ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ПРИ ОРГАНИЗАЦИИ ЛЕЧЕБНО-ДИАГНОСТИЧЕСКИХ МЕРОПРИЯТИЙ


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Автоматизированный анализ изображений и распознавание образов с использованием искусственного интеллекта все чаще применяется в различных областях науки и практики. В области медицины применение искусственного интеллекта на основе нейронных сетей различного типа нашло свое применение при анализе цифровых диагностических изображений, в основном в области рентгенологии и радиологии. Основным критерием, определяющим эффективность применения технологий искусственного интеллекта, является степень чувствительности и специфичности метода, т. е. процент истинно положительных и истинно ложных выдаваемых результатов. При этом окончательное решение о применении результатов диагностики с помощью искусственного интеллекта принимает только медицинский специалист, несущий медицинскую и юридическую ответственность за лечение пациента. При этом основной формой применения искусственного интеллекта в медицине является формирование систем принятия поддержки врачебных решений в медицинских информационных системах. Развитие диагностических систем и систем поддержки принятия врачебных решений на основе нейросетей активно развивается. Это обусловлено повышением точности диагностики и сокращением времени, необходимого для ее проведения. Точность существующих систем достигает 97%, однако на данный момент нет единой диагностической системы поддержки принятия врачебных решений совместимой с информационными системами медицинских организаций. В условиях активной информатизации военного здравоохранения, развития единой медицинской информационной системы военно-медицинской службы и единой государственной информационной системы в сфере здравоохранения внедрение элементов искусственного интеллекта в клиническую практику обеспечит унификацию и стандартизацию диагностики, повысит качество лечебно-диагностического процесса в подразделениях, частях и организациях медицинской службы ВС РФ.

Об авторах

Д Н Борисов

Военно-медицинская академия имени С. М. Кирова

Санкт-Петербург, Россия

С В Кульнев

Военно-медицинская академия имени С. М. Кирова

Санкт-Петербург, Россия

В В Севрюков

Военно-медицинская академия имени С. М. Кирова

Санкт-Петербург, Россия

И В Трошко

Военно-медицинская академия имени С. М. Кирова

Санкт-Петербург, Россия

Р Н Лемешкин

Военно-медицинская академия имени С. М. Кирова

Санкт-Петербург, Россия

Список литературы

  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.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Борисов Д.Н., Кульнев С.В., Севрюков В.В., Трошко И.В., Лемешкин Р.Н., 2019

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

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».