МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РФ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «ЮЖНО-РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ (НПИ) им. М.И. Платова» ФАКУЛЬТЕТ Информационных технологий и управления КАФЕДРА Автоматика и телемеханика НАПРАВЛЕНИЕ 110402-ИТСа-о21 . Инфокоммуникационные технологии и системы связи ОТЧЕТ по производственной научноисследовательской работе Выполнил: студент гр. 110402-ИТСа-о21 Руководитель работы от университета зав. каф АиТ, доцент Дьяченко В.Б Коптева Е.А (Фамилия И.О.) Оценка _________________ м.п. «___»_______2023 г _________ Подпись Руководитель работы от предприятия: Оценка _________________ м.п. «___»_______2023 г _________ Подпись Новочеркасск 2023 г. МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «ЮЖНО-РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ (НПИ) им. М.И. Платова» «УТВЕРЖДАЮ» Заведующий кафедрой АиТ . Дьяченко В.Б . «____»___________________ г. ФАКУЛЬТЕТ Информационных технологий и управления . КАФЕДРА Автоматика и телемеханика . НАПРАВЛЕННОСТЬ Инфокоммуникационные технологии и системы связи 110402-ИТСа-о21 ЗАДАНИЕ на производственную научно - исследовательскую работу Студенту Коптевой Е.А. 110402-ИТСа-о21 (ФИО) (курс, группа) 1. Анализ предметной области по исследуемой теме. 2. Сбор фактического материала для диссертационной работы, включая разработку методологии сбора данных, методов обработки результатов, оценку их достоверности и достаточности для завершения работы над магистерской диссертации. 3. Выбор программного обеспечения для моделирования отдельных процессов в разрабатываемом программно-аппаратном комплексе. 4. Приведение математического моделирования разрабатываемого программно-аппаратного комплекса. 5. Осуществление обработки результатов математического моделирования и формирование выводов. 6. Составление и защита отчета 7. Объем работы 25-30 стр. 8. Срок выполнения: с 09.03.2023 г. по 05.04.2023г. 9. Защита работы: 05.04.2023 г. Руководитель работы ____________________________________ (подпись) Задание к выполнению принял студент _____________________ (подпись) Дата выдачи задания «09» марта 2023 г. Содержание Введение ................................................................................................................... 4 1 Анализ и обзор телемедицинских систем.......................................................... 5 2 Анализ состава и структуры автоматизированной телемедицинской системы................................................................................................................... 13 3 Организационная структура телемедицинских сетей .................................... 15 3.1 Определение параметров математической модели ............................... 16 3.2 Математическая модель структурной организации сети ..................... 18 Заключение ............................................................................................................ 23 Список литературы ............................................................................................... 24 3 Введение В современном мире телемедицина является все более распространенным и важным видом медицинской помощи. Телемедицина предоставляет медицинскую помощь пациентам на расстоянии, используя технологии связи, такие как Интернет, видео-конференции, мобильные устройства и т.д. Телемедицина может быть полезна в различных областях медицины, включая диагностику, консультации, лечение и реабилитацию пациентов. В настоящее время телемедицина становится все более популярной, особенно в условиях пандемии COVID-19. Телемедицинские технологии позволяют оказывать медицинскую помощь в режиме онлайн и дистанционно, что удобно для пациентов, которым трудно или невозможно посетить медицинское учреждение лично. Однако эффективность телемедицинских сетей зависит от многих факторов, таких как качество связи, производительность оборудования и т.д. Для оптимизации работы телемедицинских сетей и повышения их эффективности необходимо разработать математические модели, позволяющие проводить анализ их работы и прогнозировать возможные проблемы. Математические модели могут учитывать различные факторы, такие как число пациентов, потоки данных, качество связи и т.д. Цель научной работы - разработать математическую модель телемедицинской сети, которая позволит оптимизировать ее работу, а также провести расчеты, позволяющие оценить ее эффективность и прогнозировать возможные проблемы. Для этого необходимо рассмотреть основные принципы работы телемедицинских сетей, математического моделирования в этой области. 