Эффективность внедрения лаборатории 3D-моделирования в лечебно-диагностических учреждениях
https://doi.org/10.25789/YMJ.2019.67.30
Аннотация
В статье представлен анализ эффективности внедрения лаборатории 3D‑моделирования при отделениях лучевой диагностики. Представлено обоснование перспектив и рисков работы данного подразделения. Расчёт экономических показателей показывает, что окупаемость составляет около 2 лет, точка безубыточности – 60-70 клиентов в месяц. Полученные в ходе исследования результаты экономически и технологически обосновывают активное развёртывание лабораторий 3D-моделирования в медицинских учреждениях.
Об авторах
Б. О. Щеглов
Дальневосточный федеральный университет
Россия
Россия
Щеглов Богдан Олегович – руковод. студенческого объединения «3D-моделирование в биомедицине» Центра проектной деятельности
г. Владивосток
И. В. Галкина
Дальневосточный федеральный университет
Россия
Россия
Галкина Ирина Вячеславовна – к.м.н., в.н.с. Международного научно-образовательного Центра молекулярных технологий ШБМ
г. Владивосток
С. Н. Щеглова
Северо-Восточный государственный университет
Россия
Россия
Щеглова Светлана Николаевна – к.пед.н., зав. кафедрой
Магадан
М. Ю. Щелканов
Дальневосточный федеральный университет
Россия
Россия
Щелканов Михаил Юрьевич – д.б.н., руковод. Международного научно-образовательного центра молекулярных технологий ШБМ
г. Владивосток
Список литературы
1. Злокачественные новообразования в России в 2017 году (заболеваемость и смертность) / Под ред. А.Д. Каприна, В.В. Старинского, Г.В. Петровой. – М.: Московский научноисследовательский онкологический институт им. П.А. Герцена, 2018. – 250 с.
2. О совершенствовании службы лучевой диагностики. – Приказ Министерства здравоохранения РСФСР № 132 от 02.08.1991 с изменениями от 05.04.1996.
3. Экономика здравоохранения: учебное пособие для студентов педиатрического, лечебного и стоматологического факультетов / В.К. Юрьев, В.Г. Пузырев, В.А. Глущенко [и др.] – СПб.: Изд-во СПбГПМУ, 2015. – 72 с.
4. A modified method of activity-based costing for objectively reducing cost drivers in hospitals / P. Cao, S. Toyabe, S. Kurashima [et al.] // Methods of Information in Medicine. – 2006. – V.45, №4. – P. 462-469.
5. AuBuchon P.J. Optimizing the cost-effectiveness of quality assurance in transfusion medicine / P.J. AuBuchon // Archives of Pathology and Laboratory Medicine. – 1999. – V.123, №7. – P. 603-606.
6. Brueckner J.K. Lectures on urban eco nomics / J.K. Brueckner. / – Cambridge: The MIT Press, 2011. – 296 p.
7. Curriculum content and evaluation of resident competency in clinical pathology (laboratory medicine): a proposal / B.R. Smith, A. Wells, C.B. Alexander [et al.] // Clinical Chemistry. – 2006. – V.52, №6. – P. 917-949. doi: 10.1373/clinchem.2005.066076
8. How can activity-based costing methodology be performed as a powerful tool to calculate costs and secure appropriate patient care? / B.Y. Lin, T.H. Chao, Y. Yao [et al.] // Journal of Medical Systems. – 2007. – V.31, №2. – P. 85-90. https://doi.org/10.1007/s10916-005-9010-z
9. Clemens J. In the shadow of a giant: medicares’s influence on private physician payments / J. Clemens, J.D. Gottlieb // Journal of Political Economy. – 2017. – V.125, №1. – P. 1-39. doi: 10.1086/689772
10. Doyle Jr. J.J. Returns to local-area health care spending: evidence from health shocks to patients far from home / Jr. J.J. Doyle // American Economic Journal: Applied Economics. – 2011. – V.3, №3. – P. 221-243. https://www.jstor.org/stable/41288644
11. Emerging technologies for cancer research: towards personalized medicine with microfluidic platforms and 3D tumor models / M. Turetta, F.D. Ben, G. Brisotto [et al.] // Current Medical Chemistry. – 2018. – V.25, №35. – P. 4616-4637. doi: 10.2174/0929867325666180605122633.
12. Fisher E.S. Slowing the growth of health care costs – lessons from regional variation / E.S. Fisher, J.P. Bynum, J.S. Skinner // New England Journal of Medicine. – 2009. – V.360, №9. – P. 849-852. doi: 10.1056/NEJMp0809794
13. Friedman B.A. The total laboratory solution: a new laboratory E-business model based on a vertical laboratory meta-network / B.A. Friedman // Clinical Chemistry. – 2001. – V.47, №8. – 1526-1535.
14. Li J. Intermediate input sharing in the hospital service industry / J. Li // Regional Science and Urban Economics. – 2013. – V.43, №6. – P. 888–902. doi: 10.1016/j.regsciurbeco.2013.09.004
15. McDonald J.F. Back to the future. The integration of big data with machine learning is re-establishing the importance of predictive correlations in ovarian cancer diagnostics and therapeutics / J.F. McDonald // Gynecologic Oncology. – 2018. – V.149, №2. – P. 230-231. doi: 10.1016/j.ygyno.2018.03.053.
16. Personalized medicine in nasal delivery: the use of patient-specific administration parameters to improve nasal drug targeting using 3D-printed nasal replica casts / Z.N. Warnken, H.D.C. Smyth, D.A. Davis [et al.] // Molecular Pharmaceutics. – 2018. – V.15, №4. – P. 1392-1402. doi: 10.1021/acs.molpharmaceut.7b00702.
17. Ricos C. Quality indicators and specifications for the extra-analytical phases in clinical laboratory management / C. Ricos, M. Garcia-Victoria, B. de la Fuente // Clinical Chemistry and Laboratory Medicine. – 2004. – V.42, №6. – P. 578–582. doi: 10.1515/CCLM.2004.100
18. Total global market for personalized medicine from 2015 to 2022 (in billion U.S. dollars): [Electronic resource]. URL: https://www.statista.com/statistics/728124/global-market-for-per-sonalized-medicine/ [Accessed: February 25, 2018].
19. Zaninotto M. The hospital central laboratory: automation, integration and clinical usefulness / M. Zaninotto, M. Plebani // Clinical Chemistry and Laboratory Medicine. – 2010. – V.48, №7. – P. 911-917. doi: 10.1515/CCLM.2010.192
Рецензия
Для цитирования:
Щеглов Б.О., Галкина И.В., Щеглова С.Н., Щелканов М.Ю. Эффективность внедрения лаборатории 3D-моделирования в лечебно-диагностических учреждениях. Якутский медицинский журнал. 2019;(3):109-111. https://doi.org/10.25789/YMJ.2019.67.30
For citation:
Shcheglov B.O., Galkina I.V., Shcheglova S.N., Shchelkanov M.Yu. Effectiveness of 3d-modelling laboratory implementation into therapeutic and diagnostic medical institutions. Yakut Medical Journal. 2019;(3):109-111. https://doi.org/10.25789/YMJ.2019.67.30
Просмотров:
1
Послать статью по эл. почте 