• Визуализация данных медицинской статистики
    Визуализация данных медицинской статистики

    Данные о состоянии общественного здоровья должны быть предметом общественного изучения и обсуждеия Подробнее Здесь >>>

  • От сложного к простому и понятному
    От сложного к простому и понятному

    Мы трансформируем общедоступные данные медицинской статистики в общепонятные дашборды. Подробнее Здесь >>>

  • Социально значимая общественная инициатива
    Социально значимая общественная инициатива

    Здесь всё создано волонтёрским сообществом людей, которые считают популяризацию знаний о состоянии общественного здоровья важной гражданской миссией Подробнее Здесь >>>

Как этим пользоваться? Демонстрация технологических возможностей на примере случайно выбранной Тверской области.

 article image 0005   С самого старта нашего проекта, твердо придерживаемся принципа: мы созаем инструмент для принятия обоснованных управленческих решений в здравоохранении.  Это инструмент адресованный медицинским чиновникам, организаторам здравоохранения, управленцам, главным врачам медицинских организаций. Это они могут и должны делать профессиональные выводы и заключения. А для нас хорошим тоном является воздержание от оценок о хороших и плохих показателях и уж тем более рассуждения о том почему это происходит и что с этим делать. Но с целью демонстрации возможностей, мы попытаемся пройти по этой тонкой грани демонстрации возможностей, не давая при том никаких оценок на тему "Что такое хорошо и что такое плохо".

    Для такой демонстрации случайным образом выбрана Тверская область. Можно увидеть множество показателей, зависимостей и сравнений, но начнем с самого простого, с заболеваемости и смертности от злокачественных новообразований В разделе Дашборды нашего WEBресурса есть огромное количество инструментов для этого но мы выберем вот этот Дашборд Кирилла Рыжикова. Здесь две интерактивные карты. На одной можно

Почему и для чего этот проект?

article image 0001В Яндекс Мастерской были созданы визуальные аналитические панели (дашборды) иллюстрирующие отчет за 2021 год главного онколога Министерства здравоохранения России академика Андрея Дмитриевича Каприна.  Эти дашборды визуализируют только те данные которые опубликованы в этом отчете.

Ссылка на web ресурс (там же телеграм канал) Академика Каприна https://glavonco.ru/

 

 

 

 

Мастерская Яндекс практикума № 2

  В ноябре - декабре 2023 года состоялась Вторая мастерская Яндекс практикума по теме визуализации отчета главного Онколога министерства здравоохранения России за 2021 год. На сей раз все данные не были разделены, все они участвовали в построении дашбордов. 

 

Что дальше?

 

Мы постоянно развиваем наш проект и намерены это делать и впредь. По мере развития настоящего ВЕБ ресурса, мы намерены проводить новые мастерские в составе Яндекс Практикума. Популяризировать наши результаты.

Унификация инструментов: Мы постоянно работаем над оптимизацией структуры нашей бвзы данных и ее универсализацией. Общий смысл этих устремлений состоит в том, что в различных публикуемых официальных документах гркппировка, вёрстка и подбор данных могут быть рпзличными, но структура базы данных в которую укладываются эти "разношерстные, разномастные" данные должна быть не просто одинаковой, она должна быть универсальной.

Консолидация экспертного сообщества: Мы хотели бы развить нашу инициативу до такого уровня, когда вокруг этого веб ресурса стало бы собираться профессиональное сообщество 

Первоисточник 2022 (разделенные данные)

  Начало нашему проекту было положено двумя очень важным и содержательными  документами. Вместе они составляют отчет главного онколога Министерства здравоохранения России. под редакцией А. Д. Каприна, В.В. Старинского, А. О. Шахзадовой.  Строго говоря,  это книги изданные

Полезные ссылки по теме

 

 

Команда

 

За время работы над проектом члены команды в значительной степени прониклись важностью и социальной значимостью всего что мы делаем

  • Кирилл Рыжиков
  • Руслaн Богданов
  • Ольга Матушевич
  • Вероника Хитрая
  • Антон Ермолин
  • Олег Юрьев
  • Ризо Расулов:  Data preprocessing/python/pandas Подробнее >>>
  • Иванов Андрей
  •  

Благодарности за содействие и поддержку всем сопричастным к проекту.

 

По мере развития нашего проекта ширится круг сопричастных к нему людей. Да, у всех у нас различная степень вовлеченности, разные компетенции и разное понимание приоритетов. Зато результат один на всех. Результат, за который не будет стыдно во все времена

Приносим наши благодарности за деятельное соучастие в развитии проекта руководству и сотрудникам Яндекс Практикума и Яндекс Мастерской.

А так же команде организаторов  проекта: