Подготовка к огэ по информатике 2018: Демоверсия ОГЭ 2018 по информатике

Содержание

Подготовка к ОГЭ по информатике в 2018 г. — Центр информационных технологий

МАОУ ДПО ЦИТ для учителей информатики и учащихся 9-х классов, планирующих сдавать ОГЭ по информатике в 2018 году, организовала несколько мероприятий, цель которых улучшить качество сдачи экзаменов и предоставление рекомендаций учащимся и педагогам по подготовке к экзамену по информатике.

Мастер-класс «Обработка больших объемов информации в электронных таблицах»

Мастер-класс проводился 25 декабря 2017 г. в форме вебинара. Ведущим мастер-класса была Гавриленкова Н.А., учитель информатики высшей квалификационной категории МБУ «Лицей № 57». Участниками мастер-класса стали 340 учащихся 9-х классов и около 30 педагогов из 21 школы города.

В ходе мастер-класса Наталья Альбертовна объясняла способы решения задачи № 19 ОГЭ по информатике по обработке больших объемов информации в электронных таблицах на примере различных табличных редакторов.

Учащиеся, которые находились в кабинетах информатики своей школы, непосредственно в процессе объяснения выполняли все задания за компьютерами, задавали вопросы и сразу же получали рекомендации и анализ допущенных ошибок. В заключении вебинара ведущая поделилась с учителями информатики своими дидактическими и справочными материалами, дала квалифицированные рекомендации по подготовке учащихся к экзамену по информатике в 2018 году, которые позволят улучшить результаты ОГЭ.

Материалы видеоконференции:

 

Видеоконференции «Подготовка к ОГЭ по информатике в 2018 г.»

Первая видеоконференция состоялась 6 апреля 2018 г. На ней был проведен анализ результатов тренировочного тестирования в 2018 г. и результатов ОГЭ по информатике в 2017 г. в г. Тольятти.

Анализ выявил наиболее «западающие» темы и задания экзамена, вызывающие затруднение у учащихся.

На первой видеоконференции была проведена работа над ошибками в задачах:

  • № 15 – Передача информации.
  • № 13 – Системы счисления.
  • № 12 – Логика. Поиск в готовой базе данных по сформулированному условию.
  • № 18 – Графическое представление логических операций. Поиск информации в Интернете.
  • № 9 – Циклический алгоритм.

Вторая видеоконференция будет проводиться 12 апреля 2018 г. по многочисленным просьбам учащихся и учителей информатики. На ней будет проведен анализ ошибок заданий:

  • № 10 – Циклический алгоритм обработки массива чисел.
  • № 16 – Алгоритмы обработки цепочки символов или списков
  • № 20 — Умение написать короткий алгоритм в среде формального исполнителя (вариант задания 20.1) или на языке программирования (вариант задания 20.2)

Материалы видеоконференций:

 

В Москве прошёл тренировочный экзамен по информатике и ИКТ в форме ОГЭ

«Особенностью проведения экзамена по информатике и ИКТ в компьютерной форме является полное отсутствие экзаменационных материалов на бумажных носителях, передача экзаменационных материалов в/из ППЭ осуществляется с использованием специализированных программных средств. Проверка работ участников производится экспертами полностью в электронном виде, так же с использованием компьютеров, исключая бумажные носители», — отметил руководитель регионального центра обработки информации Андрей Постульгин.

Целью проведения тренировочного экзамена являлась подготовка участников ОГЭ к сдаче экзамена по информатике и ИКТ в компьютерной форме, а также отработка технологических, организационных и информационных решений по подготовке и проведению ОГЭ по информатике и ИКТ в компьютерной форме и проверка технической готовности инфраструктуры пунктов проведения экзаменов, автоматизированных рабочих мест участников экзамена.

«Автоматизированные рабочие места участников — это компьютер с установленным специализированным программным обеспечением без доступа в сеть Интернет. Участник просматривает задания КИМ на мониторе компьютера, вводит ответы с помощью клавиатуры, переходит от задания к заданию, при необходимости вносит изменения в ранее введенный ответ», — разъяснил Андрей Постульгин.

В тренировочном экзамене 12 мая 2018 года приняли участие 14 480 обучающихся 9 классов школ города Москвы, зарегистрированных на сдачу ОГЭ по информатике и ИКТ.

Проведение тренировочного экзамена было организовано в 407 ППЭ города Москвы, которые также будут задействованы при проведении основного этапа ОГЭ в 2018 году.

К проведению тренировочного экзамена было привлечено 9582 работников ППЭ: руководители ППЭ, уполномоченные представители ГЭК, технические специалисты, организаторы, медицинские работники и ассистенты.

Все возникающие в ходе проведения тренировочного экзамена вопросы, поступившие в информационно-консультационный центр РЦОИ, решались оперативно. Тренировочный экзамен прошел в рабочем режиме.

Ознакомиться со своими результатами участники смогут в своей образовательной организации, а также результаты будут размещены на официальном сайте Мэра и Правительства Москвы. Обращаем внимание, что подача апелляции о несогласии с выставленными баллами на результаты тренировочного экзамена от 12 мая 2018 года не предусмотрена.

ИМИ для всех! Цифровая помощь учителям и учащимся от ИМИ

ИНФОРМАТИКА

  • Авторская мастерская Л.Л. Босовой

Интерактивный контент и онлайн тесты по информатике для 5 класса

Интерактивный контент и онлайн тесты по информатике для 6 класса

Интерактивный контент и онлайн тесты по информатике для 7 класса

Интерактивный контент и онлайн тесты по информатике для 8 класса

Интерактивный контент и онлайн тесты по информатике для 9 класса

Интерактивный контент и онлайн тесты по информатике для 10 класса

Интерактивный контент и онлайн тесты по информатике для 11 класса

Онлайн подготовка к ОГЭ по информатике

  • Авторская мастерская Н.Н. Самылкиной

Практикумы и проекты по информатике для 10-11 классов (углубленный уровень)

  • Авторская мастерская Павлова Д.И.

Материалы по информатике в 1-4 классах

  • Видеоканал В. В. Тарапаты

Уроки Scratch и многое другое

  • Видеоуроки по информатике для 7-9 классов

Видеоуроки для 7 класса 

Видеоуроки для 8 класса 

Видеоуроки для 9 класса 

  • Видеоуроки по информатике для 10-11 классов

Видеоуроки для 10 класса 

Видеоуроки для 11 класса 

 

МАТЕМАТИКА

  • М.В. Егупова. Материалы для подготовки к ОГЭ по математике: планиметрия

Предлагаем школьникам 9-х классов познакомиться с курсом «Подготовка к ОГЭ по математике: планиметрия». Курс предназначен для подготовки к решению задач №№24-26 КИМ ОГЭ и состоит из двух блоков: теоретический материал и решение задач.

Теория представлена тремя лекциями: «Треугольники», «Многоугольники», «Окружности». В соответствии с лекциями предлагаются вебинары, на которых представлен разбор планиметрических задач. Курс подготовлен Егуповой М.

В., д.пед.н., профессором кафедры теории и методики обучения математике и информатике.

 

Подготовка к ОГЭ и ЕГЭ 2019-2020 по информатике в Москве, ОЦ «Интенсив»

Основные цели курса подготовки к ЕГЭ по математике 2018-2019

Интенсивные курсы подготовки к ЕГЭ и ОГЭ по информатике 2018-2019 гг.

Информатика — экзаменационный предмет по выбору, высокий балл по которому открывает двери абитуриентам по таким специальностям, как компьютерная безопасность, администрирование, бизнес-информатика, веб-разработка. ОГЭ/ЕГЭ по информатике предназначен для учащихся 9, 10-11 классов, требует углубленного изучения и для его успешной сдачи недостаточно отработки пройденного материала только в школе.

В этом и заключается основная задача нашего курса — подготовить ученика к экзамену с целью систематизации знаний по всем разделам информатики, а также отработки теории на практических занятиях.

Цели курса:

  • овладение знаниями и умениями, необходимыми для успешного прохождения итоговой аттестации в формате ОГЭи ЕГЭ;
  • продолжения образования на современном уровне;
  • развитие логического мышления, алгоритмической культуры необходимых для продолжения образования;
  • формирование навыков самообразования, критического мышления, самоорганизации и самоконтроля, работы в команде, умения находить, формулировать и решать проблемы.

На курсах ОГЭ/ ЕГЭ по информатике

  • вы будете решать задачи, аналогичные тем, что ждут вас на экзамене;
  • вы сможете общаться с преподавателем-экспертом в информационных технологиях;
  • сможете задать все вопросы и прояснить все непонятные стороны предмета.

Продолжительность курса ОГЭ/ЕГЭ «Информатика интенсив»: 72 академических часа (24 занятия по 3 академических часа).

Программа курса направлена на

  • систематизацию знаний и умений по курсу информатика
  • тренировку и отработку навыка решения тестовых заданий в формате ОГЭ/ЕГЭ;
  • предварительную психологическую подготовку учащихся.

Это позволит учащимся сформировать положительное отношение к ОГЭ и ЕГЭ по информатике, выявить темы для дополнительного повторения, почувствовать уверенность в своих силах перед сдачей ЕГЭ.

Как проходят занятия

  • Бесплатное входное тестирование;
  • Все учебные материалы входят в стоимость;
  • Промежуточный и итоговый контроль знаний, умений, навыков;
  • Решение тестов;
  • Подготовка к самостоятельным и контрольным работам;
  • Подготовка к ЕГЭ;
  • Индивидуальный подход к каждому;
  • Связь с родителями.
№ занятия
Тематика учебных занятий
Кол-во ак.ч.
1 Введение. Единый государственный экзамен по информатике: структура и содержание экзаменационной работы. Вводное тестирование. 3
2 Результаты вводного тестирования. Системы счисления: перевод из 10 ССЧ, перевод в 10 ССЧ. 3
3 Перевод между 2, 8, 16 системами счисления. Арифметические операции в системах счисления. 3
4 Измерение информации: содержательный подход, алфавитный подход, вероятностный подход Самостоятельная работа. 3
5 Кодирование информации: числа, текст. 3
6 Кодирование информации: графика, звук. 3
7 Логика. Составление таблиц истинности Проверочная работа. 3
8 Решение логических задач. 3
9 Упрощение логических выражений. 3
10 Моделирование. 3
11 Файловая система и программное обеспечение Самостоятельная работа. 3
12 Электронные таблицы. 3
13 Обработка информации в базе данных: сортировка, фильтр. 3
14 Телекоммуникационные технологии Проверочная работа. 3
15 Алгоритмы. 3
16 Исполнители. 3
17 Присваивание Самостоятельная работа. 3
18 Обработка массивов. 3
19 Стратегия игр. 3
20 Репетиционный экзамен в формате ГИА. 3
21 Анализ результатов репетиционного экзамена. 3
22 Новое в ГИА 2018. Решение вариантов экзаменационных заданий. 3
23 Итоговый репетиционный экзамен в формате ГИА. 3
24 Анализ результатов итогового репетиционного экзамена. 3
№ занятия
Тематика учебных занятий
Кол-во ак.
ч.
1 «Контрольно-измерительные материалы ЕГЭ по информатике» 3
2 1.1. Основные подходы к разработке контрольных измерительных материалов ЕГЭ по информатике. 3
3 1.2. Основные отличия ЕГЭ 2018 года по информатике. 3
4 Проверка знаний 3
5 «Тематические блоки» 3
6 2. 1. Тематический блок «Информация и ее кодирование» 3
7 2.2. Тематический блок «Алгоритмизация и программирование» 3
8 Самостоятельная работа 3
9 2.3. Тематический блок «Основы логики» 3
10 2.4. Тематический блок «Моделирование и компьютерный эксперимент» 3
11 Самостоятельная работа 3
12 2. 5. Тематический блок «Программные средства информационных и коммуникационных технологий» 3
13 2.6. Тематический блок «Технология обработки графической и звуковой информации» 3
14 Проверочная работа 3
15 2.7. Тематический блок «Технология обработки информации в электронных таблицах» 3
16 Самостоятельная работа 3
17 2. 8. Тематический блок «Технология хранения, поиска и сортировки информации в базах данных» 3
18 Проверочная работа 3
19 2.9. Тематический блок «Телекоммуникационные технологии» 3
20 2.10. Тематический блок «Технологии программирования» 3
21 Самостоятельная работа 3
22 Тренинг по вариантам 3
23 Тренировка перед экзаменом 3
24 Единый государственный экзамен по информатике. 3

Предметно-методическая кафедра информатики и ИКТ

Завершился отборочный (заочный) этап ежегодной Всеармейской олимпиады по информатике среди довузовских образовательных учреждений Министерства обороны Российской Федерации по программированию «ИнфоТехКвест».

Читать далее →

Рубрика: Новости

8 – 10 декабря 2021 года в городе Сочи на базе Федеральной территории «Сириус», состоялся Конгресс молодых учёных, который явился финалом большой кампании в поддержку российской науки и образования.

Читать далее →

Рубрика: Новости

Кадеты 5,6,7 и 8 классов стали призёрами дистанционного конкурса «ТехноART».

Читать далее →

Рубрика: Новости

Кадеты Оренбургского президентского кадетского училища стали призерами Всеармейского конкурса по 3D моделированию и прототипированию «Армия 3D».


Читать далее →

Рубрика: Достижения, Мероприятия, Новости

Кадеты Оренбургского президентского кадетского училища приняли участие в олимпиаде по информатике, которую проводит Национальный исследовательский университет ИТМО (г. Санкт-Петербург).

