В последние годы появляется все больше сквозных технологий, позволяющих находить ответы одновременно по разным измерениям, синтезируются «веерные» решения для актуальных и сложных задач, возникает кумулятивный эффект. В статье анализируется потенциал подобных технологий на примере мобильного здравоохранения (mHealth), обеспечивающего быстрый доступ к медицинским услугам даже в самых отдаленных регионах, сглаживая неравенство между разными слоями населения в этом отношении. Их внедрение обретает особую значимость в контексте стремительного распространения хронических и аутоиммунных заболеваний, сильно влияющих на качество и продолжительность жизни. Умные приложения на основе искусственного интеллекта (ИИ) и виртуальной реальности предоставляют возможность управлять здоровьем, комбинируя самоконтроль пациентов с оперативным получением консультаций у медицинского персонала. За счет этого снижаются риски, повышается физиологическое и ментальное благополучие. В статье проведен масштабный анализ литературы по методикам лечения диабета посредством мобильных технологий с целью систематизации и выявления наиболее передовых решений. Для того чтобы подобные инновации могли обеспечить максимальный эффект, государственная политика в области здравоохранения должна согласовываться со стратегией цифровизации
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Экономика
In recent years, more and more generic technologies have appeared, allowing one to find answers simultaneously along different dimensions, “fan” solutions for urgent and complex problems are synthesized and cumulative effects emerge. This article analyzes the potential of such technologies using the example of mobile health (mHealth), which provides rapid access to medical services even in the most remote regions, mitigating the inequalities between different segments of the population in this regard. The implementation of mobile health becomes especially important in the context of the rapid spread of chronic and autoimmune diseases, which strongly impact the quality and duration of life. Smart applications based on AI and virtual reality provide the opportunity to manage one’s health by combining patient self-monitoring with rapid consultations with medical staff. By doing so, risks are reduced and physiological and mental well-being is enhanced. This article conducts a large-scale literature review of diabetes management techniques through mobile technology to systematize and identify the most advanced solutions. For such innovations to maximize their impact, public health policies must be aligned with a digitalization strategy.
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Abbasi R., Zare S., Ahmadian L. (2020) Investigating the attitude of patients with chronic diseases about using mobile health. International Journal of Technology Assessment in Health Care, 36(2), 139-144. DOI: 10.1017/S0266462320000070 EDN: GNVJRU
2. Aguilera A., Figueroa C.A., Hernandez-Ramos R., Sarkar U., Cemballi A., Gomez-Pathak L., Miramontes J., Yom-Tov E., Chakraborty B., Yan X., Xu J., Modiri A., Aggarwal J., Jay Williams J., Lyles C. R. (2020) mHealth app using machine learning to increase physical activity in diabetes and depression: clinical trial protocol for the DIAMANTE Study. BMJ Open, 10(8), e034723. DOI: 10.1136/bmjopen-2019-034723 EDN: NRGMCV
