Тире большая: Тире, короткое тире, минус, дефис

Правила оформления перечней

При составлении документов мы часто сталкиваемся со всевозможными перечнями. Бывают простые и многоуровневые списки. Как их оформлять? В каких случаях использовать нумерацию, буквы и тире? Когда в конце каждого элемента списка уместной будет точка, а когда нужна запятая или точка с запятой?

При составлении документов мы часто сталкиваемся со всевозможными перечнями. При этом правил их оформления существует великое множество. Попробуем разобраться в них.

Обозначение элементов списка

Предваряющее перечень предложение и элементы последующего списка (перечисляются после двоеточия) могут писаться в виде единой строки. Но в длинных и сложных списках гораздо удобнее располагать каждый элемент с новой строки. И тут у вас есть выбор: вы можете ограничиться использованием абзацного отступа (Пример 1) или же заменить его на цифру, букву или тире (Пример 2).

Пример 1

Пример 2

Перечни бывают:

• простые, т.е. состоящие из одного уровня членения текста (см. Примеры 1 и 2) и

• составные, включающие 2 и более уровней (см. Пример 3).

От глубины членения зависит выбор символов, которые будут предварять каждый элемент списка. При оформлении простых перечней можно использовать строчные («маленькие») буквы, арабские цифры или тире.

Гораздо сложнее обстоит дело с составными перечнями. Для большей наглядности сочетания различных символов в списках приведем пример оформления 4-уровневого перечня:

Пример 3

Из данного примера видно, что система нумерации рубрик выглядит следующим образом: заголовок первого уровня оформлен при помощи римской цифры, заголовки второго уровня – при помощи арабских цифр без скобок, заголовки третьего уровня – при помощи арабских цифр со скобками и, наконец, заголовки четвертого уровня оформлены с применением строчных букв со скобками. Если бы данный перечень предполагал еще один, пятый уровень, то его мы оформили бы при помощи тире.

Система нумерации частей составного перечня может состоять только из арабских цифр с точками. Тогда структура построения номера каждого элемента списка отражает его подчиненность по отношению к расположенным выше элементам (происходит наращивание цифровых показателей):

Пример 4

Если в конце списка стоит «и др.», «и т.д.» или «и т.п.», то такой текст не располагают на отдельной строке, а оставляют в конце предыдущего элемента списка (см. Примеры 3 и 4).

Пунктуационное оформление перечней

В Примере 3 хорошо видно, что заголовки первого и второго уровней начинаются с заглавных букв, а заголовки последующих уровней – со строчных. Это происходит потому, что после римских и арабских (без скобок) цифр по правилам русского языка ставится точка, а после точки, как все мы помним с начальной школы, начинается новое предложение, которое пишется с заглавной буквы. После арабских цифр со скобками и строчных букв со скобками точки не ставится, поэтому последующий текст начинается с маленькой буквы. Последнее положение, кстати, относится и к тире, поскольку трудно представить себе сочетание тире с точкой после него.

Обратите внимание на знаки препинания в конце заголовков перечня, а также в конце слов и словосочетаний в его составе.


Если заголовок предполагает последующее членение текста, то в конце него ставится двоеточие, если же последующего членения не будет, ставится точка.

Пример 5

Если части перечня состоят из простых словосочетаний или одного слова, они отделяются друг от друга запятыми (см. Пример 5). Если же части перечня усложнены (внутри них есть запятые), их лучше отделять точкой с запятой (см. Пример 6).

Пример 6

Наконец, если части перечня представляют собой отдельные ­предложения, они друг от друга отделяются точкой:

Пример 7

Иногда перечень оформляется таким образом, что его предваряет целое предложение (или несколько предложений). В этом случае в перечне используются лишь так называемые «низшие» уровни членения (строчные буквы со скобкой или тире), а точки в конце каждой части перечня не ставятся, т.к. в данном случае перечень представляет собой единое предложение:

Пример 8

Бывает, что в какие-либо части перечня, представляющие собой словосочетания, включается самостоятельное предложение, начинающееся с заглавной буквы. Независимо от того, что в конце предложения по правилам русского языка должна ставиться точка, каждый элемент списка будет отделяться от следующего точкой с запятой:

Пример 9

Согласованность элементов списка

При составлении перечней следует обязательно обращать внимание на то, чтобы начальные слова каждого элемента списка были согласованы между собой в роде, числе и падеже. В Примере 10 мы привели вариант неправильного оформления: последний элемент списка употреблен в ином падеже по сравнению с остальными. Подобные ошибки обычно встречаются в длинных перечнях с большим количеством элементов.

Пример 10

Также все элементы списка должны быть обязательно согласованы в роде, числе и падеже со словами (или словом) в предваряющем перечень предложении, после которого стоит двоеточие. Давайте вновь рассмотрим пример неправильного составления перечня, чтобы проанализировать ошибки.

Пример 11

Данный перечень может показаться безукоризненным, если бы не одно «но». Слово «соблюдение» требует после себя слов в родительном падеже, которые бы отвечали на вопросы «кого? чего?». Поэтому каждая рубрика должна начинаться так:

Итак, мы привели основные правила построения и оформления ­перечней, которые помогут сделать ваши документы еще более грамотными.

Изменение настроек текста для клавиатуры Mac

В панели «Текст» в разделе «Клавиатура» Системных настроек Mac можно изменять параметры замены текста, исправления ошибок, использования смарт-кавычек и тире.

Чтобы открыть эту панель, выберите пункт меню Apple  > «Системные настройки», нажмите «Клавиатура» , затем нажмите «Текст».

Открыть панель «Текст»

Если Вы вводите тексты на китайском или японском языке, все замены текста вносятся в Ваш пользовательский словарь. Для получения дополнительной информации о пользовательских словарях выберите пункт «Справка» в меню ввода при включенном китайском или японском языке.

Загородный отель «Истра Holiday» в Подмосковье — официальный сайт

Парк отель Истра Holiday приглашает провести незабываемые выходные, отметить праздники и важные события. Дачный отель расположен в экологически чистом районе Подмосковья, на берегу живописного Истринского водохранилища. Атмосфера этого места располагает к отдыху и веселью. Это место, где можно забыть о проблемах, ежедневной суете. В отеле могут отдохнуть как семьи с детьми, так и компании друзей, влюбленные пары, молодожены. Дачный отель также предоставляет отдельные коттеджи для проведения корпоративов, свадеб, семейных праздников, детских торжеств. На территории отеля находятся рестораны, банкетные залы, бары и лобби.


Загородный отель Истра Холидей предлагает своим гостям комфортабельные домики, номера, разнообразие развлечений и гостеприимство. Истра Холидей – это более 79 номеров на выбор в разной ценовой категории. Вы можете забронировать прямо на сайте номер, отдельный таунхаус или коттедж. Удобно, что на сайте представлены фотографии номеров и апартаментов, подробное описание и цены. Для оформления брони необходимо только заполнить специальную форму в режиме онлайн. Если возникнут вопросы, можно связаться напрямую с менеджерами. Они бесплатно проводят персональные консультации. Воспользоваться предложением могут как корпоративные, так и частные клиенты.


Также дом отдыха Истра Холидей предлагает своим гостям большой выбор развлечений на любой вкус как зимой, так и летом:


● детские комнаты и площадки;

● бильярд;

● караоке;

● тир;

● спортивные площадки;

● мангальные площадки.

Рядом расположено Истринское водохранилище, поэтому можно насладиться рыбалкой, прогулками вдоль живописного берега, купанием. Можно организовать пикник для всей семьи или приготовить сочный шашлык на свежем воздухе. В загородном отеле все продумано для комфортного отдыха на протяжении всего календарного года. Если вы хотите отдохнуть в выходные, отметить праздник или провести время в компании друзей, то оставьте заявку на сайте. Это гарантирует бронь. Приезжайте в выбранное время, чтобы насладиться местным гостеприимством и красивыми пейзажами.

Читать далее
свернуть

Оформление перечней, списков в текстах

Копирайтинг

04.09.2021

23 комментария

Регулярно сталкиваюсь с проблемой оформления списков (перечней) в текстах и оформлением статьи на сайте. Разберем, как обозначать подпункты в тексте.
Давайте разберем как оформлять перечни. После точки должна идти большая буква, если точка не только после цифры, но и заглавной буквы алфавита.

Также в списках встречаются предложения, где не ставятся запятые и точка с запятой не всегда обязательна, если членение списка происходит по одному слову.

Зачем добавлять перечни в статьи?

Роль списков в статьях объясняется структурной подачей информации. Изложение может быть как в виде пошаговой инструкции так и для описания видов, следствий, типов, характеристик.

Структура помогает роботу быстрее сканировать текст и распознавать информацию на странице с помощью данных, прописанных в подзаголовках третьего и четвертого уровня.

Как обозначать элементы списка?

Предложение перед списком и его элементы после двоеточия могут писаться в одну строку или каждый элемент перечня с новой строки. Если список многоуровневый, то удобнее его структура смотрится, если разделять элементы и каждый с новой строки.

В правилах русского языка допускается использовать абзацный отступ или вместо него букву, цифру, тире, точку.

Но для сайтов использование списков без обозначений – не допускается, потому что в коде есть правило для оформления списков: нумерованные — ol, а маркированные — ul.

Поэтому копирайтеры пишут списки, оформляя их маленькими дефисами (даже не тире), это удобно и быстро, я согласна, но это неправильно.  Также встречаются списки с абзацным отступом, который  в коде не будет выглядеть, как список, а просто набор не связанных между собой слов, а это минус в оптимизации текста. Нужно помнить, что пишем текст мы не в газету.

Примеры списков, которые не подходят для сайтов, но считаются правильными с точки зрения русского языка.

Пример 1. Без обозначений

Найти новых заказчиков на тексты можно по таким каналам:

социальные сети и группы о копирайтинге;

SEO форумы, где находятся SEO-оптимизаторы и владельцы сайтов;

биржи контента.

Пример 2. Тире или дефис

Найти новых заказчиков на тексты можно по таким каналам:

— социальные сети и группы;

— SEO форумы, где находятся SEO-оптимизаторы и владельцы сайтов;

— биржи контента.

У меня сразу исправляет дефис на ul, потому напишу в таком виде, чтобы понятней было.

Пример 1 и 2 – это неправильное оформление перечней для сайтов, я прошу это исправлять в статьях.

Перечни бывают простые и сложные. Будем говорить только про простые, где предусмотрен один уровень членения текста. В оформлении простых перечней используют арабские цифры, точки и маленькие буквы со скобкой. После цифр всегда ставится точка (это правило!).

Пример 3. Маркер

В зоопарке живут животные с разных уголков планеты:

• обезьяны из Таиланда;
• кенгуру из Австралии;
• медведи из России.

В примере 3 маркированный список, перед ним стоит двоеточие, значит предложение и мысль заканчивается только в конце перечисленных животных. Если предложение имеет законченную мысль, то перед перечнем ставится точка.

Каждый элемент в маркированном списке начинается с маленькой (строчной) буквы и в конце можно поставить либо запятую или точку с запятой.  Если элементы списка состоят из одного слова, то допускается использование только запятой, но слова не должны начинаться с большой (заглавной) буквы.
Какая ошибка у многих? Авторы после двоеточия  начинают писать каждый элемент с большой буквы и  в конце ставить точку с запятой.

Важно! В перечнях нельзя писать после точки с запятой заглавную букву – должна быть только маленькая.

Пример 4. Нумерация в тексте

Из каких цветов состоит радуга:

1. Красный.
2. Оранжевый.
3. Желтый.
4. Зеленый и т.д.

Это нумерованный список, где после цифры стоит точка. Нельзя следом писать элементы списка с маленькой буквы (это одна из распространенных ошибок).

Только заглавная буква и в конце ставится точка, потому что после запятой нужна маленькая буква. Все элементы списка с цифрой нужно писать с большой и в конце использовать только точку.

Пример 5. Неправильное написание после цифр

Как нельзя оформлять список для сайта:

1. через дефис или тире;
2. с маленькой буквы после точки;
3. с отступом в абзаце;

Специально в этом списке не ставлю запятую, ведь следом идет точка. Если мы используем список с буквами или цифрами со скобками, то точки не ставятся и последующий текст начинается со строчной буквы.

Важно! Если в перечне используется несколько предложений, которые разделяются между собой точкой, то в конце каждого элемента списка рационально ставить точку. Такой список будет начинаться с заглавной буквы.

В примере 1 и 2 у нас элементы списка усложнены, добавлены запятые, такой перечень всегда заканчивается точкой с запятой или точкой, запятую в таких случаях ставить нельзя.

Связные и простые списки

Пример 6. Низшие уровни списков

Сейчас мы рассматриваем правила оформления перечней, которые важно запомнить и использовать в своей работе:

• копирайтерам и рерайтерам;
• авторам своих блогов;
• всем пишущим людям, которые сделали тексты своим источником дохода.

В примере 6 перед перечнем идет большое предложение и в конце стоит двоеточие, это означает, что нужно использовать только более низшие уровни членения с оформлением в виде маркера, маленькой буквы со скобкой (в правилах русского языка есть еще тире). Для сайтов тире не подходит, для него не прописан тег специальный.

Пример 7. Самостоятельное предложение

Для поступления в ВУЗ необходимо подавать такие документы:

• аттестат о получении среднего образования;
• вкладыш к аттестату. Обязательно добавить ксерокопии документов;
• паспорт абитуриента.

В этом списке было включено самостоятельное предложение с заглавной буквы, но в этом случае предложение является частью перечня, потому в конце ставится точка с запятой. Хотя по правилам после слова «документов» должна быть точка, но тут составное предложение внутри перечня.

Частые ошибки авторов

1. После точки пишут маленькую букву (это как раз нумерованные списки).
2. В маркированном списке после точки с запятой пишут заглавную букву.
3. Не согласовывают все элементы перечня по одному падежу. Например, если нужно поставить все элемента списка в родительный падеж, то именительный не должен встречаться.

Пример 8. Согласование времен

Чтобы идеально выполнить домашнее задание нужно соблюдение условий (т. е. соблюдение «кого? чего?» родительный падеж):

• тишины в комнате;
• книги и тетради на столе;
• яркого света.

Когда все элементы перечня правильно согласованы, то список написан по правилам. Проблемы с согласованием начинаются, когда перечень содержит много громоздких предложений.

Иногда встречаются и совсем неудачные работы, мы разбираем на страницах Редачим некоторые статьи.
На перечни в текстах нужно обращать внимание обязательно. А если используйте списки в несколько уровней, то главными будут цифры с точкой, а вложения оформляются маленькими буквами со скобкой.

Чтобы правильно проанализировать списки, откройте Word  и просмотрите варианты оформления.

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

Интересное:

кто хочет в группу единомышленников присоединяйтесь к нам

Присоединиться

Задание 21. Практика ЕГЭ

21 задание ЕГЭ по русскому языку 2020. Практика. Тесты созданы на основе демоверсии ФИПИ 2020.
1. Найдите предложения, в которых ДВОЕТОЧИЕ ставится в соответствии с одним и тем же правилом пунктуации. Запишите номера этих предложений. 

(1)О связях Александра Николаевича Островского с Рыбинским театром говорит известный факт: в 1880 году запретили пьесу великого драматурга «Василиса Мелентьева». (2) Цензура посчитала так: это произведение якобы подрывает «авторитет царской власти». (3) Антрепренёр Рыбинского театра, некто Алексеев, обратился к Островскому с просьбой. (4) Эта просьба заключалось в следующем: во что бы то ни стало надо выхлопотать разрешение на постановку этой пьесы в Рыбинске. (5) Драматург не замедлил с ответом: «Разрешение на «Василису Мелентьеву» я готов дать с большим удовольствием». (6) Островский сдержал данное обещание: разрешение было получено. (7) Рыбинские артисты с большим успехом поставили замечательную пьесу! 

124

2. Найдите предложения, в которых ДВОЕТОЧИЕ ставится в соответствии с одним и тем же правилом пунктуации. Запишите номера этих предложений. 

(1) Среди трёх тысяч озёр Южного Урала одно из самых живописных — озеро Тургояк. (2) Про него уральцы говорят: «Тур гоя к — младший брат Байкала». (3)И неслучайно: вода Тургояка по чистоте и прозрачности близка байкальской, а голубизной напоминает небесный аквамарин. (4) Прозрачность воды позволяет видеть дно, растения, рыб на глубине до 18 метров! (5) Размеры озера тоже сравнимы с величиной «старшего брата»: при протяжённости 12,5 км и ширине 11 км площадь составляет 2638 га. (6) Близ озера раскинулся национальный парк «Таганай» — уникальнейший природный комплекс Южного Урала, включающий несколько горных массивов: Таганай, Юрма, Ицыл. (7) Эти места за дивную красоту называют русской Швейцарией, сравнивая со знаменитыми европейскими Альпами. (8) Мрачные ущелья и горные кручи породили легенды о тайнах Таганая, которые и ныне передают старожилы. (9) Многие истории были когда-то мифами: о загадочном народе, проживавшем здесь, повествует древнеславянская и финно-угорская мифология. 

359

3. Найдите предложения, в которых ТИРЕ ставится в соответствии с одним и тем же правилом пунктуации. Запишите номера этих предложений. 

(1) Хатангский тракт — торговый путь на северо-западе полуострова Таймыр, проложенный русскими купцами в XVII веке. (2)В XIX столетии здесь сформировался отдельный этнос — долганы, самый молодой из малочисленных народов Таймыра, впитавший традиции эвенков, якутов и других северных народностей. (3) На картах XIX века Хатангский тракт выглядит как пунктирная линия, вытянутая от современной Дудинки в сторону моря Лаптевых. (4)К северу от тракта простирается тундра, к югу — неприступное плато Путорана. (5) Каждая точка линии — обустроенное жилище (зимовье), где можно было переждать непогоду и холода. (6) Большинство зимовий закладывалось русскими первопроходцами, поэтому Хатангский тракт часто называли «большой русской дорогой». (7) По Хатангскому тракту ездили купцы, ученые и проповедники. (8) Путешественникам доставались пушнина и надежные проводники по тундре. (9) Коренным жителям — медная посуда, соль, порох, язык и религия. 

15 или 49

4. Найдите предложения, в которых ТИРЕ ставится в соответствии с одним и тем же правилом пунктуации. Запишите номера этих предложений. 

(1)Чандолаз — крупнейший древний риф и одно из наиболее живописных мест на Дальнем Востоке. (2)Хребту более 250 миллионов лет, и это самый большой скальный массив на юге Приморья, известный к тому же огромным количеством пещер. (3)Самой глубокой является пещера Соляник — государственный памятник природы Приморья. (4)Её глубина составляет 125 метров, а протяжённость равняется 425 метрам. (5)Помимо подземных полостей, Чандолаз поражает своей необычной флорой; например, осенью произрастающие на склонах дубы с необычно большими листьями окрашиваются в алый цвет. (5)Дикий виноград, лимонник, малина — эти и многие другие растения покрывают склоны Чандолаза. (7)С вершины хребта стремительно бежит Серебряный ключ, славящийся своей целебной водой, — местные жители ходят сюда лечиться. (6)Для путешествий хребет удобен тем, что он относительно невысокий и все достопримечательности располагаются компактно. (9)Лучшие месяцы для посещения Чандолаза — август и сентябрь. 

19

5. Найдите предложения, в которых ЗАПЯТАЯ ставится в соответствии с одним и тем же правилом пунктуации. Запишите номера этих предложений. 

(1) Река Волга – самая большая река не только России, но и всей Европы. (2) На сегодняшний день ее протяженность составляет более трех с половиной тысяч километров. (3)А еще совсем недавно, до строительства водохранилища, длина этой российской реки была и того больше. (4) Название происходит, по мнению ученых, из балтийского языка и в дословном переводе означает «Большая река». (5) Для населения России трудно переоценить ее важность и значение. (6) Пересекая четыре республики и одиннадцать областей, река Волга снабжает водными ресурсами девять гидроэлектростанций с водохранилищами, обеспечивает водой почти половину промышленности и сельского хозяйства Российской Федерации. (7) Кроме того, Волга является важной транспортной водной магистралью, источником туризма, судоходства, промысла, культуры и искусства. 

47 или 167

 6. Найдите предложения, в которых ТИРЕ ставится в соответствии с одним и тем же правилом пунктуации. Запишите номера этих предложений. 

(1) Усть-Ленский заповедник расположен в Якутии, в зоне вечной мерзлоты — царстве арктической природы и сурового полярного климата. (2)Одной из жемчужин заповедника является остров Столб высотой 114 м. (3) Он сложен из пород, древность которых более 400 млн лет. (4) Коренные жители считают, что это место — обитель священных духов. (5) Проходя мимо острова на лодке, нужно бросить в воду дань — монетки. (6) Около Столба часто наблюдают миражи — оптические эффекты, появляющиеся в результате соприкосновения холодного северного воздуха с тёплыми водами, приносимыми рекой с юга. (7) Место это поистине величественное! (8) Примерно за 150 км до моря Лаптевых Лена разделяется на бесчисленные рукава и протоки, являя взору путешественника захватывающую дух панораму бескрайних водных просторов. (9) Общая площадь дельты реки Лены — крупнейшей реки Сибири — составляет более 30 000 км3. 

1569

7. Найдите предложения, в которых ТИРЕ ставится в соответствии с одним и тем же правилом пунктуации. Запишите номера этих предложений. 

(1)В 1974 году вышел первый путеводитель по Золотому кольцу России. (2) Маршрут был такой: Москва – Сергиев Посад – Переславль-Залесский – Ростов – Ярославль – Кострома – Иваново – Суздаль – Владимир – Москва. (3) Общая протяжённость маршрута – пятьсот сорок километров. (4) Советские люди считали за честь совершить путешествие по страницам истории Древней Руси – по Золотому кольцу. (5)В 90-х годах наблюдался заметный спад внутреннего туризма – на общем фоне снизилась посещаемость и городов Золотого кольца. (6) Но постепенно ситуация менялась в лучшую сторону, и на сегодняшний день маршрут «Золотое кольцо России» – один из развитых туристических маршрутов – вновь пользуется заслуженной популярностью. 

46

8. Найдите предложения, в которых ЗАПЯТЫЕ ставятся в соответствии с одним и тем же правилом пунктуации. Запишите номера этих предложений. 

(1)Часть Астраханского биосферного заповедника, Лотосовые поля, находится в дельте Волги. (2) Здесь сложилась уникальная природная экосистема, не повторяющаяся нигде в мире! (3)Цветущие водяные поля России самые большие на Земле: они простираются на 15 км в длину и на 3 км в ширину. (4)Лотосовые «плантации» Каспийского моря и дельты Волги покрывают 5 тысяч гектаров земной поверхности. (5)Самые красивые и пышно цветущие поля лотоса раскинулись в 90-130 км от Астрахани, ниже по течению Волги, охватывая часть дельты реки и Каспийского взморья. (6)Учёные-медики утверждают: цветы лотоса — прекрасное средство от многих болезней. (7)Ещё в древности люди заметили, что стоит поместить это удивительное растение рядом с больным — и вскоре человек чувствует облегчение. (8)Именно он, лотос, снимает стресс, укрепляет иммунную и нервную системы, омолаживает организм. 

18

9. Найдите предложения, в которых ТИРЕ ставится в соответствии с одним и тем же правилом пунктуации. Запишите номера этих предложений. 

(1)Озеро Байкал — крупнейшее природное хранилище пресной воды, самое глубокое озеро на земле. (2)Недаром в народе издревле называют Байкал морем. 
(3) Озеро протянулось гигантским полумесяцем на 636 км с юго-запада на северо-восток. 
(4) Площадь водной поверхности Байкала — тридцать одна тысяча семьсот двадцать два квадратных километра, на которых могли бы поместиться такие страны, как Бельгия или Израиль. (5)Длина береговой линии — две тысячи километров. (6)Байкал поражает человека своей торжественной красотой, первозданностью — ему посвящены стихи, песни, мифы и легенды. «(7) Байкал, казалось бы, должен подавлять человека своим величием и размерами: в нём всё крупно, всё широко, привольно и 
загадочно. (8)Он же, напротив, возвышает его», — писал о Байкале В. Г. Распутин. 

145

10. Найдите предложения, в которых ЗАПЯТАЯ(-ые) ставится(-ятся) в соответствии с одним и тем же правилом пунктуации. Запишите номера этих предложений. 

(1) Село Карабиха стоит чуть в стороне от большой дороги. (2) Рядом горка, которая носит это же звучное название. (3)В горку упирается конец гряды, тянущейся от берегов Волги. (4) Дальше начинается крутой спуск к бескрайней равнине. (5) Усадьба Некрасова, как и село, возле которого она расположена, носит название Карабиха. (6) Досталась она поэту после долгих поисков места, где жилось бы вольно среди родной русской природы. (7) Газеты того времени пестрели объявлениями о продаже земель, экипажей, всякого инвентаря, оранжерей, конных заводов, псарен. (8) Купив Карабиху, Некрасов не стремился к доходам. (9) Карабиха стала только летним местом пребывания поэта. 

256

11. Найдите предложения, в которых ТИРЕ ставится в соответствии с одним и тем же правилом пунктуации. Запишите номера этих предложений. 

(1) Двуглавый Эльбрус — высочайшая вершина Европы и своеобразная визитная карточка Северного Кавказа. (2) Считается, что название «Эльбрус» происходит от персидского слова «эльборос», что означает «блистающий» или «сверкающий». (3) Склоны Эльбруса — одно большое ледовое поле. (4) Вечный снег начинается с высоты около 3800 метров. (5)От фирнового покрова, покрывающего обе вершины, отходят в стороны 23 ледника, которые питают три крупные реки: Баксан, Малку и Кубань. (6) Научные исследования показали, что двуглавый исполин — спящий вулкан, последнее извержение которого, вероятно, состоялось в 50 году нашей эры. (7) О том, что в его недрах сохраняются горячие массы, говорят расположенные поблизости от его склонов термальные источники. (8) В недрах Эльбруса рождаются и знаменитые лечебные воды городов-курортов Северного Кавказа: Кисловодска, Пятигорска, Ессентуков, Железноводска. 

136

12. Найдите предложения, в которых ЗАПЯТЫЕ ставятся в соответствии с одним и тем же * правилом пунктуации. Запишите номера этих предложений. 

(1) Великолепие Туикинских Гольцов очаровывает человека, монументальные виды покоряют сердце и воображение. (2) Тункинские Гольцы являются частью огромной горной системы под названием Восточный Саян в Южной Сибири. (3)Длина Тункинского хребта — 160 км. (4)Его рельеф очень разнообразен: при средней высоте гор 3000-3300 м перепад высот может достигать 2000 м. (5) Горы тянутся с запада на восток, закрывая прекрасную Тункинскую долину от суровых северных ветров. (в)Живописными пейзажами Гольцы похожи на альпийские горы, за что их называют Тункинскими Альпами. (7)Природа трудилась миллионы лет, чтобы сотворилось это природное чудо. (8)Движения земной коры, наступление и отступление гигантских ледников, эрозия горных пород талыми водами и водами горных рек постепенно сформировали этот уникальный по красоте ландшафт. 

67

 13. Найдите предложения, в которых ТИРЕ ставится в соответствии с одним и тем же правилом пунктуации. Запишите номера этих предложений. 

В группу Чегемских водопадов — памятника природы в Чегемском районе Кабардино-Балкарии — входят три водопада. (2)Туристы, идущие по Чегемскому ущелью с севера на юг, первым увидят Малый Чегемский водопад, или Адай-Су. (3)Он находится на притоке Чегема — речке тоже с именем Адай-Су. (4)Водопад низвергается по каменному жёлобу, пробитому водой, — так выточили себе путь в камне воды потока. (5)Адай-су — самый мощный водопад группы, его высота — около тридцати метров. (6)Второй водопад реки Сакал-Туп менее сильный и яркий. (7)А ещё южнее предстаёт Главный Чегемский водопад на речке Каяарты, самый необычный из группы Чегемских водопадов, так как объединяет целую феерию водопадов. (8)Тонкие струйки влаги, сочащиеся из расщелин скал, небольшие каскады воды, потоки, которые падают с уступов, разбиваются и превращаются в водяную пыль, — всё это создаёт неповторимую, сверкающую на солнце картину. 

13

14. Найдите предложения, в которых ДВОЕТОЧИЕ ставится в соответствии с одним и тем же правилом пунктуации. Запишите номера этих предложений. 

(1)С «поющими» песками можно встретиться не только в пустынях, но и в других местах: на берегах Кольского полуострова и Балтики, в долинах Лены и Вилюя, на озере Байкал. (2) Такой песок издаёт самые неожиданные звуки: под ногами идущего слышится собачий лай, звон натянутой струны. 
(3)В пустынных местах нередко звучат обширные площади движущихся песков – кажется, будто поёт вся пустыня. (4) Что же заставляет пески звучать? (5) Некоторые учёные считают, что звук рождается при трении песчинок. (6) Для других причина пения – движение воздуха в промежутках между песчинками. (7) Есть и такое предположение: звучание песков вызывается подземными водами. (8) Но, пожалуй, скорее всего правильно иное: звуки объясняются электризацией песка. (9) Благодаря трению песчинки поющей горы заряжаются разноимёнными электрическими зарядами и начинают отталкиваться одна от другой, и это вызывает звуки. 
(По Н.Н. Непомнящему) 

278

15. Найдите предложения, в которых ДВОЕТОЧИЕ ставится в соответствии с одним и тем же правилом пунктуации. Запишите номера этих предложений. 

