Развитие страхового рынка в России в условиях расширения объектов страхования

Содержание

Введение
1.Теоретические аспекты страхового рынка как части финансового рынка России
1.1.История развития и сущность страхового рынка России
1.2.Государственное регулирование страхового рынка России
2.Анализ функционирования страхового рынка России в условиях расширения объектов страхования
2.1.Оценка развития страховых услуг и появления новых видов страхования
2.2.Оценка динамики страховых платежей и страховых выплат
деятельности
2.3.Перспективы развития страхового рынка России в условиях расширения объектов страхования
Выводы и предложения
Список использованной литературы

Список использованной литературыI. Нормативно-правовые материалы:Конституция РФ / Федеральный конституционный закон РФ от 12 декабря 1993г. // Российская газета.–1993.-25 декабря.Гражданский кодекс Российской Федерации. Ч I и II. – М.: Норма, 2012. Закон РФ от 27.11.1992 N 4015-1 (ред. от 30.11.2011) "Об организации страхового дела в Российской Федерации" (с изм. и доп., вступающими в силу с 01.01.2012) – СПС Гарант-2012.II. Специальная литература:Архипов, А. П., Гомеля В. Б., Туленты Д. С., Страхование. Современный курс: Учебник/Под ред. В. П. Коломина.- М.: Финансы и статистика, 2011.- 416с.Балабанов, И.Т., Балабанов А. И. Страхование./ И. Т. Балабанов, А. И. Балабанов.- Спб: Питер, 2011. - 256с.Гвозденко, А.А. Страхование: учебное пособие/ А. А. Гвозденко. – М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2011. – 464 с.Гвозденко, А.А. Основы страхования. Учебник. – М.: Финансы и статистика, 2009. – 420с.Гомеля, В.Б. Проблемы современного регулирования страхового рынка России // Финансы. - 2011. - N 8. - С.50-52. Ермасов, С.В., Ермасова, Н.Б. Страхование: Учеб. Пособие для вузов./ С. В Ермасов, Н. Б. Ермасова. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2009. – 462 с.Жук, И. Анализ конкуренции на страховом рынке РФ и его отдельных сегментах // Страховое дело. - 2011. - N 6(221). - С.38-44. Жук, И.Н. Развитие рынка страхования в условиях глобализации экономики // Страховое дело. - 2010. - N 7. - С.3-9. Жуков, Е.Ф. Банки и небанковские кредитные организации и их операции: Учебник. – М.: Вузовский учебник, 2010. – 634с.Итоги развития страхового рынка за 2011 год // http://www.rgs.ru/media/Кагаловская, И.Т. Классические закономерности российского страхового рынка // Страховое дело. - 2011. - N 11. - С.7-11. Коваленко, Н.В. О необходимости и возможности государственного участия в развитии страхового рынка России // Страховое дело. - 2011. - N 10. - С.3-8. Литовченко, В.П. Финансы: Учебник. – М.: Издательско-торговая группа «Дашков и Ко», 2009. – 548с.Лушин, С.И. Финансы: Учебник. – М.: Экономистъ, 2010. – 724с.Нешитой, А.С. Финансы: Учебник. – М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и Ко, 2011. – 512с.Поляк, Г.Б. Финансы. Денежное обращение. Кредит: Учебник для вузов. – М.: ЮНИТИ, 2010. – 650с.Сахирова, Н. П. Страхование: Учебное пособие/ Н. П. Сахирова.- М.: ТК Велби, Издательство Проспект, 2011.- 744с.Сплетухов, Ю. А., Дюжиков, Е. Ф. Страхование: Учебное пособие.- М.: ИНФРА –М, 2010.- 312с.Страховой рынок России за 9 месяцев 2011 года // Финансы. - 2011. - N 12. - С.55-58. Шахов, В.В. Страхование: Учебник для вузов. – М.: Страховой полис, ЮНИТИ, 2011. – 447с.Когнитивные технологии сделались неотъемлемой составляющей здравоохранения. Они применяются на всех уровнях управления и оказания медицинской помощи. В настоящее время осуществляется переход к комплексной автоматизации отдельных направлений медицины, лечебно-профилактических учреждений и территориального здравоохранения. Прогресс в охране здоровья населения основан, прежде всего, на внедрении в практику здравоохранения России современных научных разработок, обеспечивающих снижение заболеваемости, инвалидности и смертности. Существенное место в решении этих вопросов занимают когнитивные технологии, ориентированные на мониторинг социально значимых хронических заболеваний и консультативную поддержку лечебно-диагностического процесса. Современная медицина – это комплексный динамический подход к оценке индивидуального и общественного здоровья, это мониторинг, учитывающий разнообразные влияния окружающей среды (природные и техногенные) на организм плода, ребенка, взрослого человека. Появился даже термин «технология здоровья», хотя и не совсем точно отражающий существо вопроса, но характеризующий новый этап в организации системы охраны здоровья населения. Формальное представление системы знаний о функционировании медицинского учреждения может служить основой для оптимизации принятия оперативных и долговременных решений. Оптимальным решением оперативного обеспечения информацией