Читать далее →

Рубрика: Новости

120 кадет училища из 5-11 классов приняли участие во Всероссийском конкурсе «КИТ — компьютеры, информатика, технологии».

Читать далее →

Рубрика: Новости

И вновь кадеты готовы поучаствовать в конкурсах и соревнованиях по робототехнике.

Читать далее →

Рубрика: Новости

Кадеты 6 класса Оренбургского президентского кадетского училища приняли участие в «V Молодёжной научно-технической конференции «Юный робототехник». В связи со сложной эпидемиологической обстановкой конференция проходила в заочном формате.

 

Читать далее →

Рубрика: Новости

Преподаватели ПМК информатики и ИКТ приняли участие в практико-ориентированном семинаре в режиме видеоконференции «Проект в координатах развития личности воспитанников образовательных организаций Минобороны России», который состоялся на базе Пансиона воспитанниц МО РФ.

  Читать далее →

Рубрика: Новости

Открытый урок по технологии по теме «Задачи с применением циклических алгоритмов. Условный алгоритм» прошел в 24 взводе.

Читать далее →

Рубрика: Новости

Подготовка к ОГЭ по информатике с репетитором | Цены

Хотите начать подготовку к ОГЭ по информатике? Воспользуйтесь помощью опытного репетитора. На Repetit.ru собрана большая база преподавателей с реальными отзывами и подробными анкетами.

Выбирайте репетитора и оставляйте заявку — администратор портала свяжется с Вами и передаст контактные данные преподавателя.

Развернуть

Как подготовиться учащимся к ОГЭ по информатике?

Основной государственный экзамен по информатике сдается в конце 9-го класса по желанию ученика. Перед сдачей необходимо указывать, на каком языке программирования будет выполняться вторая часть.

Экзамен считается несложным, но это касается только тех школ, где есть упор на информатику. И если ученик твердо решил сдать ОГЭ, занимаясь не в профильным классе, то для подготовки рекомендуется найти репетитора.

Хороший учитель устранит пробелы в знании предмета и поможет получить максимальный балл на экзамене. Преподаватель уже на первом уроке оценит способности и, исходя из уровня знаний, составит план занятий. Особое внимание уделяется проблемные местам и проверке текущего уровня владения предметом.

Что входит в экзамен?

ОГЭ состоит из двух частей. Для выполнения практической части предоставляется компьютер.

Среди вариантов языков программирования: С или С++, Basic, Pascal и т.д. В первой части ученику необходимо дать краткие ответы на вопросы. Продолжительность теста составляет 2,5 часа. Минимальный балл для прохождения экзамена составляет 5 баллов.

Как выбрать репетитора по информатике для подготовки к ОГЭ

Начать поиск необходимо с изучения анкет и изучения основных параметров:

  • образования;
  • опыта работы;
  • возраста;
  • профессиональных успехов;
  • стоимости;
  • отзывов.

Обязательно убедитесь, что понравившийся учитель имеет хороший опыт работы в нужном направлении и готовит к сдаче теста уже не первый год. Лучше выбирать школьного преподавателя, который знает нюансы экзамена.

Особое внимание уделите отзывам, посмотрите их на форумах, различных сайтах. Мнения других учеников или родителей помогут понять методы работы репетитора.

Определитесь, где будут проходить уроки: на дому, у учителя или дистанционно. Не спешите отвергать удаленные занятия по скайпу — по качеству они не уступают обычной подготовке, а стоят дешевле. Конечно, в этом случае также главное выбрать хорошего преподавателя, а не пытаться сэкономить.

Квалифицированная помощь репетитора в подготовке к ОГЭ — залог успеха. Выбрать лучшего учителя легко на портале Repetit.ru. За девять лет работы нам доверили поиск репетитора уже более 498 300 учеников.

ресурсов — Оге Маркес, доктор философии

На этой странице я делюсь множеством ресурсов, связанных с моими курсами, выступлениями и исследовательскими интересами. Планирую часто обновлять.
Свяжитесь со мной с конкретными просьбами или предложениями.

Слайды и вспомогательные материалы к лекциям и докладам

  • Приглашенный доклад: «ACR AI-Lab для радиологии: обзор», Ежегодное собрание Европейского общества информатики медицинской визуализации (EuSoMII), Валенсия, Испания, октябрь 2019 г. [слайды]
  • Устная презентация тезисов: О.Маркес и Л. Заниоло, «Оценка использования сверточных нейронных сетей с переменным шагом для классификации поражения кожи», Ежегодное собрание Европейского общества информатики медицинской визуализации (EuSoMII), Валенсия, Испания, октябрь 2019 г. [слайды]
  • Устная презентация аннотации: О. Маркес, А. Ишай, А. Эльшайх, В. А. Эндрюс, А. Булатович, Х. М. До, «Оценка влияния качества изображения на диагностику МРТ головного мозга с использованием глубокого обучения», Ежегодное собрание Европейского общества информатики медицинской визуализации (EuSoMII), Валенсия, Испания, октябрь 2019 г.[слайды]
  • Приглашенный доклад: «Анализ медицинских изображений и поиск медицинской информации, с глубоким обучением и без него», Национальный центр биомедицинских коммуникаций Листера Хилла, Национальная медицинская библиотека (NLM), Национальные институты здравоохранения (NIH), Bethesda, MD, октябрь 2018 г. [слайды]
  • Устная презентация тезисов: Дж. Бердик, О. Маркес, А. Ромеро Лопес, X. Джиро-и-Нието и Дж. Вайнталь, «Влияние сегментации на точность. и чувствительность классификатора меланомы на основе изображений поражения кожи », Ежегодное собрание SIIM , Питтсбург, Пенсильвания, июнь 2017 г.[слайды]
  • Приглашенный доклад: «Машинное обучение и приложения», Индийский институт информационных технологий и менеджмента, Керала (IIITM-K), Тривандрам, Индия, декабрь 2016 г. [слайды]
  • Пленарное выступление: «Вдохновляющие действия для успеха Инженерное образование », Четвертая международная конференция IEEE по МООК, инновациям и технологиям в образовании (MITE 2016), Мадурай, Индия, декабрь 2016 г. [слайды]
  • Основной доклад:« Визуальный поиск информации: достижения, проблемы и возможности », 4 th Международная конференция по достижениям в области вычислительной техники, связи и информатики (ICACCI) — Кочи, Индия, август 2015 г.[слайды]
  • Приглашенный доклад: «Повышение уровня владения цифровыми технологиями в кампусе», Преподавание с использованием технологии «Витрина» , Атлантический университет Флориды, Юпитер, Флорида, апрель 2015 г. [слайды]
  • Приглашенный доклад: «Обработка изображений и компьютерное зрение в iOS» », День iOS, Федеральный университет Триангуло Минейро (UFTM) , Убераба, Бразилия, декабрь 2013 г. [слайды]
  • Коллоквиум:« Использование игр для улучшения решений для компьютерного зрения », Alpen-Adria Universität Klagenfurt , Клагенфурт, Австрия, май 2013 г.[слайды]
  • Приглашенный доклад: «Поиск изображений: проблемы и возможности», UTFPR, Куритиба-PR, Бразилия, июнь 2012 г. [слайды]
  • Основной доклад: «Достижения и проблемы в поиске и извлечении визуальной информации», 8 th Бразильский семинар по компьютерному зрению (WVC 2012) — Гояния, Бразилия, май 2012 г. [слайды]
  • Приглашенный доклад: «Мобильный визуальный поиск», Политехнический университет Каталонии (UPC), Барселона, Испания, март 2012 г. . [слайды]
  • Коллоквиум: «Последние достижения в поиске визуальной информации», Университет Альпен-Адрия, Клагенфурт, , Клагенфурт, Австрия, июнь 2010 г. [слайды]
  • Приглашенный доклад: «Современные достижения в области поиска и извлечения изображений», WISMA 2010, Барселона, май 2010 г. [слайды]

Слайды и вспомогательные материалы для учебных пособий, семинаров и коротких курсов

  • Учебное пособие (с Кристианом Гарбином): «Ландшафт науки о данных: основы, инструменты и практические приложения», 18 th Международная конференция IEEE по машинному обучению и приложениям — ICMLA 2019, Бока-Ратон, Флорида, США, декабрь 2019 г. [слайды] [код]
  • Серия из 4 лекций: «Инновационные технологии для повседневной жизни», Общество непрерывного обучения (LLS), Атлантический университет Флориды, январь-февраль 2016 г.
  • Серия из 4 лекций: «Социальные сети и смартфоны», Общество непрерывного обучения (LLS), Атлантический университет Флориды, октябрь 2014 г.
  • Мини-курс: «Обработка изображений и компьютерное зрение в iPhone и iPad», 7 th Бразильский семинар по компьютерному зрению (WVC 2011), Куритиба, Бразилия, май 2011 г. [слайды]
  • Учебное пособие: «Достижения в поиске и извлечении изображений», Международная конференция IASTED по Интернету и мультимедийным системам и приложениям (IMSA) 2011, Вашингтон , Округ Колумбия, май 2011 г.[слайды]

Экскурсии с гидом

С 2014 года я подготовил серию документов под названием « Экскурсии », которые состоят из тщательно отобранных материалов и новейших ресурсов, организованных в виде последовательности шагов, которые представляют собой дорожную карту для ознакомления студентов с концепциями и технологиями. позволяя им узнавать (больше) о конкретном языке, программном пакете или наборе технологий с помощью систематического подхода, обеспечивающего доверие.

My Guided Tours содержит ссылки на многочисленные бесплатные ресурсы, включая инструменты, видео и интерактивные руководства.Они с уважением относятся к стилю обучения студентов, допускают самостоятельное обучение и включают дополнительные шаги для тех, кто хочет сделать все возможное.

Примеры экскурсий:

  • Экскурсия по JavaScript : знакомит студентов с тонкостями языка программирования JavaScript и его использованием при разработке веб-страниц и веб-приложений на стороне клиента. [Февраль 2016 PDF]
  • Экскурсия по PHP : помогает студентам овладеть языком программирования PHP и системой управления базами данных MySQL, которые являются одними из самых популярных сред для серверной разработки веб-страниц и веб-приложений.[Апрель 2016 PDF]
  • Экскурсия по машинному обучению с использованием MATLAB : обучает основам машинного обучения с использованием научного пакета MATLAB и некоторых его наборов инструментов и приложений, в частности приложения Classification Learner App . [Апрель 2017 PDF]

Рекомендуемые книги

Это список любимых / рекомендуемых книг ( см. Отказ от ответственности ниже ), примерно организованный по категориям и отсортированный в алфавитном порядке по названию.
Со временем он будет существенно обновляться.Проверяйте почаще.

Искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение

Компьютерное зрение, обработка изображений, анализ изображений, обработка видео

Наука о данных

Наука о зрении, зрение человека, психология зрения, зрительный интеллект

Заявление об отказе от ответственности: Как партнер Amazon я зарабатываю на соответствующих покупках, которые вы совершаете, нажимая на любую из приведенных выше ссылок Amazon. Это помогает мне компенсировать расходы на хостинг и обслуживание веб-сайтов.