3. Ahmed S.H., Ewins D.L., Bridges J., Timmis A., Payne N., Mooney C., MacGregor C. (2020) Do-It-Yourself (DIY) Artificial Pancreas Systems for Type 1 Diabetes: Perspectives of Two Adult Users, Parent of a User and Healthcare Professionals. Advances in Therapy, 37(9), 3929-3941. DOI: 10.1007/s12325-020-01431-w EDN: NRHXPF
4. Al Hayek A.A., Al Dawish M.A. (2020) Assessing Diabetes Distress and Sleep Quality in Young Adults with Type 1 Diabetes Using FreeStyle Libre: A Prospective Cohort Study. Diabetes Therapy, 11(7), 1551-1562. DOI: 10.1007/s13300-020-00849-3 EDN: UFBRNY
5. Alanzi T., Bah S., Alzahrani S., Alshammari S., Almunsef F. (2018) Evaluation of a mobile social networking application for improving diabetes Type 2 knowledge: An intervention study using WhatsApp. Journal of Comparative Effectiveness Research, 7(9), 891-899. DOI: 10.2217/cer-2018-0028
6. Alfonsi J.E., Choi E.E.Y., Arshad T., Sammott S.S., Pais V., Nguyen C., Maguire B.R., Stinson J.N., Palmert M.R. (2020) Carbohydrate Counting App Using Image Recognition for Youth with Type 1 Diabetes: Pilot Randomized Control Trial. JMIR Mhealth and Uhealth, 8(10), e22074. DOI: 10.2196/22074 EDN: YHBJOR
7. Arakawa T., Tomoto K., Nitta H., Toma K., Takeuchi S., Sekita T., Minakuchi S., Mitsubayashi K. (2020) A Wearable Cellulose Acetate-Coated Mouthguard Biosensor for In Vivo Salivary Glucose Measurement. Analytical Chemistry, 92(18), 12201-12207. DOI: 10.1021/acs.analchem.0c01201 EDN: RZDVYD
8. Baig M.M., GholamHosseini H., Gutierrez J., Ullah E., Lindén M. (2021) Early Detection of Prediabetes and T2DM Using Wearable Sensors and Internet-of-Things-Based Monitoring Applications. Applied Clinical Informatics, 12(1), 1-9. DOI: 10.1055/s-0040-1719043 EDN: UPZBPB
9. Beach C., Cooper G., Weightman A., Hodson-Tole E.F., Reeves N.D., Casson A.J. (2021) Monitoring of Dynamic Plantar Foot Temperatures in Diabetes with Personalised 3D-Printed Wearables. Sensors, 21(5), 1717. DOI: 10.3390/s21051717 EDN: KTANUV
10. Cirilli I., Silvestri S., Marcheggiani F., Olivieri F., Galeazzi R., Antonicelli R., Recchioni R., Marcheselli F., Bacchetti T., Tiano L., Orlando P. (2019) Three Months Monitored Metabolic Fitness Modulates Cardiovascular Risk Factors in Diabetic Patients. Diabetes & Metabolism Journal, 43(6), 893-897. DOI: 10.4093/dmj.2018.0254 EDN: VISLHF
11. Ding H., Fatehi F., Maiorana A., Bashi N., Hu W., Edwards I. (2019) Digital health for COPD care: The current state of play. Journal of Thoracic Disease, 11, S2210-S2220. DOI: 10.21037/jtd.2019.10.17 EDN: ZHOAGD
12. Ernsting C., Stühmann L.M., Dombrowski S.U., Voigt-Antons J.N., Kuhlmey A., Gellert P. (2019) Associations of Health App Use and Perceived Effectiveness in People with Cardiovascular Diseases and Diabetes: Population-Based Survey. JMIR Mhealth and Uhealth, 7(3), e12179. DOI: 10.2196/12179
13. Franc S., Hanaire H., Benhamou P.Y. et al. (2020) DIABEO System Combining a Mobile App Software with and without Telemonitoring versus Standard Care: A Randomized Controlled Trial in Diabetic Patients Poorly Controlled with a Basal-Bolus Insulin Regimen. Diabetes Technology and Therapeutics, 22(12), 904-911. DOI: 10.1089/dia.2020.0021 EDN: SSLKCN
14. Fu H.Z., Wang M.H., Ho Y.S. (2013) Mapping of drinking water research: A bibliometric analysis of research output during 1992-2011. Science of the Total Environment, 443, 757-765. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2012.11.061
15. IDF (2021) IDF Diabetes Atlas 2021 (10th ed.), Brussels: International Diabetes Federation. Retrieved from https://diabetesatlas.org/atlas/tenth-edition/, accessed 08.03.2023.
