INTEGRATION OF DECISION SUPPORT SYSTEMS IN MEDICAL PRACTICE: PREDICTION OF OSTEOPOROSIS IN DIABETIC PATIENTS


如何引用文章

全文:

详细

Currently, large amounts of information is available to clinical specialists ranging from clinical symptoms to various types of biochemical data and results of instrumental methods of diagnostics. In order to optimize decision making and to avoid treatment errors in medical practice, decision support systems based on artificial intelligence methods including artificial neural networks are becoming widely used in diagnostic procedures. Such systems allow increasing the efficiency of clinical analysis due to the processing of complex and interrelated medical data and integrating them into the results of diagnostics carried out by a clinician. This article describes the application of the methodology of artificial neural networks in medical diagnostics on the example of modeling and analyzing the risk of osteoporosis in diabetic patients.

作者简介

S. Safarova

Azerbaijan Medical University

Email: dr.safarovas@gmail.com
кандидат медицинских наук, доцент кафедры внутренних болезней Baku, Azerbaijan

参考

  1. Мустафаев А. Г. Применение искусственных нейронных сетей для ранней диагностики заболевания сахарным диабетом // Кибернетика и программирование, 2016. № 2. С.1-7. doi: 10.7256/2306-4196.2016.2.17904
  2. Прохоренко И. О. Метод нейросетевого моделирования и его использование для прогнозирования развития соматической патологии у лиц старших возрастных групп [Электронный ресурс] // Современные проблемы науки и образования. 2013. № 1. URL: https://www.science-education.ru/ru/article/view?id=8411 (дата обращения: 21.02.2013)
  3. Abdel-Mageed S. M., Bayoumi A. M., Mohamed E. I. Artificial neural networks analysis for estimating bone mineral density in an Egyptian population: towards standardization of DXA measurements. American Journal of Neural Networks and Applications. 2015, 1 (3), pp. 52-56. DOI: 10.1 1648/j. ajnna.20150103.1 1
  4. Cruz A. S., Lins H. C., Medeiros R. V A., et al. Artificial intelligence on the identification of risk groups for osteoporosis, a general review. BioMed Eng OnLine. 2018, 17 (1), pp. 12. DOI.org/10.1186/s12938-018-0436-1
  5. Liu Q, Cui X, Chou YC, et al. Ensemble artificial neural networks applied to predict the key risk factors of hip bone fracture for elders. Biomed Signal Process Control. 2015, 21 (4), pp. 146-56. DOI.org/10.1016/j.bspc.2015.06.002.
  6. Math Works. MATLAB. www.mathworks.com, 2017.
  7. Pouliakis A., Karakitsou E., Margari N., et al. Artificial neural networks as decision support tools in cytopathology: past, present, and future. Biomed. Eng. Comput. Biol. 2016, 7, p. 1. DOI.org/10.4137/BECB.S31601.
  8. Shioji M., Yamamoto T., Ibata T., et al. Artificial neural networks to predict future bone mineral density and bone loss rate in Japanese postmenopausal women. BMC Research Notes. 2017, 10, pp. 590. DOI.org/10.1186/s13104-017-2910-4.
  9. Yu X., Ye C., Xiang L. Application of artificial neural network in the diagnostic system of osteoporosis. Neurocomputing, 2016, 214, pp. 376-381. DOI.org/10.1016/j. neucom.2016.06.023.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Safarova S.S., 2020

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».