Комплексный обзор и предлагаемые изменения

AI добавлен в учебную программу для будущих врачей. 34 Brouillette M 2019 1
Приложения и проблемы внедрения искусственного интеллекта в медицинское образование: комплексный обзор. 33 Чан К.С., Зары Н. 2019 1
Искусственный интеллект и глубокое обучение: будущее медицины и медицинской практики. 5 Sanal MG, Paul K, Kumar S, Ganguly NK. 2019 1
Искусственный интеллект и профессиональное образование в области здравоохранения: сверхчеловеческие ресурсы для здоровья? 25 Уолш К. 2020 1
Обучение искусственному интеллекту и инструменты для студентов-медиков и студентов-медиков: систематический обзор. 35 Хасан Сапчи А., Айлин Сапчи Х. 2020 1
Искусственный интеллект в здравоохранении: выводы с образовательного форума. 19 Barbour AB, Frush JM, Gatta LA, et al. 2019 2
Искусственный интеллект в медицинском образовании и значение взаимодействия с естественным интеллектом — междисциплинарный подход 36 Ланг Дж., Репп Х. 2020 2
Искусственный интеллект в медицинском образовании: готовы ли мы к этому? 37 Имран Н., Джавайд М. 2020 1
Развитие искусственного интеллекта в медицинском образовании: концептуальная и практическая основа 32 Мастерс К. 2020 1
Искусственный интеллект в медицине: сегодня и завтра. 38 Briganti G, Le Moine O. 2020 1
Искусственный интеллект в радиологии: кто боится большого злого волка? 39 Галликс Б., Чонг Дж. 2019 2
Отношение и восприятие британских студентов-медиков в отношении искусственного интеллекта и радиологии: многоцентровое исследование. 23 Sit C, Srinivasan R, Amlani A, et al 2020 2
Препятствия и решения для онлайн-обучения в медицинском образовании — комплексный обзор 40 O’Doherty D, Dromey M, Lougheed J, Hannigan A, Last J, McGrath D. 2018 3
Развитие медицинской практики с использованием искусственного интеллекта: изменение медицинских профессий для улучшения медицинского обслуживания . 17 Wiljer D, Hakim Z. 2019 3
Влияние искусственного интеллекта (Al) на динамику медицинского образования и медицинской помощи: перспектива 41 Шривастава Т.К., Вагмаре Л. 2020 1
Институционализация медицинских хакатонов для поощрения разнообразия в сотрудничестве в медицине. 42 Ван Дж. К., Рой С. К., Барри М., Чанг Р. Т., Бхатт А.С. 2018 4
Интеграция цифрового здравоохранения в учебную программу — соображения о текущем ландшафте и будущих разработках 26 Aungst TD, Патель Р. 2020 3
Внедрение обучения искусственному интеллекту в медицинском образовании. 43 Paranjape K, Schinkel M, Panday RN, Car J, Nanayakkara P 2019 1
Вводное машинное обучение для студентов-медиков: пилот 44 Fan KY, Hu R, Singla R 2020 4
Идти в ногу: необходимость цифрового санитарного просвещения в медицинских школах 24 Spigner ST. 2020 1
Взгляд в будущее: динамичный характер науки о системах здравоохранения, будущие тенденции и роль учащихся как агентов изменений 20 Borkan JM, Stagg Elliott V, Wolpaw T. , Hassan I, Lomis KD. 2021 3
Машинное обучение и медицинское образование. 45 Колачалама В.Б., Гарг П.С. 2018 1
Машинное обучение: новый сдвиг парадигмы в медицинском образовании 46 Джеймс К., Уилок К., Вуллискрофт Дж. 2021 1
Медицинское образование и война с машинами. 47 Ellaway RH. 2014 1
Медицинское образование должно перейти из эпохи информации в эпоху искусственного интеллекта. 48 Wartman SA, Дональд Комбс C. 2018 1
Тенденции в медицинском образовании будущих врачей в эпоху передовых технологий и искусственного интеллекта: комплексный обзор. 49 Han ER, Yeo S, Kim MJ, Lee YH, Park KH, Roh H. 2019 1
Семинар Национального института рака по искусственному интеллекту в радиационной онкологии: обучение нового поколения. 50 Канг Дж., Томпсон РФ, Анея С. и др. 2020 3
Об искусственном интеллекте и глубоком обучении в медицинском образовании. 51 Карин Л. 2020 1
Использование наших человеческих сильных сторон для подготовки студентов-медиков к будущему. 15 Чен Дж. 2017 1
Подготовка студентов-медиков к влиянию искусственного интеллекта на здравоохранение 52 Билимория К., Хариш В., Маккой Л. и др. 2019 1
Переосмысление медицинского образования в эпоху искусственного интеллекта. 6 Wartman SA, Combs CD. 2019 1
Технологии могут улучшить, но не заменить важнейшие человеческие навыки, необходимые для ухода за пациентами 53 Альрасси Дж., Кацуфракис П.Дж., Чандран Л. 2021 1
Эмпирическая проблема медицинского образования 21 века. 54 Wartman SA. 2019 3
Важность внедрения искусственного интеллекта в медицинский учебный план — оценка перспектив практикующих врачей 22 Думич-Чуле I, Орешкович Т, Брклячич Б, Тиляк М.К., Орешкович S 2020 2
Роль искусственного интеллекта в обучении и профессиональном развитии медицинских работников. 21 Рандхава Г.К., Джексон М. 2020 1
Что должны знать студенты-медики об искусственном интеллекте в медицине? 27 Park SH, Do KH, Kim S, Park JH, Lim YS. 2019 1
Где медицинское образование встречается с искусственным интеллектом: «Уходят ли технологии?» 28 van der Niet AG, Bleakley A. 2021 1
Почему нам не нужно бояться машин: возможности медицины в мире машинного обучения. 16 Li D, Kulasegaram K, Hodges BD. 2019 1
Решит ли искусственный интеллект кризис человеческих ресурсов в здравоохранении? 14 Meskó B, Hetényi G, Gyrffy Z. 2018 1

НЕФТЬ И ГАЗ. МЕЖДУНАРОДНАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ. 2015. (НГЭ-2015)

НЕФТЕГАЗОВОЙ ИНЖИНИРИНГ. МЕЖДУНАРОДНАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ. 2015. (НГЭ-2015) — Progress.comПропустить к основному содержанию

Подробности

  • Название: Международная конференция по нефтегазовой инженерии (НГЭ-2015)
  • Дата / местонахождение: Состоялось 25-30 апреля 2015 г. , г. Омск, Россия.
  • Серия: Технический том 113
  • Редактор: Мышлявцев, А. и др.
  • ISBN: 9781510809888
  • Страниц: 529 (1 том)
  • Формат: Мягкое покрытие
  • Ссылка на оглавление: Просмотр содержания
  • Издательство: Elsevier Процедуры
  • POD Издатель: Curran Associates, Inc. (Октябрь 2015 г.)

Описание

Вкладка 3

Вкладка 4

  • Название: Международная конференция по нефтегазовой инженерии (НГЭ-2015)
  • Дата / местонахождение: Состоялось 25-30 апреля 2015 г., г. Омск, Россия.
  • Серия: Технический том 113
  • Редактор: Мышлявцев, А. и др.
  • ISBN: 9781510809888
  • Страниц: 529 (1 том)
  • Формат: Мягкое покрытие
  • Ссылка на оглавление: Просмотр содержания
  • Издательство: Elsevier Процедуры
  • POD Издатель: Curran Associates, Inc. (Октябрь 2015 г.)
Справочник факультетов

| MUSC Health Charleston SC

Образование

· Постдокент по нейрореабилитации, Институт реабилитации Чикаго и Северо-Западный университет (2009)

· к.э.н. Промышленная инженерия, Мичиганский университет (2007)

· Магистр промышленной инженерии, Мичиганский университет (2005)

· степень бакалавра машиностроения, Пхоханский университет науки и технологий (2002)

Публикации

· Список публикаций

Награды и награды

· Выставка изобретателей OT, Ежегодная конференция и выставка AOTA, Бостон, Массачусетс, 2020

· Финалист LaunchPad Американского конгресса по реабилитационной медицине, Чикаго, Иллинойс, 2019

· Финалист Недели инноваций MUSC Shark Tank, 2019

· Ученый года, Колледж медицинских профессий MUSC, 2018

· Я награжден премией MUSC Innovator, 2018

· Премия за инновации, Медицинский университет Южной Каролины, 2016, 2017

· Ученые-клинические исследователи, Институт клинических и трансляционных исследований Юго-Восточного Висконсина, 2013-2015 гг.

· Премия исследовательской стипендии Хью Келли, Университет Родса, Грэхэмстаун, Южная Африка, 2013 г.

· Клуб миллионеров, Колледж инженерии и прикладных наук Университета Висконсин-Милуоки, 2013 г.

· Graduate School / UWM Foundation Research Awards, Университет Висконсин-Милуоки, 2012

· Научные сотрудники библиотек Университета Висконсина, 2012 г.

· Награда за выдающиеся научные исследования Свитцера, Национальный институт исследований в области инвалидности и реабилитации, 2011 г.

· Премия стипендиата женского факультета Джудит Ститт, Фонд здоровья женщин Висконсина, Мэдисон, Висконсин, 2010 г.

· Премия за развитие сотрудников, Университет Висконсин-Милуоки, 2010 г.

· Премия научных сотрудников, Университет Висконсин-Милуоки, Милуоки, Висконсин, 2010 г.

· Постдокторантура, Американская кардиологическая ассоциация, 2009 г.

· Премия научного сотрудника, Реабилитационный институт Чикаго, 2008

· 2 ое место, Конкурс стендовых презентаций «Как открыть банку», Мичиганский университет, Мичиган, 2006 г.

· Стипендия для выпускников Корейского фонда науки и инженерии, 2003-2005 гг.

· Стипендия для аспирантов Мичиганского университета, 2003-2008 гг.

· Стипендия General Electric (GE), 2001-2002 гг.

· Победитель конкурса исследований Университета науки и технологий Пхохана «Механический дизайн автоматической зубной щетки для людей без рук или людей с парезом верхних конечностей», 2001 г.

· 2 ое место, Международный конкурс интеллектуальных роботов, «Разработка интеллектуального робота, управляемого движением глаз и лица», 2000 г.

· Серебряная медаль, Южнокорейский национальный конкурс изобретений, «Удобная и универсальная розетка для батарей», 1998 г.

Select Grants

· NIH / NICHD R01 Сопутствующая сенсорная стимуляция во время терапии для улучшения функционального восстановления кисти после инсульта (главный исследователь) 2020-2025

· VA Merit I01 Новая среда обучения для нормализации измененного направления силы пальцев после удара (главный исследователь) 2019-2023

· VA SPiRE I21 Возможность использования экзоскелета Maestro Hand Exoskeleton в реабилитации кисти после инсульта для улучшения координации суставов (Seo PI, сайт Deshpande PI в UT-Austin) 2022-2023

· Нейропластичность P20 NIH / NIGMS, связанная с продолжительным ежедневным использованием сенсорно-моторной системы вибрации для улучшения функции руки после инсульта (главный исследователь проекта I) 2019-2024

· NIH / NICHD P2C Разработка системы для отслеживания практических упражнений на верхнюю конечность на дому для перенесших инсульт (Пилотный проект Seo & Scronce MPI) 2021-2022

· NIH / NICHD R01 Изменение паттернов активации в дистальном отделе верхней конечности после инсульта (Субпартамент PI, первичный: Shirley Ryan AbilityLab) 2014-2019

· NIH / NICHD R41S I-Corps в NIH (главный исследователь) 2018

· NIH / NICHD STTR R41 TheraBracelet: первый и единственный носимый браслет для мгновенного улучшения функции руки после инсульта (главный исследователь) 2017-2018

· Пилотный проект NIH / NIGMS U54, функциональная связность мозга и терапия с усилением сенсорной стимуляции после инсульта (главный исследователь) 2018

· Пилотный проект NIH / NIGMS P20, сенсорная стимуляция для улучшения функции кисти после инсульта (главный исследователь) 2015-2017 гг.

· Проект PCORI к предложению, Партнерство по физической реабилитации после инсульта (главный исследователь) 2015-2016

· CDC / NIOSH R21 Количественная оценка реакции восстановления и роли силы рук во время падений с лестницы (главный исследователь) 2012-2015 гг.

· Пилотный проект NIH / NICHD R24, Разработка недорогого компьютеризированного инструмента клинической оценки качества движений (главный исследователь) 2014-2016

· Пилотный проект NIH / NICHD R24, Улучшение вспомогательных перчаток для переживших инсульт с использованием динамических биомеханических моделей и оптимизации (главный исследователь) 2012-2014 гг.

· Грант на развитие ученых Американской кардиологической ассоциации, Задержка мышечной релаксации: новый подход к реабилитации после инсульта на основе нейромеханизма (главный исследователь) 2011-2016 гг.

· DoE / NIDRR, Роль ощущений и сенсорной стимуляции в улучшении захвата рук у лиц с инсультом (главный исследователь) 2011-2013 гг.

Изобретение

· Носимое устройство для улучшения тактильной чувствительности.Патент США № 10071015 (выдан в 2018 г.)

· Мобильное приложение, защищенное авторским правом (2018)

· Улучшение калибровки с использованием универсальных амплитуд для дистанционного сенсорного шума. Предварительная заявка на патент 62/754 816 (2018)

· Программа обучения TheraBracelet (2021)

Преподавание

· OTD 837 Стипендия III

· OTD 836 Стипендия II

· Стипендия OTD 835 I

· OTD 815 Доказательная практика I (2 кредита)

· ОТ 667 Доказательная практика I (2 кредита)

· OT 561 Исследования и стипендия I (1 кредит)

· OT 562 Исследования и стипендия II (2 кредита)

· HRS 800 Translational Research (3 кредита)

· IND ENG 890 Neuromechanics (3 кредита)

· IND ENG 783 Продвинутая эргономика верхних конечностей (3 кредита)

· IND ENG 467 Вводная статистика для физических и технических наук (3 кредита)

· IND ENG 360 Engineering Economics (3 кредита)

· BME 422 Математические методы для инженеров-биомедиков (3 кредита)

· IOE 333 Лекция по эргономике (3 кредита)

· IOE 334 Лаборатория эргономики (1 кредит)

Наставничество студентов

· Подготовлено 9 докторантов, 7 докторантов и 10 магистрантов

· Стипендии / гранты:

o Гранты постдока

§ Пилот P20 NIH, Габриэль Скронсе (постдокторант) 2022-2023 гг.

§ Американская кардиологическая ассоциация, Пилвон Хур (постдокторант) 2012-2014 гг.

§ CDC / NIOSH T42, Грег Слота (постдокторант) 2013-2014 гг.

§ CDC / NIOSH T42, Pilwon Hur (постдокторант) 2011-2012 гг.

o Стипендии для докторантов

§ NIH NCAT SCTR TL1, Кори Морроу (аспирант) 2020-2021

§ NIH NCAT SCTR TL1, Аманда Ватинно (аспирант) 2019-2020

§ Стипендия декана, Кишор Лакшминараянан (аспирант) 2013-2017 гг.

§ Выдающаяся докторская стипендия, Лия Эндерс (аспирант) 2013-2014 гг.

§ Американская кардиологическая ассоциация, Лия Эндерс (аспирант) 2012-2013 гг.

o Субсидия

§ Американское общество биомеханики, Бинал Мотавар (аспирант) 2013-2014 гг.

§ Американское общество биомеханики, Лия Эндерс (аспирант) 2012-2013

o Стипендия для студентов

§ Американская кардиологическая ассоциация, Алек Бранденбург (бакалавриат) 2012

§ Американская кардиологическая ассоциация, Джером Скотт (бакалавриат) 2012

· Стипендия редакции OTJR, Аманда Ватинно (аспирант), 2020-2022 гг.