16. Islam T.T., Ahmed M.S., Hassanuzzaman M., Bin Amir S.A., Rahman T. (2021) Blood Glucose Level Regression for Smartphone PPG Signals Using Machine Learning. Applied Sciences, 11(2), 618. DOI: 10.3390/app11020618 EDN: BXTZVD
17. Jain A., Krishnan R., Rogye A., Natarajan S. (2021) Use of offline artificial intelligence in a smartphone-based fundus camera for community screening of diabetic retinopathy. Indian Journal of Ophthalmology, 69(11), 3150-3154. DOI: 10.4103/ijo.IJO_3808_20 EDN: EKAKVL
18. Jebaseeli T.J., Durai C.A., Peter J.D. (2020) IOT based sustainable diabetic retinopathy diagnosis system. Sustainable Computing: Informatics & Systems, 28 (2020), 100272. DOI: 10.1016/J.SUSCOM.2018.08.004 EDN: MIVPNT
19. Jiwani R., Dennis B., Bess C., Monk S., Meyer K., Wang J., Espinoza S. (2021) Assessing acceptability and patient experience of a behavioral lifestyle intervention using fitbit technology in older adults to manage type 2 diabetes amid COVID-19 pandemic: A focus group study. Geriatric Nursing, 42 (2020), 57-64. DOI: 10.1016/j.gerinurse.2020.11.007 EDN: CUDQZX
20. Kato S., Ando M., Honda H., Yoshida Y., Imaizumi T., Yamamoto N., Maruyama S. (2020) Effectiveness of Lifestyle Intervention Using the Internet of Things System for Individuals with Early Type 2 Diabetes Mellitus. Internal Medicine, 59(1), 45-53. DOI: 10.2169/internalmedicine.3150-19 EDN: GTNSHS
21. Keller R., Hartmann S., Teepe G.W., Lohse K.M., Alattas A., Tudor Car L., Müller-Riemenschneider F., von Wangenheim F., Mair J.L., Kowatsch T. (2022) Digital Behavior Change Interventions for the Prevention and Management of Type 2 Diabetes: Systematic Market Analysis. Journal of Medical Internet Research, 24(1), e33348. DOI: 10.2196/33348 EDN: YOIRUE
22. Kumar S., Nilsen W.J., Abernethy A., Atienza A., Patrick K., Pavel M., Swendeman D. (2013) Mobile Health Technology Evaluation. American Journal of Preventive Medicine, 45(2), 228-236. DOI: 10.1016/j.amepre.2013.03.017
23. Leung T.I., Goldstein M.K., Musen M.A., Cronkite R., Chen J.H., Gottlieb A., Leitersdorf E. (2017) The new HIT: Human health information technology. Studies in Health Technology and Informatics, MEDINFO: Precision Healthcare through Informatics, 245, 768-772. DOI: 10.3233/978-1-61499-830-3-768
24. Li J., Sun L., Hou Y., Chen L. (2021) Cost-Effectiveness Analysis of a Mobile-Based Intervention for Patients with Type 2 Diabetes Mellitus. International Journal of Endocrinology, 2021, 8827629. DOI: 10.1155/2021/8827629 EDN: OUFOIU
25. Lim K., Chan S.Y., Lim S.L., Tai B.C., Tsai C., Wong S.R., Ang S.M., Yew T.W., Tai E.S., Yong E.L. (2021) A Smartphone App to Restore Optimal Weight (SPAROW) in Women With Recent Gestational Diabetes Mellitus: Randomized Controlled Trial. JMIR Mhealth and Uhealth, 9(3), e22147. DOI: 10.2196/22147 EDN: ZHVIJU
26. Luo J., White-Means S. (2021) Evaluating the Potential Use of Smartphone Apps for Diabetes Self-Management in an Underserved Population: A Qualitative Approach. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(18), 9886. DOI: 10.3390/ijerph18189886 EDN: DHXTSV
