Informatization has affected all spheres of the national life, including medicine. One of the areas of medicine informatization is the introduction of information systems. Elasticsearch (ES) is an search engine. It is used to store and search data in information systems. We analyzed 34 scientific articles on the use cases of ES in medicine, published in 2022-2024. Articles was filtered by type, description of use of ES, the English language, and free access. Our findings are following. ES is used primarily for searching and logging. In 41% of articles ES is used as a database management system (DBMS) that stores only part of the data, in 34% – as a primary DBMS, in 25% – as a secondary DBMS. On average, researchers store almost 2 million documents in a ES index. Redis, Apache Nifi, CogStack, Apache Kafka, Neo4j, PostgreSQL, Python are most often used with ES. We have collected some technical details of using ES (analyzers, data types, query types). ES is used with medical databases and tools such as UMLS, MedCAT, MeSH, SNOMED-CT
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Информатика
The main trend of the last few decades is informatization. Informatization is the process through which the new communication technologies are used as a means for furthering socioeconomic development as a nation becomes more and more an information society [1]. Informatization is a kind of automation. This process has affected all sectors of the national life, including medicine. One of the manifestations of informatization is the introduction of information systems. An almost complete description of information systems in medicine is collected in the encyclopedia [2]. Informatization involves increasing data volumes. Search engines are used for data searching. Search engines in medicine are studied in [3–6]. One of the search engines used in medical informatization is Elasticsearch (ES).
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Rogers E.M. Informatization, Globalization, and Privatization in the New Millennium. In Asian Journal of Communication, 2000, 10(2):71-92. DOI: 10.1080/01292980009364785
2. Wickramasinghe N., Geisler E. (eds.) Encyclopedia of Healthcare Information Systems. IGI Global, 2008.
3. Badgett B. et al. Medical Search Engines. In Wickramasinghe N., Geisler E. (eds.) Encyclopedia of Healthcare Information Systems. IGI Global, 2008:873-881.
4. Lombardi C. et al. Search Engine as a Diagnostic Tool in Difficult Immunological and Allergologic Cases: Is Google Useful? In Internal Medicine Journal, 2009, 39(7):459-464.
5. Thangaraj M., Devi M.K. Survey on Electronic Medical Record Search Engine in Healthcare. In Journal of Positive School Psychology, 2022, 6(5):3360-3380.
6. Wang L. et al. Using Internet Search Engines to Obtain Medical Information: A Comparative Study. In Journal of Medical Internet Research, 2012, 14(3):e74. DOI: 10.2196/jmir.1943
7. Пруцков А.В. Информационно-поисковая система Elasticsearch: учеб. пособие. 2-е изд. М.: Курс, 2024. 392 с. EDN: GXGZME
8. Пруцков А.В. Способ выявления книг для начального освоения комплекса программ Elastic Stack и его результаты // International Journal of Open Information Technologies. 2023. Т. 11. № 11. С. 53-57. DOI: 10.13140/RG.2.2.17164.73601 EDN: TKFHUB
9. Пруцков А.В. Информационно-поисковое мышление: как ускорить поиск в сети Интернет и не выгореть // Информационное общество. 2024. № 4. С. 50-60. DOI: 10.52605/16059921_2024_04_55 EDN: GLHTXP
10. Пруцков А.В. Способ поиска адресов с неполным текстом запроса в системе Elasticsearch // Информационный обмен в междисциплинарных исследованиях II: сб. тр. Всерос. науч.-практ. конф. с междунар. участием. Рязань: Акад. ФСИН России, 2023. С. 246-250. EDN: VJMNTM
11. Пруцков А.В. Пример упрощения запроса агрегации после нормализации структуры документа в системе Elasticsearch // Современные технологии в науке и образовании - Аннотация ❖ЖУРНАЛ ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЩЕСТВО СТНО-2024: сб. тр. 7-го междунар. науч.-техн. форума: в 10 т. Рязань: РГРТУ, 2024. Т. 4. С. 612. EDN: IBHDMG
12. Sivarajkumar S. et al. Clinical Information Retrieval: A Literature Review. In Journal of Healthcare Informatics Research, 2024. DOI: 10.1007/s41666-024-00159-4
13. Mazein I. et al. The Use of Graph Databases in Systems Biology: A Systematic Review. 2024.
14. Cao C. et al. PGS-Depot: A Comprehensive Resource for Polygenic Scores Constructed by Summary Statistics Based Methods. In Nucleic Acids Research, 2024, 52(D1):D963-D971.
