Разработка алгоритма поиска клинически однородных пациентов по слабоструктурированным текстовым данным электронной медицинской карты онкологического профиля

Опубликовано: 4 года, 5 месяцев назад

    Искусственный интеллект в здравоохранении
  • Рост контингента пациентов со злокачественными новообразованиями в целом по России значительно увеличивает нагрузку на специализированную сеть онкологических учреждений и врачей онкологов. Наиболее вероятно, что данная тенденция сохранится в ближайшие годы. Одним из направлений повышения эффективности врачебной деятельности является извлечение современными методами анализа данных знаний из больших массивов медицинских данных путем кластеризации больных, заключающейся в выделении групп однородных (схожих) больных по совокупности клинических показателей. Целью исследования является разработка алгоритма поиска клинически однородных пациентов по слабо-
    Искусственный интеллект в здравоохранении структурированным и неструктурированным данным электронной медицинской карты онкологического диспансера, с последующей возможностью встраивания его в системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР). Применение таких СППВР в практической медицине и в сфере медицинского образования позволит анализировать массивы информации
    неограниченного размера, что потребует дальнейшего внедрения и совершенствования информационных систем на всех
    уровнях оказания медицинской помощи. Однородность больных в работе определяли методом машинного обучения по-
    средством косинусного расстояния в пространстве векторных представлений электронных медицинских карт. Экспериментна 20 случайно выбранных электронных медицинских картах больных ГБУЗ «Клинический онкологический диспансер № 1» Министерства здравоохранения Краснодарского края показал высокую эффективность алгоритма в создании кластеров клинически схожих пациентов.

    Авторы: Аветисян М. С., Егоров К. С., Кох В. Н., Кошкаров А. А., Мурашко Р. А., Собченко К. В., Шаров С. В., Халафян А. А.

    Темы: векторное представление1 онкология3 системы поддержки принятия врачебных решений5 электронная медицинская карта15

    Полная версия статьи в формате PDF
    3.9 МБ

Статей
9

Авторов
32

Страниц
80

Последние номера

Архив журнала >
2020

«ВиИТ» №S5 2020

Дата выпуска: 2020-12-29

3515

«ВиИТ» №S1 2020

Дата выпуска: 2020-10-09

4118

«ВиИТ» №4 2020

Дата выпуска: 2020-12-29

4474

«ВиИТ» №3 2020

Дата выпуска: 2020-09-17

5795