(1)Ранней осенью по-особому ярко открываются удивительные красоты тундры в Ненецком заповеднике, который охватывает прибрежные земли и часть акватории Печорского и Баренцева морей. (2)Сказочно красиво здесь и короткой заполярной весной: радостно пробуждается природа, устилая тундру пёстрым ковром цветущих растений. (3)Этот заповедник — один из самых молодых в России: он был создан лишь в 1997 году. (4)Причины его открытия в Ненецком автономном округе России следующие: разрушительное воздействие геологоразведочных работ, загрязнение среды производствами по добыче нефти и газа, уничтожение растительной экосистемы стадами домашних оленей. (5)Ландшафты заповедника представлены уникальными арктическими тундрами с многочисленными озёрами, на островах гнездятся бесчисленные стаи редких птиц, обитают стада моржей, в прибрежных водах появляются тюлени и даже нарвал — кит с длинным бивнем. (6)Природное богатство дельтового комплекса Печоры по достоинству оценено мировым сообществом и внесено в список Рамсарской конвенции по охране водно-болотных угодий Земли. 

23

16. Найдите предложения, в которых ДВОЕТОЧИЕ ставится в соответствии с одним и тем же * правилом пунктуации. Запишите номера этих предложений. 

(1)Россия всегда была богата талантливыми людьми самых разных профессий: композиторами и кузнецами, архитекторами и плотниками, врачами и художниками. (2)Но сегодня считается, что страна проигрывает на мировом рынке в области электроники. (3)Это мнение сложилось из-за того, что люди забыли важный факт: почти все идеи, ставшие научной основой телевидеотехники, создали русские учёные. (4)Вот несколько ярких примеров: идея последовательной передачи элементов изображения впервые пришла в XIX веке П.И. Бахметьеву, радиоволны в 1895 году открыл и научился ими управлять А. С. Попов, творцом телевидения является В. К. Зворыкин. (5)Будущее телевизоров, как становится ясно всем, — за плоскими экранами. (6)И они были изобретены отечественными учёными: осенью 1996 года успешно провели испытания жидкокристаллического плоского экрана на основе полимеров, синтезированных А. В. Ванниковым. (7)И таких примеров множество! 

346

 17. Найдите предложения, в которых ТИРЕ ставится в соответствии с одним и тем же правилом пунктуации. Запишите номера этих предложений. 

(1) Изучение растений и животных в природе – занятие не из лёгких. (2) Если учесть, как сложна даже самая простая среда, то неудивительно, почему экология развивается так постепенно, шаг за шагом отбирая у природы её тайны. (3) Любое существо тысячами невидимых нитей связано с живой и неживой природой. (4) Добывая пищу, отыскивая укрытия от врагов и непогоды, животные и растения выработали приспособления к самым полярным воздействиям природы. (5)У каждого вида – свой образ жизни, свои особенности, привычки. (6) Но экология – понятие более широкое. (7) Эта наука – перекрёсток, где хватает работы биологу и врачу, космонавту и математику, философу и социологу, химику и инженеру. (8) Это наука, которая учит человека жить в ладу с природой. (9) Ведь тот же самый зверь или какое-нибудь растение не могут существовать сами по себе, в отрыве от остального мира. 

167

18. Найдите предложения, а которых ТИРЕ ставится в соответствии с одним и тем же правилом пунктуации. Запишите номера этих предложений. 

(1)Одно из уникальных мест Кабардино-Балкарии — Чегемское ущелье. (2)Оно тянется вдоль реки Чегем, рассекая несколько горных хребтов: Скалистый, Лесистый, Боковой и Пастбищный. (3)В месте, где ущелье пронзает Скалистый хребет, образовалась теснина — наиболее узкая его часть. (4)Ширина ущелья сужается мостами до 15 м, а по бокам его зажимают отвесные скалы, уходящие ввысь на 100 200 м, нависая над тропой и ревущим Чегемом. (5) Поток промыл здесь известняки, поэтому цвета горных пород теснины имеют теплые оттенки: от кремового до оранжевого. (6)На горе возвышаются башни древнего поселения, а в конце ущелья открывается вид но самую живописную гору Главного Кавказского хребта высотой 4611 м — Тихтенген, западнее которой на уровне 3780 м проходит высокогорный перевал Тейбер. (7)Здесь путь туристов-любителей заканчивается: дорогу перекрывает мощный ледник — передвижение по нему разрешено только для альпинистов. 

36

 19. Найдите предложения, в которых ТИРЕ ставится в соответствии с одним и тем же правилом пунктуации. Запишите номера этих предложений. 

(1) Калуга — город, с которым связаны мечты советского человека о полетах в далекие миры: больше 40 лет здесь жил и трудился выдающийся изобретатель и теоретик космонавтики Константин Циолковский. (2) Неудивительно, что в Калуге многое посвящено космосу, и даже на ее флаге и гербе (полной его версии) изображен первый советский искусственный спутник Земли. (3) Здесь снимались многие советские фильмы про космос, городские граффити посвящены Юрию Гагарину, а местный Музей космонавтики — крупнейший в стране из посвященных космической тематике. Здание, в котором он находится, непростое: первый камень в его фундамент в 1961 году заложил сам Гагарин. (4) А в залах музея посетители погружаются не только в прошлое, но и в будущее: повсюду ракетно-космическая техника, спутники, орбитальные станции, есть образцы техники, появление которой предсказывал Циолковский, рассказывается история практической космонавтики. (5) А еще здесь находится подлинный экземпляр ракетно-космического комплекса «Восток» — дублирующая копия, а не макет (во время запуска гагаринского «Востока-1» эта ракета находилась на стартовой площадке на Байконуре на случай неполадок первого корабля). (6) Если же обратиться к более далекому прошлому, то из его наследия заслуживают внимания каменные палаты Коробова, церкви Покрова Пресвятой Богородицы, что на рву, Спаса Преображения, Георгия за Верхом, Знамения. (7) Стоит осмотреть палаты Макарова, Троицкий собор, Дворянское собрание, Гостиный двор в занятном псевдоготическом стиле — одну из главных местных достопримечательностей, памятник культурного наследия — комплекс Присутственных мест. (8) В городе много скверов и парков, поэтому мест и для прогулок, и для пикника более чем достаточно. 

13

20. Найдите предложения, в которых ДВОЕТОЧИЕ ставится в соответствии с одним и тем же правилом пунктуации. Запишите номера этих предложений. 

(1) «Вниз по матушке по Волге* — так пели бурлаки, называя матушкой величайшую реку Европы. (2)Подобные народные песни относятся к бурлацким, так как создавали их бурлаки и пели во время тяжёлых артельных работ, как то: снятие баржи с мели, вбивание свай, перемещение тяжестей. (3)Волга протекает по территории 15 регионов России: Тверской области, Московской области, Ярославской области, Костромской области, Ивановской области, Нижегородской области, Чувашской Республики, Республики Марий Эл, Республики Татарстан, Ульяновской области, Самарской области, Саратовской области, Волгоградской области, Астраханской области, Республики Калмыкии. (4)В реке водится около 80 видов рыб: белорыбица, белуга, ёрш, лещ, налим, осётр, сазан, сом, щука и многие другие. (5)В дельте Волги сложилась уникальная природная среда, поэтому здесь открыли Астраханский заповедник. (6)В нём живут разнообразные представители флоры и фауны: встречаются диковинные растения, вольготно чувствуют себя редкие животные. 
(7) Некоторые обитатели заповедника занесены в Красную книгу: нерпа, лебедь-шипун, орлан-белохвост, пеликан. 

2347

 21. Найдите предложения, в которых ТИРЕ ставится в соответствии с одним и тем же правилом пунктуации. Запишите номера этих предложений. 

(1) Устремляясь по Алтаю, река Катунь пересекает территории с различными климатическими условиями. (2) Тем не менее, путешествуя по долине реки, можно без труда уловить общую тенденцию: на юге – холоднее и суше, на севере – теплее и дождливее. (3) Есть на Катуни «оазисы» с особым микроклиматом. (4) Например, в селе Малый Яломан в устье одноимённой реки растут яблоневые сады – в соседнем посёлке Иня порой гибнет даже картошка. (5) Мягкая зима и солнечное лето без изнуряющей жары характерны для окрестностей посёлка Чемал, эти особенности обусловлены частой повторяемостью тёплых и сухих ветров-фенов. (6) По речной долине часто гуляют ветры, зимой бывают бураны, переметающие дороги, – в окрестных горных хребтах зимы спокойные и снежные. (7) Ярко выражен здесь контраст дневных и ночных температур. (8) Солнце скрывается за горами, и температура воздуха резко падает, от реки ощутимо тянет холодом. (9) Туристы шутят, что для путешествия по Катуни нужно иметь только две формы одежды: купальник и куртку-пуховик. 

46

22. Найдите предложения, в которых ТИРЕ ставится в соответствии с одним и тем же правилом пунктуации. Запишите номера этих предложений. 

(1) Плато Путорана — грандиозный горный массив Заполярья, расположенный на северо-западе Сибири между двумя великими реками — Енисеем и Леной. 
(2) Площадь плато — двести пятьдесят тысяч квадратных километров. 
(3) На эвенском языке название плато означает «озёра с крутыми берегами#, а на юкагирском — «горы без вершин». (4)Эти имена точно и образно характеризуют местность. (5)География же дала такое определение подобным образованиям: «столовая гора». (6)Вершина Путорана — гора Камень высотой 1701 метр. 
(7) На плато бесчисленное множество озёр и водопадов, среди которых высочайший в России Тальниковый, — именно поэтому Путорану называют краем тысячи водопадов и десяти тысяч озёр. (8)Одно из озёр, Виви, — географический центр России, в честь этого рядом с озером установлен памятный знак. (9)Семиметровую стелу венчает герб России, а на четырёх стальных листах у её подножия указаны координаты географической точки. 

1268

23. Найдите предложения, в которых ТИРЕ ставится в соответствии с одним и тем же правилом пунктуации. Запишите номера этих предложений. 

(1) У каждого человека есть на земле место, которое ему бесконечно дорого, – родная земля. (2) Одним из самых красивейших, самобытных мест земного шара является Алтайский край. (3) Тысячи бурных рек и спокойных прозрачных озёр, необъятный простор степей и цветущие ковры горных лугов, берёзовые рощи с растением кукушкины слёзки и таинственные урочища со следами диких животных – это всё мило и дорого каждому, кто здесь бывал. (4) Этот край – территория неслыханных богатейших сокровищ, таящихся в глухих недрах. (5) Но Алтайский край знаменит не только первозданной природой, главное его богатство – люди. (6) Люди спокойные 
и смелые, уважающие друг друга, любящие жизнь и свою родную землю, уверенно глядящие в будущее. (7) Чтобы познакомиться с Алтайским краем, можно почитать о нём книги, посмотреть фильмы, но, чтобы постигнуть 
и ощутить его душой, а затем полюбить навсегда, надо обязательно приехать на алтайскую землю. (8) «Добро пожаловать в удивительный Алтайский край!» – призывают к увлекательному путешествию буклеты туристических маршрутов. 

45

24. Найдите предложения, в которых ЗАПЯТАЯ(-ые) ставится(-ятся) в соответствии с одним и тем же правилом пунктуации. Запишите номера этих предложений. 

(1)На необъятных просторах России существует множество прекрасных городов с богатой и зачастую драматической историей, однако такое уникальное создание, как Санкт-Петербург, выделяется своим происхождением и культурой. (2)Прочную связь с историей страны можно проследить в его названиях — Санкт-Петербург, Петроград, Ленинград… (3)У него есть и ласковое «домашнее» имя: в частных разговорах город называют Питером. (4)Санкт-Петербург заслужил статус Северной столицы России особым колоритом и характерной только для него культурой, в которой с эпохи Петра I загадочно соединилась чувствительная и широкая душа русского человека с умом и практичностью западного европейца. (5)«За этот исторически ничтожный срок своего существования Петербург накопил <…> такой объём культурной памяти, что по праву может считаться уникальным явлением в мировой цивилизации», — писал известный филолог Ю. М. Лотман. (6) Значимость таких культурных феноменов, как Петербург, сохраняется для многих поколений. 

16 или 45

 25. Найдите предложения, в которых ТИРЕ ставится в соответствии с одним и тем же правилом пунктуации. Запишите номера этих предложений. 

(1) Раскинувшийся на правом берегу реки Кубани, Краснодар — неофициальная столица Кубани, историческая родина казачества, овеянный особой южной романтикой. 
(2) Не так давно, всего 200 лет назад, города тут никакого не было, а была крепость, названная в честь императрицы Екатерины Великой (от которой казакам досталась во владение земля между рекой Кубань и Азовским морем), — Екатеринодар. 
(3) Краснодар — это город, украшенный множеством парков: «Чистяковской рощей», парком «Краснодар» с тридцатью тематическими зонами, памятником природы «Солнечный остров» с 90 видами разнообразных растений и многими другими. (4) А заложенный в середине XIX столетия «Городской сад» является старейшим парком города, природно-историческим памятником. 
(5) Одна из самых интересных достопримечательностей города — это ажурная гиперболоидная водонапорная башня, построенная в 1935 году по проекту архитектора и ученого Владимира Шухова. 
(6) Башня также является памятником федерального значения. (7) К другим памятникам федерального значения относятся здание Краснодарской филармонии и Дом М. С. Кузнецова (сейчас в нем находится консерватория). (8) Также представляют интерес здание гостиницы «Централь», памятник Екатерине II, Александровская триумфальная арка, кинотеатр «Аврора», Свято-Екатерининский кафедральный собор. 

135

26. Найдите предложения, в которых ЗАПЯТАЯ(-ые) ставится(-ятся) в соответствии с одним * и тем же правилом пунктуации. Запишите номера этих предложений. 

(1)Под Владимиром, в посёлке Муромцево, стоит необычный замок в неоготическом стиле. (2)Ныне замок заброшен, но даже развалины восхищают красотой и вызывают уважение к мастерству талантливого архитектора-стилизатора П. С. Бойцова. (3) Этот замок был построен когда-то в вотчине полковника Владимира Семёновича Храповицкого, который в 1884 году получил усадьбу в наследство и с душой и любовью приступил к её обустройству. (4) За пять лет были построены два усадебных дома, летний театр, купальня, дом управляющего, изящный конный двор и необычный охотничий дворик. (5)На территории усадьбы разбит дендрарий, на птичьем дворе собрано невиданное разнообразие редких птиц и животных. (6)Необычные для русской архитектуры сооружения в неоготическом стиле окружали сказочные ухоженные сады, в искусственных прудах плавали белые лебеди, многочисленные фонтаны били ввысь струями сверкающих брызг, с насыпного пригорка низвергался бурлящий водопад. 

