы обработки нечетких ранжированных и неранжированных мнений экспертов. Методы определения степени согласованности мнений экспертов. Алгоритмы согласования экспертных оценок и получения единого мнения экспертов. Примеры экспертных систем в клинической медицине. Основные задачи обработки и анализа изображений. Сравнительный обзор современных математических методов обработки и анализа изображений для: - выделения мелких (крупных) частей на снимке, - определения границ объекта, - сравнения снимков и обнаружение мест изменения, - обнаружения объекта, - обнаружение движения в видеопотоке и анализ его существенности. Их достоинства и недостатки. Реализация указанных выше методов в СКА Mathematica. Роль ЛПР по результатам отчета СППР при анализе изображения в клинической медицине. 7.1. Основная литература: 1. Медицинская и биологическая физика [Электронный ресурс] : учебник / Ремизов А.Н. - 4-е изд., испр. и перераб. - М. : ГЭОТАР-Медиа, 2013. - http://www.studmedlib.ru/book/ISBN9785970424841.html 2. Физика и биофизика. Практикум [Электронный ресурс] : учебное пособие / Антонов В.Ф., Черныш А.М., Козлова Е.К., Коржуев А.В. - М. : ГЭОТАР-Медиа, 2012. - http://www.studmedlib.ru/book/ISBN9785970421468.html 3. Физика и биофизика. Руководство к практическим занятиям [Электронный ресурс] : учебное пособие / Антонов В.Ф., Черныш А.М., Козлова Е.К., Коржуев А.В. - М. : ГЭОТАР-Медиа, 2013. - http://www.studmedlib.ru/book/ISBN9785970426777.html 7.2. Дополнительная литература: 1. Математические вопросы кибернетики. Сборник статей : сборник научных трудов / под редакцией О.Б. Лупанова. ? Москва : ФИЗМАТЛИТ, [б. г.]. - Том 12 - 2003. - 300 с. - Текст : электронный // Электронно-библиотечная система 'Лань' : [сайт]. - URL: https://e.lanbook.com/book/48173 2. Математические вопросы кибернетики. Вып. 17: сборник научных трудов / под редакцией Н.А. Карповой. - Москва: ФИЗМАТЛИТ, 2008. - 264 с. - Текст: электронный // Электронно-библиотечная система 'Лань' : [сайт]. - URL: https://e.lanbook.com/book/59550 3. Пеккер, Я.С. Медицинская кибернетика и междисциплинарная подготовка специалистов для медицины / Я.С. Пеккер, Т.В. Новикова // Бюллетень сибирской медицины. - 2014. - � 4. - С. 5-8.�- Текст�: электронный�// Электронно-библиотечная система 'Лань': [сайт]. - URL: https://e.lanbook.com/journal/issue/297763 4. Адлер, Ю.П. Системное статистическое мышление: сложные системы и статистическое мышление: учебное пособие / Ю.П. Адлер. ? Москва : МИСИС, 2017. - 88 с. - Текст : электронный // Электронно-библиотечная система 'Лань': [сайт]. - URL: https://e.lanbook.com/book/108071 7.3. Интернет-ресурсы: Computed Medical Imaging - http://www.nobelprize.org/nobel_prizes/medicine/laureates/1979/cormack-lecture.html Early Two-Dimensional Reconstruction and Recent Topics Stemming from It - http://www.nobelprize.org/nobel_prizes/medicine/laureates/1979/cormack-lecture.html Программа дисциплины "Клиническая кибернетика. Математическое моделирование в медицине и здравоохранении"; 30.05.03 Медицинская кибернетика; доцент, к.н. (доцент) Шустова Е.П. Регистрационный номер 8494104018 Страница 10 из 12. Free Medical Journals - http://www.freemedicaljournals.com/ Научная электронная библиотека - http://elibrary.ru Центральная Научная Медицинская Библиотека - http://www.scsml.rssi.ru/ 8. Материально-техническое обеспечение дисциплины(модуля) Освоение дисциплины "Клиническая кибернетика. Математическое моделирование в медицине и здравоохранении" предполагает использование следующего материально-технического обеспечения: Мультимедийная аудитория, вместимостью более 60 человек. Мультимедийная аудитория состоит из интегрированных инженерных систем с единой системой управления, оснащенная современными средствами воспроизведения и визуализации любой видео и аудио информации, получения и передачи электронных