27. Malerbi F.K., Dal Fabbro A.L., Vieira P.B., Franco L.J. (2020) The feasibility of smartphone based retinal photography for diabetic retinopathy screening among Brazilian Xavante Indians. Diabetes Research and Clinical Practice, 168, 108380. DOI: 10.1016/j.diabres.2020.108380 EDN: TYJBTL
28. Mao N., Wang M.H., Ho Y.S. (2010) A bibliometric study of the trend in articles related to risk assessment published in Science Citation Index. Human and Ecological Risk Assessment, 16(4), 801-824. DOI: 10.1080/10807039.2010.501248
29. Middleton T., Constantino M., McGill M., D’Souza M., Twigg S.M., Wu T., Thiagalingam A., Chow C., Wong J. (2021) An Enhanced SMS Text Message-Based Support and Reminder Program for Young Adults with Type 2 Diabetes (TEXT2U): Randomized Controlled Trial. Journal of Medical Internet Research, 23(10), e27263. DOI: 10.2196/27263 EDN: XMMOFJ
30. Nahum-Shani I., Smith S.N., Spring B.J., Collins L.M., Witkiewitz K., Tewari A., Murphy S.A. (2016) Just-in-Time Adaptive Interventions (JITAIs) in Mobile Health: Key Components and Design Principles for Ongoing Health Behavior Support. Annals of Behavioral Medicine, 52(6), 446-462. DOI: 10.1007/s12160-016-9830-8
31. Nasser A.R., Hasan A.M., Humaidi A.J., Alkhayyat A., Alzubaidi L., Fadhel M.A., Santamaría J., Duan Y. (2021) IoT and Cloud Computing in Health-Care: A New Wearable Device and Cloud-Based Deep Learning Algorithm for Monitoring of Diabetes. Electronics, 10(21), 2719. DOI: 10.3390/electronics10212719
32. Nepper M.J., McAtee J.R., Wheeler L., Chai W. (2019) Mobile Phone Text Message Intervention on Diabetes Self-Care Activities, Cardiovascular Disease Risk Awareness, and Food Choices among Type 2 Diabetes Patients. Nutrients, 11(6), 1314. DOI: 10.3390/nu11061314
33. Nunes F., Madureira P., Rego S., Braga C., Moutinho R., Oliveira T., Soares F. (2021) A Mobile Tele-Ophthalmology System for Planned and Opportunistic Screening of Diabetic Retinopathy in Primary Care. IEEE Access, 9, 83740-83750. DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3085404 EDN: ERFNXE
34. Omboni S., Ballatore T., Rizzi F., Tomassini F., Panzeri E., Campolo L. (2021) Telehealth at scale can improve chronic disease management in the community during a pandemic: An experience at the time of COVID-19. PLoS ONE, 16(9), e0258015. DOI: 10.1371/journal.pone.0258015 EDN: NUFZHS
35. Pustozerov E.A., Tkachuk A., Vasukova E.A., Anopova A.D., Kokina M.A., Gorelova I.V., Pervunina T.M., Grineva E.N., Popova P.V. (2020) Machine Learning Approach for Postprandial Blood Glucose Prediction in Gestational Diabetes Mellitus. IEEE Access, 8, 219308-219321. DOI: 10.1109/ACCESS.2020.3042483 EDN: ATCOTX
36. Rghioui A., Lloret J., Sendra S., Oumnad A. (2020) A Smart Architecture for Diabetic Patient Monitoring Using Machine Learning Algorithms. Healthcare, 8(3), 348. DOI: 10.3390/healthcare8030348 EDN: BEBBTM