· Награды за путешествия

о NSF, Аманда Ватинно (аспирант), Progress in Motor Control, Penn State University, PA, 2018

o Американское общество биомеханики, Бинал Мотавар (аспирант), 2014 г.

o Американское общество биомеханики, Лия Эндерс (аспирант), 2013 г.

· Награды конференции

o Всемирный конгресс по биомеханике, финалист конкурса студенческих работ Марселла Космопулос (студентка), 2014 г.

o Конкурс студенческих плакатов IEEE Ларри Хауз 3 -е место , Кишор Лакшминараянан (аспирант), 2014 г.

o Конкурс студенческих плакатов IEEE Larry Hause 1 -е место , Лия Эндерс (аспирант), 2012 г.

o Конкурс студенческих плакатов IEEE Larry Hause 2 ое место, Дэниел Ломо-Тетти (аспирант), 2012

o Конкурс студенческих плакатов IEEE Larry Hause 3 -е место , Бинал Моавар (аспиранты), 2012 г.

· Награды MUSC Research Day:

o 1 st место для Дня исследований MUSC, Межпрофессиональная премия, Устный, Аманда Ватинно (аспирант) 2020

o 1 st место для Дня исследований MUSC, Oral, Clinical Professional II, Аманда Ватинно (аспирант), 2020

o 2 nd место для Дня исследований MUSC, плакат, Clinical Professional III, Лаура Джуди (студентка OTD), 2020

o 2 nd место для Дня исследований MUSC, PostDoc / Resident / Fellow / Staff Scientist I Category, Changki Kim, PhD (postdoc) 2019

o 2 nd место для Дня исследований MUSC, клиническая профессиональная степень магистра II, Эмма Маккарти (студентка MS OT) 2019

o 1 st место для Дня исследований MUSC, Премия Центра по проблемам старения за выдающиеся достижения в исследованиях старения, Аманда Ватинно (аспирант) 2019

o 2 nd место в базовой / клинической категории клиническая / профессиональная / магистратура III, Ханна Кокс (студентка MS OT) 2018

o Премия за инновации, Кэролайн Рорк (студентка MS OT), 2017

o Премия за инновации, Райан Дауни (научный сотрудник), 2016

o 1 st место в области клинических-профессиональных-магистров социальных / поведенческих наук, Сара Аткинсон (студентка MS OT) 2015

Университетская служба

· Временный комитет по обзору владения и пользования 2021

· Комитет по разнообразию и интеграции ТЭЦ 2020-2021

· Комитет по наградам и признанию ТЭЦ 2019-2020

· Консультативный комитет факультета Фонда научных исследований MUSC 2019-

· Сенат факультета MUSC 2018-2020

· Комитет по институциональному развитию MUSC 2018 — текущее время

· Координатор MUSC IP Day 2019

· Исследовательский совет ТЭЦ 2015-настоящее время

· Комитет по назначениям ТЭЦ 2017-2018

· День исследования старения в Южной Каролине, приглашенный спикер и судья, Колумбия, Южная Каролина, 2017

· Целевая группа по сбалансированности трудовой и личной жизни ТЭЦ, 2016 г.

· Стипендиальный комитет ТЭЦ 2015-2016

· Судья Дня исследований MUSC 2015-2016

· AHEC Summer Careers Academy Исследовательский тур по ТЭЦ 2017-2018

· Маралинн Э.Лекция Mitcham и лекция выпускников для взрослых CEU 2017; Исследовательский тур ТЭЦ 2017-2019

Профессиональные услуги

· Альтернативный председатель, экспертная комиссия NIH 2020, 2021

· Рецензент грантов для обзорных комиссий NIH для NIH R01, R21, R15, SBIR / STTR, K01, стипендий NRSA

· Рецензент гранта NSF

· Рецензент на грант VA

· Рецензент гранта Американского фонда профессиональной терапии и Министерства бизнеса Новой Зеландии

· Тематический редактор, датчики

· Заместитель редактора конкурса студенческих работ, Конференция по инженерным наукам в медицине и биологии, Берлин, Германия.

· Редактор обзора, Frontiers in Robotics and AI — Biomedical Robotics

· Редакция журнала Frontiers in Neurorobotics

· Редакция журнала «Прикладная эргономика»

· Рецензент более 45 журналов, включая IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng, J Neuroeng Rehabil, Exp Brain Res, Front Hum Neurosci

· Комитет по образованию, Американское общество нейрореабилитации

· Технический комитет, IEEE Engineering in Medicine and Biology Society

· Приглашенный докладчик, Заседание группы поддержки инсульта в реабилитационной больнице HealthSouth и Образовательное собрание группы поддержки молодых выживших после инсульта

В основе амплитуды импульсов электродермальной активности лежит элементарный процесс интеграции и зажигания

Abstract

Электродермальная активность (EDA) — это прямое считывание вызванных потом изменений электрической проводимости кожи. Сочувственно-опосредованные пульсирующие изменения кожного пота, измеренные с помощью EDA, напоминают процесс интегрирования и срабатывания, который дает обратную гауссову модель как распределение интервалов между импульсами. Ранее мы показали, что межимпульсные интервалы в EDA подчиняются обратному гауссовскому распределению. Однако статистическая структура амплитуд импульсов EDA еще не охарактеризована на основе физиологии. Развивая природу потовых желез как объединение и огонь, мы выдвинули гипотезу о том, что амплитуда импульса EDA пропорциональна избыточному объему выделяемого пота по сравнению с тем, что требуется только для достижения поверхности кожи.Мы смоделировали это как разность двух обратных гауссовых моделей для каждого импульса, одна из которых представляет время, необходимое для образования достаточного количества пота, чтобы подняться на поверхность кожи, а вторая представляет время, необходимое для образования фактического объема пота. Мы предложили и протестировали серию из четырех упрощений нашей гипотезы, начиная от одной разности обратных гауссианов до одного простого обратного гауссиана. Мы также протестировали четыре дополнительные модели для сравнения, включая логнормальное и гамма-распределения.Все модели были протестированы на данных EDA для двух групп субъектов, 11 здоровых добровольцев в течение 1 часа спокойного бодрствования и другой группы из 11 здоровых добровольцев в течение приблизительно 3 часов контролируемой седации пропофолом. Все четыре модели, которые представляют собой упрощения нашей гипотезы, превзошли другие модели по всем 22 предметам, как измерено информационным критерием Акаике (AIC), а также средним и максимальным расстоянием от диагонали на графике квантиль-квантиль. Наш более широкий набор моделей из четырех упрощений предложил полезную основу для дальнейшего улучшения статистических описаний амплитуд импульсов EDA.Некоторые из упрощений отдают приоритет подгонке рядом с режимом распределения, в то время как другие отдают предпочтение подгонке ближе к хвосту. Благодаря этому новому пониманию мы можем суммировать физиологически значимую информацию об амплитуде в EDA не более чем с четырьмя параметрами. Наши результаты показывают, что физиологически обоснованные вероятностные модели обеспечивают экономное и точное описание временных и амплитудных характеристик в EDA.

Информация об авторе

Электродермальная активность (EDA) — это косвенное считывание симпатической нервной системы организма или реакция «бей или беги», измеряемая как вызванные потом изменения свойств электрической проводимости кожи.Растет интерес к использованию EDA для отслеживания физиологических состояний, таких как уровень стресса, качество сна и эмоциональное состояние. Наша предыдущая работа показала, что время между импульсами EDA подчиняется определенному статистическому распределению, обратному гауссову, которое возникает из физиологии производства EDA. В этой работе мы опираемся на это понимание, чтобы проанализировать амплитуды импульсов EDA. При анализе данных EDA, записанных у 11 здоровых добровольцев во время спокойного бодрствования и у 11 различных здоровых добровольцев во время контролируемой седации пропофолом, мы устанавливаем, что амплитуды импульсов EDA также имеют специфическую статистическую структуру, как различия обратных гауссиан, которые возникают из физиологии. потового производства.Мы фиксируем эту структуру, используя серию все более простых моделей, каждая из которых отдает приоритет различным частям распределения амплитуды импульсов. Наши результаты показывают, что статистическая модель, основанная на физиологии, дает скупое и точное описание EDA. Это обеспечивает повышенную надежность и устойчивость при анализе данных EDA, собранных при любых обстоятельствах.

Образец цитирования: Subramanian S, Purdon PL, Barbieri R, Brown EN (2021) В основе амплитуды импульсов в электродермальной активности лежит элементарный процесс интеграции и огня.PLoS Comput Biol 17 (7): e1009099. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009099

Редактор: Даниэле Маринаццо, Гентский университет, БЕЛЬГИЯ

Поступила: 20 января 2021 г .; Принят в печать: 21 мая 2021 г .; Опубликован: 7 июля 2021 г.

Авторские права: © 2021 Subramanian et al. Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Все файлы данных доступны в базе данных PhysioNet по адресу https://doi.org/10.13026/r9p1-bk90.

Финансирование: Эта работа частично финансировалась за счет средств Института обучения и памяти Пикауэра (для ENB, https://picower.mit.edu/), стипендии № 174530 Национального научного фонда (для SS, https://www.nsfgrfp.org/), Управление последипломного образования Массачусетского технологического института (на SS, https: // oge.mit.edu/finances/fellowships/odgefellowships/), а также награда P01-GM118629 Национальных институтов здравоохранения (в E.N.B., https://www.nih.gov/grants-funding). Финансирующие организации не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

Конкурирующие интересы: Я ознакомился с политикой журнала, и у авторов этой рукописи есть следующие конкурирующие интересы: Заявка на патент была подана в S.S., R.B. и E.N.B. 15 июля 2020 г. (PCT / US2020 / 042031).

Введение

Активность потовых желез используется для оценки активности симпатической нервной системы в таких приложениях, как тесты на детекторе лжи и нейромаркетинг [1]. Симпатическая активация также известна как «реакция борьбы или бегства», которая вызывается такими состояниями, как стресс, тревога и боль [1]. Электродермальная активность (EDA) измеряет посекундную электрическую проводимость кожи для определения активности потовых желез. По мере увеличения стимуляции потовых желез, например, из-за стресса или боли, выделяется больше пота, что увеличивает электрическую проводимость кожи.EDA обычно делится на два компонента [1]. Первый — это базовый или тонизирующий компонент, который постепенно дрейфует в течение нескольких минут и, как считается, представляет условия окружающей среды, которые способствуют базовому уровню наполнения желез. Второй — это фазический компонент, который действует поверх тоника и состоит из пульсирующих событий выделения пота. Эти эпизоды пульсирующего выделения пота имеют временную шкалу в несколько секунд и, как считается, более точно соответствуют активности симпатической нервной системы [1].Растет интерес к разработке алгоритмов для точной характеристики изменений эмоциональных и физиологических состояний на основе EDA.

Последние усилия по моделированию EDA делятся на несколько категорий, как указано в [2]. Все более совершенные и разнообразные инструменты из областей обработки сигналов используются для разработки новых методов декомпозиции для разделения EDA на тонические и фазические компоненты [3–11]. Однако каждый из этих методов дает разные результаты на одних и тех же наборах данных [2], и ни один из них не имеет механизмов физиологической проверки.Некоторые подходы включают разработку показателей частотной области для анализа EDA на основе аналогичных методов анализа вариабельности сердечного ритма в частотной области [12–15]. В подмножестве подходов, в которых амплитуда импульса исследуется конкретно, предполагается, что амплитуда импульса коррелирует с интенсивностью стимула в контролируемых экспериментальных условиях [3–11,16–20]. В тех случаях, когда подходы с использованием пространства состояний используются для моделирования как возникновения импульсов, так и амплитуды, предполагается, что амплитуды следуют распределению Гаусса [21,22].

Наш предыдущий анализ показал, что распределение межимпульсных интервалов в данных EDA следует обратному гауссовскому распределению, которое согласуется с моделью подъема пота через железу к поверхности кожи как процесса интегрирования и огня, в частности Гауссовское случайное блуждание с дрейфовой диффузией [23,24]. Мы показали, что отклонения от обратного гауссова значения из-за регистрации по многим потовым железам имеют тенденцию к правильному наклонному распределению с более тяжелыми хвостами, например, к логнормальному [23].Используя эти идеи, мы далее определили парадигму низкого порядка для проверки физиологической структуры в EDA, которая включает структуру для анализа согласия [25,26].

Однако временная информация — не единственная информация в фазовом EDA. Каждый импульс возникает не только в дискретный момент времени, но и с определенной амплитудой [1]. Существующие алгоритмы фазового анализа EDA предполагают, что амплитуда каждого импульса имеет однозначную связь с интенсивностью стимулирующего стимула [3–11,16–20]; однако предыдущие физиологические эксперименты показали, что фоновый уровень нервной активности и исходный уровень наполнения потовых желез могут изменять амплитуду пульса даже при неизменной интенсивности стимула [27–29].В этой работе мы предлагаем модель амплитуд импульсов, которая использует то же представление о физиологии потовых желез, что и о временной информации. Мы предполагаем, что количество потоотделения за импульс напрямую зависит от амплитуды стимула. Однако мы постулируем, что наблюдаемая амплитуда пульса связана с тем, насколько больше пота выделяется, чем требуется для достижения поверхности кожи, что также учитывает роль фонового уровня наполнения потовых желез. Поэтому мы моделируем амплитуду пульса как разницу между фактическим количеством выделяемого потоотделения и базовым уровнем наполнения.