15. Chen T. et al. IMP: Bridging the Gap for Medicinal Plant Genomics. In Nucleic Acids Research, 2024, 52(D1):D1347-D1354. EDN: XIFUKJ
16. Knox C. et al. Drugbank 6.0: The Drugbank Knowledgebase for 2024. In Nucleic Acids Research, 2024, 52(D1):D1265-D1275. EDN: QVZXQR
17. Alskaf E. et al. Machine Learning Outcome Prediction Using Stress Perfusion Cardiac Magnetic Resonance Reports and Natural Language Processing of Electronic Health Records. In Informatics in Medicine Unlocked, 2024, 44:101418. EDN: OBJWIV
18. PGS Depot. URL: http://www.pgsdepot.net. Accessed 2024-04-09.
19. Dilmag F., Alpkogak A. Automatic Keyword Assignment System for Medical Research Articles Using Nearest-Neighbor Searches. In Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences, 2022, 30(5):10. DOI: 10.55730/1300-0632.3907 EDN: ZXAUKO
20. Debauche O. et al. RAMi: A New Real-Time Internet of Medical Things Architecture for Elderly Patient Monitoring. In Information, 2022, 13(9):423. 10.3390/ info13090423. DOI: 10.3390/info13090423 EDN: BCXYQY
21. Guo Q., Cao S., Yi Z. A Medical Question Answering System Using Large Language Models and Knowledge Graphs. In International Journal of Intelligent Systems, 2022, 37(11):8548-8564. 10.1002/ int.22955. DOI: 10.1002/int.22955 EDN: WSRGRR
22. DrugBank Online | Database for Drug and Drug Target Info. URL: https://go.drugbank.com. Accessed 2024-04-09.
23. Lee H.Y. et al.Internet of Medical Things-Based Real-Time Digital Health Service for Precision Medicine: Empirical Studies Using MEDBIZ Platform. In Digital Health, 2023, 9:20552076221149659.
24. Lee W. et al. Automated Clinical Impression Generation for Medical Signal Data Searches. In Applied Sciences, 2023, 13(15):8931. EDN: VZPOPU
25. Noor K. et al. Deployment of a Free-Text Analytics Platform at a UK National Health Service Research Hospital: Cogstack at University College London Hospitals. In JMIR Medical Informatics, 2022, 10(8):e38122. DOI: 10.2196/38122 EDN: VLQCIC
26. Otte W.M. et al. Fast Clinical Trial Identification Using Fuzzy-Search Elastic Searches: Retrospective Validation with High-Quality Cochrane Benchmark. In medRxiv, 2023:2023.09.06.23295135.
27. Browse Page. URL: https://evidencehunt.com/browse/. Accessed 2024-04-09.
28. Quan X. et al. AIMedGraph: A Comprehensive Multi-Relational Knowledge Graph for Precision Medicine. In Database, 2023, 2023:baad006. DOI: 10.1093/database/baad006
29. Palm V. et al. AI-Supported Comprehensive Detection and Quantification of Biomarkers of Subclinical Widespread Diseases at Chest CT for Preventive Medicine. In Healthcare, 2022, 10(11):2166. DOI: 10.3390/healthcare10112166 EDN: PABEYM
30. Scherer J. at al. Joint Imaging Platform for Federated Clinical Data Analytics. In JCO Clinical Cancer Informatics, 4:1027-1038. DOI: 10.1200/CCI.20.00045
31. Purpura A., Bonin F., Bettencourt-Silva J. Accelerating the Discovery of Semantic Associations from Medical Literature: Mining Relations between Diseases and Symptoms. In the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing: Industry Track, 2022:77-89.