37. Ronquillo Y., Meyers A., Korvek S.J. (2022) Digital Health, Treasure Island, FL: StatPearls Publishing.
38. Sawaryn B., Klaassen M., van Beijnum B.J., Zwart H., Veltink P.H. (2021) Identification of Movements and Postures Using Wearable Sensors for Implementation in a Bi-Hormonal Artificial Pancreas System. Sensors, 21(17), 5954. DOI: 10.3390/s21175954 EDN: PVWHGL
39. Sharma A., Harrington R.A., McClellan M.B., Turakhia M.P., Eapen Z.J., Steinhubl S., Peterson E.D. (2018) Using digital health technology to better generate evidence and deliver evidence-based care. Journal of the American College of Cardiology, 71(23), 2680-2690. DOI: 10.1016/j.jacc.2018.03.523 EDN: VIJSPG
40. Shaw S.E., Seuren L.M., Wherton J., Cameron D., A’Court C., Vijayaraghavan S., Morris J., Bhattacharya S., Greenhalgh T. (2020) Video Consultations between Patients and Clinicians in Diabetes, Cancer, and Heart Failure Services: Linguistic Ethnographic Study of Video-Mediated Interaction. Journal of Medical Internet Research, 22(5), e18378. DOI: 10.2196/18378 EDN: AFMFQI
41. Silva B.M.C., Rodrigues J.J.P.C., de la Torre Díez I., López-Coronado M., Saleem K. (2015) Mobile-health: A review of current state in 2015. Journal of Biomedical Informatics, 56, 265-272. DOI: 10.1016/j.jbi.2015.06.003
42. Song C., Yang Y., Tu X., Chen Z., Gong J., Lin C. (2021) A Smartphone-Based Fluorescence Microscope with Hydraulically Driven Optofluidic Lens for Quantification of Glucose. IEEE Sensors Journal, 21(2), 1229-1235. DOI: 10.1109/JSEN.2020.3019889 EDN: JYMSGJ
43. Stolfi P., Castiglione F. (2021) Emulating complex simulations by machine learning methods. BMC Bioinformatics, 22(S14), 483. DOI: 10.1186/s12859-021-04354-7 EDN: DQNKOQ
44. Stoyanov S.R., Hides L., Kavanagh D.J., Zelenko O., Tjondronegoro D., Mani M. (2015) Mobile app rating scale: A new tool for assessing the quality of health mobile apps. JMIR mHealth and uHealth, 3(1), e27. DOI: 10.2196/mhealth.3422
45. Torreblanca-González J., Gómez-Martín B., Hernández Encinas A., Martín-Vaquero J., Queiruga-Dios A., Martínez-Nova A. (2021) The Use of Infrared Thermography to Develop and Assess a Wearable Sock and Monitor Foot Temperature in Diabetic Subjects. Sensors, 21(5), 1821. DOI: 10.3390/s21051821 EDN: LLWMEF
46. Vaquer A., Baron E., de la Rica R. (2021) Detection of low glucose levels in sweat with colorimetric wearable biosensors. Analyst, 146, 3273. DOI: 10.1039/D1AN00283J EDN: KWQOUF
47. Velardo C., Clifton D., Hamblin S., Khan R., Tarassenko L., Mackillop L. (2021) Toward a Multivariate Prediction Model of Pharmacological Treatment for Women with Gestational Diabetes Mellitus: Algorithm Development and Validation. Journal of Medical Internet Research, 23(3), e21435. DOI: 10.2196/21435 EDN: NFICFG
48. Wang M.H., Ho Y.S. (2011) Research articles and publication trends in environmental sciences from 1998 to 2009. Archives of Environmental Science, 5, 1-10.