Мы реализуем четыре различных упрощения нашей модели в двух разных предметных когортах. Четыре протестированных упрощения включали простой обратный гауссиан, трехпараметрический обратный гауссиан с третьим параметром, служащий сдвигом местоположения, единственную разность обратного гауссиана и гауссиана и единственную разность двух обратных гауссианов. Мы показываем, используя анализ согласия, что каждое упрощение по-разному уравновешивает важные характеристики модели.Простая обратная гауссова модель хорошо соответствует режиму распределения амплитуды импульсов, в то время как разностные модели лучше отражают хвост. Трехпараметрическая модель, кажется, уравновешивает и то, и другое.

Важные достижения, о которых мы сообщаем, — это набор основанных на физиологии точечных моделей процессов низкого порядка для амплитуд импульсов в фазовой EDA, которые работают синергетически с нашими существующими моделями временной информации. Используя оба вместе, мы можем извлечь всю релевантную информацию из фазового EDA статистически строгим способом.Баланс статьи организован следующим образом. В статье «Материалы и методы » мы выводим нашу гипотезу об амплитуде импульсов на основе физиологии «интегрировать и запускать», обрисовывая четыре статистические модели для ее фиксации, которые включают обратный гауссиан, а также четыре альтернативы для сравнения. В «Результатах » мы используем эти модели для анализа амплитуд импульсов EDA, записанных у 22 субъектов в двух разных когортах: одна в бодрствующем состоянии и в состоянии покоя, а другая — при контролируемой седации пропофолом.Обсуждение описывает значение наших открытий для будущих фундаментальных научных и переводческих исследований.

Материалы и методы

Анатомия и физиология

Мы подробно рассматриваем анатомию и физиологию потоотделения на коже в Приложении S2. Пульсирующие изменения проводимости, измеренные в коже, в этой статье называются «импульсами». Существующие алгоритмы анализа EDA обычно предполагают, что амплитуду импульса можно объяснить исключительно интенсивностью стимула, и поэтому они полагаются на амплитуду импульса, чтобы непосредственно сделать вывод об амплитуде стимула [3–11,16–20].Однако физиологические эксперименты, проведенные Wallin et al. в 1990-х годах продемонстрировали, что одна только модуляция фона может приводить к импульсам различной амплитуды, даже если интенсивность стимула остается постоянной [27–29]. Следовательно, интерпретация амплитуды импульса только в свете интенсивности стимула, особенно в контексте, в котором фон не может оставаться постоянным, может вводить в заблуждение. Любая физиологически жизнеспособная модель амплитуды пульса также должна учитывать фон.

Основываясь на модели интегрирования и огня, которую мы постулировали для получения временной информации о выбросах потовых желез, мы предположили, что амплитуда импульса пропорциональна избыточному объему выделяемого пота по сравнению с тем, что потребуется для достижения поверхности кожи. , где общий объем выделяемого пота зависит от интенсивности раздражителя, а количество пота, необходимого для достижения поверхности кожи, определяется уровнем фонового наполнения.На уровень фонового наполнения влияют тоническая EDA, спонтанная активность, скорость реабсорбции в протоках потовых желез, вегетативная «возбудимость» каждого человека и проводящие свойства его кожи [27–32]. Он также варьируется от потовой железы к потовой железе.

Статистическая модель

Предполагая относительно линейную зависимость между объемом пота в потовых железах и измеренной электрической проводимостью по коже и относительно постоянной скоростью производства пота после стимуляции, мы можем связать измеренную электрическую проводимость по коже со временем, затрачиваемым на выделение. необходимый объем пота.Оба предположения являются упрощением истинных микрофлюидных свойств, сделанных для совокупности сотен потовых желез [30]. С помощью этих предположений мы выдвигаем гипотезу о том, что амплитуду каждого импульса можно смоделировать как разность двух процессов: одного процесса интеграции и огня для достижения поверхности кожи (минимальное необходимое количество потоотделения) и второй процесс интегрирования и огня для достижения части максимальной емкости железы (фактическое производство потоотделения в результате интенсивности стимула). Однако каждый импульс может иметь разную интенсивность стимула и уровень фонового заполнения, поэтому эти два процесса не идентичны для импульсов. Поскольку оба они представляют собой процессы интегрирования и запуска, мы предполагаем, что амплитуда каждого импульса может быть смоделирована как разность двух обратных гауссовых распределений, как показано на рис. 1A [33–35].

Рис. 1. Схема упрощений нашей физиологической гипотезы и статистической модели.

(A) Мы предполагаем, что амплитуда импульса связана с избыточным объемом выделяемого пота по сравнению с тем, что требуется для достижения поверхности кожи, что соответствует разнице времен первого прохождения между двумя интегрирующими и- пожарные процессы, дающие разность двух обратных гауссовых распределений.(B) Мы пришли к ряду упрощений нашей модели на основе наблюдаемых статистических свойств. IG = обратный гауссовский.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009099.g001

Поскольку подгонка этой модели для каждого импульса в отдельности представляет собой недостаточно ограниченную задачу, мы предложили четыре жизнеспособных упрощения для набора данных одного субъекта (рис. 1B):

  1. одиночная разность обратных гауссианов (IG-IG),
  2. единственная разница между обратным гауссовым и гауссовым (IG-G),
  3. одинарный 3-параметрический обратный гауссовский с третьим параметром, являющимся смещением местоположения (3IG), и
  4. простая обратная гауссовская модель (SIG).

Первое упрощение — наиболее очевидное место для начала, но предварительные результаты показали, что второе обратное гауссово распределение фактически приблизилось к очень узкому гауссовскому распределению [35], что привело ко второму и третьему упрощениям. Четвертое упрощение является самым простым из всех четырех. Наша предыдущая работа показала, что обратная гауссовская модель была лучшей моделью интегрирования и включения для данных EDA по всем субъектам [23], и поэтому мы включили только обратную гауссову модель, а не более крупное семейство всех моделей интеграции и включения.Мы также сравнили другие семейства моделей со смещением вправо, такие как логнормальные, экспоненциальные и гамма-модели. Мы выполнили анализ согласия для всех моделей с графиками квантиль-квантиль (QQ) и измененными графиками QQ. Графики QQ показывают квантили одного распределения относительно другого, в этом случае сравнивая теоретические и эмпирические распределения [36,37]. Мы также рассчитали информационный критерий Акаике (AIC) и среднее и максимальное расстояние от линии под углом 45 градусов на графиках QQ [36,37]. Модели 1 и 2 неявно предполагали независимость двух задействованных распределений; справедливость этого предположения была оставлена ​​проверке с помощью анализа согласия.

Экспериментальные данные

Мы протестировали все модели на двух когортах испытуемых, собранных в разное время с использованием разного оборудования и в разных условиях. Первая группа данных — это данные EDA, которые мы ранее собрали у 12 здоровых добровольцев в возрасте от 22 до 34 лет (6 мужчин) в бодрствующем состоянии и в состоянии покоя [23]. Исследование было одобрено Комитетом Массачусетского технологического института (MIT) по использованию людей в качестве объектов экспериментов. Все субъекты предоставили письменное информированное согласие.Приблизительно один час данных EDA был собран с частотой 256 Гц от электродов, подключенных ко второму и четвертому пальцам недоминантной руки каждого испытуемого, с использованием системы нейробиоуправления Thought Technology [38]. Данные с электродов поступали в кодировщик, подключенный к портативному компьютеру в соседней комнате по оптоволоконному кабелю. Мы отслеживали данные, поскольку они собирались в течение всего часа. Испытуемых усаживали прямо и приказывали бодрствовать. Им разрешалось читать, медитировать или смотреть что-либо на ноутбуке или планшете, но нельзя было писать рукой с инструментами.Данные одного субъекта не были включены в анализ, потому что после завершения эксперимента мы узнали, что субъект иногда испытывал типичный феномен Рейно, который влиял на качество данных EDA. Были проанализированы данные от остальных 11 субъектов.

Вторая когорта данных состоит из EDA, записанных у одиннадцати здоровых добровольцев во время исследования потери сознания, вызванного пропофолом [39]. Протокол был одобрен Комитетом по исследованиям человека при Массачусетской больнице общего профиля (MGH).Все субъекты предоставили письменное информированное согласие. Для всех субъектов было записано приблизительно 3 часа данных при использовании протокола контролируемой инфузии. Сбор данных, включая экспериментальную установку, подробно описан в [39]. Данные EDA регистрировали с помощью системы BedMaster, помещая 2–3 электрода на левую руку каждого испытуемого [40]. Скорость инфузии увеличивалась, а затем уменьшалась в общей сложности за десять этапов примерно равной продолжительности для достижения целевых концентраций пропофола: 0 мг / кг / час, 1, 2, 3, 4, 5, 3.75, 2.5, 1.25, 0. Все данные были проанализированы с помощью Matlab R2019a. [41].

Предварительная обработка данных и выбор импульсов

Предварительная обработка состояла из двух основных этапов: 1) обнаружение и удаление артефактов и 2) изоляция фазового компонента. Оба были описаны ранее в [26]. Из-за уровня высокочастотного шума, наблюдаемого в записывающем оборудовании, используемом для данных о пропофоле, эти данные дополнительно подвергались фильтрации нижних частот с отсечкой 3 Гц после удаления артефактов.

Выбор импульсов производился с использованием методологии, описанной в [25], в которой использовались подгонки четырех моделей со смещением вправо для выбора наилучшего порога заметности, при котором извлекались импульсы. Протуберанец — это локально скорректированная мера амплитуды, вычисляемая с использованием алгоритма findpeaks в Matlab. Этот алгоритм регулирует амплитуду каждого пика сигнала как высоту над самой высокой из соседних «впадин» с каждой стороны. Падения выбираются на основе самой низкой точки сигнала между пиком и следующим пересечением с сигналом одинаковой высоты с каждой стороны.Поскольку для одних и тех же двух когорт данных использовалась одна и та же схема выбора импульсов, импульсы, выбранные для каждого пациента, были такими же, как в [25]. Окончательные пороговые значения, используемые для каждого объекта, и временные характеристики выбранных импульсов можно найти в [25]. В этой статье мы использовали выступ извлеченных импульсов как меру амплитуды импульсов.

Подбор и сравнение статистической модели

Мы подогнали восемь моделей к набору данных по извлеченным импульсам (выступам) каждого пациента.Первые четыре были четырьмя упрощениями нашей гипотезы, а остальные четыре были другими моделями для сравнения. Всего было установлено восемь моделей:

  1. одиночная разность обратных гауссианов (IG-IG),
  2. единственная разница между обратным гауссовым и гауссовым (IG-G),
  3. одинарный 3-параметрический обратный гауссиан, где третий параметр является подобранным смещением местоположения (3IG с подогнанным смещением),
  4. простая обратная гауссовская модель (SIG),
  5. единичная логнормальная модель (L),
  6. модель с одной гаммой (G),
  7. — единственная экспоненциальная модель (E) и
  8. одинарный трехпараметрический инверсный гауссиан с параметром сдвига местоположения, установленным на порог заметности, используемый для извлечения импульсов (3IG с известным сдвигом).

Плотности замкнутой формы для моделей 3–8 приведены в таблице 1. Мы подогнали модели 4–7 по максимальному правдоподобию [42]. Мы подогнали модели 1–3 и 8 методом моментов [43] из-за отсутствия решений в замкнутой форме для оценок параметров максимального правдоподобия. Вывод метода оценок моментов для моделей 1 и 2 подробно описан в Приложении S3. Модели 1 и 2 не имеют плотностей замкнутой формы, которые мы отметили в Таблице 1. Метод оценки моментов для Модели 3 (также использованный для Модели 8) был приведен в [35].Модель 8 была включена для проверки того, что процесс извлечения импульса с использованием порога видимости не искажает результаты амплитуды импульса. Мы оценивали степень соответствия по информационному критерию Акаике (AIC) и графикам QQ. AIC определяется как где вероятность, оцененная при оценке максимального правдоподобия параметров, а p — количество параметров. Более низкий AIC указывает на лучшее соответствие. Для моделей, подогнанных по методу моментов, мы оценили логарифмическое правдоподобие численно. AIC ставит во главу угла эффективность модели.

Мы также построили графики QQ и пересчитали графики QQ. Для масштабированных графиков QQ значения как модели, так и эмпирических квантилей были масштабированы следующим образом: Измененные графики QQ использовались для более единообразной визуализации данных по всем квантилям. Из графиков QQ (без масштабирования) мы вычислили среднее и максимальное перпендикулярные расстояния между нанесенным на график соответствием и линией под углом 45 градусов, которая представляет собой идеальное соответствие. Более низкое среднее расстояние указывает на лучшее соответствие среднего по всем квантилям, в то время как меньшее максимальное расстояние указывает на лучшее соответствие наихудшего случая (точка лучшего наихудшего соответствия).

Результаты

Извлечение импульсов

В когорте бодрствующих и в состоянии покоя количество импульсов, извлеченных на одного субъекта в течение одного часа, варьировалось от 97 до 324 с использованием пороговых значений заметности в диапазоне от 0,0025 до 0,027. В когорте, получавшей седативный эффект пропофола, количество импульсов, извлеченных на одного пациента в течение 3–4 часов, варьировалось от 383 до 1250 с использованием пороговых значений выраженности в диапазоне от 0,02 до 0,055.

Результаты сравнения статистических моделей

Подробные результаты для моделей упрощения (модели 1–4) представлены в таблицах 2–3, а подробные результаты для других моделей (модели 5–8), которые в целом показали плохие результаты, представлены в таблице A в приложении S1 и таблице B в Приложении S1.Основываясь на AIC, в когорте бодрствующих и в состоянии покоя (таблицы 2 и A), SIG является лучшей моделью для 9 из 11 субъектов (S3-S11), логнормальной для одного субъекта (S2) и 3IG с известным местоположением. смену (Модель 8) для одного предмета (S1). SIG всегда была лучшим из четырех упрощений (модели 1–4). В когорте седации пропофолом (таблицы 3 и B) SIG была лучшей моделью для 8 из 11 субъектов (P1-P7, P11), 3IG с подобранным сдвигом для одного (P8) и логнормальным для двух (P9, P10).

На основе среднего расстояния в когорте бодрствования и покоя SIG была лучшей моделью для 8 из 11 субъектов (S1, S3-S8, S11), логнормальной для одного субъекта (S2) и 3IG с подобранным сдвигом для двух. предметы (S9, S10).В когорте седации пропофолом 3IG с подобранным сдвигом был лучшей моделью для 7 из 11 субъектов (P2-P5, P7, P8, P10) и SIG для остальных 4 (P1, P6, P9, P11).

На основании максимального расстояния в когорте бодрствования и покоя одна или несколько из двух разностных моделей и 3IG с подобранной сменной моделью были лучшими у 10 из 11 испытуемых (более одной модели в большинстве случаев работали одинаково хорошо) . Модель 3IG с подобранной сменой была одной из лучших моделей для 9 из 11 испытуемых (S1-S4, S6-S9, S11), модель IG-G для 5 из 11 испытуемых (S3, S5-S7, S11). , и модель IG-IG для 8 из 11 субъектов (S1, S3, S4, S6-S9, S11).Экспонента была лучшей моделью для оставшегося испытуемого (S10). В когорте седации пропофолом 3IG с подобранным сдвигом был лучшим для 7 из 11 субъектов (P2, P5, P7-P11), а IG-G — для остальных 4 (P1, P3, P4, P6).

В целом, все упрощения (модели 1–4) были разумными моделями для данных и превосходили другие распределения (модели 5–8). Каждое из упрощений нашей гипотезы (модели 1–4) отдавало приоритет различным аспектам соответствия (рис. 2–5 и рис. A-AN в приложении S1).Максимальное расстояние от линии под углом 45 градусов, по-видимому, происходит при высоких квантилях, что является правильным хвостом для большинства моделей. Подгонка в этой области была приоритетной по разностным моделям, моделям 1 и 2 (IG-IG и IG-G). Модели 1 и 2 соответствовали правому хвосту распределения, жертвуя частью соответствия около режима распределения, отраженного в среднем расстоянии и AIC, особенно по сравнению с SIG (Модель 4). 3IG с подобранным сдвигом (Модель 3), казалось, разумно уравновешивал соответствие как режима, так и хвоста распределения.Эти результаты показывают, что модель SIG была лучшей с точки зрения эффективности, но если бы общий приоритет был отдан качеству подгонки, модель 3IG с подогнанным смещением, возможно, была бы лучшим выбором. Разностные модели (IG-IG и IG-G) были хорошим выбором только в том случае, если наиболее важна была посадка хвоста.

Наконец, значения параметров (таблицы 4–5) показывают, что прогрессивные упрощения логичны, от разницы двух обратных гауссианов до разницы между обратным гауссианом и гауссианом, а затем до трехпараметрического обратного гауссиана с местоположением сдвиг.Для всех испытуемых в модели IG-IG (Модель 1) параметры второго обратного гауссова значения указывают на то, что отношение очень велико, что приближается к распределению Гаусса [35]. Точно так же в модели IG-G (Модель 2) для всех испытуемых стандартное отклонение гауссиана очень мало, приближаясь к простому сдвигу точки в среднем.

Обсуждение

EDA состоит из двух одновременных компонентов или процессов в разных временных масштабах, тонизирующего и фазового. Внутри фазовой EDA есть два источника соответствующих физиологических характеристик: время (временная информация) и размер импульсов (амплитуды). В нашей предыдущей работе мы разработали модель точечного процесса для временной информации [23,24]. В этой статье мы представляем модель для амплитуд импульсов.

Мы использовали данные EDA от двух групп субъектов, группы здоровых добровольцев в бодрствующем состоянии и в состоянии покоя и другой группы здоровых добровольцев, находящихся под контролируемой седацией пропофолом, чтобы проверить нашу гипотезу о том, что амплитуды пульса в EDA характеризовались очень регулярной статистической структурой. Эта статистическая структура согласуется с физиологией интегрирования и огня, которая описывает функцию потовых желез и учитывает влияние фона, помимо интенсивности стимула, на амплитуду.Мы подогнали восемь моделей к амплитудам импульсов в EDA, четыре из которых были в разной степени упрощениями нашей гипотезы о том, что каждый импульс может быть смоделирован как разность обратных гауссиан. Мы оценили степень согласия с помощью трех методов: AIC, а также среднего и максимального расстояний от 45-градусной линии на графике QQ. Вместе мы показали, что соответствие модели согласуется не только с физиологией интегрирования и активации потовых желез, но и с комбинированным воздействием различной интенсивности стимула и фона EDA на динамику генерируемых импульсов.

Различные упрощения нашей гипотезы подчеркивали соответствие различных частей распределения. Например, две разностные модели, модели 1 и 2 (IG-IG и IG-G), отдавали приоритет подгонке правого хвоста распределения (самые большие импульсы), жертвуя частью подгонки около режима распределения. Напротив, модель SIG (Модель 4) уделяла приоритетное внимание подгонке к режиму распределения. Модель 3IG с установленной коробкой передач уравновешивает и то, и другое. На визуализации это можно увидеть как изменяющийся наклон графика QQ относительно линии под углом 45 градусов.При переходе от наиболее упрощенной (SIG) к наименее упрощенной (IG-IG) модели (от модели 4 к модели 1) каждая из самых больших импульсов все больше зависит от крутизны наклона. Это происходит потому, что дополнительные параметры, будь то сдвиг местоположения или параметры вычитаемого распределения, позволили модели лучше адаптировать подгонку хвоста.

Были некоторые интересные различия в характеристиках моделей между двумя испытуемыми когортами. В когорте бодрствующих и в состоянии покоя модель SIG (Модель 4) показала наилучшие результаты с точки зрения AIC и среднего расстояния от диагонали, в то время как другие модели упрощения (Модели 1–3) все хорошо показали себя при максимальном расстоянии от диагонали ( 3IG с подогнанной коробкой передач, пожалуй, лучше всех).Напротив, в когорте седации пропофолом SIG (Модель 4) был лучшим только согласно AIC, в то время как 3IG с подобранным сдвигом был лучшим с точки зрения как среднего, так и максимального расстояния от диагонали. Это может отражать разницу в динамике между обеими когортами. Возможно, более упрощенная модель работала лучше в когорте бодрствующих и в покое, потому что было меньше изменений динамики, когда испытуемые в основном находились в состоянии покоя, по сравнению с изменяющейся концентрацией лекарства с известными вегетативными эффектами.Или, в качестве альтернативы, возможно, более длительные данные в когорте седации пропофолом содержали больше динамики, что требовало дополнительной сложности в модели.

При их совместном изучении в качестве основы модели упрощения работали последовательно и надежно в обеих исследуемых когортах, даже несмотря на то, что данные были собраны в разных условиях, с использованием разного оборудования и разными исследователями. Модели упрощения смогли уловить структуру информации об амплитуде импульса более успешно, чем другие модели для обеих когорт, при этом оставаясь гибкими в отношении степени сложности модели в соответствии с изучаемым условием.Последовательная работа этой схемы в различных условиях исследования и параметрах поддерживает основную физиологическую модель о функции потовых желез, лежащую в основе этой структуры. Если бы была включена только одна группа субъектов, оставался бы вопрос о том, является ли соответствие модели результатом какого-либо конкретного свойства условий исследования, оборудования или дизайна исследования. Включение двух разных тематических когорт подтверждает физиологическую валидность модели.

Результат этого исследования устанавливает прямую связь между физиологией потовых желез и статистической структурой данных амплитуды пульса, собранных на поверхности кожи. Наиболее подробные из существующих моделей EDA основаны только на методах обработки сигналов, сложны в вычислительном отношении и делают предположения об амплитуде импульсов по необходимости [3–20]. Однако изучение физиологии обеспечило принципиальную основу, с помощью которой можно было предложить модели низкого порядка для амплитуд импульсов (максимум 4 параметра), которые учитывают эффекты как стимула, так и фона. Этот результат имеет значение для понимания и отслеживания симпатического компонента вегетативной нервной системы более значимым образом, включая как временную, так и амплитудную информацию от EDA.

В будущей работе мы будем использовать этот результат для надежного и точного сбора ценных физиологических характеристик как по времени, так и по амплитуде импульсов в любом наборе данных EDA. Мы будем изучать динамику как времени, так и амплитуды импульсов во времени, применяя исторически зависимые обратные гауссовы модели, подобные тем, которые были разработаны для вариабельности сердечного ритма [44–47], и методы для отмеченных точечных процессов [36,37]. Мы также будем изучать EDA в других контекстах, например, во время сна, с болью и под общей анестезией.В конечном итоге эти методы будут иметь как клиническое, так и неклиническое применение, например, для определения эмоционального состояния и стресса [18–20]. Наши результаты обеспечивают принципиальный, физиологически обоснованный подход к расширению анализа EDA на эти более сложные и важные приложения.

Вспомогательная информация

S1 Приложение. Дополнительные рисунки по всем предметам.

Таблица A в приложении S1. Результаты подгонки модели для когорты в состоянии бодрствования и покоя для моделей 5–8. Жирный и желтый фон указывает на лучшую модель в соответствии с AIC, жирный и оранжевый фон указывает на лучшую модель в соответствии со средним расстоянием, жирный и зеленый фон указывает на лучшую модель в соответствии с максимальным расстоянием.Таблица B в приложении S1. Результаты соответствия модели когорта седации пропофолом для моделей 5–8. Жирный и желтый фон указывает на лучшую модель в соответствии с AIC, жирный и оранжевый фон указывает на лучшую модель в соответствии со средним расстоянием, жирный и зеленый фон указывает на лучшую модель в соответствии с максимальным расстоянием. Рис. A в приложении S1. Графики QQ для субъекта S1 из когорты бодрствования и покоя. Рис. B в приложении S1. Измененные графики QQ для субъекта S1 из когорты бодрствования и покоя. Рис. C в приложении S1. Графики QQ для субъекта S2 из когорты бодрствования и покоя.Рис. D в приложении S1. Измененные графики QQ для субъекта S2 из когорты бодрствования и покоя. Рис. E в приложении S1. Графики QQ для субъекта S3 из когорты бодрствования и покоя. Рис. F в приложении S1. Измененные графики QQ для субъекта S3 из когорты бодрствования и покоя. Рис. G в Приложении S1. Графики QQ для субъекта S4 из когорты бодрствования и покоя. Рис. H в приложении S1. Измененные графики QQ для субъекта S4 из когорты бодрствования и покоя. Рис. I в приложении S1. Графики QQ для субъекта S5 из когорты бодрствования и покоя.Рис. J в Приложении S1. Измененные графики QQ для субъекта S5 из когорты бодрствования и покоя. Рис. K в приложении S1. Графики QQ для субъекта S6 из когорты в состоянии бодрствования и в состоянии покоя. Рис. L в приложении S1. Измененные графики QQ для субъекта S6 из когорты бодрствования и покоя. Рис M в приложении S1. Графики QQ для субъекта S7 из когорты бодрствования и покоя. Рис N в приложении S1. Измененные графики QQ для субъекта S7 из когорты бодрствования и покоя. Рис. O в приложении S1. Графики QQ для субъекта S9 из когорты бодрствования и покоя.Рис. P в приложении S1. Измененные графики QQ для субъекта S9 из когорты бодрствования и покоя. Рис Q в приложении S1. Графики QQ для субъекта S10 из когорты бодрствования и покоя. Рис. R в Приложении S1. Измененные графики QQ для субъекта S10 из когорты бодрствования и покоя. Рис. S в приложении S1. Графики QQ для субъекта S11 из когорты в состоянии бодрствования и в состоянии покоя. Рис. T в приложении S1. Измененные графики QQ для субъекта S11 из когорты бодрствования и покоя. Рис. U в приложении S1. Графики QQ для Субъекта P1 из когорты седативных препаратов пропофолом.Рис. V в приложении S1. Измененные графики QQ для субъекта P1 из когорты седативных препаратов пропофолом. Рис W в приложении S1. Графики QQ для Субъекта P2 из когорты седативных препаратов пропофолом. Рис. X в приложении S1. Измененные графики QQ для Субъекта P2 из когорты седативного пропофола. Рис. Y в приложении S1. Графики QQ для субъекта P3 из когорты седативных препаратов пропофолом. Рис. Z в приложении S1. Измененные графики QQ для Субъекта P3 из когорты седативных препаратов пропофолом. Рис. AA в приложении S1. Графики QQ для субъекта P4 из когорты седативных препаратов пропофолом.Рис AB в Приложении S1. Измененные графики QQ для субъекта P4 из когорты седативных препаратов пропофолом. Рис. AC в приложении S1. Графики QQ для субъекта P5 из когорты седативных препаратов пропофолом. Рис. AD в приложении S1. Измененные графики QQ для субъекта P5 из когорты седативных препаратов пропофолом. Рис. AE в приложении S1. Графики QQ для субъекта P6 из когорты седативных препаратов пропофолом. Рис. AF в Приложении S1. Измененные графики QQ для Субъекта P6 из когорты седативных препаратов пропофолом. Рис. AG в приложении S1. Графики QQ для Субъекта P7 из когорты седативных препаратов пропофолом.Рис. AH в приложении S1. Измененные графики QQ для субъекта P7 из когорты седативных препаратов пропофолом. Рис AI в приложении S1. Графики QQ для субъекта P8 из когорты седативных препаратов пропофолом. Рис. AJ в приложении S1. Измененные графики QQ для субъекта P8 из когорты седативных препаратов пропофолом. Рис AK в приложении S1. Графики QQ для субъекта P9 из когорты седативного пропофола. Рис. AL в приложении S1. Измененные графики QQ для Субъекта P9 из когорты седативных препаратов пропофолом. Рис. AM в приложении S1. Графики QQ для субъекта P11 из когорты седативных препаратов пропофолом.Рис. AN в Приложении S1. Измененные графики QQ для Субъекта P11 из когорты седативных препаратов пропофолом.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009099.s001

(PDF)

Благодарности

Мы благодарим сотрудников Центра клинических исследований Массачусетского технологического института.