4 а также особенности 1 Анализ и обзор телемедицинских систем Можно выделить следующие основные задачи автоматизированной системы телемедицинских консультаций: — дать возможность медицинским специалистам высокого уровня применять свой опыт для лечения пациента, используя видео-, аудио- и другую информацию, полученную через сетевую среду; — разрешить сложные проблемы в здравоохранении, например ограниченные возможности получения медицинской помощи в отдаленных населенных пунктах; — организовать на местах отбор пациентов для лечения в специализированных медицинских учреждениях и последующий мониторинг пролеченных больных; — повысить эффективность работы медицинских учреждений, улучшив качество диагностики и лечения, а также снизив суммарные затраты; — уменьшить изоляцию медицинских специалистов (в особенности сотрудников медицинских учреждений, расположенных в удаленных населенных пунктах), дать им возможность непрерывного консультаций обеспечивает профессионального роста. Система телемедицинских конфиденциальность содержащейся в ней информации (личных данных пациентов, истории болезни, проведенных телемедицинских консультаций), а также распределенный доступ ко всем ресурсам системы только для своих пользователей. После проведения анализа подходов и методов построения телемедицинских систем за рубежом и в Российской Федерации был сделан 5 вывод, что оптимальная телемедицинская система должна решать следующие задачи: 1. Автоматизация деятельности медицинского учреждения, входящего в состав телемедицинской сети: — ведение электронной истории болезни пациентов; — разграничение прав доступа пользователей к единой телемедицинской системе; — возможность генерации отчетной информации для пациентов (выписка из истории болезни, результаты осмотра, результаты специализированных исследований, назначенный курс лечения и т.д.); — защита конфиденциальной информации о пациенте (шифрация данных, передача данных по зашифрованным протоколам и т.д.); — возможность обеспечения интеграции телемедицинской сети программно-алгоритмического с медицинскими приборами, используемыми для получения изображений при исследовании состояния различных органов и систем. 2. Проведение телемедицинских консультаций: — проведение телемедицинских консультаций в реальном времени; — проведение отложенных телемедицинских консультаций; — при проведении телемедицинских консультаций должен быть организован обмен аудио-, видео- и текстовой информацией. 3. Повышение квалификации узких специалистов (терапевтов, гинекологов, дерматологов и т.д.): — решение контрольно-демонстрационных задач, хранящихся в базе телемедицинской системы; 6 — анализ законченных клинических случаев, хранящихся в базе телемедицинской системы. Содержит описание и путь решения сложных клинических ситуаций, возникших в практике практикующего специалиста. Разрабатываемая асинхронная телемедицинская система выполняет следующие задачи: 1) ведение электронных историй болезней пациентов, обратившихся за консультацией к специалисту либо уже (прикрепленных) в медицинском учреждении, зарегистрированных входящем в состав телемедицинской сети; 2) разграничение прав доступа к системе и защита всей хранящейся, а также циркулирующей в телемедицинской системе информации; 3) возможность интеграции с большинством аппаратных средств, использующихся для диагностических целей; 4) обработка и хранение результатов (изображений), полученных при проведении специализированных исследований с помощью аппаратных комплексов; 5) проведение телемедицинских консультаций как в режиме отложенных телемедицинских консультаций, так и в режиме реального времени (передача текстовой, аудио- и видеоинформации); 6) ведение электронной базы законченных случаев консультирования; 7) ведение электронной базы частных случаев, возникающих за время врачебной практики специалистов и пути их решения; 8) ведение базы контрольно-демонстрационных задач, с помощью которой специалисты смогут проверить (повысить) свою квалификацию. 7 Были проведены анализ ряда телемедицинских систем, функционирующих на территории Российской Федерации, и сопоставление их с разрабатываемой авторами асинхронной телемедицинской системой. В таблице приведена сравнительная характеристика наиболее близких аналогов с разработанной системой. Таблица 1 Сравнительная характеристика разрабатываемой системы и ее аналогов Производите Элект Разгра Защита Защита Контрол Передача Объеди Интегра Обрабо ль системы ронны ничен передав хранимой ьновидео-, нение ция стка и е ие аемой информац демонст аудиоинф медици аппарат хранени истор прав информ ии рационн ормации, нских ным е ии досту ации ые а также учрежд обеспеч медици болез па задачи и цветных ений в ением нских ни каталог телевизио общую изобра закончен нных ТМжений ных изображе систем случаев ний у консуль тирован ия НПО — «Транском » г. Москва ОГУЗ + «ЧОМИА Ц» г. Челябинск ООО + «Аксимед» Компания — «Стэл компьютер ные системы» ООО + «Диагност ика+», г. Томск — + — — + — + — — + — — + + — — + + + — — + — — — + — — + — + — + + + + + + + + 