49. Wang C.C., Ho Y.S. (2016) Research trend of metal-organic frameworks: A bibliometric analysis. Scientometrics, 109 (1), 481-513. DOI: 10.1007/s11192-016-1986-2 EDN: XUHSKV
50. Wang D., Ouyang J., Zhou P., Yan J., Shu L., Xu X. (2021) A Novel Low-Cost Wireless Footwear System for Monitoring Diabetic Foot Patients. IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems, 15(1), 43-54. DOI: 10.1109/TBCAS.2020.3043538 EDN: AMAEYB
51. Wang X., Li F., Cai Z., Liu K., Li J., Zhang B., He J. (2018) Sensitive colorimetric assay for uric acid and glucose detection based on multilayer-modified paper with smartphone as signal readout. Analytical and Bioanalytical Chemistry, 410(10), 2647-2655. DOI: 10.1007/s00216-018-0939-4 EDN: IJVJRG
52. Zamanillo-Campos R., Serrano-Ripoll M. J., Taltavull-Aparicio J. M., Gervilla-García E., Ripoll J., Fiol-deRoque M. A., Boylan A. M., Ricci-Cabello I. (2022) Patients’ Views on the Design of DiabeText, a New mHealth Intervention to Improve Adherence to Oral Antidiabetes Medication in Spain: A Qualitative Study. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19, 1902. DOI: 10.3390/ijerph19031902 EDN: LEDBFW
53. Zhang G.F., Xie S.D., Ho Y.S. (2010) A bibliometric analysis of world volatile organic compounds research trends. Scientometrics, 83 (2), 477-492. DOI: 10.1007/s11192-009-0065-3 EDN: ZEVUNP
54. Zhang Y., Guo X., Zhang N., Yan X., Li M., Zhou M., He H., Li Y., Guo W., Zhang M., Zhang J., Ma G. (2021) Effect of Mobile-Based Lifestyle Intervention on Body Weight, Glucose and Lipid Metabolism among the Overweight and Obese Elderly Population in China: A Randomized Controlled Trial Protocol. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(9), 4854. DOI: 10.3390/ijerph18094854 EDN: EVSNQJ
Выпуск
Другие статьи выпуска
По мере повышения значимости и расширения сферы применения Форсайт-исследований возрастает роль различных участников таких проектов и конечных пользователей их результатов — заинтересованных сторон, или стейкхолдеров. Если ранее значительная часть Форсайт-проектов выполнялась с привлечением профессиональных экспертов, то круг участников многих новейших исследований стал более разнообразным благодаря включению представителей общественности и других потенциальных бенефициаров. Подобная диверсификация субъектов Форсайт-исследований позволяет максимально учесть интересы всех сторон и обеспечить применимость результатов без ущерба для их качества при сохранении высокой роли экспертов. В статье предлагается систематическое изложение метода анализа стейкхолдеров, изучены теория и лучшие практики применения данного подхода, рассматриваются место и роль различных стейкхолдеров в Форсайт-проектах, оцениваются основные проблемы, возможности и рекомендации по применению указанной методологии, в том числе в сочетании с другими методами Форсайта
Растущий массив реализованных Форсайт-проектов в разных секторах, сопровождающийся значительной долей неточных предположений и ошибочной интерпретации возникающих событий, побуждает экспертное сообщество к комплексной и объективной оценке результатов таких исследований. От сценарного планирования ожидают более реалистичных представлений о картинах будущего, уменьшающих степень неопределенности и влияние когнитивных предубеждений при принятии решений. Тема оценки результатов Форсайта особенно актуальна в сфере энергетики, от состояния которой зависит развитие экономики и социальной сферы, качество окружающей среды. В статье анализируются результаты египетского энергетического Форсайта «Egypt LEAPS» с точки зрения перспектив самого сектора, вовлеченности участников в процесс, их восприятие картины будущего и точность предположений. Уделяется внимание важному аспекту — методикам противодействия когнитивным предубеждениям, которые сопутствуют освоению сложности и неопределенности в рамках Форсайт-исследований. Представленная работа будет полезной как для составителей прогностических сценариев, так и для лиц, принимающих решения в более широком контексте
Для реализации вклада университетов в развитие региональных инновационных систем не существует универсальных правил. Многое зависит от контекста страны, ресурсов того или иного региона и социокультурной специфики. Рассматриваемая тема в статье раскрывается на примере технологического университета Индии, расположенного в крупном регионе со сложившимися традициями и культурой производства. В реализации третьей миссии университета ключевую роль сыграла специальная прокси-организация, обеспечившая эффективную коммуникацию между стейкхолдерами, вовлечение разных слоев населения в инновационную систему и совместную разработку технологий. Авторы предлагают интерактивную модель, позволяющую университетам разрабатывать новые технологические решения для предприятий.