56

Стрелковый клуб и тир с боевым оружием

Настоящие Правила поведения и безопасного обращения с оружием являются обязательными для всех без исключения посетителей АВТОНОМНОЙ НЕКОММЕРЧЕСКОЙ ОРГАНИЗАЦИИ «АКАДЕМИЯ ПРАКТИЧЕСКОЙ СТРЕЛЬБЫ» (далее Клуб) и направлены на создание максимально безопасной и комфортной атмосферы для всех присутствующих во время работы учреждения. Просим вас прочесть и соблюдать их.

Принимая решение войти в Клуб, посетитель подтверждает свое согласие с данными Правилами. Клуб является частным заведением, и установленные правила не могут быть оспорены посетителями Клуба.

1. Общие положения
1.1. Адрес местонахождения Клуба: г. Москва, Лубянский проезд, 27/1, стр. 1, подъезд. 8.
1.2. Режим работы Клуба: Понедельник-воскресение 09:00—23:00.
1.3. Запись на занятия в стрелковых галереях производится до 22.00.
1.4. Администрация Клуба оставляет за собой право без предварительного уведомления посетителей и членов Клуба корректировать график работы и вносить изменения в деятельность Клуба.
1.5. Правила Клуба являются едиными для всех посетителей комплекса.
1.6. При первом посещении посетители обязаны предъявлять администратору на ресепшн паспорт гражданина Российской Федерации, без которого вступление в члены Клуба невозможно. Иностранные граждане и лица без гражданства не имеют права вступать в члены Клуба и посещать стрелковую зону.
1.7. В случае нарушений посетителем правил общественного порядка или создания угрозы жизни, здоровью персонала и других посетителей, а также в иных случаях, сотрудник администрации или службы охраны вправе отказать любому посетителю в обслуживании или удалить его с территории Клуба в любое время, без объяснения причин и компенсации понесенных посетителем затрат.
1.8. Администрация Клуба не несёт ответственности за травмы и несчастные случаи, полученные посетителями на территории Клуба, вследствие нарушений ими Правил посещения, если юридический факт наличия вины администрации, повлекшей причинение вреда, не будет определен во вступившем в законную силу решении суда.
1.9. Администрация Клуба не несёт ответственности за сохранность одежды, документов, сотовых телефонов, ювелирных украшений и иных ценных вещей посетителей, оставленных без присмотра или утерянных на территории Клуба. Будьте внимательны и не оставляйте свои личные вещи без присмотра.
1.10. Представители администрации Клуба имеют право ограничить количество посетителей на свое усмотрение, а также без объяснения причин отказать отдельным лицам войти в Клуб, даже при наличии клубной карты.
1.11. Администрация Клуба имеет право не впускать в Клуб или попросить покинуть Клуб лиц, находящихся в состоянии наркотического или алкогольного опьянения, если их агрессивное или неадекватное поведение причиняет беспокойство или угрожает безопасности других посетителей Клуба. При этом понесенные данным лицом затраты не компенсируются.
1.12. Сотрудники службы охраны, работающие на территории Клуба, могут выборочно попросить посетителей Клуба показать их личные вещи при входе в Клуб для проверки на наличие запрещенных к проносу предметов и веществ. В случае отказа посетителя предоставить вещи для досмотра администрация вправе отказать в обслуживании такому посетителю и попросить его покинуть территорию Клуба. Ответственность за пронос в Клуб запрещенных предметов и веществ лежит на посетителях, осуществивших эти действия.
1.13. При обнаружении на территории Клуба подозрительных предметов и веществ, запрещенных к проносу, посетитель обязан незамедлительно сообщить об этом инструктору, сотруднику администрации или службы охраны Клуба.
1.14. В случае причинения Клубу материального ущерба посетителем, сотрудники администрации и службы охраны вправе обязать его покинуть помещение Клуба, либо задержать до приезда сотрудников правоохранительных органов. При этом понесенные посетителем затраты не компенсируются. Причиненный Клубу материальный ущерб может быть взыскан с виновных лиц в добровольном или в судебном порядке.
1.15. Однократное нарушение правил безопасного обращения с оружием в помещениях Клуба, а также настоящих Правил посещения Клуба, влечет отстранение нарушителя от занятия, включая тренировочную стрельбу, или дисквалификацию во время соревнований. Повторное нарушение установленных правил, влечет прекращение членства данного лица в Клубе.
1.16. При отстранении лица от учебно-тренировочных занятий, дисквалификации или прекращении его членства в клубе, затраты, произведённые таким лицом по оплате услуг Клуба, возврату или иной компенсации не подлежат.

2. Правила обращения с оружием

2.1. Все действия стрелка должны производиться под контролем и по команде инструктора.
2.2. Оружие должно быть разряжено и находиться:
 — Пистолет, револьвер — в кобуре, чехле или кейсе.
 — Ружье или карабин, в безопасном положении — стволом вверх с открытым затвором или с закрытым затвором и вставленным в ствол со стороны казенной части сигнальным флажком.
Лица, прибывшие на объект с заряженным оружием (военнослужащие, сотрудники спецподразделений) должны его разрядить в отведенном для этого месте под контролем инструктора.
Магазины для оружия должны находиться отдельно от оружия в снаряжении стрелка или в сумках для переноски.
2.3. Доставать оружие из кобуры или футляра без разрешения руководителя стрельбы (преподавателя, инструктора, тренера, судьи) запрещается.
2.4. Заряжать оружие разрешается только по команде руководителя стрельбы (судьи соревнования) на исходной позиции, перед началом выполнения упражнения.
2.5. Доставать оружие из кобуры, из футляра для транспортирования, вкладывать в кобуру и обратно, чистить и обслуживать оружие, тренироваться с оружием «вхолостую» можно только в зонах безопасности стрелкового объекта.

3.Касаться патронов в зонах безопасности объекта — запрещается!

3.1. Во время заряжания, разряжения, выполнения упражнения ствол оружия, независимо от того заряжено оно или нет, должен быть направлен только в сторону мишеней.
3.2. Запрещается во время занятий, тренировок и соревнований стрелять вне сектора, указанного руководителем стрельб. Границы сектора определяются углами безопасности.
Углы безопасности обозначаются хорошо заметными, специальными метками на стенах или на полу стрелковой галереи. Направлять ствол оружия за пределы угла безопасности запрещается. При проведении соревнований за нарушение данного правила следует дисквалификация стрелка, а при проведении учебно-тренировочного процесса — отстранение стрелка от стрельбы.
3.3. В ходе выполнения упражнения разрешается стрельба только по мишеням данного упражнения.
3.4. Если при выполнении упражнения стрелок случайно уронил пистолет (оружие), то поднимать его самостоятельно запрещается. Он должен пригласить руководителя стрельб (инструктора, судью), который безопасно поднимет этот пистолет (оружие) и поместит в кобуру.
3.5. Нельзя удаляться от своего оружия далее чем на расстояние вытянутой руки.
3.6. Стрелок имеет право приступить к стрельбе только после изучения устройства оружия, взаимодействия его механизмов и частей.
3.7. Запрещается самостоятельно производить разборку — сборку оружия, ремонт частей и механизмов.
3.8. Стрелок может применять патроны, только соответствующие данному оружию.
3.9. В случае осечки нельзя открывать затвор оружия ранее, чем через 5 секунд во избежание последствий затяжного выстрела.
3.10. По окончании выполнения упражнения стрелок должен разрядить оружие, предъявить его к осмотру инструктору, сделать контрольный спуск курка.

Стрелок обязан неукоснительно соблюдать специальные правила обращения с оружием:
Правило № 1: «Я буду всегда обращаться с оружием, как с заряженным».
Правило № 2: «Я никогда не направлю оружие туда, куда я не хочу стрелять».
Правило № 3: «Перед тем как выстрелить, я всегда проверю, что перед мишенью и за ней».
Правило № 4: «Я никогда не коснусь пальцем спускового крючка, пока ствол оружия не будет направлен на мишень».

3.16. Защита органов зрения и слуха стрелков и других лиц, находящихся в тире: Руководитель стрельбы, стрелки и зрители, находящиеся в тире обязаны использовать для защиты органов зрения защитные очки, а для защиты органов слуха — наушники или беруши.
3.17. В тире категорически запрещается:
— нахождение в состоянии опьянения (алкогольного, наркотического или иного), под воздействием лекарственных и других химических препаратов, снижающих реакцию и внимание стрелка. В случае возникновения у инструктора сомнения в адекватности стрелка, он должен немедленно отстранить его от выполнения упражнения и удалить из тира;
— стрельба, если стрелок находится в болезненном или утомленном состоянии;
— пребывание животных даже на поводке и в клетке.

•‎ Публичная оферта

«Главные члены предложения. Тире между подлежащим и сказуемым»

Автор: учитель русского языка и литературы МОБУ Никитинская СОШ
Кильмухаметова Л.М.

Теория.

Теория.
Самостоятельная работа.

Сливовый, жалюзи, отрочество, банты, вручит, гнала , отключенный, облегчить, каталог, досуха, черпать, водопровод, кухонный, клала, оптовый, поняв, донельзя.

Сливовый, жалюзи, отрочество, банты, вручит, гнала , отключенный, облегчить, каталог, досуха, черпать, водопровод, кухонный, клала, оптовый, поняв, донельзя.

СлИвовый, жалюзИ, Отрочество, бАнты, вручИт, гналА , отключЕнный, облегчИть, каталОг, дОсуха, чЕрпать, водопровОд, кУхонный, клАла, оптОвый, понЯв, донЕльзя.

СлИвовый, жалюзИ, Отрочество, бАнты, вручИт, гналА , отключЕнный, облегчИть, каталОг, дОсуха, чЕрпать, водопровОд, кУхонный, клАла, оптОвый, понЯв, донЕльзя.

Книга это духовное завещание одного поколения другому совет умирающего старца юноше начинающему жить приказ передаваемый часовым отправляющимся на отдых.

Книга это духовное завещание одного поколения другому совет умирающего старца юноше начинающему жить приказ передаваемый часовым отправляющимся на отдых.
 

Книга — это духовное завещание одного поколения другому, совет умирающего старца юноше, начинающему жить, приказ, передаваемый часовым , отправляющимся на отдых.

Хорошая книга ‌‌‌‌ просто праздник.
Учить ум точить.
Семь бед один ответ.
Большая Медведица семь ярких звёзд.
Чтение вот лучшее учение. ( А. Пушкин)
Долг наш защищать крепость до последнего издыхания. ( А. Пушкин)

Хорошая книга ‌‌‌‌- просто праздник.
Учить — ум точить.
Семь бед – один ответ.
Большая Медведица — семь ярких звёзд.
Чтение — вот лучшее учение. ( А. Пушкин)
Долг наш — защищать крепость до последнего издыхания. ( А. Пушкин)

Главные члены предложения.

Главные члены предложения.
Тире между подлежащим
и сказуемым.

ТИРЕ МЕЖДУ ПОДЛЕЖАЩИМ И СКАЗУЕМЫМ






Тире ставится:








1.




Книга— лучший друг человека.






2.




Шестью шесть — тридцать шесть.






3.




Длина Волги—3688 километров






4.




Охранять природу — любить родину.






5.




Наша задача — хорошо учиться.






6.




Ходить босиком — большое удовольствие






7.




Чтение — вот лучшее учение.
Читать — значит вырабатывать вкус, постигая прекрасное.

ТИРЕ МЕЖДУ ПОДЛЕЖАЩИМ И СКАЗУЕМЫМ






Тире ставится:








1. сущ. в И.п.- сущ. в И.п




Книга— лучший друг человека.






2. числ. в И.п. — числ. в И.п




Шестью шесть — тридцать шесть.






3. сущ. в И.п. — числ. в И.п.




Длина Волги—3688 километров






4. гл Н.Ф.- гл.Н.Ф.





Охранять природу — любить родину.






5. сущ. в И.п.- гл.Н.Ф.




Наша задача — хорошо учиться.






6. Н. ф. глаг. + СУЩ.




Ходить босиком — большое удовольствие






7. сущ. (гл.) + Это( вот, значит) +сущ.(гл.)




Чтение — вот лучшее учение.
Читать — значит вырабатывать вкус, постигая прекрасное.

Тире не ставится:









1. При сказуемом есть не




Бедность не порок






2. При сказуемом есть как, будто, словно, точно




Глаза будто вишни.






3. Перед сказуемым стоит вводное слово




Собака, известно, друг человека

Тире не ставится:









1. При сказуемом есть не




Бедность не порок.






2. При сказуемом есть как, будто, словно, точно




Глаза будто вишни.






3. Перед сказуемым стоит вводное слово




Собака, известно, друг человека






4. Подлеж. = личное местоим.




Он порча, он чума здешних мест.

Услуга в дружбе вещь святая.

Услуга в дружбе вещь святая.
Степь –словно большой солнечный диск.
Плохой товарищ – не подмога.
Площадь комнаты двадцать квадратных метров.
Солнце – ярко, небо – сине.
Властвовать значит доверять.
Я – не француз.
 

Услуга в дружбе — вещь святая.

Услуга в дружбе — вещь святая.
(Подл. и сказ. – сущ. в им. п.)
Степь словно большой солнечный диск.
Плохой товарищ не подмога.
Площадь (сущ. в им. п.) комнаты — двадцать квадратных метров (числит.).
Солнце ярко, небо сине. (Сказ. – кратк. прил.)
Властвовать — значит доверять.
Я (личн.мест.) не француз.

Повесть «Капитанская дочка» является историческим произведением.

Повесть «Капитанская дочка» является историческим произведением.
Основу повести составляют картины восстания Емельяна Пугачева.
Маша Миронова стала любимым женским образом автора.

Повесть «Капитанская дочка» — историческое произведение.

Повесть «Капитанская дочка» — историческое произведение.
Картины восстания Емельяна Пугачева -основа повести.
Маша Миронова — любимый женский образ автора.

ПРОВЕРОЧНЫЙ ТЕСТ (задания 20-24 ЕГЭ)

АБД

АБД
АГД
123
124
во весь дух
23
1528

Итак, вы узнали, что….