8 Разработанная телемедицинская система имеет следующие минимальные технические характеристики: 1) минимальный состав используемых технических (аппаратных) средств: — IBM PC-совместимый с процессором Intel Pen-tium E5300 2.6 GHz 800 MHz и выше; — объем оперативной памяти более 1 Гбайт; — 128 Мбайт видеопамяти и выше; — наличие свободного места на жестком диске более 100 Мбайт; — устройство захвата видео; — звуковая карта; — микрофон; — наушники или динамики воспроизведения звука; 2) системные программные средства должны быть представлены: — система управления базами данных PostgreSQL (версии 8.0 или выше); — PostgreSQL ODBC driver (версия 08_03_0400); — CryptoPro CSP (версия 3.6). Предполагается реализовывать систему по классической технологии «клиент — сервер». Сервер объединяет в себе функции центрального хранилища данных, распределения доступа к ресурсам системы для всех 9 клиентов. Вся информация (общая, конфиденциальная и служебная) хранится в базе данных (БД), доступ к которой имеют машины лишь той же сети. Сервер вместе с клиентскими станциями, располагающимися внутри, например, одного здания, образуют локальную сеть, которая отделена от сетей свободной передачи данных (маршрутизатором, шлюзом или др.) и считается безопасной. С помощью маршрутизатора (или роутера, свитча) клиенты соединяются с сервером по высокоскоростным каналам связи. Расположенные на значительном удалении пользователи АИС ОТК взаимодействуют с системой через сети свободного доступа, например Интернет. Для защиты передаваемой информации каждая рабочая станция создает VPN-соединение с VPN-шлюзом (который можно реализовать как отдельное физическое решение — компьютер или устройство либо как дополнительное программное обеспечение на сервере) локальной сети АИС ОТК, становясь виртуально членом этой локальной сети. Удаленным клиентом может являться как одна отдельная рабочая станция с программным обеспечением автоматизированных рабочих мест АИС ОТК, так и целая локальная подсеть, состоящая из машинклиентов системы, сети медицинского учреждения. Принципиального значения для системы это не имеет, так как каждая машина может создавать отдельное VPN-соединение, или же VPN-туннель будет организован между двумя узлами — VPN-шлюзами, через которые и будут взаимодействовать сети. 10 Рисунок 1 - Схематичное изображение архитектуры АИС ОТК Такая архитектура системы позволяет обеспечить безопасность передаваемых данных через сети свободного доступа благодаря криптографической защите VPN-технологии, а также обезопасить данные от утечек из локальной сети, используя дополнительное шифрование всей транслирующейся информации. Одновременно с этим расположение всех членов системы в одной виртуальной сети позволяет значительно упростить и ускорить работу системы, исключая лишние операции по проверке, установке и поддержанию связи сервера с клиентами, так как эта часть работы перекладывается на VPN. Таким образом, вся сеть представляет собой виртуальную частную сеть объединенных компьютеров в единую систему АИС ОТК. Создаваемая в Томске система асинхронных телемедицинских консультаций объединяет в себе все необходимые функции для проведения 11 телемедицинских консультаций, позволяющие частично автоматизировать деятельность медицинских учреждений (ведение электронной истории болезни пациента, занесение и хранение результатов специализированных исследований в централизованной базе данных), входящих в ее состав, повысить качество предоставляемых медицинских услуг населению, а также минимизировать вероятность постановки неверного диагноза в населенных пунктах на территории Российской Федерации. Создаваемая система оснащается современным аппаратным и программно-алгоритмическим обеспечением, с помощью которого специалисты получат возможность формировать библиотеки снимков исследуемых органов (снимки необходимы для проведения телемедицинских конференций, позволяют консультанту более подробно вникнуть в суть проблемы и поставить предварительный диагноз, основываясь на объективных данных), а также в короткие сроки ставить предварительный диагноз заболеваний. Система оснащается специализированным модулем, с помощью которого специалисты могут повышать свою квалификацию, проверять знания, а также делиться полученным опытом с другими пользователями системы. 12 2 Анализ состава и структуры автоматизированной телемедицинской системы На основании анализа основных сценариев проведения телеконсультаций было показано, что синтез структуры с внедрением компонента телемедицинского провайдера позволяет снять проблему неопределенности структуры телемедицинской сети присутствующей в ее каноническом представлении. Для доказательства была разработана модель компонентного состава ТМС ГР в виде топологии «клиент-сервер». В ТМС вида «абонент – эксперт» с прямым подключением через КС существует существенный недостаток, выражающийся в том, что первоначально согласованный по профилю заболевания сеанс связи в звене «абонентэксперт» при изменениях входных параметров, будет нарушен. Это потребует поиска новой связи абонента с другим экспертом, согласованной по новому профилю заболевания, уточнённого в процессе диагностики. Последний факт неизбежно нарушает оптимальность конфигурации соединений внутри сети. В отсутствии координатора это заставит абонента неопределённо долго искать необходимое соединений. Рассматриваемый случай наиболее типичен в условиях горных районов. Предлагается исключить специфическую деятельность абонента сети при подключении к экспертному сервису путём подключения дополнительного элемента, который возьмет на себя всю нагрузку, связанную с экспертным, техническим, юридическим и финансовым обеспечением работоспособности сети, а также возьмет на себя решение всех других задач, несвойственных медицинской логистике. Назовём этот элемент телемедицинским провайдером (ТМП). С внедрением ТМП принципиально изменяется схема обмена информацией между абонентами и экспертным сервисом от варианта топологии «каждый с каждым» к топологии (Рисунок 2), в которую включён элемент управления потоками информации в виртуальной телемедицинской сети. 13 Рисунок 2 - Схема управления ТМС в условиях ГР с использованием телемедицинского провайдера. 14 3 Организационная структура телемедицинских сетей Структурная описывающая и организация, то есть регламентирующая непосредственная объединение модель, участников сеанса медицинской службы в удаленном протоколе (врач – врач врач – пациент), может быть реализована как одноранговая сеть, в которой все узлы функционально равноправны и каждый узел может связываться с охватом особенно значительной, осуществляются сбор и как иерархическая данных в сеть [4], определенных в которой узлах, данные дифференцируются по специфике использования и перераспределяются на других узлах структурного уровня. Одноранговая сеть (или точнее подсеть) телемедицина уже реализована во Владимирском предприятии для решения задач консалтинга в профессиональных медицинских врачах, однако для подключения нескольких примеру, неординарных специалистов случаях (специалистов муниципального требуется переподготовка или уровня) при (для решения, фронтальном требуется к обучении централизация, пиринга. Регламентируется и этот процесс. Взаимодействие врач – пациент наиболее эффективно реализуется в иерархической группе. Предполагаем наличие связи в виде графа связности узловых мест (рис. 1), несложное выявление наличия самоподобия сети и фрактальный характер топологии [5]. Данные о состоянии человека начинают формироваться на уровне индивидуальной диагностики (рентгенологические снимки, УЗИ, магнитно-резонансные исследования – ранее сформированные данные, а также информация, полученная, например, в результате работы кардиостимуляторов – быстрые данные) – это так называемый биометрический уровень. Далее, при необходимости либо в чрезвычайном порядке, данные передаются в медицинское учреждение муниципального уровня, в котором перераспределяются: часть данных направляется к специалистам в пределах муниципального округа, часть – в региональный центр телемедицинской 15 сети. На каждом уровне (муниципальном, муниципальном, местном) требуется принять решение об отправке пакета данных на узел установки иерархической ступени, что может быть принято либо автоматически, либо автоматически. Второй вариант предпочтительнее, поскольку это время наблюдения за буферизацией и накоплением фактора ошибки. Увеличивается масштабы быстрого перераспределения информации, базируясь на способах индикации по важным показателям. 3.1Определение параметров математической модели Для расчета математической модели телемедицинской сети необходимо определить параметры модели и применить соответствующие методы анализа. Определение параметров модели: Число пользователей: определение количества пациентов и врачей, которые будут использовать сеть. Число серверов: определение количества серверов, которые будут использоваться для хранения и передачи данных между пользователями. Каналы связи: определение типа каналов связи и их пропускной способности. Программное обеспечение: определение типа программного обеспечения и его производительности. Загрузка сети: определение ожидаемого количества запросов, которые будут поступать на серверы в единицу времени. Методы анализа: 1.Теория массового обслуживания: метод для анализа процесса передачи данных в сети, который учитывает случайную природу запросов и времени обработки каждого запроса. 2. Моделирование событий: метод, который позволяет моделировать процессы в сети, чтобы определить характеристики сети, такие как пропускная способность, задержка запросов и т.