Трансфер технологий (ТТ) выступает ключевым каналом преобразования технологических знаний, создаваемых государственными научно-исследовательскими институтами (НИИ) и университетами, в инновации. Разные организации применяют различные модели и методы TT и постоянно совершенствуют их. Для индонезийских НИИ и университетов наиболее характерна классическая модель распространения технологических знаний, имеющая ряд недостатков, из-за которых эффективность ТТ остается невысокой. К настоящему времени удалось успешно коммерциализировать и превратить в инновации лишь немногие технологии, тогда как результаты большинства исследований ограничиваются публикациями и регистрацией интеллектуальной собственности. Повышение эффективности TT требует совершенствования указанной модели. В настоящей статье на основе анализа кейсов концептуализирована интегрированная модель ТТ. Она предполагает холистический подход к ТТ и его компонентам с учетом таких взаимосвязанных аспектов, как создание, распространение и абсорбция знаний. В отличие от существующей концепции, разграничивающей эти аспекты, внедрение рассматриваемой модели позволит интегрировать субъектов ТТ в различные измерения данного процесса и расширить применяемый в нем инструментарий, что положительно отразится на его эффективности
Стимулирование спроса как механизм технологической и инновационной политики подробно исследуется в литературе. Цели импортозамещения, сокращения зависимости от импорта и удовлетворения внутренних потребностей за счет развития собственных технологий и инноваций придают этой теме особую политическую актуальность. В Иране были разработаны и реализуются программы, которые можно условно разделить на горизонтальные и вертикальные. К первым относятся меры, направленные на регулирование деятельности общеправительственных учреждений и государственного сектора в целом, ко вторым — управление государственным спросом в определенной товарной области. Указанные подходы рассматриваются на нескольких примерах. В качестве горизонтальной политики анализируется закон «О максимальном использовании производственных мощностей» и система иностранных финансовых кредитов. В качестве вертикальной — производство 10 групп стратегических нефтепродуктов и проведение форума Iran Laboratory Exhibition (IranLabExpo). Эти проекты изучаются и сравниваются в контексте общей политики стимулирования спроса на технологии и инновации. Наконец, обобщается опыт инструментализации Ираном государственного спроса для целей технологического и инновационного развития.
Исследование представляет собой эмпирическое описание и теоретическую интерпретацию формирующегося подхода к управлению человеческим потенциалом. Для этого рассмотрены вопросы содержания и измерения навыков как важных для индивидуального и агрегированного успеха характеристик индивида. Речь идет об элементах человеческого капитала, или потенциала, в международном академическом (научные публикации), экспертном (экспертные доклады) и практическом (корпоративные отчеты) преломлениях. Отмечается постепенный отход от изучения отдельных навыков, их измерения и развития в сторону комплексного понимания человеческого потенциала, в центре которого — активная, инициативная роль индивида в совершенствовании как собственного потенциала, так и его окружения, например корпоративного. Авторы демонстрируют, что такой переход может быть связан с новыми тенденциями социально-экономического развития: расширением сегмента сложного нерутинного труда, трансформацией организационных форм и более широкими процессами неоструктурации, требующими проактивной, агентной роли индивида в поддержании и развитии социальных структур, включая бизнес-организации. В исследовании показано, что данная трансформация носит глобальный характер и разворачивается одновременно на академическом, экспертном и практическом (корпоративном) уровнях с разной степенью интенсивности и с различными акцентами. При этом именно корпоративная сфера находится на переднем крае перемен. В статье проводится контент-анализ академических публикаций, экспертных докладов международных организаций и аналитических центров, а также публичных отчетов и документов ведущих инновационных компаний мира с применением системы интеллектуального анализа больших данных iFORA
Издательство
- Издательство
- ВШЭ
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20
- Юр. адрес
- 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20
- ФИО
- Анисимов Никита Юрьевич (Ректор)
- E-mail адрес
- hse@hse.ru
- Контактный телефон
- +7 (___) _______
- Сайт
- https://www.hse.ru/