APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE AT THE ORGANIZATION OF TREATMENT AND DIAGNOSTIC EVENTS


如何引用文章

全文:

详细

Automated image analysis and pattern recognition using artificial intelligence is increasingly being used in various fields of science and practice. In the field of medicine, the use of artificial intelligence based on neural networks of various types has found its application in the analysis of digital diagnostic images, mainly in the field of radiology and radiology. The main criterion that determines the effectiveness of the application of artificial intelligence technologies is the degree of sensitivity and specificity of the method, i.e. the percentage of true positive and true false results. In this case, the final decision on the application of diagnostic results using artificial intelligence is made only by a medical specialist who bears medical and legal responsibility for treating a patient. In this case, the main form of application of artificial intelligence in medicine is the formation of systems for making support for medical decisions in medical information systems. The development of diagnostic and medical decision support systems based on neural networks is actively developing. This is due to improved diagnostic accuracy and reduced time required for its implementation. The accuracy of existing systems reaches 97%, but at the moment there is no single diagnostic SPPVR compatible with the information systems of medical organizations. In conditions of active informatization of military health care, the development of a unified medical information system for the military medical service and EHISS, the introduction of AI elements in clinical practice will ensure the unification and standardization of diagnostics, and will improve the quality of the treatment and diagnostic process in the units, units and organizations of the medical service of the Armed Forces of the Russian Federation.

作者简介

D Borisov

S. M. Kirov Military Medical Academy

Saint Petersburg, Russia

S Kul›nev

S. M. Kirov Military Medical Academy

Saint Petersburg, Russia

V Sevryukov

S. M. Kirov Military Medical Academy

Saint Petersburg, Russia

I Troshko

S. M. Kirov Military Medical Academy

Saint Petersburg, Russia

R Lemeshkin

S. M. Kirov Military Medical Academy

Saint Petersburg, Russia

参考

  1. Аксенова О. Н., Новицкий Р. Э. Медицинская информационная система как объект венчурного инвестирования в IT-технологии для здравоохранения. Менеджер здравоохранения. 2008. № 6. С. 49-52.
  2. Белышев Д. В., Гулиев Я. И., Михеев А. Е. Изменение функциональных требований к МИС в процессе перестройки систем здравоохранения. Врач и информационные технологии. № 4. 2017. С. 6-25.
  3. Белышев Д. В., Гулиев Я. И., Михеев А. Е. Цифровая экосистема медицинской помощи. Врач и информационные технологии. 2018. № 5. С. 4-17.
  4. Владзимирский А. В. Телемедицина: Curatio Sine Tempora et Distantia. М., 2016. 663 с.
  5. Воробьева Е. Е., Корсаков И. Н., Купцов С. М. Использование метода аппроксимации результатов измерений в системе дистанционного мониторинга. Информационные системы и технологии. 2015. № 6 (92). С. 5-11.
  6. Грибова В. В., Петряева М. В., Окунь Д.Б., Шалфеева Е. А. Онтология медицинской диагностики для интеллектуальных систем поддержки принятия решений. Онтология проектирования. 2018. Т. 8. № 1 (27). С. 58-73.
  7. Гусев А. В., Плисс М. А., Левин М. Б., Новицкий Р. Э. Тренды и прогнозы развития медицинских информационных систем в России. Врач и информационные технологии. 2019. № 2. С. 38-49
  8. Гусев А. В. Государственные закупки программного обеспечения и услуг по информатизации здравоохранения в 2013-2017 гг. Врач и информационные технологии. 2018. № 4. С. 28-47
  9. Гусев А. В. Медицинские информационные системы: состояние, уровень использования и тенденции. Врач и информационные технологии. 2011. № 3. С. 6-14
  10. Иванов В. В. и др. Решение военно-медицинских задач с использованием общего программного обеспечения : учебное пособие. С-Пб.: ВМА, 2017. 185 с.
  11. Калачев О.А., Столяр В. П., Куандыков М. Г., Папков А. Ю. Персональные электронные карты военнослужащих и военно-медицинская информационная система. ВМЖ. 2015, № 8. С. 4-10.
  12. Карпов О. Э., Клейменова Е. Б., Назаренко Г. И., Силаева Н. А. Автоматизированное проектирование медицинских технологических процессов. Под ред. Г. И. Назаренко. М.: Деловой экспресс, 2016. 200 с.
  13. Комплексные показатели как индикаторы уровня здоровья населения промышленного региона Сибири : учебное пособие. Омск: Министерство здравоохранения Омской области, 2010. 234 с.
  14. Корсаков И. Н., Воробьева Е. Е., Михайлова А. Г. Дистанционный мониторинг: информационное обеспечение врача. Российский научный журнал. 2015. № 4 (47). С. 336-338.
  15. Крайнюков П. Е., Столяр В. П. Военная медицина и цифровые технологии: теория, практика, проблемы и перспективы ВМЖ. 2019, № 6. С. 9-19.
  16. Купцов С. М., Корсаков И. Н., Атабаева В. Д., Разнометов Д. А. Выбор мобильных электрокардиографов для системы дистанционного мониторинга «Монитор здоровья». Доктор.Ру. 2014. № 7 (95). С. 18-21.
  17. Ляпин В. А. и др. Анализ количественных показателей травматизма военнослужащих в вузе. В сборнике: Физическая культура в системе профессионального образования: идеи, технологии и перспективы. Сборник материалов III всероссийской научно-практической конференции. 2018. С. 118-122.
  18. Ляпин В. А. и др. Комплексные показатели заболеваемости населения города Омска. 20 лет системе обязательного медицинского страхования Омской области: достижения и перспективы. Сборник статей. Омск: Имтел. 2013. С. 124-129.
  19. Столяр В. П., Крайнюков П. Е. Цифровая медицина: перспективы совершенствования госпитального дела. Информационные и телекоммуникационные технологии. № 34. 2017. С. 12-18.
  20. Шелепов А. М. и др. Особенности организации разноведомственного взаимодействия медицинской службы военного округа, силовых министерств и ведомств в современных условиях. Вестн. Рос. воен.-мед. акад. 2014. № 3 (47). С. 164-171.
  21. Шелепов А. М., Благинин А. А., Жуков А. А. Перспективные технологии медицинского обеспечения войск. Воен.-мед. журн. 2013. Т. 334. № 6. С. 92-96.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © Borisov D.N., Kul›nev S.V., Sevryukov V.V., Troshko I.V., Lemeshkin R.N., 2019

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».