лиц, принимающих решения, может быть построение хранилища данных, интегрирующего необходимые сведения из существующих учрежденческих автоматизированных систем. В этом случае обеспечивается полноценная поддержка принятия управленческих решений. На государственном уровне США поставили целью формирование единой национальной базы данных (UniformNationalDataSet), в которую должны войти данные о заболеваемости и смертности, факторах риска (профессиональных, окружающей среды, поведенческих) и статистика, характеризующая местные службы здоровья [14]. Сегодняшнее состояние когнитивных технологий здравоохранения России позволяет перейти от автоматизации отдельных процессов учета медицинских услуг к созданию интегрированных систем, обеспечивающих возможность непрерывной автоматизированной обработки информации. Информационные ресурсы системы здравоохранения и ОМС включают в себя базы данных по различным направлениям деятельности. В качестве примеров можно назвать республику Удмуртию, в которой достигнут 100-процентный охват медицинских учреждений автоматизацией по направлениям «Стационар», «Поликлиника», «Стоматология», «Кадры» и г. Новокузнецк, где разработана и эксплуатируется интегрированная автоматизированная система управления охраной здоровья населения «Здоровье». Такие системы позволяют переходить от анализа данных к анализу ситуации и к прогнозированию состояния здоровья населения. В области охраны здоровья детей и состояния здравоохранения в стране младенческая смертность представляет собой интегральный критерий для оценки общего положения. Приказ Минздрава России № 241 от 07.08.2000 г., которым была утверждена медицинская документация, удостоверяющая случаи рождения и смерти, заложил основу для сочетанного многофакторного анализа младенческой и перинатальной смертности с данными, наблюдаемыми при рождении детей, что обеспечивает разработанная МНИИПДХ (при поддержке фонда Сороса), автоматизированная система информационной поддержки сбора и анализа данных. Комплексный анализ данных является предпосылкой для оценки эффективности работы медицинских учреждений и факторов, определяющих уровень и перспективы дальнейшего снижения детской смертности, и основой для принятия обоснованных управленческих решений по широкому кругу вопросов детского здравоохранения, в том числе для определения приоритетов и объемов необходимого финансирования [14]. Автоматизированный регистр детей-инвалидов «ДИСАРЕГ», разработка которого осуществлена в МНИИПДХ, обеспечивает ведение базы данных детей-инвалидов и получение однотипной учетно-отчетной документации в декретируемые сроки и по запросам, что соответствует Указу Президента РФ от 27.07.92г. №802 «О научном и информационном обеспечении проблем инвалидности и инвалидов». Медицинская карта соответствует требованиям учета характера нарушений и их динамики при различных причинах инвалидности, а также социальной адаптированности детей и их потребности в медико-психолого-педагогической коррекции и вспомогательных средствах. Этот регистр, включающий уровни учреждения, городской, региональный и федеральный, может послужить основой для системы государственной статистики детской инвалидности в России. В настоящее время в структуре детской заболеваемости и смертности в большинстве развитых стран на первое место выходят врожденные пороки развития. Последние встречаются примерно у 5% новорожденных, а их вклад в структуру причин младенческой смертности достигает 20%. В то же время, по данным ВОЗ может быть предупреждено не менее 10% случаев ВПР. С 1999г. в Российской Федерации проводится мониторинг врожденных пороков. В нем участвуют более 40 субъектов Федерации, использующих разработанное в МНИИПДХ программное обеспечение, что способствует более полному и раннему выявления ВПР, позволяет получить объективную оценку эффективности проводимых профилактических мероприятий и поддерживать территориальные и федеральную базы данных. В результате мониторинга, только за первые три года, уровень выявления ВПР у новорожденных повысился в 2 и более раз в Архангельской, Новгородской и Московской областях [14]. С первых лет применения информационных технологий в здравоохранении одним из ведущих направлений являлись системы поддержки процесса принятия клинических решений. За несколько десятилетий они прошли путь от использования статистических и детерминистских методов до технологии интеллектуальных систем. Применение этих разработок в практике способствует оптимизации дифференциально-диагностического процесса, позволяет повысить качество диагностики и эффективность лечения. Можно привести ряд примеров из различных областей медицины. Так, около 50 ЛПУ России и СНГ используют созданную в МНИИПДХ автоматизированную