Итак, вы узнали, что….
Тире ставится…
Тире не ставится…
__________________________
Оцените свою работу на уроке

Большие данные в здравоохранении: управление, анализ и перспективы на будущее | Journal of Big Data

Информация была ключом к лучшей организации и новым разработкам. Чем больше у нас информации, тем более оптимально мы можем организовать себя для достижения наилучших результатов. Вот почему сбор данных — важная часть для каждой организации. Мы также можем использовать эти данные для прогнозирования текущих тенденций определенных параметров и будущих событий. По мере того, как мы все больше и больше осознаем это, мы начали производить и собирать больше данных почти обо всем, внедряя технологические разработки в этом направлении.Сегодня мы сталкиваемся с ситуацией, когда нас наводняют тонны данных из всех аспектов нашей жизни, таких как социальная деятельность, наука, работа, здоровье и т. Д. В некотором смысле мы можем сравнить нынешнюю ситуацию с потоком данных. Технологические достижения помогли нам генерировать все больше и больше данных, даже до того уровня, когда они стали неуправляемыми с помощью доступных в настоящее время технологий. Это привело к появлению термина «большие данные» для описания больших и неуправляемых данных. Чтобы удовлетворить наши настоящие и будущие социальные потребности, нам необходимо разработать новые стратегии для организации этих данных и получения значимой информации.Одна из таких особых социальных потребностей — это здравоохранение. Как и в любой другой отрасли, медицинские организации производят данные с огромной скоростью, что одновременно дает множество преимуществ и проблем. В этом обзоре мы обсуждаем основы больших данных, включая управление ими, анализ и перспективы на будущее, особенно в секторе здравоохранения.

Перегрузка данными

Каждый день люди, работающие с различными организациями по всему миру, генерируют огромный объем данных. Термин «цифровая вселенная» количественно определяет такие огромные объемы данных, которые создаются, реплицируются и потребляются за один год.Международная корпорация данных (IDC) оценила приблизительный размер цифровой вселенной в 2005 году в 130 эксабайт (ЭБ). Цифровая вселенная в 2017 году расширилась примерно до 16000 ЭБ или 16 зеттабайт (ЗБ). IDC предсказывала, что к 2020 году цифровая вселенная расширится до 40 000 ЭБ. Чтобы представить себе этот размер, нам придется распределить около 5200 гигабайт (ГБ) данных для всех людей. Это пример феноменальной скорости расширения цифровой вселенной. Интернет-гиганты, такие как Google и Facebook, собирают и хранят огромные объемы данных.Например, в зависимости от наших предпочтений, Google может хранить различную информацию, включая местоположение пользователя, рекламные предпочтения, список используемых приложений, историю просмотра в Интернете, контакты, закладки, электронные письма и другую необходимую информацию, связанную с пользователем. Точно так же Facebook хранит и анализирует более 30 петабайт (ПБ) пользовательских данных. Такие большие объемы данных составляют « больших данных ». За последнее десятилетие большие данные успешно использовались ИТ-отраслью для получения важной информации, которая может принести значительный доход.

Эти наблюдения стали настолько заметными, что в конечном итоге привели к рождению новой области науки, получившей название « Data Science ». Наука о данных занимается различными аспектами, включая управление данными и их анализ, чтобы получить более глубокую информацию для улучшения функциональности или услуг системы (например, системы здравоохранения и транспорта). Кроме того, благодаря наличию некоторых из наиболее креативных и значимых способов визуализации постанализа больших данных стало легче понять функционирование любой сложной системы.Поскольку большая часть общества осознает и участвует в создании больших данных, возникла необходимость определить, что такое большие данные. Поэтому в этом обзоре мы пытаемся подробно рассказать о влиянии больших данных на трансформацию глобального сектора здравоохранения и их влиянии на нашу повседневную жизнь.

Определение больших данных

Как следует из названия, «большие данные» представляют собой большие объемы данных, которыми невозможно управлять с помощью традиционного программного обеспечения или интернет-платформ. Он превосходит традиционно используемые объемы хранения, обработки и анализа.Несмотря на то, что существует ряд определений больших данных, наиболее популярное и общепринятое определение было дано Дугласом Лэйни. Лэйни заметил, что (большие) данные растут в трех различных измерениях, а именно: объем, скорость и разнообразие (известные как 3 V) [1]. «Большая» часть больших данных указывает на их большой объем. Помимо объема, описание больших данных также включает скорость и разнообразие. Скорость указывает скорость или скорость сбора данных и делает их доступными для дальнейшего анализа; в то же время различные замечания о различных типах организованных и неорганизованных данных, которые может собирать любая фирма или система, например, данные на уровне транзакций, видео, аудио, текстовые файлы или файлы журналов.Эти три V стали стандартным определением больших данных. Хотя другие люди добавили несколько других V к этому определению [2], наиболее общепринятым четвертым V остается «достоверность».

Термин « big data » стал чрезвычайно популярным во всем мире в последние годы. Практически каждый сектор исследований, будь то промышленный или академический, генерирует и анализирует больших данных для различных целей. Самая сложная задача в отношении этой огромной кучи данных, которые могут быть организованы и неорганизованы, — это управление ими.Учитывая тот факт, что большие данные не поддаются управлению с помощью традиционного программного обеспечения, нам нужны технически продвинутые приложения и программное обеспечение, которые могут использовать быстрые и экономичные высокопроизводительные вычислительные мощности для таких задач. Чтобы разобраться в этом большом количестве данных, потребуется реализация алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) и новых алгоритмов слияния. В самом деле, было бы большим подвигом добиться автоматизированного принятия решений за счет реализации методов машинного обучения (ML), таких как нейронные сети и другие методы искусственного интеллекта.Однако при отсутствии соответствующей программной и аппаратной поддержки большие данные могут быть довольно туманными. Нам необходимо разработать более совершенные методы для работы с этим «бесконечным морем» данных и интеллектуальные веб-приложения для эффективного анализа и получения реальной информации. При наличии надлежащих средств хранения и аналитических инструментов информация и аналитические данные, полученные из больших данных, могут сделать важные компоненты и услуги социальной инфраструктуры (например, здравоохранение, безопасность или транспорт) более осведомленными, интерактивными и эффективными [3].Кроме того, визуализация больших данных в удобной для пользователя форме станет решающим фактором для развития общества.

Здравоохранение как хранилище больших данных

Здравоохранение — это многомерная система, созданная с единственной целью профилактики, диагностики и лечения связанных со здоровьем проблем или нарушений у людей. Основными компонентами системы здравоохранения являются специалисты здравоохранения (врачи или медсестры), медицинские учреждения (клиники, больницы для доставки лекарств и других диагностических или лечебных технологий) и финансовое учреждение, поддерживающее первых двух.Специалисты в области здравоохранения относятся к различным секторам здравоохранения, таким как стоматология, медицина, акушерство, сестринское дело, психология, физиотерапия и многие другие. Здравоохранение требуется на нескольких уровнях в зависимости от срочности ситуации. Специалисты служат в качестве первого пункта консультации (для первичной помощи), неотложной помощи, требующей квалифицированных специалистов (вторичная помощь), расширенного медицинского обследования и лечения (третичная помощь) и крайне редких диагностических или хирургических процедур (четвертичная помощь).На всех этих уровнях медицинские работники несут ответственность за различного рода информацию, такую ​​как история болезни пациента (данные, связанные с диагнозом и рецептами), медицинские и клинические данные (например, данные визуализации и лабораторных исследований) и другие частные или личные медицинские данные. Раньше обычная практика хранения таких медицинских карт пациента заключалась либо в рукописных заметках, либо в печатных отчетах [4]. Даже результаты медицинского обследования хранились в бумажной файловой системе.На самом деле, эта практика действительно древняя: самые старые сообщения о случаях, существовавшие в тексте папируса из Египта, датируются 1600 годом до нашей эры [5]. По словам Стэнли Райзера, в записях клинических случаев эпизод болезни фиксируется как история, в которой пациент, семья и врач являются частью сюжета »[6].

С появлением компьютерных систем и их потенциала оцифровка всех клинических обследований и медицинских записей в системах здравоохранения стала стандартной и широко распространенной практикой в ​​настоящее время.В 2003 году подразделение Национальных академий наук, инженерии и медицины, известное как Институт медицины, выбрало термин « электронных медицинских карт » для обозначения записей, которые ведутся для улучшения сектора здравоохранения в интересах пациентов и врачей. Электронные медицинские карты (EHR) по определению Мерфи, Ханкена и Уотерса представляют собой компьютеризированные медицинские записи для пациентов, любую информацию, относящуюся к прошлому, настоящему или будущему физическому / психическому здоровью или состоянию человека, которая хранится в электронной системе (ах), используемой для сбора , передавать, принимать, хранить, извлекать, связывать и манипулировать мультимедийными данными с основной целью предоставления медицинских услуг и связанных со здоровьем услуг »[7].

Электронные медицинские карты

Важно отметить, что Национальный институт здоровья (NIH) недавно объявил об инициативе «Все мы» (https://allofus.nih.gov/), которая направлена ​​на сбор одного миллиона или более данные пациентов, такие как EHR, включая данные медицинской визуализации, социально-поведенческие данные и данные об окружающей среде за следующие несколько лет. Электронные записи о медицинских записях предоставили множество преимуществ для обработки современных данных, связанных с здравоохранением. Ниже мы описываем некоторые характерные преимущества использования EHR.Первым преимуществом электронных медицинских записей является то, что медицинские работники имеют улучшенный доступ ко всей истории болезни пациента. Информация включает медицинские диагнозы, рецепты, данные, связанные с известными аллергиями, демографические данные, клинические описания и результаты различных лабораторных тестов. Таким образом, распознавание и лечение заболеваний являются эффективными по времени из-за сокращения времени задержки результатов предыдущих тестов. Со временем мы наблюдаем значительное уменьшение количества повторных и дополнительных обследований, потерянных заказов и двусмысленностей, вызванных неразборчивым почерком, а также улучшение координации помощи между несколькими поставщиками медицинских услуг.Преодоление таких логистических ошибок привело к сокращению числа аллергий на лекарства за счет уменьшения ошибок в дозировке и частоте приема лекарств. Медицинские работники также получили доступ через веб-платформы и электронные платформы для значительного улучшения своей медицинской практики с помощью автоматических напоминаний и подсказок о вакцинации, отклонениях в лабораторных результатах, скрининге на рак и других периодических проверках. Будет больше непрерывности ухода и своевременных вмешательств за счет облегчения общения между несколькими поставщиками медицинских услуг и пациентами.Они могут быть связаны с электронной авторизацией и немедленным утверждением страховки из-за меньшего количества документов. Электронные записи о здоровье позволяют быстрее извлекать данные и облегчают предоставление организациям отчетов об основных показателях качества здравоохранения, а также улучшают наблюдение за общественным здоровьем за счет немедленного сообщения о вспышках заболеваний. Электронные медицинские карты также предоставляют соответствующие данные о качестве обслуживания для бенефициаров программ медицинского страхования сотрудников и могут помочь контролировать рост затрат на пособия по медицинскому страхованию.Наконец, электронные записи могут сократить или полностью устранить задержки и путаницу в области выставления счетов и управления претензиями. Электронные записи о здоровье и Интернет вместе помогают обеспечить доступ к миллионам медицинской информации, связанной со здоровьем, критически важной для жизни пациента.

Оцифровка здравоохранения и больших данных

Подобно EHR, в электронной медицинской карте (EMR) хранятся стандартные медицинские и клинические данные, полученные от пациентов. EHR, EMR, личная медицинская карта (PHR), программное обеспечение для управления медицинской практикой (MPM) и многие другие компоненты данных здравоохранения в совокупности могут улучшить качество, эффективность обслуживания и затраты на здравоохранение, а также сократить медицинские ошибки.Большие данные в сфере здравоохранения включают данные поставщика медицинских услуг (такие как EMR, рецепты аптек и страховые записи), а также эксперименты на основе геномики (такие как генотипирование, данные экспрессии генов) и другие данные, полученные из интеллектуальной сети Интернета. вещей (IoT) (рис. 1). Внедрение ЭУЗ было медленным в начале 21 века, однако после 2009 г. оно значительно выросло [7, 8]. Управление и использование таких медицинских данных все больше зависит от информационных технологий.Развитие и использование устройств для мониторинга состояния здоровья и связанного с ними программного обеспечения, которое может генерировать оповещения и передавать данные о здоровье пациента соответствующим поставщикам медицинских услуг, набирают обороты, особенно при создании системы биомедицинского мониторинга и мониторинга состояния здоровья в реальном времени. Эти устройства генерируют огромное количество данных, которые можно анализировать для оказания клинической или медицинской помощи в режиме реального времени [9]. Использование больших данных из здравоохранения обещает улучшить показатели здоровья и контролировать расходы.

Рис. 1

Рабочий процесс аналитики больших данных. Хранилища данных хранят огромные объемы данных, генерируемых из различных источников. Эти данные обрабатываются с использованием аналитических конвейеров для получения более разумных и доступных вариантов здравоохранения.

Большие данные в биомедицинских исследованиях

Биологическая система, такая как клетка человека, демонстрирует молекулярные и физические явления сложной взаимосвязи. Чтобы понять взаимозависимости различных компонентов и событий такой сложной системы, в биомедицинском или биологическом эксперименте обычно собираются данные о меньшем и / или более простом компоненте.Следовательно, требуется несколько упрощенных экспериментов для создания обширной карты данного интересующего биологического явления. Это указывает на то, что чем больше у нас данных, тем лучше мы понимаем биологические процессы. Благодаря этой идее современные методы развивались быстрыми темпами. Например, можно представить объем данных, полученных в результате интеграции эффективных технологий, таких как секвенирование следующего поколения (NGS) и полногеномные исследования ассоциаций (GWAS), для декодирования генетики человека. Данные на основе NGS предоставляют информацию на глубинах, которые ранее были недоступны, и выводят экспериментальный сценарий в совершенно новое измерение.Это увеличило разрешение, с которым мы наблюдаем или записываем биологические события, связанные с конкретными заболеваниями, в режиме реального времени. Идея о том, что большие объемы данных могут предоставить нам хороший объем информации, которая часто остается неопознанной или скрытой в более мелких экспериментальных методах, открыла эру «- omics ». Дисциплина « omics » стала свидетелем значительного прогресса, поскольку вместо изучения одного « ген » ученые теперь могут изучать весь « геном » организма в исследованиях « геномика » в течение определенного промежутка времени.Аналогичным образом, вместо изучения экспрессии или « транскрипции » одного гена, теперь мы можем изучить экспрессию всех генов или всего « транскриптома » организма в рамках исследований « транскриптомика ». Каждый из этих отдельных экспериментов генерирует большой объем данных с большей глубиной информации, чем когда-либо прежде. Тем не менее, этой глубины и разрешения может быть недостаточно, чтобы предоставить все детали, необходимые для объяснения конкретного механизма или события.Поэтому обычно приходится анализировать большой объем данных, полученных в результате множества экспериментов, чтобы получить новые идеи. Этот факт подтверждается постоянным ростом количества публикаций о больших данных в здравоохранении (рис. 2). Анализ таких больших данных из медицинских систем и систем здравоохранения может оказать огромную помощь в разработке новых стратегий для здравоохранения. Последние технологические разработки в области генерации, сбора и анализа данных вызвали надежды на революцию в области персонализированной медицины в ближайшем будущем.

