Основы научного менеджмента: планирование и реализация науки в медицине

ТЕРМИНЫ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ 5 ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ 7 ПРЕДИСЛОВИЕ 8 ФОРМИРУЕМЫЕ КОМПЕТЕНЦИИ 9 ВВЕДЕНИЕ 10 ГЛАВА 1. ПРИНЦИПЫ ФОРМИРОВАНИЯ НАУЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ 11 1.1. Основные понятия и виды научной деятельности, принципы формирования научных исследований 11 Литература 18 1.2. Критерии научного медицинского исследования 18 1.2.1. Методология медицинских исследований 18 Литература 22 1.2.2. Доклинические исследования 23 Литература 29 1.2.3. Клинические исследования 29 Литература 43 1.2.4. Этические нормы и документы клинических исследований 44 Литература 59 ГЛАВА 2. ПЛАНИРОВАНИЕ НАУЧНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ.ПРАВОВЫЕ АСПЕКТЫ ПРОВЕДЕНИЯ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ В БИОМЕДИЦИНЕ 60 2.1. Этапы планирования научного исследования 60 2.2. Требования к научным руководителям проектов и научно-исследовательским коллективам 74 ГЛАВА 3. НАУЧНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ В РАМКАХ ГОСУДАРСТВЕННОГО ЗАДАНИЯ 76 3.1. Государственное задание в сфере научной деятельности: виды, цель, задачи, период планирования 76 3.2. Формирование проекта тематики научного исследования 78 3.3. Этапы работ и отчетная документация 100 Литература 102 ГЛАВА 4. ГРАНТОВАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ 103 4.1. Гранты и виды грантов. Грантодатели и поисковые системы 103 4.2. Условия участия в грантовых конкурсах. Рекомендации для формирования заявок на грант 119 ГЛАВА 5. ПУБЛИКАЦИОННАЯ АКТИВНОСТЬ 131 ГЛАВА 6. СОЗДАНИЕ ОБЪЕКТОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СОБСТВЕННОСТИ 146 6.1. Понятие интеллектуальной собственности 146 6.2. Исторические вехи в развитии интеллектуальной собственности. Источники права интеллектуальной собственности в Российской Федерации 147 6.3. Отечественная история становления законодательства в сфере интеллектуальной собственности 149 6.4. Общие положения об интеллектуальной собственности 151 6.5. Авторское право 154 6.6. Патентное право 158 6.7. Средства индивидуализации 159 6.8. Секрет производства (ноу-хау) 161 6.9. Служебные объекты интеллектуальной собственности 162 6.10. Жизненный цикл РИД. Правовые модели создания РИД 163 Литература 169 ГЛАВА 7. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ В МЕДИЦИНЕ: ОСНОВЫ, ПРИМЕНЕНИЕ И БУДУЩЕЕ 170 7.1. Большие данные в современном здравоохранении: вызовы и возможности 170 7.2. Преодолевая границы: ограничения традиционных методов и трансформационный потенциал искусственного интеллекта и машинного обучения в медицине 174 7.3. От экспертных систем к глубокому обучению: краткая история искусственного интеллекта и машинного обучения в медицине 178 7.4. Основы искусственного интеллекта и машинного обучения: от правил к данным в медицине 182 7.5. Четыре ключевые задачи медицинского машинного обучения: классификация, регрессия, кластеризация, поиск аномалий 187 7.6. Как учатся машины: парадигмы обучения в искусственном интеллекте 193 7.7. Ключевые технологии машинного обучения в медицине 202 7.7.1. Нейронные сети и глубокое обучение 202 7.7.2. Деревья решений и ансамбли 205 7.7.3. Машинное обучение на графах 206 7.8. Трансформация медицинской практики и управления 208 7.9. От идеи до реализации: жизненный цикл проекта медицинского искусственного интеллекта 216 7.10. Внедрение искусственного интеллекта: преимущества, вызовы и ограничения медицинского искусственного интеллекта 223 Литература 227 ГЛАВА 8. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ 234 8.1. Базовые статистические понятия. Формулировка гипотезы 234 ГЛАВА 9. ФАРМАКОЭКОНОМИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ 265 9.1. Основные методы фармакоэкономического анализа 266 9.2. Фармакоэкономическое моделирование 269 Литература 271 КОНТРОЛЬ ПОЛУЧЕННЫХ ЗНАНИЙ 272