32. Sadek J. et al. ScanMedicine: An Online Search System for Medical Innovation. In Contemporary Clinical Trials, 2023, 125:107042. DOI: 10.1016/j.cct.2022.107042 EDN: NFTMGN
33. ScanMedicine (NIHRIO) Searching Global Medical Innovation. URL: http://www.scanmedicine.com. Accessed 2024-04-09.
34. Scheible R. et al. A Multilingual Browser Platform for Medical Subject Headings. In Informatics and Technology in Clinical Care and Public Health, 2022, 289:384.
35. MeSH Browser. URL: https://mesh-browser.de/. Accessed 2024-04-09.
36. Sileo D., Uma K., Moens M.F. Generating Multiple-Choice Questions for Medical Question Answering with Distractors and Cue-Masking. In arXiv Preprint arXiv:2303.07069, 2023.
37. Upadrista V., Nazir S., Tianfield H. Consortium Blockchain for Reliable Remote Health Monitoring, 2024. DOI: 10.21203/rs.3.rs-2297411/v1
38. Yu C. et al. Passionfruit Genomic Database (PGD): A Comprehensive Resource for Passionfruit Genomics. In BMC Genomics, 2024, 25(1):157. EDN: UAEROE
39. Passionfruit Genomic Database. URL: http://passionfruit.com.cn. Accessed 2024-04-09.
40. Yue T. et al. TCRosetta: An Integrated Analysis and Annotation Platform for T-Cell Receptor Sequences. In Genomics, Proteomics & Bioinformatics, 2024:qzae013.
41. Zhang N., Jankowski M. Hierarchical BERT for Medical Document Understanding. In arXiv preprint arXiv:2204.09600, 2022.
42. Jagan P. et al. XoRehab: IoT Enabled Wheelchair Based Lower Limb Rehabilitation System. In 45th International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC), 2023:1-5.
43. Nan J. et al. Designing Interoperable Health Care Services based on Fast Healthcare Interoperability Resources: Literature Review. In JMIR Medical Informatics, 2023, 11(1):e44842.
44. Smyrlis M. et al. RAMA: A Risk Assessment Solution for Healthcare Organizations. In International Journal of Information Security, 2024:1-18. 10.1007/ s10207-024-00820-4. DOI: 10.1007/s10207-024-00820-4
45. Ulgu M.M. et al. A Nationwide Chronic Disease Management Solution via Clinical Decision Support Services: Software Development and Real-Life Implementation Report. In JMIR Medical Informatics, 2024, 12(1):e49986. DOI: 10.2196/49986 EDN: FMZSVN
46. Al-Agil M. et al. Enhancing Clinical Data Retrieval with Smart Watchers: A NiFi-Based ETL Pipeline for Elasticsearch Queries. 2023.
47. Chen L. et al. Mapping Chinese Medical Entities to the Unified Medical Language System. In Health Data Science, 2023, 3:0011. DOI: 10.34133/hds.0011 EDN: QGEUFO
48. IMP. URL: https://www.bic.ac.cn/IMP. Accessed 2024-04-15.
49. Cheng K.Y. et al. An Image Retrieval Pipeline in a Medical Data Integration Center. In Studies in Health Technology and Informatics, 2024, 310:1388-1389. DOI: 10.3233/SHTI231208
50. Jin Q. et al. State-of-the-Art Evidence Retriever for Precision Medicine: Algorithm Development and Validation. In JMIR Medical Informatics, 2022, 10(12):e40743. DOI: 10.2196/40743 EDN: OSGKCL
51. Linares M., Santos L. Selfie-Related Deaths using Web Epidemiological Intelligence Tool (20082021): A Cross-Sectional Study. In Journal of Travel Medicine, 2022, 1:4.
52. Raad M. et al. Personalized Medicine in Cancer Pain Management. In Journal of Personalized Medicine, 2023, 13(8):1201. EDN: REZHWJ
53. Scott-Boyer M.P. et al. Use of Elasticsearch-Based Business Intelligence Tools for Integration and Visualization of Biological Data. In Briefings in Bioinformatics, 2023, 24(6):bbad348. DOI: 10.1093/bib/bbad348 EDN: KFJZCW
54. Srba I. et al. Monant Medical Misinformation Dataset: Mapping Articles to Fact-Checked Claims. In the 45th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, 2022:2949-2959.
