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.
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.