Ссылки

  1. 1. Бусейн В. Электродермальная активность. Нью-Йорк: Спрингер; c2012.
  2. 2. Посада-Кинтеро HF, Chon KH. Инновации в сборе данных о электродермальной активности и обработке сигналов: систематический обзор.Датчики. 2020 Янв; 20 (479). pmid: 31952141
  3. 3. Бенедек М., Кернбах К. Разложение данных по проводимости кожи с помощью неотрицательной деконволюции. Психофизиология. 2010. 47: 647–658. pmid: 20230512
  4. 4. Бенедек М., Кэрнбах С. Непрерывная мера фазовой электродермальной активности. J. Neurosci. Методы. 2010; 190: 80–91. pmid: 20451556
  5. 5. Фагих Р., Стокс П.А., Марин М.Ф., Зидо Р.Г., Зоровиц С., Розенбаум Б.Л. и др. Характеристика кондиционирования страха и угасания страха путем анализа электродермальной активности.Proc. 37-я Международная конференция IEEE по английскому языку, биологии и медицине (EMBC). 2015 Август
  6. 6. Александр Д.М. , Тренгов С., Джонстон П., Купер Т., Август Дж. П., Гордон Э. Разделение индивидуальных реакций проводимости кожи в парадигме короткого межстимульного интервала. J. Neurosci. Методы. 2005. 146: 116–123. pmid: 15935228
  7. 7. Greco A, Valenza G, Lanata A, Scilingo E, Citi L. Подход выпуклой оптимизации к обработке электродермальной активности. IEEE Transactions on Biomed. Англ.2016; 63: 797–804. pmid: 26336110
  8. 8. Эрнандо-Гальего Ф., Луенго Д., Артес-Родригес А. Извлечение признаков гальванических кожных реакций неотрицательной разреженной деконволюцией. Журнал IEEE по биомедицинской и медицинской информатике. 2018 Сен; 22 (5): 1385–1394. pmid: 299
  9. 9. Амин М.Р., Фагих RT. Редкая деконволюция электродермальной активности посредством идентификации системы в непрерывном времени. IEEE Transactions по биомедицинской инженерии. 2019 сентябрь; 66 (9): 2585–2595. pmid: 30629490
  10. 10.Jain S, Oswal U, X KS, Eriksson B. , Haupt J. Разложение сигналов электродермальной активности на основе сжатого зондирования. 2017 Сен; 64 (9): 2142–2151.
  11. 11. Бари Д.С., Алдоски Х.YY, Тронстад С., Калвой Х., Мартинсен О.Г. Электродермальные реакции на дискретные раздражители, измеряемые по проводимости кожи, потенциалу кожи и чувствительности кожи. Skin Res Technol. 2018 Февраль; 24 (1): 108–116. pmid: 28776764
  12. 12. Посада-Кинтеро Х.Ф., Флориан Дж. П., Орхуэла-Канон А. Д., Алджама-Корралес Т., Чарлстон-Вильялобос С., Чон К. Х.Анализ спектральной плотности мощности электродермальной активности для оценки симпатической функции. Ann Biomed Eng. 2016 Октябрь; 44 (10): 3124–3135. pmid: 27059225
  13. 13. Посада-Кинтеро Х.Ф., Флориан Дж. П., Орхуэла-Канон А. Д., Чон К. Х. Высокочувствительный индекс симпатической активности на основе частотно-временного спектрального анализа электродермальной активности. Инновационная методология. Сентябрь 2016 г .; 311 (3): R582 – R591. pmid: 27440716
  14. 14. Ghiasi S, Grecol A, Nardelli M, Catrambonel V, Barbieri R, Scilingo EP, Valenza G.Новый индекс симпатовагального баланса на основе электродермальной активности и мгновенной динамики вагуса: предварительное исследование холодного прессора. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. Июль 2018; 3068–3071. pmid: 30441042
  15. 15. Посада-Кинтеро Х.Ф., Релджин Н., Миллс С., Миллс I, Флориан Дж. П., Ван Хест Дж. Л. и др. Изменяющийся во времени анализ электродермальной активности во время упражнений. PLoS One. 2018 июн; 13 (6): e0198328. pmid: 29856815
  16. 16. Бари Д.С., Алдоски Х.YY, Тронстад С., Калвой Х., Мартинсен О.Г.Ответы электродермальной активности для количественной оценки ощущаемой боли. J Electr Bioimpedance. 2018 декабрь; 9 (1): 52–58. pmid: 33584921
  17. 17. Бари Д.С. Психологические корреляты неспецифических электродермальных реакций. J Electr Bioimpedance. 2019 декабрь; 10 (1): 65–72. pmid: 33584885
  18. 18. Сторм Х, Майр К., Роструп М., Стокланд О, Лиен, доктор медицины, Редер Дж. Проводимость кожи коррелирует с периоперационным стрессом. Acta Anaesthesiol. Сканд. 2002; 46: 887–895. pmid: 12139547
  19. 19.Storm H, Shafiei M, Myre K, Raeder J. Проводимость кожи ладоней по сравнению с развитой шкалой стресса, а также с ядовитыми и пробуждающими стимулами у пациентов, находящихся под наркозом. Acta Anaesthesiol. Сканд. 2005; 49: 798–803. pmid: 15954962
  20. 20. Сано А., Пикард Р., Стикголд Р. Количественный анализ электродермальной активности запястья во время сна. Int. J. Психофизиология. 2014; 94: 382–389. pmid: 25286449
  21. 21. Wickramasuriya DS, Qi C, Faghih RT. Подход в пространстве состояний для обнаружения стресса от электродермальной активности.40-я ежегодная международная конференция IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC). Июль 2018 г .; 3562–3567
  22. 22. Wickramasuriya DS, Faghih RT. Подход с выделенной точечной фильтрацией для отслеживания симпатического возбуждения по проводимости кожи. Доступ IEEE. 2020; 8: 68499–68513.
  23. 23. Subramanian S, Barbieri R, Brown EN. Временная структура точечного отростка характеризует электродермальную активность. PNAS. 2020 Октябрь; 117 (42): 26422–26428. pmid: 33008878
  24. 24.Subramanian S, Barbieri R, Brown EN. Точечная характеристика процесса электродермальной активности. Proc. 40-я Международная конференция IEEE по английскому языку, биологии и медицине (EMBC). 2018 июл.
  25. 25. Subramanian S, Purdon PL, Barbieri R, Brown EN. Модельный подход к выбору импульсов от электродермальной активности. IEEE Transactions по биомедицинской инженерии. 2021. pmid: 33822719
  26. 26. Subramanian S, Barbieri R, Brown EN. Систематический метод предварительной обработки и анализа электродермальной активности.Proc. 41-я Международная конференция IEEE по английскому языку, биологии и медицине (EMBC). 2019 июл
  27. 27. Кунимото М., Кирно К., Элам М., Карлссон Т., Валлин Б. Г. Нелинейность реакции кожного сопротивления на интраневральную электростимуляцию судомоторных нервов. Acta Physiol. Сканд. 1992; 146: 385–392. pmid: 1481693
  28. 28. Кирно К., Кунимото М., Лундин С., Элам М., Валлин Б.Г. Можно ли использовать кожно-гальваническую реакцию для количественной оценки активности симпатического нерва при регионарной анестезии? Анест.Анальг. 1991; 73: 138–142. pmid: 1854028
  29. 29. Валлин Б.Г., Чаркоудиан Н. Симпатический нервный контроль интегрированной сердечно-сосудистой функции: выводы из измерения активности симпатических нервов человека. Мышцы и нервы. 2007. 36: 595–614. pmid: 17623856
  30. 30. Соннер З., Уайлдер Э., Хейкенфельд Дж., Кастинг Дж., Бейетт Ф., Суэйл Д. и др. Микрофлюидика эккринной потовой железы, включая разделение биомаркеров, транспорт и влияние на биочувствительность. Биомикрофлюидика.2015; 9.
  31. 31. Огава Т., Буллард Р.В. Характеристики подпороговых судомоторных нервных импульсов. Журнал прикладной физиологии. 1972; 33 (3): 300–305. pmid: 5056204
  32. 32. Кунимото М., Кирно К., Элам М., Валлин Б.Г. Нейроэффекторные характеристики потовых желез руки человека, активируемых регулярными нервными раздражителями. Журнал физиологии. 1991 Октябрь; 442 (1): 391–411. pmid: 1798033
  33. 33. Шредингер Э. Цур Theorie der Fall-und Steigversuche an teilchen mit Brownscher Bewegung.Physikalische Zeitschrift. 1915; 16.
  34. 34. Герштейн Г., Мандельброт Б. Модели случайного блуждания для спайковой активности одиночного нейрона. Биофиз. J. 1964; 4: 41–68. pmid: 14104072
  35. 35. Чикара Р., Фолкс Дж. Обратное гауссовское распределение: теория, методология и приложения. Нью-Йорк: Марсель Деккер; c1989.
  36. 36. Дейли Д., Вер-Джонс Д. Введение в теорию точечных процессов. Нью-Йорк: Спрингер; c2003.
  37. 37. Дейли Д., Вир-Джонс Д.Введение в теорию точечных процессов: Том II: Общая теория и структура. Нью-Йорк: Спрингер; c2007.
  38. 38. «Экспертная система Neurofeedback», Thought Technology Ltd, https://gotittechnology.com/neurofeedback-expert-system/, дата обращения 21.06.21.
  39. 39. Purdon PL, Pierce ET, Mukamel EA, Prerau MJ, Walsh JL, Wong KFK и др. Сигнатуры электроэнцефалограммы потери и восстановления сознания от пропофола. PNAS. 2013; 110: E1142–1151. pmid: 23487781
  40. 40.«BedMasterEx», Anandic Medical Systems, https://www.bedmaster.net/en/products/bedmasterex, дата обращения 21.06.21.
  41. 41. Subramanian S, Barbieri R, Brown EN. Электродермальная активность здоровых добровольцев в бодрствующем состоянии и в покое (версия 1.0). PhysioNet. 2020 авг. Https://doi.org/10.13026/arty-2540
  42. 42. Павитан Ю. По всей вероятности. Оксфорд: Clarendon Press; c2013.
  43. 43. Боумен К.О., Шентон Л.Р. Оценка: метод моментов.Энциклопедия статистических наук. 2006.
  44. 44. Барбьери Р. , Маттен Э.С., Алаби А.А., Браун EN. Точечная модель интервалов сердцебиения человека: новые определения частоты сердечных сокращений и вариабельности сердечного ритма. Являюсь. J. Physiol. Heart Circ. Physiol. 2005 Янв; 288 (1): h524–435. pmid: 15374824
  45. 45. Барбьери Р., Браун Э. Анализ динамики сердцебиения с помощью точечной адаптивной фильтрации. IEEE Transactions on Biomed. Англ. 2006; 53: 4–12. pmid: 16402597
  46. 46.Барбьери Р., Браун Э. Применение моделей динамических точечных процессов для контроля сердечно-сосудистой системы. Биосистемы. 2008. 93: 120–125. pmid: 18515000
  47. 47. Валенца Г., Акеджу О, Павоне К.Дж., Сити Л., Хартнак К.Е., Сэмпсон А. и др. Мгновенный мониторинг динамики сердечных сокращений во время наркоза и седации. Журнал вычислительной хирургии. 2014; 1 (13).