55. Villena F. et al. Automatic Coding at Scale: Design and Deployment of a Nationwide System for Normalizing Referrals in the Chilean Public Healthcare System. In arXiv, 2023:2307.05560.
56. Beeler W. HL7 Version 3 - an Object-Oriented Methodology for Collaborative Standards Development. In International Journal of Medical Information, 1998, 48:151-161.
57. Schuyler P. et al. The UMLS Metathesaurus: Representing Different Views of Biomedical Concepts. In Bulletin of the Medical Library Association, 1993, 81:217-22.
58. Donnelly K. et al. SNOMED-CT: The Advanced Terminology and Coding System for Ehealth. In Studies in Health Technology and Informatics, 2006, 121:279.
59. Rogers F.B. Medical Subject Headings. In Bulletin of the Medical Library Association, 1963, 51:114-116.
60. Fodeh S.J. et al. MedCAT: A Framework for High Level Conceptualization of Medical Notes. In IEEE 13th International Conference on Data Mining Workshops, 2013:274-280. DOI: 10.1109/ICDMW.2013.89
61. Kraljevic Z et al. Multi-Domain Clinical Natural Language Processing with MedCAT: The Medical Concept Annotation Toolkit. In Artificial Intelligence in Medicine, 2021, 117:102083. DOI: 10.1016/j.artmed.2021.102083 EDN: CAMGFS
Выпуск
Другие статьи выпуска
В статье анализируется взаимосвязь между наличием систем видеонаблюдения (во дворах, подъездах и местах массового скопления людей) и уровнем преступности в Москве в рамках концепции «Предупреждения преступности через дизайн окружающей среды» (CPTED). Результаты показывают, что высокая плотность камер видеонаблюдения не гарантирует снижения уровня преступности, а их установка без предварительного анализа криминогенной обстановки неэффективна и ведет к необоснованным бюджетным расходам. Для повышения уровня безопасности необходимо размещать камеры с учетом концентрации людских потоков и мест совершения преступлений, а не просто наращивать их количество.
В статье рассматриваются вопросы оптимизации деятельности юридического департамента компании за счет использования средств автоматизации. Предлагается использование сервисного подхода к управлению юридической функцией компании, что в свою очередь приводит к необходимости построения ИТархитектуры, которая базируется на бизнес-процессах организации и использует механизм межсервисного взаимодействия для отслеживания и маршрутизации обмена сообщениями. Автором представлена структура взаимодействия сотрудников с юридическим отделом через корпоративную платформу, которая обеспечивает оптимизацию юридических процессов за счет автоматизации маршрутизации запросов, эффективного хранения знаний и взаимодействия между различными системами в рамках организации
Визуальный сторителлинг сегодня малоизучен. Вместе с тем его использование в современной коммуникации в последние годы бурно растет. На основе анализа работ практиков и первичных исследований представителей науки автор провел вторичное исследование. В результате впервые обобщено и уточнено определение современного коммуникационного феномена – визуального сторителлинга, рассмотрено его развитие, выделены его достоинства и недостатки, определены имеющиеся виды
Работа посвящена исследованию экономических аспектов внедрения технологий квантовых коммуникаций. Цель исследования – прогнозирование условий, при которых внедрение данной инновации будет представлять экономический интерес для конечных пользователей на примере нефтегазовой отрасли. Гипотеза заключалась в том, что внедрение квантовых коммуникаций как инструмента информационной безопасности представляет интерес для нефтегазовых компаний, являющихся владельцами критической информационной инфраструктуры, в целях снижения рисков экономических потерь от последствий киберпреступлений. Для доказательства данной гипотезы автор провел исследование места и роли квантовых коммуникаций в системе информационной безопасности энергетического предприятия, оценил объем затрат на трансформацию инфраструктуры с применением квантового компонента, дал экономическую оценку рисков, связанных с отсутствием квантового уровня безопасности сети. В результате проведения сравнительного анализа потенциальных затрат и рисков, автор приходит к выводу о том, что отсутствие массового спроса на услуги пилотирования квантовых коммуникаций может быть связано с недостаточными экономическими эффектами на текущей стадии технологического прогресса, но успехи потенциального противника в разработке квантовых компьютеров повысят спрос на квантовые коммуникации в долгосрочном горизонте 2030-2038 гг. Полученные выводы могут представлять интерес для специалистов, работающих в области развития и коммерциализации новой отрасли квантовых коммуникаций в Российской Федерации.