документов. Типовая комплектация мультимедийной аудитории состоит из: мультимедийного проектора, автоматизированного проекционного экрана, акустической системы, а также интерактивной трибуны преподавателя, включающей тач-скрин монитор с диагональю не менее 22 дюймов, персональный компьютер (с техническими характеристиками не ниже Intel Core i3-2100, DDR3 4096Mb, 500Gb), конференц-микрофон, беспроводной микрофон, блок управления оборудованием, интерфейсы подключения: USB,audio, HDMI. Интерактивная трибуна преподавателя является ключевым элементом управления, объединяющим все устройства в единую систему, и служит полноценным рабочим местом преподавателя. Преподаватель имеет возможность легко управлять всей системой, не отходя от трибуны, что позволяет проводить лекции, практические занятия, презентации, вебинары, конференции и другие виды аудиторной нагрузки обучающихся в удобной и доступной для них форме с применением современных интерактивных средств обучения, в том числе с использованием в процессе обучения всех корпоративных ресурсов. Мультимедийная аудитория также оснащена широкополосным доступом в сеть интернет. Компьютерное оборудованием имеет соответствующее лицензионное программное обеспечение. Компьютерный класс, представляющий собой рабочее место преподавателя и не менее 15 рабочих мест студентов, включающих компьютерный стол, стул, персональный компьютер, лицензионное программное обеспечение. Каждый компьютер имеет широкополосный доступ в сеть Интернет. Все компьютеры подключены к корпоративной компьютерной сети КФУ и находятся в едином домене. Освоение дисциплины предполагает использование следующего материально-технического обеспечения: Мультимедийная аудитория, вместимостью примерно 20 человек. Мультимедийная аудитория состоит из интегрированных инженерных систем с единой системой управления, оснащенная современными средствами воспроизведения и визуализации любой видео и аудио информации, получения и передачи электронных документов. Типовая комплектация мультимедийной аудитории состоит из: мультимедийного проектора, автоматизированного проекционного экрана, акустической системы, а также интерактивной трибуны преподавателя, включающей тач-скрин монитор с диагональю не менее 22 дюймов, персональный компьютер (с техническими характеристиками не ниже Intel Cre i3-2100, DDR3 4096Mb, 500Gb), блок управления оборудованием, интерфейсы подключения. Мультимедийная аудитория также оснащена широкополосным доступом в сеть интернет. Компьютерное оборудование должно иметь соответствующее лицензионное программное обеспечение: офисные программы и система компьютерной алгебры (СКА) Mathematica. Компьютерный класс, представляющий собой рабочее место преподавателя и не менее 15 рабочих мест, включающих компьютерный стол, стул, персональный компьютер, лицензионное программное обеспечение: офисные программы и система компьютерной алгебры (СКА) Mathematica. Каждый компьютер имеет широкополосный доступ в сеть Интернет. Все компьютеры подключены к корпоративной компьютерной сети КФУ и находятся в едином домене. Программа дисциплины "Клиническая кибернетика. Математическое моделирование в медицине и здравоохранении"; 30.05.03 Медицинская кибернетика; доцент, к.н. (доцент) Шустова Е.П. Регистрационный номер 8494104018 Страница 11 из 12. Программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО и учебным планом по специальности: 30.05.03 "Медицинская кибернетика" и специализации не предусмотрено . Программа дисциплины "Клиническая кибернетика. Математическое моделирование в медицине и здравоохранении"; 30.05.03 Медицинская кибернетика; доцент, к.н. (доцент) Шустова Е.П. Регистрационный номер 8494104018 Страница 12 из 12. Автор(ы): Шустова Е.П. ____________________ "__" _________ 201 __ г. Рецензент(ы): Миссаров М.Д. ____________________ "__" _________ 201 __ г. |