Рис. 2

Публикации, связанные с большими данными в здравоохранении. Количество публикаций в PubMed нанесено по годам

Большие данные исследований omics

NGS значительно упростила секвенирование и снизила затраты на создание данных о последовательности всего генома. Стоимость полного секвенирования генома упала с миллионов до пары тысяч долларов [10]. Технология NGS привела к увеличению объема биомедицинских данных, полученных в результате геномных и транскриптомных исследований.По оценкам, количество секвенированных геномов человека к 2025 году может составить от 100 миллионов до 2 миллиардов [11]. Объединение геномных и транскриптомных данных с протеомными и метаболомными данными может значительно расширить наши знания об индивидуальном профиле пациента — подход, который часто называют «индивидуальной, персонализированной или точной медицинской помощью». Систематический и комплексный анализ данных omics в сочетании с аналитикой здравоохранения может помочь разработать более эффективные стратегии лечения в направлении точной и персонализированной медицины (рис.3). Эксперименты на основе геномики, например, генотипирование, экспрессия генов и исследования на основе NGS, являются основным источником больших данных в биомедицинском здравоохранении наряду с EMR, информацией о рецептах в аптеках и записями о страховании. Здравоохранение требует тесной интеграции таких биомедицинских данных из различных источников для обеспечения лучшего лечения и ухода за пациентами. Эти перспективы настолько захватывающие, что, хотя геномные данные пациентов должны учитывать множество переменных, коммерческие организации уже используют данные генома человека, чтобы помочь поставщикам в принятии индивидуальных медицинских решений.Это может изменить правила игры в медицине и здоровье будущего.

Рис. 3

Структура для интеграции данных omics и аналитики здравоохранения для продвижения персонализированного лечения

Интернет вещей (IOT)

Отрасль здравоохранения не успела адаптироваться к движению больших данных по сравнению с другими отраслями. Таким образом, использование больших данных в секторе здравоохранения все еще находится в зачаточном состоянии. Например, медицинские и биомедицинские большие данные еще не объединились для улучшения медицинских данных с помощью молекулярной патологии.Такое сближение может помочь раскрыть различные механизмы действия или другие аспекты предсказательной биологии. Следовательно, чтобы оценить состояние здоровья человека, необходимо объединить биомолекулярные и клинические данные. Одним из таких источников клинических данных в здравоохранении является «Интернет вещей» (IoT).

Фактически, Интернет вещей — еще один крупный игрок, внедренный в ряде других отраслей, включая здравоохранение. До недавнего времени предметы общего пользования, такие как автомобили, часы, холодильники и устройства для мониторинга состояния здоровья, обычно не производили и не обрабатывали данные и не имели возможности подключения к Интернету.Однако оснащение таких объектов компьютерными микросхемами и датчиками, которые позволяют собирать и передавать данные через Интернет, открыло новые возможности. Технологии устройств, такие как метки и считыватели радиочастотной идентификации (RFID) и устройства связи ближнего поля (NFC), которые могут не только собирать информацию, но и взаимодействовать физически, все чаще используются в качестве информационных и коммуникационных систем [3]. Это позволяет объектам с RFID или NFC взаимодействовать и функционировать как сеть умных вещей.Анализ данных, собранных с этих чипов или датчиков, может выявить важную информацию, которая может быть полезна для улучшения образа жизни, принятия мер по энергосбережению, улучшения транспорта и здравоохранения. Фактически, Интернет вещей стал растущим движением в области здравоохранения. Устройства Интернета вещей создают непрерывный поток данных при мониторинге здоровья людей (или пациентов), что делает эти устройства основным источником больших данных в здравоохранении. Такие ресурсы могут соединять между собой различные устройства для предоставления надежных, эффективных и интеллектуальных услуг здравоохранения пожилым людям и пациентам с хроническими заболеваниями [12].

Преимущества Интернета вещей в здравоохранении

Используя сеть устройств Интернета вещей, врач может измерять и контролировать различные параметры своих клиентов в их соответствующих местах, например, дома или в офисе. Таким образом, благодаря раннему вмешательству и лечению пациенту может не потребоваться госпитализация или даже посещение врача, что приведет к значительному сокращению расходов на здравоохранение. Некоторые примеры устройств IoT, используемых в здравоохранении, включают носимые устройства для фитнеса или отслеживания состояния здоровья, биосенсоры, клинические устройства для мониторинга показателей жизнедеятельности и другие типы устройств или клинических инструментов.Такие устройства IoT генерируют большой объем данных, связанных со здоровьем. Если мы сможем интегрировать эти данные с другими существующими данными здравоохранения, такими как EMR или PHR, мы сможем предсказать состояние здоровья пациента и его прогрессирование от субклинического до патологического состояния [9]. Фактически, большие данные, созданные с помощью Интернета вещей, оказались весьма полезными в нескольких областях, так как предлагали более качественные исследования и прогнозы. В более широком масштабе данные с таких устройств могут помочь в мониторинге здоровья персонала, моделировании распространения болезни и поиске способов сдерживания конкретной вспышки заболевания.

Анализ данных из Интернета вещей потребует обновленного операционного программного обеспечения из-за его специфики, а также передовых аппаратных и программных приложений. Нам нужно будет управлять потоком данных от инструментов Интернета вещей в режиме реального времени и анализировать его поминутно. Сотрудники системы здравоохранения пытаются сократить расходы и улучшить качество медицинской помощи, применяя расширенную аналитику как к внутренним, так и к внешним данным.

Мобильные вычисления и мобильное здоровье (mHealth)

В современном цифровом мире каждый человек, кажется, одержим отслеживанием своей физической формы и статистики здоровья с помощью встроенного шагомера своих портативных и носимых устройств, таких как смартфоны, умные часы, фитнес приборные панели или планшеты.В условиях, когда общество становится все более мобильным практически во всех сферах жизни, инфраструктура здравоохранения нуждается в модернизации для размещения мобильных устройств [13]. Практика медицины и общественного здравоохранения с использованием мобильных устройств, известная как mHealth или мобильное здравоохранение, пронизывает различные степени здравоохранения, особенно при хронических заболеваниях, таких как диабет и рак [14]. Медицинские организации все чаще используют мобильные службы здоровья и хорошего самочувствия для внедрения новых и инновационных способов оказания помощи и координации здоровья, а также хорошего самочувствия.Мобильные платформы могут улучшить здравоохранение за счет ускорения интерактивного общения между пациентами и поставщиками медицинских услуг. Фактически, Apple и Google разработали специальные платформы, такие как Apple ResearchKit и Google Fit, для разработки исследовательских приложений для статистики фитнеса и здоровья [15]. Эти приложения поддерживают бесшовное взаимодействие с различными потребительскими устройствами и встроенными датчиками для интеграции данных. Эти приложения помогают врачам иметь прямой доступ к вашим общим данным о состоянии здоровья.И пользователь, и его врачи узнают о состоянии вашего тела в режиме реального времени. Эти приложения и интеллектуальные устройства также помогают, улучшая наше планирование здоровья и поощряя здоровый образ жизни. Пользователи или пациенты могут стать защитниками своего здоровья.

Природа больших данных в здравоохранении

EHR могут обеспечить расширенную аналитику и помочь в принятии клинических решений, предоставляя огромные данные. Однако большая часть этих данных в настоящее время неструктурирована. Неструктурированные данные — это информация, которая не соответствует заранее определенной модели или организационной структуре.Причина этого выбора может заключаться просто в том, что мы можем записывать его во множестве форматов. Другой причиной выбора неструктурированного формата является то, что часто параметры структурированного ввода (раскрывающиеся меню, переключатели и флажки) не подходят для сбора данных сложной природы. Например, мы не можем записывать нестандартные данные о клинических подозрениях пациента, социально-экономические данные, предпочтения пациентов, ключевые факторы образа жизни и другую связанную информацию каким-либо иным образом, кроме неструктурированного формата.Трудно сгруппировать такие разнообразные, но важные источники информации в интуитивно понятный или унифицированный формат данных для дальнейшего анализа с использованием алгоритмов для понимания и повышения эффективности ухода за пациентами. Тем не менее, отрасль здравоохранения должна использовать весь потенциал этих богатых потоков информации для улучшения качества обслуживания пациентов. В секторе здравоохранения это могло бы материализоваться с точки зрения лучшего управления, ухода и недорогого лечения. Мы очень далеки от осознания преимуществ больших данных и использования выводов, которые они извлекают.Для достижения этих целей нам необходимо систематически управлять большими данными и анализировать их.

Управление и анализ больших данных

Большие данные — это огромные объемы разнообразных данных, генерируемых с большой скоростью. Данные, собранные из различных источников, в основном необходимы для оптимизации потребительских услуг, а не потребительского потребления. Это также верно для больших данных из биомедицинских исследований и здравоохранения. Основная проблема с большими данными заключается в том, как обрабатывать этот большой объем информации.Чтобы сделать их доступными для научного сообщества, данные должны храниться в формате файла, который легко доступен и читается для эффективного анализа. В контексте медицинских данных другой серьезной проблемой является внедрение высокопроизводительных вычислительных инструментов, протоколов и высокопроизводительного оборудования в клинических условиях. Для достижения этой цели требуются специалисты из разных областей, включая биологию, информационные технологии, статистику и математику. Данные, собранные с помощью датчиков, могут быть доступны в облаке хранения с помощью предустановленных программных инструментов, разработанных разработчиками аналитических инструментов.Эти инструменты будут иметь функции интеллектуального анализа данных и машинного обучения, разработанные экспертами в области искусственного интеллекта для преобразования информации, хранящейся в виде данных, в знания. После внедрения это повысит эффективность сбора, хранения, анализа и визуализации больших данных из здравоохранения. Основная задача — аннотировать, интегрировать и представить эти сложные данные соответствующим образом для лучшего понимания. В отсутствие такой релевантной информации (медицинские) данные остаются довольно туманными и могут не привести биомедицинских исследователей к дальнейшему развитию.Наконец, инструменты визуализации, разработанные дизайнерами компьютерной графики, могут эффективно отображать полученные знания.

Неоднородность данных — еще одна проблема при анализе больших данных. Огромный размер и весьма неоднородный характер больших данных в здравоохранении делают их относительно менее информативными при использовании обычных технологий. Наиболее распространенными платформами для работы с программным фреймворком, помогающим анализировать большие данные, являются мощные вычислительные кластеры, доступ к которым осуществляется через инфраструктуры грид-вычислений.Облачные вычисления — это такая система, которая использует технологии виртуализированного хранения и предоставляет надежные услуги. Он предлагает высокую надежность, масштабируемость и автономность, а также повсеместный доступ, динамическое обнаружение ресурсов и возможность компоновки. Такие платформы могут действовать как приемники данных от повсеместных датчиков, как компьютер для анализа и интерпретации данных, а также предоставлять пользователю простую для понимания веб-визуализацию. В IoT обработка и аналитика больших данных могут выполняться ближе к источнику данных с помощью сервисов облачных вычислений на границе мобильных устройств и туманных вычислений.Для реализации подходов машинного обучения и искусственного интеллекта для анализа больших данных на вычислительных кластерах требуются передовые алгоритмы. Для написания таких алгоритмов или программного обеспечения можно использовать язык программирования, подходящий для работы с большими данными (например, Python, R или другие языки). Следовательно, для работы с большими данными биомедицинских исследований требуется хорошее знание биологии и информационных технологий. Такое сочетание обеих профессий обычно подходит биоинформатикам. Среди различных платформ, используемых для работы с большими данными, наиболее распространены Hadoop и Apache Spark.Мы кратко представим эти платформы ниже.

Hadoop

Загрузка больших объемов (больших) данных в память даже самых мощных вычислительных кластеров не является эффективным способом работы с большими данными. Следовательно, лучший логический подход к анализу огромных объемов сложных больших данных — это распределять и обрабатывать их параллельно на нескольких узлах. Однако размер данных обычно настолько велик, что требуются тысячи вычислительных машин для распределения и завершения обработки в разумные сроки.При работе с сотнями или тысячами узлов приходится решать такие вопросы, как распараллеливание вычислений, распределение данных и обработка сбоев. Одним из самых популярных распределенных приложений с открытым исходным кодом для этой цели является Hadoop [16]. Hadoop реализует алгоритм MapReduce для обработки и создания больших наборов данных. MapReduce использует , карту и сокращают примитивов до , отображают каждую логическую запись на входе в набор промежуточных пар ключ / значение, а операция reduce объединяет все значения, которые имеют один и тот же ключ [17].Он эффективно распараллеливает вычисления, обрабатывает сбои и планирует межмашинную связь между крупномасштабными кластерами машин. Распределенная файловая система Hadoop (HDFS) — это компонент файловой системы, который обеспечивает масштабируемое, эффективное и основанное на репликах хранение данных на различных узлах, составляющих часть кластера [16]. У Hadoop есть и другие инструменты, которые улучшают компоненты хранения и обработки, поэтому многие крупные компании, такие как Yahoo, Facebook и другие, быстро приняли его.Hadoop позволил исследователям использовать наборы данных, которые иначе невозможно было бы обработать. Hadoop реализуется во многих крупных проектах, таких как определение корреляции между данными о качестве воздуха и количеством госпитализаций по астме, разработка лекарств с использованием геномных и протеомных данных и другие подобные аспекты здравоохранения. Поэтому с внедрением системы Hadoop аналитика в сфере здравоохранения не будет сдерживаться.

Apache Spark

Apache Spark — еще одна альтернатива Hadoop с открытым исходным кодом.Это унифицированный механизм для распределенной обработки данных, который включает библиотеки более высокого уровня для поддержки SQL-запросов ( Spark SQL ), потоковой передачи данных ( Spark Streaming ), машинного обучения ( MLlib ) и обработки графиков ( GraphX ​​). [18]. Эти библиотеки помогают повысить продуктивность разработчиков, поскольку интерфейс программирования требует меньших усилий по написанию кода и может быть легко объединен для создания большего количества типов сложных вычислений. За счет реализации устойчивых распределенных наборов данных (RDD) поддерживается обработка данных в памяти, что может сделать Spark примерно в 100 раз быстрее, чем Hadoop в многопроходной аналитике (для небольших наборов данных) [19, 20].Это более верно, когда размер данных меньше доступной памяти [21]. Это указывает на то, что для обработки действительно больших данных с помощью Apache Spark потребуется большой объем памяти. Поскольку стоимость памяти выше, чем у жесткого диска, ожидается, что MapReduce будет более рентабельным для больших наборов данных по сравнению с Apache Spark. Точно так же Apache Storm был разработан, чтобы обеспечить среду для обработки потоков данных в реальном времени. Эта платформа поддерживает большинство языков программирования. Кроме того, он предлагает хорошую горизонтальную масштабируемость и встроенную отказоустойчивость для анализа больших данных.