систему ранней диагностики наследственных болезней «ДИАГЕН», позволяющей идентифицировать свыше 1200 форм (эффективность составляет 90% в сравнении с 60% у врачей медико-генетических консультаций). Там же создана система «КЛИНЭКО», ориентированная на раннее выявление у детей заболеваний, связанных с длительным воздействием экотоксических факторов (первоначально широкий перечень потенциально возможных экотоксикантов уменьшается после рассмотрения системой «признаков-маркеров», характерных для определенных веществ). Система «ЭСБАД», разработанная МНИИПДХ совместно с Институтом системного анализа РАН, предназначена в помощь врачу при дифференциальной диагностике бронхиальной астмы, определяет степень тяжести заболевания и дает рекомендации по лечению (эффективность – 87,2%). Программа «Неонатальные судороги» позволяет успешно диагностировать судороги периода новорожденности, встречающиеся при 78 заболеваниях и синдромах, и обеспечивает повышение эффективности диагностики на 30 % по сравнению с традиционными методами и снижение инвалидизации детей вследствие своевременного установления правильного диагноза и назначения адекватной терапии. Компьютерная технология «Айболит» (НЦ ССХ им. А.Н. Бакулева, Бураковский В.И. и др.), включает математическую модель кровообращения, «реагирующую» на поступающую с датчиков текущую информацию. Она позволяет не только проводить диагностику и оценку состояния больного, но и помогать при выборе и последующей коррекции лечебных мероприятий. Мониторно-компьютерная технология с обратной связью позволяет реализовать индивидуальный подход к лечению больного (РГМУ, Гаспарян С.А., Зарубина Т.В.). Методы обработки и сегментации 3D-изображений, реализованные в программной системе (МГУ, Гаврилов А.В. и др.), позволяют объективизировать радиологические исследования и обеспечивают реалистическую визуализацию внутренних структур и органов человека. Представляет интерес система ТАИС (Терапевтическая Автоматизированная Информационная Система), рассчитанная на полное компьютерное ведение пациента в стационаре при одновременной поддержке постановки развернутых клинических диагнозов, назначении исследований и лечения (РГМУ, Устинов А.Г., Ситарчук Е.А.) Когнитивные технологии сделались неотъемлемой составляющей здравоохранения. Они применяются на всех уровнях управления и оказания медицинской помощи. В настоящее время осуществляется переход к комплексной автоматизации отдельных направлений медицины, лечебно-профилактических учреждений и территориального здравоохранения. Прогресс в охране здоровья населения основан, прежде всего, на внедрении в практику здравоохранения России современных научных разработок, обеспечивающих снижение заболеваемости, инвалидности и смертности. Существенное место в решении этих вопросов занимают когнитивные технологии, ориентированные на мониторинг социально значимых хронических заболеваний и консультативную поддержку лечебно-диагностического процесса. Современная медицина – это комплексный динамический подход к оценке индивидуального и общественного здоровья, это мониторинг, учитывающий разнообразные влияния окружающей среды (природные и техногенные) на организм плода, ребенка, взрослого человека. Появился даже термин «технология здоровья», хотя и не совсем точно отражающий существо вопроса, но характеризующий новый этап в организации системы охраны здоровья населения. Формальное представление системы знаний о функционировании медицинского учреждения может служить основой для оптимизации принятия оперативных и долговременных решений. Оптимальным решением оперативного обеспечения информацией лиц, принимающих решения, может быть построение хранилища данных, интегрирующего необходимые сведения из существующих учрежденческих автоматизированных систем. В этом случае обеспечивается полноценная поддержка принятия управленческих решений. На государственном уровне США поставили целью формирование единой национальной базы данных (UniformNationalDataSet), в которую должны войти данные о заболеваемости и смертности, факторах риска (профессиональных, окружающей среды, поведенческих) и статистика, характеризующая местные службы здоровья [14]. Сегодняшнее состояние когнитивных технологий здравоохранения России позволяет перейти от автоматизации отдельных процессов учета медицинских услуг к созданию интегрированных систем, обеспечивающих возможность непрерывной автоматизированной обработки информации. Информационные ресурсы системы здравоохранения и ОМС включают в себя базы данных по различным направлениям деятельности. В качестве примеров можно назвать республику Удмуртию, в которой достигнут 100-процентный охват медицинских учреждений автоматизацией по направлениям «Стационар», «Поликлиника», «Стоматология», «Кадры» и г. Новокузнецк, где разработана и эксплуатируется интегрированная автоматизированная система управления охраной здоровья населения «Здоровье». Такие системы позволяют переходить от анализа данных к анализу ситуации и к прогнозированию состояния здоровья населения. В области охраны здоровья детей и состояния здравоохранения в стране младенческая смертность представляет собой интегральный критерий для оценки общего положения. Приказ Минздрава России № 241 от 07.08.2000 г., которым была утверждена медицинская документация, удостоверяющая случаи рождения и смерти, заложил основу для сочетанного многофакторного анализа младенческой и перинатальной смертности с данными, наблюдаемыми при рождении детей, что обеспечивает разработанная МНИИПДХ (при поддержке фонда Сороса), автоматизированная система информационной поддержки сбора и анализа данных. Комплексный анализ данных является предпосылкой для оценки эффективности работы медицинских учреждений и факторов, определяющих уровень и перспективы дальнейшего снижения детской смертности, и основой для принятия обоснованных управленческих решений по широкому кругу вопросов детского здравоохранения, в том числе для определения приоритетов и объемов необходимого финансирования [14]. Автоматизированный регистр детей-инвалидов «ДИСАРЕГ», разработка которого осуществлена в МНИИПДХ, обеспечивает ведение базы данных детей-инвалидов и получение однотипной учетно-отчетной документации в декретируемые сроки и по запросам, что соответствует Указу Президента РФ от 27.07.92г. №802 «О научном и информационном обеспечении проблем инвалидности и инвалидов». Медицинская карта соответствует требованиям учета характера нарушений и их динамики при различных причинах инвалидности, а также социальной адаптированности детей и их потребности в медико-психолого-педагогической коррекции и вспомогательных средствах. Этот регистр, включающий уровни учреждения, городской, региональный и федеральный, может послужить основой для системы государственной статистики детской инвалидности в России. В настоящее время в структуре детской заболеваемости и смертности в большинстве развитых стран на первое место выходят врожденные пороки развития. Последние встречаются примерно у 5% новорожденных, а их вклад в структуру причин младенческой смертности достигает 20%. В то же время, по данным ВОЗ может быть предупреждено не менее 10% случаев ВПР. С 1999г. в Российской Федерации проводится мониторинг врожденных пороков. В нем участвуют более 40 субъектов Федерации, использующих разработанное в МНИИПДХ программное обеспечение, что способствует более полному и раннему выявления ВПР, позволяет получить объективную оценку эффективности проводимых профилактических мероприятий и поддерживать территориальные и федеральную базы данных. В результате мониторинга, только за первые три года, уровень выявления ВПР у новорожденных повысился в 2 и более раз в Архангельской, Новгородской и Московской областях [14]. С первых лет применения информационных технологий в здравоохранении одним из ведущих направлений являлись системы поддержки процесса принятия клинических решений. За несколько десятилетий они прошли путь от использования статистических и детерминистских методов до технологии интеллектуальных систем. Применение этих разработок в практике способствует оптимизации дифференциально-диагностического процесса, позволяет повысить качество диагностики и эффективность лечения. Можно привести ряд примеров из различных областей медицины. Так, около 50 ЛПУ России и СНГ используют созданную в МНИИПДХ автоматизированную систему ранней диагностики наследственных болезней «ДИАГЕН», позволяющей идентифицировать свыше 1200 форм (эффективность составляет 90% в сравнении с 60% у врачей медико-генетических консультаций). Там же создана система «КЛИНЭКО», ориентированная на раннее выявление у детей заболеваний, связанных с длительным воздействием экотоксических факторов (первоначально широкий перечень потенциально возможных экотоксикантов уменьшается после рассмотрения системой «признаков-маркеров», характерных для определенных веществ). Система «ЭСБАД», разработанная МНИИПДХ совместно с Институтом системного анализа РАН, предназначена в помощь врачу при дифференциальной диагностике бронхиальной астмы, определяет степень тяжести заболевания и дает рекомендации по лечению (эффективность – 87,2%). Программа «Неонатальные судороги» позволяет успешно диагностировать судороги периода новорожденности, встречающиеся при 78 заболеваниях и синдромах, и обеспечивает повышение эффективности диагностики на 30 % по сравнению с традиционными методами и снижение инвалидизации детей вследствие своевременного установления правильного диагноза и назначения адекватной терапии. Компьютерная технология «Айболит» (НЦ ССХ им. А.