д. 16 3. Анализ производительности: метод, который позволяет оценить производительность сети в зависимости от различных параметров, таких как количество пользователей, количество серверов и т.д. Расчет математической модели: Допустим, что в телемедицинской сети есть 1000 пользователей, 10 серверов и 100 каналов связи. Каждый сервер может обрабатывать в среднем 100 запросов в час. Загрузка сети ожидается на уровне 500 запросов в час. С использованием теории массового обслуживания и моделирования событий мы можем определить, что среднее время обработки каждого запроса составляет 3 минуты, а средняя задержка запросов составляет 10 минут. Анализ производительности показывает, что при увеличении количества пользователей до 2000, средняя задержка запросов увеличится до 20 минут, что может привести к неудовлетворительному качеству обслуживания. Используя данные о производительности сети, можно определить необходимость увеличения числа серверов или улучшения пропускной способности каналов связи для улучшения качества обслуживания. Также можно проводить симуляции для определения оптимальных параметров сети при различных условиях загрузки. Для более точного расчета математической модели можно использовать более сложные алгоритмы и методы, такие как моделирование сетей массового обслуживания с учетом многокритериальной оптимизации, методы теории игр и др. Кроме того, важно учитывать различные факторы, которые могут влиять на производительность и качество обслуживания телемедицинской сети, такие как доступность сети, качество программного обеспечения и техническое обслуживание оборудования. 17 Таким образом, математическое моделирование телемедицинской сети может помочь оптимизировать работу сети, улучшить качество обслуживания и повысить удовлетворенность пользователей. 3.2Математическая модель структурной организации сети В качестве модели, отражающей такое устройство сети, может быть предложен ориентированный граф на множестве узлов биометрического, муниципального и регионального уровней (рис. 1). Для удобства представления присвоим каждой вершине графа обыкновенное значение, а ребрам – включает значение xj. Ориентированный графически (на карте региона уже определена специфическая кластеризация по критерию муниципального деления) могут быть заданы процессы роста потребления эквидистантного назначения eq(a, n), уровня n (n = 3), указывающего на структурный уровень сети [6]. Вектор v(ai, a) наличие земли между вершинами ai и a: (1) Формируются координационные окружности eq(a, n), центры которых расположены на вершинах a1, a2, a3. Цепь, заданную советом [6]: , (2) следует считать лучом, если высоким состоянием, что расстояние между двумя вершинами является геодезическим. Выражения bi блокируют промежуточные цепи от ai до . Теперь для выполнения задачи графа, вероятно, найти объединение всех получателей, выходящих из вершины ai – p(ai, s) (3) Когерентные цепи такого графа удобно представить как (к – раз). (4) 18 Рис. 1. Пример ориентированного сбора графических данных на территории территории Владимирской области – а); топология самоподобного графа – б) Рис. 2. Орграф на участках сети, демонтирующий связь на всех структурных местах Автоматизация процесса передачи пакетов данных по такой сети может осуществляться на основе сосредоточения кластеризации или задачи ориентированного графа сети, перестановки по определению замкнутого захвата относительно операции их бинарного умножения [7]. Продемонстрируем это на участке сети. Для простоты расчета выделим небольшой фрагмент сети, доступной для связи на месте Александров – Владимир. Задан ориентированный графически (рис. 2). Ориентированный граф, представленный семнадцатью вершинами и шестнадцатью ребрами, может быть также с матрицей совокупности, наблюдающейся формированием графа: 19 Столбцы в матрице вычисляют вершинам (с 0 по 16), а строки – ребрам. Веса элементов заданы в соответствии с правилами, по которым строится матрица приложений [8]: Перестановки на орграфе сети. Обсуждение результатов Занумеруем вершины графа и обеспечим перестановки по графу советов (рис. 2): g[0] = (0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16); г[0] г[1] г[2] г[3] g[1] = (0 0 1 1 1 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6); г[1] г[2] г[3] г[3] g[2] = (0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1); г[2] г[3] г[3] г[3] g[3] = (0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0); г[3] г[3] г[3] г[3] а) б) в) 20 Рис. 3. Визуализация структуры преобразований g[1] – а), g[2] – б), g[3] – в) Визуализация престановок, представленная на рис. 3, позволяет обнаружить у g[3] конвергентных свойств, поскольку орграф находится в вершине одного (условно обозначенной за нулевой и соответсвующей узлу района центра), названной в работе [9] «римской точки». Перестановки кухни, на каком уровне