Машинное обучение для извлечения информации, анализа данных и прогнозирования

В здравоохранении данные пациента содержат записанные сигналы, например, электрокардиограмму (ЭКГ), изображения и видео. Поставщикам медицинских услуг почти не удавалось преобразовать такие медицинские данные в электронные записи. В настоящее время предпринимаются усилия по оцифровке историй болезни из записей, сделанных до эры EHR, и по дополнению процесса стандартизации путем преобразования статических изображений в машиночитаемый текст. Например, программное обеспечение оптического распознавания символов (OCR) является одним из таких подходов, которые могут распознавать почерк, а также компьютерные шрифты и осуществлять оцифровку.Такие неструктурированные и структурированные наборы медицинских данных содержат неизведанный объем информации, которую можно использовать с помощью передовых программ искусственного интеллекта для получения критически важных практических идей в контексте ухода за пациентами. Фактически, ИИ стал предпочтительным методом для приложений больших данных в медицине. Эта умная система быстро нашла свою нишу в процессе принятия решений по диагностике заболеваний. Медицинские работники анализируют такие данные на предмет выявленных отклонений, используя соответствующие подходы машинного обучения.ML может отфильтровывать структурированную информацию из таких необработанных данных.

Извлечение информации из наборов данных EHR

Новые стратегии на основе машинного обучения или искусственного интеллекта помогают усовершенствовать возможности обработки информации в отрасли здравоохранения. Например, обработка естественного языка (НЛП) — это быстро развивающаяся область машинного обучения, которая может определять ключевые синтаксические структуры в свободном тексте, помогать в распознавании речи и извлекать смысл, стоящий за повествованием. Инструменты НЛП могут помочь в создании новых документов, таких как краткое описание визита к врачу, или для продиктовки клинических заметок.Уникальное содержание и сложность клинической документации могут стать проблемой для многих разработчиков НЛП. Тем не менее, мы должны иметь возможность извлекать релевантную информацию из медицинских данных, используя такие подходы, как НЛП.

AI также использовался для прогнозирования больших данных в здравоохранении. Например, алгоритмы машинного обучения могут преобразовывать диагностическую систему медицинских изображений в автоматизированное принятие решений. Хотя очевидно, что медицинские работники не могут быть заменены машинами в ближайшем будущем, ИИ определенно может помочь врачам принимать более обоснованные клинические решения или даже заменить человеческое суждение в определенных функциональных областях здравоохранения.

Анализ изображений

Некоторые из наиболее широко используемых методов визуализации в здравоохранении включают компьютерную томографию (КТ), магнитно-резонансную томографию (МРТ), рентген, молекулярную визуализацию, ультразвук, фотоакустическую визуализацию, функциональную МРТ (фМРТ), позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ), электроэнцефалография (ЭЭГ) и маммограммы. Эти методы позволяют получать медицинские изображения высокой четкости (данные пациента) большого размера. Медицинские работники, такие как рентгенологи, врачи и другие, отлично справляются с анализом медицинских данных в виде этих файлов на предмет выявленных отклонений.Однако также важно признать отсутствие специалистов по многим заболеваниям. Чтобы компенсировать эту нехватку профессионалов, были разработаны эффективные системы, такие как система архивации изображений и связи (PACS) для хранения и удобного доступа к данным медицинских изображений и отчетов [22]. PACS популярны для доставки изображений на локальные рабочие станции с помощью таких протоколов, как передача цифровых изображений в медицине (DICOM). Однако обмен данными с PACS основан на использовании структурированных данных для получения медицинских изображений.Это по своей природе упускает неструктурированную информацию, содержащуюся в некоторых биомедицинских изображениях. Более того, можно пропустить дополнительную информацию о состоянии здоровья пациента, которая присутствует на этих изображениях или аналогичных данных. Профессионал, специализирующийся на диагностике несвязанного состояния, может его не заметить, особенно когда заболевание все еще возникает. Чтобы помочь в таких ситуациях, анализ изображений оказывает влияние на здравоохранение, активно извлекая биомаркеры болезней из биомедицинских изображений.В этом подходе используются методы машинного обучения и распознавания образов для извлечения информации из огромных объемов данных клинических изображений с целью трансформации диагностики, лечения и наблюдения за пациентами. Он фокусируется на расширении диагностических возможностей медицинской визуализации для принятия клинических решений.

Ряд программных инструментов был разработан на основе таких функций, как общие, регистрация, сегментация, визуализация, реконструкция, моделирование и распространение для выполнения анализа медицинских изображений с целью выявления скрытой информации.Например, Visualization Toolkit — это свободно доступное программное обеспечение, которое позволяет обрабатывать и анализировать трехмерные изображения из медицинских тестов [23], в то время как SPM может обрабатывать и анализировать 5 различных типов изображений мозга (например, МРТ, фМРТ, ПЭТ, КТ-сканирование и ЭЭГ) [24]. Другое программное обеспечение, такое как GIMIAS, Elastix и MITK, поддерживает все типы изображений. Различные другие широко используемые инструменты и их функции в этой области перечислены в Таблице 1. Такой анализ больших данных на основе биоинформатики может извлекать более глубокую информацию и ценность из данных визуализации для стимулирования и поддержки проектов точной медицины, инструментов поддержки клинических решений и других способов здравоохранение.Например, мы также можем использовать его для мониторинга новых целевых методов лечения рака.

Таблица 1 Инструменты биоинформатики для обработки и анализа медицинских изображений

Большие данные от omics

Большие данные от исследований «omics» — это новый вид вызовов для биоинформатиков. Для анализа таких сложных данных из биологических систем требуются надежные алгоритмы. Конечная цель — преобразовать эти огромные данные в информативную базу знаний. Применение биоинформатических подходов для преобразования биомедицинских и геномных данных в средства прогнозирования и профилактики здоровья известно как трансляционная биоинформатика.Он находится на переднем крае здравоохранения, основанного на данных. Различные виды количественных данных в здравоохранении, например, из лабораторных измерений, данных о лекарствах и геномных профилей, могут быть объединены и использованы для определения новых метаданных, которые могут помочь в прецизионной терапии [25]. Вот почему для анализа этого цифрового богатства необходимы появляющиеся новые технологии. Фактически, были запущены очень амбициозные многомиллионные проекты, такие как « Инициатива по исследованиям и развитию больших данных », которые направлены на повышение качества инструментов и методов больших данных для лучшей организации, эффективного доступа и интеллектуального анализа больших данных.Обработка данных « omics» из крупномасштабного проекта «Геном человека» и других проектов по секвенированию популяций дает много преимуществ. В проектах популяционного секвенирования, таких как 1000 геномов, исследователи будут иметь доступ к изумительному количеству необработанных данных. Точно так же проект « Энциклопедия элементов ДНК » (ENCODE), основанный на проекте «Геном человека», был направлен на определение всех функциональных элементов в геноме человека с использованием подходов биоинформатики. Здесь мы перечисляем некоторые из широко используемых инструментов на основе биоинформатики для анализа больших данных на данных omics.

1. 1.

   SparkSeq — это эффективная облачная платформа на основе инфраструктуры Apache Spark и библиотеки Hadoop, которая используется для анализа геномных данных для интерактивного анализа геномных данных с точностью до нуклеотидов

2. 2.

   SAMQA выявляет ошибки и обеспечивает качество крупномасштабных геномных данных.Этот инструмент был первоначально создан для проекта Атласа генома рака Национальных институтов здравоохранения для выявления и сообщения об ошибках, включая ошибки формата выравнивания последовательностей / карты [SAM] и пустые считывания.

3. 3.

   ART может моделировать профили ошибок чтения и длины чтения для данных, полученных с использованием платформ высокопроизводительного секвенирования, включая платформы SOLiD и Illumina.

4. 4.

   DistMap — это еще один набор инструментов, используемый для распределенного отображения короткого чтения на основе кластера Hadoop, который предназначен для охвата более широкого круга приложений секвенирования. Например, одно из его приложений, а именно устройство сопоставления BWA, может выполнять 500 миллионов пар чтения примерно за 6 часов, что примерно в 13 раз быстрее, чем обычное устройство сопоставления с одним узлом.

5. 5.

   SeqWare — это механизм запросов на основе системы баз данных Apache HBase, который обеспечивает доступ к крупномасштабным полногеномным наборам данных за счет интеграции браузеров и инструментов генома.

6. 6.

   CloudBurst — это модель параллельных вычислений, используемая в экспериментах по картированию генома для улучшения масштабируемости чтения больших данных секвенирования.

7. 7.

   Hydra использует распределенную вычислительную среду Hadoop для обработки больших баз данных пептидов и спектров для наборов протеомических данных. Этот специальный инструмент способен выполнять 27 миллиардов оценок пептидов менее чем за 60 минут на кластере Hadoop.

8. 8.

   BlueSNP — это пакет R, основанный на платформе Hadoop, используемый для анализа общегеномных ассоциаций (GWAS), в первую очередь нацеленный на статистические данные для получения значимых ассоциаций между наборами данных генотип-фенотип. Эффективность этого инструмента оценивается для анализа 1000 фенотипов на 10 ⁶ SNP у 10 ⁴ человек в течение получаса.

9. 9.

   Myrna , облачный конвейер, предоставляет информацию о различиях уровней экспрессии генов, включая выравнивание считывания, нормализацию данных и статистическое моделирование.

За последние несколько лет мы стали свидетелями огромного увеличения наборов данных по конкретным заболеваниям с платформ omics. Например, архив данных ArrayExpress Archive of Functional Genomics содержит информацию примерно из 30 000 экспериментов и более миллиона функциональных анализов.Растущий объем данных требует более эффективных и эффективных пакетов, основанных на биоинформатике, для анализа и интерпретации полученной информации. Это также привело к появлению специальных инструментов для анализа таких огромных объемов данных. Ниже мы упоминаем некоторые из самых популярных коммерческих платформ для анализа больших данных.

Коммерческие платформы для анализа медицинских данных

Чтобы решать проблемы с большими данными и выполнять более плавную аналитику, различные компании внедрили ИИ для анализа опубликованных результатов, текстовых данных и данных изображений для получения значимых результатов.Корпорация IBM является одним из крупнейших и опытных игроков в этом секторе, предоставляющим коммерческие услуги аналитики здравоохранения. IBM Watson Health — это платформа искусственного интеллекта для обмена и анализа данных о состоянии здоровья среди больниц, поставщиков медицинских услуг и исследователей. Точно так же Flatiron Health предоставляет технологически ориентированные услуги в области медицинской аналитики, специально ориентированные на исследования рака. Другие крупные компании, такие как Oracle Corporation и Google Inc., также сосредотачиваются на разработке облачных хранилищ и платформ распределенных вычислительных мощностей.Интересно, что в последние несколько лет появилось несколько компаний и стартапов, предлагающих аналитику и решения для здравоохранения. Некоторые производители в секторе здравоохранения представлены в таблице 2. Ниже мы обсудим некоторые из этих коммерческих решений.

Таблица 2 Список некоторых крупных компаний, которые предоставляют услуги по анализу больших данных в секторе здравоохранения. & протестированная масштабируемость предприятия.Он предоставляет различные приложения для медицинской аналитики, например, для понимания и управления клиническими вариациями, а также для трансформации затрат на медицинское обслуживание. Он также способен анализировать и управлять организацией больниц, беседами между врачами, ориентированными на риск решениями врачей в отношении лечения и уходом, который они оказывают пациентам. Он также предоставляет приложение для оценки и управления здоровьем населения — проактивную стратегию, выходящую за рамки традиционных методологий анализа рисков.Он использует интеллект машинного обучения для прогнозирования будущих траекторий рисков, определения факторов риска и предоставления решений для достижения наилучших результатов. Стратегическая иллюстрация методологии компании для аналитики представлена ​​на рис. 4.

Рис. 4

Иллюстрация применения «Intelligent Application Suite», предоставленного AYASDI для различных анализов, таких как клиническая изменчивость, состояние здоровья населения и управление рисками в сектор здравоохранения

Linguamatics

Это алгоритм на основе НЛП, основанный на алгоритме интерактивного анализа текста (I2E).I2E может извлекать и анализировать широкий спектр информации. Результаты, полученные с помощью этого метода, в десять раз быстрее, чем при использовании других инструментов, и не требуют экспертных знаний для интерпретации данных. Этот подход может предоставить информацию о генетических связях и фактах из неструктурированных данных. Классическое ML требует хорошо отобранных данных в качестве входных данных для получения чистых и отфильтрованных результатов. Тем не менее, НЛП при интеграции в ЭУЗ или в истории болезни само по себе способствует извлечению чистой и структурированной информации, которая часто остается скрытой в неструктурированных входных данных (рис.5).

Рис. 5

Схематическое изображение принципа работы системы искусственного интеллекта на основе НЛП, используемой для хранения и анализа массивных данных в Linguamatics

IBM Watson

Это одна из уникальных идей технологического гиганта IBM, нацеленного на большие объемы данных. аналитика данных практически во всех профессиональных секторах. Эта платформа широко использует алгоритмы на основе машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы извлечь максимум информации из минимального ввода. IBM Watson обеспечивает соблюдение режима интеграции широкого спектра областей здравоохранения для предоставления значимых и структурированных данных (рис.6). Пытаясь раскрыть новые мишени для лекарств конкретно на модели рака, IBM Watson и Pfizer организовали продуктивное сотрудничество, чтобы ускорить открытие новых комбинаций иммуно-онкологических заболеваний. Сочетание модулей глубокого обучения Watson, интегрированных с технологиями искусственного интеллекта, позволяет исследователям интерпретировать сложные наборы геномных данных. IBM Watson использовался для прогнозирования конкретных типов рака на основе профилей экспрессии генов, полученных из различных больших наборов данных, указывающих на наличие нескольких мишеней, на которые можно воздействовать лекарствами.IBM Watson также используется в программах по поиску лекарств, объединяя тщательно подобранную литературу и составляя сетевые карты, чтобы предоставить подробный обзор молекулярного ландшафта в модели конкретного заболевания.