Н. Бакулева, Бураковский В.И. и др.), включает математическую модель кровообращения, «реагирующую» на поступающую с датчиков текущую информацию. Она позволяет не только проводить диагностику и оценку состояния больного, но и помогать при выборе и последующей коррекции лечебных мероприятий. Мониторно-компьютерная технология с обратной связью позволяет реализовать индивидуальный подход к лечению больного (РГМУ, Гаспарян С.А., Зарубина Т.В.). Методы обработки и сегментации 3D-изображений, реализованные в программной системе (МГУ, Гаврилов А.В. и др.), позволяют объективизировать радиологические исследования и обеспечивают реалистическую визуализацию внутренних структур и органов человека. Представляет интерес система ТАИС (Терапевтическая Автоматизированная Информационная Система), рассчитанная на полное компьютерное ведение пациента в стационаре при одновременной поддержке постановки развернутых клинических диагнозов, назначении исследований и лечения (РГМУ, Устинов А.Г., Ситарчук Е.А.) Когнитивные технологии сделались неотъемлемой составляющей здравоохранения. Они применяются на всех уровнях управления и оказания медицинской помощи. В настоящее время осуществляется переход к комплексной автоматизации отдельных направлений медицины, лечебно-профилактических учреждений и территориального здравоохранения. Прогресс в охране здоровья населения основан, прежде всего, на внедрении в практику здравоохранения России современных научных разработок, обеспечивающих снижение заболеваемости, инвалидности и смертности. Существенное место в решении этих вопросов занимают когнитивные технологии, ориентированные на мониторинг социально значимых хронических заболеваний и консультативную поддержку лечебно-диагностического процесса. Современная медицина – это комплексный динамический подход к оценке индивидуального и общественного здоровья, это мониторинг, учитывающий разнообразные влияния окружающей среды (природные и техногенные) на организм плода, ребенка, взрослого человека. Появился даже термин «технология здоровья», хотя и не совсем точно отражающий существо вопроса, но характеризующий новый этап в организации системы охраны здоровья населения. Формальное представление системы знаний о функционировании медицинского учреждения может служить основой для оптимизации принятия оперативных и долговременных решений. Оптимальным решением оперативного обеспечения информацией лиц, принимающих решения, может быть построение хранилища данных, интегрирующего необходимые сведения из существующих учрежденческих автоматизированных систем. В этом случае обеспечивается полноценная поддержка принятия управленческих решений. На государственном уровне США поставили целью формирование единой национальной базы данных (UniformNationalDataSet), в которую должны войти данные о заболеваемости и смертности, факторах риска (профессиональных, окружающей среды, поведенческих) и статистика, характеризующая местные службы здоровья [14]. Сегодняшнее состояние когнитивных технологий здравоохранения России позволяет перейти от автоматизации отдельных процессов учета медицинских услуг к созданию интегрированных систем, обеспечивающих возможность непрерывной автоматизированной обработки информации. Информационные ресурсы системы здравоохранения и ОМС включают в себя базы данных по различным направлениям деятельности. В качестве примеров можно назвать республику Удмуртию, в которой достигнут 100-процентный охват медицинских учреждений автоматизацией по направлениям «Стационар», «Поликлиника», «Стоматология», «Кадры» и г. Новокузнецк, где разработана и эксплуатируется интегрированная автоматизированная система управления охраной здоровья населения «Здоровье». Такие системы позволяют переходить от анализа данных к анализу ситуации и к прогнозированию состояния здоровья населения. В области охраны здоровья детей и состояния здравоохранения в стране младенческая смертность представляет собой интегральный критерий для оценки общего положения. Приказ Минздрава России № 241 от 07.08.2000 г., которым была утверждена медицинская документация, удостоверяющая случаи рождения и смерти, заложил основу для сочетанного многофакторного анализа младенческой и перинатальной смертности с данными, наблюдаемыми при рождении детей, что обеспечивает разработанная МНИИПДХ (при поддержке фонда Сороса), автоматизированная система информационной поддержки сбора и анализа данных. Комплексный анализ данных является предпосылкой для оценки эффективности работы медицинских учреждений и факторов, определяющих уровень и перспективы дальнейшего снижения детской смертности, и основой для принятия