результатов поиска для сайтов REU | NSF

Нормал, Алабама

Монтгомери, Алабама

Вашингтон, округ Колумбия

Нью-Йорк, Нью-Йорк

Темы исследований / Ключевые слова: Биологические науки, филогения, систематика, эволюция, сохранение, палеонтология, неонтология, музей, беспозвоночные, позвоночные, геномика, морфология
Комментарии: Дополнительные контакты: Мария Риос mrios @ amnh. org
САЙТ REU: Систематика, эволюция и сохранение для 21 века Резюме премии

Тусон, Аризона

Темпе, Аризона

Темпе, Аризона

Темпе, Аризона

Аризона

Темы исследований / Ключевые слова: вычислительная визуализация, дополненная и виртуальная реальность, компьютерное зрение, визуализация

Университет штата Аризона
Сайт REU: Прикладная математика и компьютерное моделирование в районе Большого Феникса

Темпе, Аризона

Оберн, Алабама

Оберн, Алабама

Темы исследований / Ключевые слова: биология, бионауки, экология, лимнология, управление рыболовством, эволюция, молекулярная биология, микробиология, инвазивные виды, поведение, статистика, восстановление, моделирование, гидрология, дистанционное зондирование
REU Сайт: Экология теплой воды премии

Оберн, Алабама

Темы исследований / Ключевые слова: Междисциплинарные исследовательские проекты, охватывающие инженерные науки, информатику, химию, биологию, физику и науки о Земле, командное наставничество
Комментарии: Основными целями REU являются развитие понимания мультидисциплинарный характер дисциплин STEM и улучшение чувства принадлежности к STEM за счет налаживания эффективных отношений наставника и подопечного.
Совместные подходы ученых и инженеров Резюме награды

Оберн, Алабама

Оберн, Алабама

Темы исследований / Ключевые слова: Контроль температуры ЦП для снижения энергопотребления, локализация в помещении с использованием глубокого обучения, дружественная к теплу архитектура, интеллектуальные инженерные сети, распределенная аналитика, алгоритмы машинного обучения
Сайт REU: Параллельные и распределенные вычисления Резюме награды
Софинансировано: Физика, информатика и информатика

Обернский университет, Алабама

Бермудские острова — все мероприятия проходят на Бермудских островах, Нью-Йорк

Темы исследований / Ключевые слова: океанография, морская наука, экология коралловых рифов, атмосферная наука, биология, биохимия, молекулярная биология, химия, физика, геология, экология
Комментарии: Эта программа REU проводится во время осеннего семестра и занимает место полностью в БИОСе на Бермудских островах. Онлайн-заявки принимаются до 31 мая каждого года.
Сайт REU: Исследования студентов осеннего семестра по океанографии и морским наукам в Бермудском институте наук об океане Резюме награды

Мэн

Основная школа: Доктор Дэвид Филдс
(207) 315-2567
[email protected]
Вторичная школа: Валери Янг
(207) 315-2567
Темы исследований / Ключевые слова: Океанография, морская биология, климатические исследования, микробиология, вирусология, сенсорная биология, экология беспозвоночных, биология беспозвоночных,
Комментарии: Веб-сайт приложения обычно открывается в январе со сроками сдачи в середине февраля.
REU в Лаборатории наук об океане Бигелоу Резюме награды

Spearfish, Южная Дакота

Бойсе, Айдахо

Темы исследований / Ключевые слова: Национальная и кибербезопасность: борьба с терроризмом, обнаружение и устранение неправомерных действий в Интернете и дезинформации, системы обнаружения вторжений, атаки по побочным каналам, легкая криптография
Безопасность на основе данных Резюме награды

Айдахо

Темы исследований / Ключевые слова: Материаловедение, магнитные материалы, моделирование материалов, аддитивное производство, фотовольтаика, батареи, керамический синтез, тканевая инженерия
Материалы для общества Резюме награды

Бойсе, Айдахо

Темы исследований / Ключевые слова: Биологические науки, экология, поведение, популяционная биология, общественная экология, управление дикой природой, антропогенные воздействия, паразитология, сохранение, динамика хищников-жертв.
REU Сайт: Raptor Research Резюме награды

Нью-Йорк, Нью-Йорк

Бостон, Массачусетс

Бостон, Массачусетс

Бостон, Массачусетс

Бостон, Массачусетс

Бостон, Массачусетс

Темы исследований / Ключевые слова: химия, биохимия, биоматериалы, биофизика, биоорганическая химия, биологическая химия, вычислительная биология

Боуи, Мэриленд

Боуи, Мэриленд

Темы исследований / Ключевые слова: бионауки, биология, наука о растениях, ботаника, сельское хозяйство, продовольственная безопасность, геномика, микробиология, неорганические овощи, сорго, фиксация азота, ризобий
Сайт REU: Глобальный опыт исследования взаимодействия студентов бакалавриата в области продовольственной безопасности: A сосредоточить внимание на коренных овощах и зерновых культурах; «забытые продовольственные» культуры КенииАннотация награды

Укрепление глобальной безопасности в области здравоохранения и реформирование международных медико-санитарных правил: сделать мир безопаснее от будущих пандемий | Глобальное здоровье | JAMA

С момента возникновения вспышки SARS-CoV-2 в конце 2019 года более 623000 человек в США и 4 человека. Известно, что 4 миллиона человек во всем мире умерли от COVID-19. 1 , 2 Истинное число погибших, вероятно, во много раз выше. Более чем на 200 миллионов человек во всем мире были инфицированы. Быстрое распространение очень заразных разновидностей — мрачный сигнал о том, что это число будет продолжать расти.

За ежедневными отчетами скрываются серьезные проблемы в области здравоохранения, экономики и безопасности, которые этот кризис ставит перед США и остальным миром. Пандемия выявила значительные недостатки в глобальной безопасности в области здравоохранения.Работая над тем, чтобы как можно скорее положить конец пандемии COVID-19, лидеры во всем мире также должны мобилизовать ресурсы и приверженность, чтобы выйти за рамки этой пандемии и создать гораздо более надежную глобальную безопасность в области здравоохранения в будущем. В мире после COVID есть 4 важнейших компонента эффективной глобальной системы безопасности в области здравоохранения, для реализации которых правительство США и мировые лидеры должны объединить свои усилия.

Во-первых, мировые лидеры должны модернизировать важнейшие глобальные институты, начиная с Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ).Многие из институтов, которые имеют решающее значение для глобальной безопасности в области здравоохранения, включая ВОЗ, другие технические агентства Организации Объединенных Наций, а также региональные и глобальные многосторонние банки развития, которые содействуют финансированию готовности и реагирования, были созданы десятилетия назад. Необходима переоценка, чтобы убедиться, что у них есть ресурсы, организационные возможности и гибкость, необходимые для быстрого реагирования на сегодняшние угрозы.

Во-вторых, страны и учреждения должны укреплять международные законы и нормы, а ранее подписанные соглашения, возможно, потребуют пересмотра.Например, поскольку климатический кризис приводит к возникновению новых инфекционных заболеваний, необходимо изучить механизмы эффективного и действенного обмена данными о генетическом секвенировании. В глобализованном мире региональные организации общественного здравоохранения, такие как Африканские центры по контролю и профилактике заболеваний, должны принимать более активное участие в процессе принятия решений; то же самое следует делать таким организациям, как Международная организация гражданской авиации. Новые технологии быстро меняют возможности реагирования — от современного лабораторного оборудования до медицинских средств противодействия, таких как недавно разработанные вакцины.Многие существующие соглашения, включая те, которые регулируют общественное здравоохранение, интеллектуальную собственность, обмен информацией и преднамеренные биологические события, не отражают эти новые реальности. Пересматривая и модернизируя эти соглашения и нормы, они могли бы лучше работать в мире 21-го века.

В-третьих, международное сообщество должно мобилизовать устойчивое финансирование. Без достаточного финансирования гораздо труднее обнаруживать биологические угрозы и реагировать на них, помогать странам наращивать собственный национальный потенциал для реагирования на кризисы, финансировать исследования и разработки новых методов лечения и осуществлять быстрое реагирование. Важнейшим первым шагом является создание фонда финансового посредничества, 3 , капитализированного за счет сочетания частного и государственного финансирования; США планируют работать со странами и финансовыми учреждениями для создания такого фонда. Вследствие прошлых глобальных угроз здоровью, включая атипичную пневмонию и лихорадку Эбола, национальные правительства, международные организации и гражданское общество не смогли вложить средства, необходимые для предотвращения будущих кризисов. Международное сообщество должно воспользоваться движущей силой нынешней пандемии, чтобы убедиться, что весь мир готов к следующей.

В-четвертых, мировые лидеры должны укреплять глобальное управление с упором на прозрачность и подотчетность. Факты, данные и наука — самые эффективные доступные инструменты. Когда правительства и организации открыто обмениваются данными, решительно координируют политику и берут на себя ответственность за ошибки, чтобы они и все могли добиться большего успеха, неизбежным результатом является спасение жизней.

В рамках всей этой работы необходимо уделять внимание и продвигать справедливость в отношении здоровья. COVID-19 усугубил существующее неравенство и неравенство во всем мире.Цель должна заключаться в разработке глобального режима безопасности здоровья, который снизит заболеваемость и смертность и улучшит благосостояние всех групп населения во всех странах. Это правильный поступок, и это отвечает просвещенным личным интересам каждой нации, потому что вирусы, такие как SARS-CoV-2, не останавливаются на границах. Без справедливого и всестороннего подхода каждая страна и каждый человек будут уязвимы. Будь то наращивание регионального потенциала по производству вакцин, содействие добровольной передаче технологий или обмен образцами в начале вспышки, необходимо разработать подходы, которые можно было бы адаптировать для стран с любым уровнем дохода, а не только для самых богатых.

Для достижения некоторых крупных успехов в обеспечении глобальной безопасности в области здравоохранения могут потребоваться годы, например, создание нового международного инструмента по обеспечению готовности и ответных действий, который был одобрен ВОЗ и рядом других стран. Но нет необходимости выбирать между новым инструментом и пересмотренной постоянно действующей правовой базой; немедленные шаги могут иметь значение. Одним из них является усиление Международных медико-санитарных правил (ММСП) ВОЗ, принятых Всемирной ассамблеей здравоохранения в 1969 году и пересмотренных в 2005 году. 4 Это правовая основа, в соответствии с которой 196 государств-участников несут ответственность за развитие своего потенциала по предотвращению, обнаружению, сообщению и реагированию на чрезвычайные ситуации в области общественного здравоохранения в пределах своих границ, чтобы предотвратить их распространение в другие страны. Ключевые положения ММСП включают в себя, как быстро сообщать о событиях в области общественного здравоохранения, безопасно управлять международными поездками и транспортом и защищать личную информацию о здоровье людей. 5 Это жизненно важное юридическое соглашение, но пандемия COVID-19 выявила в нем слабые места, которые можно исправить, особенно в отношении систем раннего предупреждения, координации ответных мер и обмена информацией.

Посредством целевых поправок в соответствии с установившейся практикой ВОЗ, ММСП могут быть пересмотрены для улучшения оценки рисков, повышения справедливости, содействия созданию среды, в которой ВОЗ может выполнять свою миссию, поощрения лучшего обмена информацией и уточнения ролей и обязанностей различных организации и правительства в чрезвычайной ситуации.

В частности, поправки к ММСП могут включать следующее:

  • Установите механизмы раннего предупреждения для действий, например, с помощью системы промежуточных, градуированных или региональных предупреждений о состоянии здоровья до определения чрезвычайной ситуации в области общественного здравоохранения, имеющей международное значение (PHEIC) или пандемии.

  • Обеспечение более быстрого обмена информацией между странами и ВОЗ при выявлении события, которое может представлять собой ЧСЗМЗ. Это упростило бы выявление возникающих инфекционных заболеваний, отслеживание данных геномной последовательности и быстрое установление эпиднадзора за болезнями.

  • Усилить выполнение ММСП, например, с помощью нового комитета по соблюдению или регулярных конференций, которые объединяют все стороны для решения насущных проблем.

  • Поддержка быстрых оценок и ответных мер со стороны ВОЗ для предоставления помощи и экспертных знаний в ответ на возможную ЧСЗМЗ.

  • Повысить эффективность руководящих указаний Комитета ВОЗ по чрезвычайной ситуации, созванного для оценки потенциальных ЧСЗМЗ, путем повышения прозрачности его обсуждений и расширения профессионального и географического разнообразия его членского состава.

  • В последний раз ММСП пересматривались в 2005 году, однако за последние 16 лет мир сильно изменился. Повторное внесение поправок в ММСП сделает их более эффективными, основывается на работе, проделанной экспертами в области общественного здравоохранения на протяжении многих лет, и улучшит работу на будущее.

Со времени пандемии гриппа более века назад мир сделал большие шаги вперед в науке и медицине, а также в дипломатии, глобальном управлении и создании системы международного права и организаций для содействия трансграничному сотрудничеству. Пришло время сделать еще один шаг вперед, чтобы создать более эффективную, инновационную, гибкую и справедливую систему глобальной безопасности в области здравоохранения. Вот как наследие пандемии COVID-19 может привести к более здоровому, безопасному и безопасному миру для всех.

Автор для переписки: Энтони Дж. Блинкен, JD, секретарь, Государственный департамент США, 2201 C St NW, Вашингтон, округ Колумбия 20520 (секретарь[email protected]).

Опубликовано в Интернете: 31 августа 2021 г. doi: 10.1001 / jama.2021.15611

Раскрытие информации о конфликте интересов: Формы раскрытия государственной финансовой информации для секретаря Бесерры и секретаря Блинкена доступны по адресу https: // extapps2.oge.gov/201/Presiden.nsf/PAS+Index/B92100D9D84FD8D08525866300317B71/$FILE/Becerra,%20Xavier%20%20AMENDEDfinal278.pdf (г-н Бесерра) и https://extapps2.oge.gov/20nsf/Presiden. PAS + Index / DB768AE135A5BA8C8525864F008104D6 / $ FILE / Blinken,% 20Antony% 20% 20final% 20278.pdf (г-н Блинкен).

Дополнительные вклады: Мы благодарим Ребекку Кац, PhD, MPH; Гейл Смит, BA; Лойс Пейс, магистр здравоохранения; и Колин МакИфф, MPIA, который помогал в планировании, написании и редактировании рукописи. Мы благодарим этих людей, а также других сотрудников Государственного департамента США, здравоохранения и социальных служб, которые помогли подготовить рукопись.

Дополнительная информация: Секретарь Блинкен и Секретарь Бесерра пишут в своем официальном качестве, представляя правительство США.

2. Всемирная организация здравоохранения. Информационная панель ВОЗ по коронавирусу (COVID-19). Обновлено 26 августа 2021 г. По состоянию на 27 августа 2021 г. https://covid19.who.int/ .

Author: alexxlab

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.