Рис. 6

IBM Watson в аналитике медицинских данных. Схематическое изображение различных функциональных модулей в пакете больших данных IBM Watson для здравоохранения. Например, область открытия лекарств включает в себя сеть высоко скоординированного сбора и анализа данных в пределах спектра кураторской базы данных для построения значимых путей к выяснению новых мишеней, поддающихся воздействию наркотиков

Для анализа разнообразных медицинских данных область здравоохранения описывает аналитику в четырех категориях: описательная, диагностическая, прогнозная и предписывающая аналитика.Описательная аналитика предназначена для описания текущих медицинских ситуаций и их комментариев, тогда как диагностический анализ объясняет причины и факторы, лежащие в основе возникновения определенных событий, например, выбор варианта лечения для пациента на основе кластеризации и деревьев решений. Прогнозная аналитика фокусируется на способности предсказывать будущие результаты путем определения тенденций и вероятностей. Эти методы в основном основаны на технике наклона машины и полезны в контексте понимания осложнений, которые могут развиться у пациента.Предписывающая аналитика — это выполнение анализа, чтобы предложить действия для принятия оптимального решения. Например, решение отказаться от данного лечения пациенту на основании наблюдаемых побочных эффектов и прогнозируемых осложнений. Для повышения производительности существующих медицинских систем важным фактором может стать интеграция больших данных в аналитику здравоохранения; однако необходимо разработать сложные стратегии. Для интеграции технологий больших данных для улучшения результатов требуется архитектура лучших практик различной аналитики в области здравоохранения.Однако есть много проблем, связанных с реализацией таких стратегий.

Проблемы, связанные с большими данными в здравоохранении

Методы управления и анализа больших данных постоянно развиваются, особенно для потоковой передачи данных в реальном времени, сбора, агрегации, аналитики (с использованием машинного обучения и прогнозирования) и решений визуализации, которые могут помочь в интеграции использование ЭМИ в здравоохранении. Например, уровень внедрения EHR протестированных и сертифицированных на федеральном уровне программ EHR в секторе здравоохранения в США.С.А. почти завершен [7]. Однако наличие сотен сертифицированных государством продуктов EHR, каждая из которых имеет различную клиническую терминологию, технические характеристики и функциональные возможности, привело к трудностям в обеспечении взаимодействия и обмена данными. Тем не менее, мы можем с уверенностью сказать, что отрасль здравоохранения вступила в фазу развертывания «пост-EMR». Теперь основная цель — получить практическую информацию из этих огромных объемов данных, собранных в виде EMR. Здесь мы кратко обсудим некоторые из этих проблем.

Хранилище

Хранение больших объемов данных — одна из основных проблем, но многие организации предпочитают хранить данные в своих собственных помещениях. Он имеет несколько преимуществ, таких как контроль над безопасностью, доступом и временем безотказной работы. Однако локальная серверная сеть может быть дорогостоящей в масштабировании и сложной в обслуживании. Похоже, что при снижении затрат и повышении надежности облачное хранилище с использованием ИТ-инфраструктуры является лучшим вариантом, который выбрало большинство медицинских организаций.Организации должны выбирать облачных партнеров, которые понимают важность соблюдения нормативных требований и безопасности в сфере здравоохранения. Кроме того, облачное хранилище предлагает более низкие первоначальные затраты, быстрое восстановление после сбоев и более легкое расширение. Организации также могут использовать гибридный подход к своим программам хранения данных, который может быть наиболее гибким и работоспособным подходом для поставщиков с различными потребностями в доступе к данным и хранении.

Очистка

Данные необходимо очистить или очистить, чтобы обеспечить точность, правильность, согласованность, актуальность и чистоту после сбора.Этот процесс очистки может быть ручным или автоматическим с использованием логических правил для обеспечения высокого уровня точности и целостности. Более сложные и точные инструменты используют методы машинного обучения, чтобы сократить время и расходы, а также не дать фальсифицированным данным свести на нет проекты с большими данными.

Единый формат

Пациенты производят огромные объемы данных, которые нелегко зафиксировать с помощью традиционного формата EHR, поскольку он сложен и с трудом поддается управлению. Работать с большими данными слишком сложно, особенно когда они возникают без идеальной организации данных для поставщиков медицинских услуг.Необходимость кодифицировать всю клинически значимую информацию, появившуюся для целей претензий, выставления счетов и клинической аналитики. Поэтому для представления основных клинических концепций были разработаны системы медицинского кодирования, такие как текущая процедурная терминология (CPT) и Международная классификация болезней (ICD). Однако у этих кодовых наборов есть свои ограничения.

Точность

Некоторые исследования показали, что представление данных пациента в EMR или EHR еще не совсем точное [26,27,28,29], вероятно, из-за плохой утилиты EHR, сложных рабочих процессов и непонимания причин. большие данные крайне важны для правильного сбора.Все эти факторы могут способствовать возникновению проблем с качеством больших данных на протяжении всего их жизненного цикла. EHR предназначены для улучшения качества и передачи данных в клинических рабочих процессах, хотя отчеты указывают на расхождения в этих контекстах. Качество документации можно улучшить, если использовать анкеты для самоотчета пациентов о своих симптомах.

Предварительная обработка изображений

В ходе исследований наблюдались различные физические факторы, которые могут привести к изменению качества данных и неправильному толкованию существующих медицинских записей [30].Медицинские изображения часто сталкиваются с техническими препятствиями, которые связаны с множеством типов шума и артефактов. Неправильное обращение с медицинскими изображениями также может вызвать искажение изображений, например, может привести к разграничению анатомических структур, таких как вены, что не соответствует реальному сценарию случая. Уменьшение шума, устранение артефактов, регулировка контрастности полученных изображений и неправильное обращение с пост-регулировкой качества изображения — вот некоторые из мер, которые могут быть реализованы для достижения цели.

Безопасность

Было много нарушений безопасности, взломов, фишинговых атак и эпизодов программ-вымогателей, при которых безопасность данных является приоритетом для медицинских организаций.После обнаружения множества уязвимостей был разработан список технических средств защиты защищенной медицинской информации (PHI). Эти правила, называемые Правилами безопасности HIPAA, помогают организациям руководствоваться протоколами хранения, передачи, аутентификации и средствами контроля доступа, целостности и аудита. Общие меры безопасности, такие как использование новейшего антивирусного программного обеспечения, брандмауэры, шифрование конфиденциальных данных и многофакторная аутентификация, могут сэкономить массу проблем.

Метаданные

Чтобы иметь успешный план управления данными, необходимо иметь полные, точные и актуальные метаданные, касающиеся всех хранимых данных.Метаданные будут состоять из такой информации, как время создания, цель и лицо, ответственное за данные, предыдущее использование (кем, почему, как и когда) для исследователей и аналитиков данных. Это позволит аналитикам воспроизвести предыдущие запросы и помочь более поздним научным исследованиям и точному сравнительному анализу. Это увеличивает полезность данных и предотвращает создание «мусорных корзин данных», которые не используются или не используются.

Запросы

Метаданные упростят организациям запрос данных и получение некоторых ответов.Однако при отсутствии надлежащего взаимодействия между наборами данных инструменты запросов могут не получить доступ ко всему репозиторию данных. Кроме того, различные компоненты набора данных должны быть хорошо взаимосвязаны или связаны и легкодоступны, в противном случае невозможно будет создать полный портрет здоровья отдельного пациента. Системы медицинского кодирования, такие как ICD-10, SNOMED-CT или LOINC, должны быть реализованы для сведения концепций свободной формы в общую онтологию. Если точность, полнота и стандартизация данных не вызывает сомнений, то язык структурированных запросов (SQL) можно использовать для запросов к большим наборам данных и реляционным базам данных.

Визуализация

Чистая и увлекательная визуализация данных с помощью диаграмм, тепловых карт и гистограмм для иллюстрации контрастных цифр и правильной маркировки информации, чтобы уменьшить потенциальную путаницу, может значительно упростить нам усвоение информации и ее правильное использование. Другие примеры включают гистограммы, круговые диаграммы и диаграммы рассеяния с их собственными способами передачи данных.

Обмен данными

Пациенты могут получать или не получать лечение в нескольких местах.В первом случае важно было бы поделиться данными с другими организациями здравоохранения. Если во время такого совместного использования данные не могут взаимодействовать друг с другом, перемещение данных между разрозненными организациями может быть серьезно ограничено. Это могло быть связано с техническими и организационными препятствиями. Это может оставить клиницистов без ключевой информации для принятия решений относительно последующего наблюдения и стратегий лечения пациентов. Такие решения, как Fast Healthcare Interoperability Resource (FHIR) и общедоступные API-интерфейсы, CommonWell (некоммерческая торговая ассоциация) и Carequality (основанная на консенсусе общая структура взаимодействия), делают совместимость и обмен данными легкими и безопасными.Самым большим препятствием для обмена данными является обращение с данными как с товаром, который может обеспечить конкурентное преимущество. Поэтому иногда и поставщики, и поставщики намеренно вмешиваются в поток информации, чтобы заблокировать поток информации между различными системами EHR [31].

Поставщикам медицинских услуг необходимо будет преодолеть все проблемы из этого списка и многое другое, чтобы разработать экосистему обмена большими данными, которая предоставляет достоверную, своевременную и значимую информацию, объединяя всех участников континуума медицинской помощи.Прежде чем эти проблемы будут преодолены, потребуются время, приверженность, финансирование и общение.

Аналитика больших данных для сокращения расходов

Чтобы разработать систему здравоохранения на основе больших данных, которая может обмениваться большими данными и предоставлять нам достоверную, своевременную и значимую информацию, нам необходимо преодолеть все проблемы, упомянутые выше. Преодоление этих проблем потребует вложений времени, финансирования и приверженности. Однако, как и в случае с другими технологическими достижениями, успех этих амбициозных шагов, по-видимому, облегчит нынешнее бремя здравоохранения, особенно с точки зрения затрат.Считается, что внедрение аналитики больших данных организациями здравоохранения может привести к экономии более 25% годовых затрат в ближайшие годы. Более точная диагностика и прогнозирование заболеваний с помощью аналитики больших данных может способствовать снижению затрат за счет снижения количества повторных госпитализаций. Медицинские фирмы недостаточно хорошо понимают переменные, ответственные за повторную госпитализацию. Медицинским организациям было бы проще улучшить свои протоколы работы с пациентами и предотвратить повторную госпитализацию, правильно определив эти отношения.Аналитика больших данных также может помочь в оптимизации кадрового обеспечения, прогнозировании потребностей операционных, оптимизации ухода за пациентами и улучшении цепочки поставок фармацевтических препаратов. Все эти факторы приведут к окончательному снижению затрат организаций на здравоохранение.

Квантовая механика и анализ больших данных

Наборы больших данных могут быть ошеломляющими по размеру. Поэтому его анализ остается сложной задачей даже на самых мощных современных компьютерах. Для большей части анализа узкое место заключается в способности компьютера получить доступ к своей памяти, а не в процессоре [32, 33].Требования к емкости, пропускной способности или задержке иерархии памяти настолько перевешивают вычислительные требования, что суперкомпьютеры все чаще используются для анализа больших данных [34, 35]. Дополнительным решением является применение квантового подхода для анализа больших данных.

Квантовые вычисления и их преимущества

Обычные цифровые вычисления используют двоичные цифры для кодирования данных, тогда как квантовые вычисления используют квантовые биты или кубитов [36]. Кубит — это квантовая версия классических двоичных битов, которая может представлять ноль, единицу или любую линейную комбинацию состояний (называемых суперпозициями ) этих двух состояний кубита [37].Следовательно, кубиты позволяют компьютерным битам работать в трех состояниях по сравнению с двумя состояниями в классических вычислениях. Это позволяет квантовым компьютерам работать в тысячи раз быстрее, чем обычные компьютеры. Например, для обычного анализа набора данных с n точками потребуется 2 ⁿ единиц обработки, тогда как для этого потребуется всего n квантовых битов с использованием квантового компьютера. Квантовые компьютеры используют квантово-механические явления, такие как суперпозиция и квантовая запутанность, для выполнения вычислений [38, 39].

Квантовые алгоритмы могут экспоненциально ускорить анализ больших данных [40]. Некоторые сложные проблемы, которые считаются неразрешимыми с помощью обычных вычислений, могут быть решены с помощью квантовых подходов. Например, современные методы шифрования, такие как RSA, открытый ключ (PK) и стандарт шифрования данных (DES), которые сейчас считаются непроходимыми, не будут иметь значения в будущем, потому что квантовые компьютеры быстро их преодолеют [41]. Квантовые подходы могут значительно сократить объем информации, необходимой для анализа больших данных.Например, квантовая теория может максимизировать различимость между многослойной сетью, используя минимальное количество слоев [42]. Кроме того, квантовые подходы требуют относительно небольшого набора данных для получения максимально конфиденциального анализа данных по сравнению с традиционными методами (машинное обучение). Таким образом, квантовые подходы могут резко сократить объем вычислительной мощности, необходимой для анализа больших данных. Несмотря на то, что квантовые вычисления все еще находятся в зачаточном состоянии и представляют множество открытых проблем, они внедряются для обработки данных здравоохранения.

Приложения для анализа больших данных

Квантовые вычисления набирают обороты и кажутся потенциальным решением для анализа больших данных. Например, идентификация редких событий, таких как рождение бозонов Хиггса на Большом адронном коллайдере (LHC), теперь может выполняться с использованием квантовых подходов [43]. На LHC генерируются огромные объемы данных о столкновениях (1 ПБ / с), которые необходимо фильтровать и анализировать. Один из таких подходов, квантовый отжиг для ML (QAML), который реализует комбинацию ML и квантовых вычислений с программируемым квантовым отжигом, помогает уменьшить вмешательство человека и повысить точность оценки данных о столкновениях частиц.В другом примере квантовая машина опорных векторов была реализована как на этапе обучения, так и на этапе классификации для классификации новых данных [44]. Такие квантовые подходы могут найти применение во многих областях науки [43]. Действительно, рекуррентная квантовая нейронная сеть (RQNN) была реализована для увеличения разделимости сигналов в сигналах электроэнцефалограммы (ЭЭГ) [45]. Точно так же квантовый отжиг был применен к оптимизации интенсивности бимлетов лучевой терапии с модуляцией интенсивности (IMRT) [46]. Точно так же существует больше применений квантовых подходов в здравоохранении. E.грамм. квантовые сенсоры и квантовые микроскопы [47].

Большой | Документация по Dash для Python

Получите доступ к этой документации в своем терминале Python с помощью:
« python

справка (dash.html.Big)
«

Наша рекомендуемая IDE для написания приложений Dash — это Dash Enterprise
Data Science Workspaces,
, которая имеет опережающую поддержку свойств компонентов Dash.
Узнайте, использует ли ваша компания
Dash Enterprise.

дочерние элементы ( список или компонент тире в единственном числе, строка или число ; необязательно):
Потомки этого компонента.

id ( строка ; необязательно):
Идентификатор этого компонента, используемый для идентификации компонентов тире в обратных вызовах
. Идентификатор должен быть уникальным для всех компонентов в
приложении.

accessKey ( строка ; необязательно):
Сочетание клавиш для активации или добавления фокуса к элементу.

aria- * ( строка ; необязательно):
Подстановочный атрибут aria.

className ( строка ; необязательно):
Часто используется с CSS для стилизации элементов с общими свойствами.

contentEditable ( string ; необязательно):
Указывает, можно ли редактировать содержимое элемента.

contextMenu ( string ; необязательно):
Определяет идентификатор элемента