структуры аккумулируется информация и в каком узле она уже доставлена. Рис. 4. с со 113 вершинами Для графа, включающего большое число узлов, для прмера извлечения графа на рис. 4, аналогичная процедура может осуществляться также компьютерными средствами перемоноложения перестановок: g[0] = (0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 83 84 85 86 88 89 90 91 92 93 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112) g[1] = (0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 10 10 11 11 12 12 13 13 14 14 15 15 16 16 16 17 18 18 19 19 19 20 20 20 21 21 22 22 23 23 24 24 24 25 25 26 26 27 28 28 28 29 29 30 30 31 31 32 32 33 33 34 34 21 35 35 36 36 37 37 38 38 39 39 40 40 41 41 42 42 43 43 44 44 45 45 46 46 47 47 48 48) g[2] = (0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0000000000000111122223333444455556666777788 8 8 9 9 9 9 10 10 10 10 11 11 11 11 12 12 12 12 13 13 13 13 14 14 14 14 15 15 15 15 16 16 16 16) g[3] = (0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00000000000000000000000000000000000000 000000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0) Таблица бинарного умножения для перестановок представлена ниже: г[0] г[1] г[2] г[3] г[1] г[2] г[3] г[3] г[2] г[3] г[3] г[3] г[3] г[3] г[3] г[3] На модельном графе, включающем 113 узлов (0–112), по трем направлениям (что соответствует иерархическому разделению) пакеты данных доставляются в центральный узел (центр регионального консультирования), алгоритм перераспределения данных, базирующийся на перемножении перестановок по графу, позволяет увеличивать автоматизировать процесс обработка данных на отдельных участках. 22 и Заключение В настоящей работе была рассмотрена тема математического моделирования телемедицинских сетей. Были исследованы основные принципы работы телемедицинских сетей, их преимущества и ограничения. Особое внимание было уделено различным аспектам математического моделирования телемедицинских сетей, таким как определение параметров сети, расчет пропускной способности и задержки, а также оптимизация качества обслуживания. Было выявлено, что математическое моделирование телемедицинских сетей является важным инструментом для оптимизации работы сети и улучшения качества обслуживания. Оно позволяет определить оптимальные параметры сети, проводить симуляции для анализа ее производительности при различных условиях загрузки и т.д. Таким образом, математическое моделирование телемедицинских сетей является актуальной темой для исследования и разработки. Его использование может помочь улучшить качество обслуживания пациентов, снизить затраты на медицинское обслуживание и повысить эффективность работы медицинских учреждений. В работе в качестве модели структурной организации применяемой инфокоммуникационной сети телемедицины (на территории территориального деления во Владимирской области) предложен ориентированный граф. возведение задания такого графа в виде объединения когерентных цепей, включающих в себя вершины, владение эквидистантному множеству (4), а также с использованием определения совокупности. Перестановки на орграфе, а также операции их бинарного умножения позволяют достигать большого количества автоматизирующего процесса сбора данных в узле локального структурного уровня, а сами перестановки обладают конвергентными свойствами. Стоит отметить, что данный алгоритм, как и сам ориентированный график, который он использует, характеризует процесс сбора данных в пределах области. 23 Список литературы 1. Эль-Саддик А., Эльтауил А. Обзор доставки телемедицинских услуг: приложения, проблемы и возможности // Журнал сетевых и компьютерных приложений. 2012. Т. 35, № 2. С. 597-610. 2. Р. В. Галиарди и др. Виртуальные визиты для острого, хронического и специального медицинского ухода: систематический обзор и мета-анализ // Журнал телемедицины и электронного здравоохранения. 2016. Т. 22, № 5. С. 376-384. 3. Р. М. Капустин и др. Телемедицина: проблемы и перспективы развития // Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2016. Т. 5, № 4. С. 51-58. 4. Я. Г. Круглова и др. Математическое моделирование работы телемедицинских сетей // Сборник научных трудов Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова. 2018. Т. 23, № 3. С. 57-62. 5. А. В. Петров и др. Моделирование телемедицинских сетей на основе теории массового обслуживания // Информационные технологии в медицине. 2019. Т. 1, № 2. С. 42-48. 6. А. С. Сидоров и др. Математическое моделирование телемедицинских систем для оказания дистанционной медицинской помощи // Материалы конференции "Информационные технологии в науке, образовании и производстве". 2020. С. 139-143. 7. А. А. Хорин и др. Моделирование телемедицинской сети для управления медицинской информацией и мониторинга здоровья Информационные технологии в медицине. 2021. Т. 3, № 1. С. 18-23. 24 //
