Технологии искусственного интеллекта в медицине. Проблемы становления

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

В период глобальной цифровизации общества и здравоохранения особое внимание уделяется развитию технологий искусственного интеллекта (ИИ) в медицине. На сегодняшний день используют два основных подхода к реализации технологии ИИ – на основе методов машинного обучения и на основе знаний. В первом случае используют наборы данных, во втором – знания, полученные из научных источников или от экспертов. Каждый из методов имеет как преимущества, так и недостатки. Системы поддержки принятия врачебных решений активно развиваются и внедряются. Но так ли все просто?

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Е. А. Бородулина

Самарский государственный медицинский университет Минздрава России

Автор, ответственный за переписку.
Email: borodulinbe@yandex.ru

доктор медицинских наук, профессор

Россия, Самара

В. В. Грибова

Институт автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения Российской академии наук

Email: borodulinbe@yandex.ru

член-корреспондент РАН, доктор технических наук

Россия, Владивосток

Е. С. Вдоушкина

Самарский государственный медицинский университет Минздрава России

Email: borodulinbe@yandex.ru

кандидат медицинских наук

Россия, Самара

Список литературы

  1. Карцхия А.А. Цифровая медицина – реальность сегодняшнего дня. Экономические и социальные проблемы России. 2021; 2: 132–42. doi: 10.31249/espr/2021.02.08
  2. Лазарева М.М. Искусственный интеллект в разработке новых продуктов и приложений. Инновации. Наука. Образование. 2022; 49: 1147–50.
  3. Гусев А.В., Владзимирский А.В., Шарова Д.Е. и др. Развитие исследований и разработок в сфере технологий искусственного интеллекта для здравоохранения в Российской Федерации: итоги 2021 года. Digital Diagnostics. 2022; 3 (3): 178–94. doi: 10.17816/DD107367
  4. Гольдина Т.А., Бурмистров В.А., Ефименко И.В. и др. Искусственный интеллект в здравоохранении: RealWorld Data и Patient Voice – готовы ли мы к новым реалиям? Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2021; 2: 22–31. doi: 10.17116/medtech20214302122
  5. Реброва О.Ю., Гусев А.В. Расчет объема выборки для клинических испытаний систем поддержки принятия врачебных решений с бинарным откликом. Современные технологии в медицине. 2022; 14 (3): 6–14. doi: 10.17691/stm2022.14.3.01
  6. Бородулина Е.А. Искусственный интеллект в выявлении туберкулеза: возможности и перспективы. Врач. 2020; 31 (5): 30–3 doi: 10.29296/25877305-2020-06
  7. Шарова Д.Е., Гарбук С.В., Васильев Ю.А. Системы искусственного интеллекта в клинической медицине. первая в мире серия национальных стандартов. Стандарты и качество. 2023; 1: 46–51 doi: 10.35400/0038-9692-2023-1-304-22
  8. Бородулина Е.А., Грибова В.В., Еременко Е.П. и др. Интеллектуальный сервис управления процессом лечения больных туберкулезом легких. Врач и информационные технологии. 2021; 2: 36–45 doi: 10.25881/18110193_2021_2_36
  9. Копылова О.В., Ершова А.И., Ефимова И.А. и др. Электронные истории болезни и биобанкирование. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2022; 21 (11): 3425. doi: 10.15829/1728-8800-2022-3425
  10. Потекаев Н.Н., Доля О.В., Фриго Н.В. и др. Искусственный интеллект в медицине. Общие положения. Философские аспекты. Клиническая дерматология и венерология. 2022; 21 (6): 749–56 doi: 10.17116/klinderma202221061749
  11. Sandeep K. Where did IBM go wrong with Watson Health? URL: https://qz.com/2129025/where-did-ibm-go-wrong-with-watson-health
  12. Широбоков Я.Е., Гладунова Е.П., Бородулина Е.А. и др. Динамика изменений перечня лекарственных препаратов для лечения C0VID-19 во временных методических рекомендациях. Врач. 2021; 32 (11): 29–34 doi: 10.29296/25877305-2021-11-06
  13. Covid-19 patients symptom dataset. Total of 2575 Covid-19 positive and negative cases patients symptoms. URL: https://www.kaggle.com/datasets/takbiralam/covid19-symptoms-dataset
  14. Covid patient datasets. The Covid patient datasets dataset is collected by randomly sampling. URL: https://www.kaggle.com/datasets/amirshnll/covid-patient-datasets
  15. Грибова В.В., Москаленко Ф.М., Тимченко В.А. и др. Платформа IACPaaS для разработки систем на основе онтологий: десятилетие использования. Искусственный интеллект и принятие решений. 2022; 4: 55–65 doi: 10.14357/20718594220406
  16. Гусев А.В., Морозов С.П., Кутичев В.А. и др. Нормативно-правовое регулирование программного обеспечения для здравоохранения, созданного с применением технологий искусственного интеллекта, в Российской Федерации. Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2021; 43 (1): 36–45 doi: 10.17116/medtech20214301136
  17. Реброва О.Ю. Жизненный цикл систем поддержки принятия врачебных решений как медицинских технологий. Врач и информационные технологии. 2020; 1: 27–37 doi: 10.37690/1811-0193-2020-1-27-37

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Фрагмент описания кашля на платформе IACPaaS

Скачать (303KB)
Метаданные

© ИД "Русский врач", 2023