Целью данной работы является разработка направлений научно-обоснованного формирования образовательного экосистемного ландшафта, обоснованных методами математического моделирования, на примере сельскохозяйственных университетов, представляющих наиболее яркую отрасль с точки зрения экосистем. С этой целью осуществлена классификация цифровых экосистем. Сельское хозяйство пока еще не заражено вирусом детерминологизации основных понятий экосистем и удовлетворяет классическому определению, поскольку обладает огромным разнообразием природных факторов и биологических видов. Актуальность исследований определяется складывающейся опасной тенденцией детерминологизации основных понятий и терминов цифровой экономики, обусловленных привлекательностью их использования бизнес-сообществом в целях привлечения потенциальных пользователей к создаваемым продуктам. Такая детерминологизация в последнее время начала захватывать и понятие экосистемы, наносящая огромный вред, как эффективности реализации цифровой трансформации страны, дезориентируя как исполнителей программы, так и часть ученых, так и переходу в сельском хозяйстве к биологизированному производству продукции и минимизации негативного воздействия природных и антропогенных факторов экологической опасности на окружающую среду, на продукцию агропромышленного комплекса и на самого человека
Политические партии стараются привлечь новый электорат. Они обращают свое внимание прежде всего на молодежь и иных представителей сетевого народа, которые выбирают новые медиа в качестве источников информации. Поэтому у партий возникла необходимость оказывать информационное воздействие через своих политических блогеров в сети. Какие формы и способы сетевой коммуникации могут вызвать интерес сетевой аудитории, удержать ее внимание и сформировать устойчивую аттракцию – предмет исследования данной статьи. В статье проведен количественный и качественный анализ индикаторов работы 1,5 тысяч официальных и аффилированных аккаунтов партий в 3 социальных сетях
В статье анализируется процесс трансформации социокультурной среды в информационном пространстве города, осуществляемый под воздействием современных технологий. Предлагается рассматривать утрату идентичности в качестве основной проблемы, с которой сталкиваются горожане под влиянием растущей информационной экспансии, меняющей традиционные социальные связи и отношения. Специфика информационного пространства северного города определяется как постепенное разрушение целостности восприятия его социокультурного облика и активное перемещение основных коммуникаций в виртуальный двойник. В результате сложная поликультурная среда слабо функционирует, а многие конфликты в реальном городском пространстве остаются не решенными
В данной научной работе с использованием суверенной эмиссии и социальных финансовых технологий промоделирован процесс развития с 2023 по 2033 годы (10 лет) Эльконского горно-металлургического комбината. В результате беспроцентного государственного кредитования и социальных финансовых технологий для рассматриваемого предприятия за 10 лет выручка увеличилась в 2,05 раза, заработная плата в 8,6 раза, отчисления на развитие в 4,76 раза. В результате этого на третий год моделирования объём налоговых поступлений превысит тело кредита на 173 млн. руб., на 5 год на 382 млн. руб., на 10 год на 1 463 млн. руб. (в 3 раза). Другими словами, государство, обеспечивая беспроцентными кредитами предприятия и полностью списывая долг по кредиту (тело кредита) получает в бюджет в 3 раза больше средств, чем вкладывает в предприятие.