обоснованных управленческих решений по широкому кругу вопросов детского здравоохранения, в том числе для определения приоритетов и объемов необходимого финансирования [14]. Автоматизированный регистр детей-инвалидов «ДИСАРЕГ», разработка которого осуществлена в МНИИПДХ, обеспечивает ведение базы данных детей-инвалидов и получение однотипной учетно-отчетной документации в декретируемые сроки и по запросам, что соответствует Указу Президента РФ от 27.07.92г. №802 «О научном и информационном обеспечении проблем инвалидности и инвалидов». Медицинская карта соответствует требованиям учета характера нарушений и их динамики при различных причинах инвалидности, а также социальной адаптированности детей и их потребности в медико-психолого-педагогической коррекции и вспомогательных средствах. Этот регистр, включающий уровни учреждения, городской, региональный и федеральный, может послужить основой для системы государственной статистики детской инвалидности в России. В настоящее время в структуре детской заболеваемости и смертности в большинстве развитых стран на первое место выходят врожденные пороки развития. Последние встречаются примерно у 5% новорожденных, а их вклад в структуру причин младенческой смертности достигает 20%. В то же время, по данным ВОЗ может быть предупреждено не менее 10% случаев ВПР. С 1999г. в Российской Федерации проводится мониторинг врожденных пороков. В нем участвуют более 40 субъектов Федерации, использующих разработанное в МНИИПДХ программное обеспечение, что способствует более полному и раннему выявления ВПР, позволяет получить объективную оценку эффективности проводимых профилактических мероприятий и поддерживать территориальные и федеральную базы данных. В результате мониторинга, только за первые три года, уровень выявления ВПР у новорожденных повысился в 2 и более раз в Архангельской, Новгородской и Московской областях [14]. С первых лет применения информационных технологий в здравоохранении одним из ведущих направлений являлись системы поддержки процесса принятия клинических решений. За несколько десятилетий они прошли путь от использования статистических и детерминистских методов до технологии интеллектуальных систем. Применение этих разработок в практике способствует оптимизации дифференциально-диагностического процесса, позволяет повысить качество диагностики и эффективность лечения. Можно привести ряд примеров из различных областей медицины. Так, около 50 ЛПУ России и СНГ используют созданную в МНИИПДХ автоматизированную систему ранней диагностики наследственных болезней «ДИАГЕН», позволяющей идентифицировать свыше 1200 форм (эффективность составляет 90% в сравнении с 60% у врачей медико-генетических консультаций). Там же создана система «КЛИНЭКО», ориентированная на раннее выявление у детей заболеваний, связанных с длительным воздействием экотоксических факторов (первоначально широкий перечень потенциально возможных экотоксикантов уменьшается после рассмотрения системой «признаков-маркеров», характерных для определенных веществ). Система «ЭСБАД», разработанная МНИИПДХ совместно с Институтом системного анализа РАН, предназначена в помощь врачу при дифференциальной диагностике бронхиальной астмы, определяет степень тяжести заболевания и дает рекомендации по лечению (эффективность – 87,2%). Программа «Неонатальные судороги» позволяет успешно диагностировать судороги периода новорожденности, встречающиеся при 78 заболеваниях и синдромах, и обеспечивает повышение эффективности диагностики на 30 % по сравнению с традиционными методами и снижение инвалидизации детей вследствие своевременного установления правильного диагноза и назначения адекватной терапии. Компьютерная технология «Айболит» (НЦ ССХ им. А.Н. Бакулева, Бураковский В.И. и др.), включает математическую модель кровообращения, «реагирующую» на поступающую с датчиков текущую информацию. Она позволяет не только проводить диагностику и оценку состояния больного, но и помогать при выборе и последующей коррекции лечебных мероприятий. Мониторно-компьютерная технология с обратной связью позволяет реализовать индивидуальный подход к лечению больного (РГМУ, Гаспарян С.А., Зарубина Т.В.). Методы обработки и сегментации 3D-изображений, реализованные в программной системе (МГУ, Гаврилов А.В. и др.), позволяют объективизировать радиологические исследования и обеспечивают реалистическую визуализацию внутренних структур и органов человека. Представляет интерес система ТАИС (Терапевтическая Автоматизированная Информационная Система), рассчитанная на полное компьютерное ведение пациента в стационаре при одновременной поддержке постановки развернутых клинических диагнозов, назначении исследований и лечения (РГМУ, Устинов А.Г., Ситарчук Е.А.)