В работе описан современный этап так называемого парадокса производительности (крупные вложения в ИТ не ведут к росту производительности фирм). На данных стран ОЭСР существование парадокса производительности подтверждено эмпирически: в 2010–2019, а также в 2008– 2022 гг. темпы роста производительности труда оказались значимо ниже таковых в 1993–2007 гг. В качестве причины парадокса производительности рассматривается значительный временной лаг между появлением новых технологий общего назначения и появлением поддерживающих их организационных практик и характеристик человеческого капитала. Предлагаются новые признаки появления таких практик
В статье на основе анализа зарубежной и российской практики трансфера технологий рассматриваются возможности и риски обмена инновациями в цифровой экономике. Развитие цифровой экономики создает новые возможности для компаний, в том числе на основе шерингового взаимодействия, что проявляется в эволюции отношений совместного использования ресурсов, обеспечивающих выживание бизнеса в условиях новых ограничений. Обмен инновациями и нематериальными активами рассматривается как высший уровень шеринга, и его необходимо поддерживать для преодоления зависимости от импорта в сфере технологий. В этой связи обосновывается необходимость адаптации успешного зарубежного опыта реализации модели открытых инноваций и важность многостороннего партнерства с участием государства
Формирование информационного общества вслед за преимуществами экономики знаний привело к необходимости организации эффективной работы со знанием как ключевым активом бизнеса. Управление знаниями должно было ответить на такие проблемы информатизации общества как рост интенсификации информационного потока и вытекающая из него проблема избыточности информации; сокращение жизненного цикла товара/услуги и необходимость в постоянной инновационной деятельности; высокая динамика изменений в обществе и технологиях порождающая проблему адаптации бизнеса к ним. Анализ цифровых технологий и бизнес-практики их применения показал, что они обостряют поставленные проблемы, и этим актуализируют выработанный подход к их преодолению на основе теории и методологии управления знаниями. Цифровые технологии следует рассматривать как инструменты в организации эффективной работы со знаниями в бизнесе
В статье разработана и апробирована модель комплексной оценки влияния цифровизации и санкций на социальное развитие регионов России. Модель демонстрирует, что, несмотря на положительный эффект цифровизации, сохранение санкционного давления может негативно сказаться на динамике социального развития. Результаты моделирования подчеркивают важность комплексного подхода к управлению социальной сферой, включающего меры по снижению санкционного давления, целенаправленное использование цифровых технологий для решения социальных задач и реализацию долгосрочных стратегий устойчивого развития
Развитие искусственного интеллекта (ИИ) поднимает проблему наделения его когнитивной агентностью, которая в настоящее время понимается по-разному. В связи с этим в статье ставятся задачи раскрыть не только, что такое когнитивная агентность, но и показать специфику его проявления у ИИ. В статье обосновывается идея, что когнитивная агентность еще не дает основания для рассмотрения ИИ как субъекта познания. Вместе с тем допускается возможность такого рассмотрения в дальнейшем по мере формирования AGI (Artificial general intelligence)
Основная идея статьи заключается в попытке показать, насколько избыточность информации коррелирует с креативным потенциалом субъекта-исследователя. Авторы предлагают читателю вникнуть в проблему «нераскрытого публичного знания» с нескольких сторон, последовательно отвечая на вопросы: насколько нейросети можно считать помощниками в раскрытии творческого потенциала исследователя? как «Прожекторная» теория познания Поппера подкрепляется аргументами творцов кибернетики второго порядка? почему избыточность информации оказалась критически важной в биологической и социальной эволюции? Статья подытоживается мыслью: наш разум – «незавершенный проект эволюции». В современных условиях он призван опираться на ИИ, а не подчиняться и не передавать ему свои полномочия.
Очень правильно сказал как-то Генри Форд: «Если деньги – это ваша единственная надежда на независимость, вы никогда не получите ее. Единственная реальная защита в этом мире, которую может иметь человек, – это запас знаний, опыта и способностей». Кому как не американскому миллиардеру, постигшему истинную суть богатства, судить об этом. С того момента, как он это сказал, прошёл уже целый век, но его слова по-прежнему верны
Статистика статьи
Статистика просмотров за 2026 год.
Издательство
- Издательство
- ИРИО
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 101000, Москва, Армянский переулок, дом 9 стр. 1, офис 310-1
- Юр. адрес
- 117312, г Москва, Академический р-н, пр-кт 60-летия Октября, д 9, кв 716
- ФИО
- Ершова Татьяна Викторовна (ГЕНЕРАЛЬНЫЙ ДИРЕКТОР)
- E-mail адрес
- info@iis.ru
- Контактный телефон
- +7 (495) 9122229
- Сайт
- http:/www.iis.ru