Цифровое здравоохранение
  • 2017 № 3 Реинжиниринг общественного здравоохранения, основанный на персоноцентрированной модели, гибридных проектных подходах и методах искусственного интеллекта

    В работе рассмотрена модель общественного здравоохранения нового типа, возникающая на платформе технологической революции информационных систем. Авторами приведено описание ключевых методов управленческого, технологического и математического взаимодействия с коллективной информационной инфраструктурой системы здравоохранения, которые окажут наибольшее влияние на происходящие изменения и составят основу цифрового общества, цифровой экономики и общественного здравоохранения нового типа. Методы рассмотрены с точки зрения их влияния на формирование новых подходов в процессе трансформации укладов экономики и общества. Представлена модель персоноцентрированной системы здравоохранения, обобщены ее ключевые преимущества, изложены подходы к гибкой проектной реализации процесса перехода к новой модели

    Авторы: Мухин Ю. Ю. [1] Мухин К. Ю. [1]

    Темы: agile1 гибкие методологии в управлении проектами1 гибкие подходы к управлению1 здравоохранение14 инноватика1 интеллектуальный анализ1 искусственный интеллект8 нейронные сети9 проектный менеджмент1 цифровая экономика2

    Подробнее >

  • Системы поддержки принятия решений
  • 2019 № 1 Автоматизированная система бактериоскопической диагностики туберкулеза

    В статье рассмотрены схема работы и требования к программно-аппаратному комплексу для автоматизированной бактериоскопической диагностики туберкулеза. Перечислен основной функционал аппаратной части такой автоматизированной системы и требуемые возможности, обеспечивающиеся ее программной частью. Приведены этапы автоматизированного анализа цифровых микроскопических изображений мокроты, окрашенной по методу Циля-Нильсена. Представлены собственные алгоритмы и математические модели, которые могут быть включены в такой программно-аппаратный комплекс.

    Авторы: Наркевич А. Н. [5] Виноградов К. А. [10]

    Темы: автоматизированная система5 анализ изображений2 бактериоскопия1 нейронные сети9 сегментация изображений1 туберкулез легких2

    Подробнее >

  • Система поддержки принятия решений
  • 2018 № 2 Система поддержки принятия решений при выборе тактики коррекции стеноза внутренних сонных артерий

    Наряду с разработкой медицинских информационных систем важной является задача создания медицинских систем поддержки принятия решений (СППР), в частности, способных прогнозировать возможность послеоперационных осложнений. Компьютерные методы анализа данных позволяют успешно использовать как классические методы прикладной статистики, так и современные эвристические процедуры для выявления латентных (скрытых) знаний в базах данных больных с последующим построением прогностических моделей. В статье описана СППР, которая по клиническим показателям состояния больного до лечения и технологическим параметрам оперативного вмешательства автоматизирует прогнозирование возможности осложнений при оперативном лечении стеноза внутренних сонных артерий методами каротидной эндартерэктомии и ангиостентирования. В основе СППР лежат методы классификации на обучающей выборке, включающей сведения о больных, прошедших лечение, а также данные о наличии или отсутствии осложнений. Исследования, предваряющие разработку СППР, были реализованы в среде пакета STATISTICA. Ввод в программу автоматизирован. По команде пользователя необходимые для вычислений данные больного из таблицы Excel импортируются в модуль программы для предсказания возможности осложнений. Также по желанию пользователя результаты прогноза могут быть сохранены в исходной таблице.

    Авторы: Халафян А. А. [5] Кошкаров А. А. [8] Виноградов Р. А. [1] Акиньшина В. А. [2]

    Темы: ангиостентирование1 деревья классификации1 каротидная эндартерэктомия1 медицинская система поддержки принятия решений2 нейронные сети9

    Подробнее >

  • Ит и диагностика
  • 2013 № 2 Автоматизированная система определения и планирования кратности проведения проверочного флюорографического обследования населения.

    Статья посвящена проблеме использования автоматизированной системы определения и планирования кратности проведения проверочного флюорографического обследования для организации активного выявления туберкулеза. Изложены основные требования к автоматизированной системе, схема ее работы, а также возможности применения и положительный эффект.

    Авторы: Наркевич А. Н. [5] Виноградов К. А. [10] Корецкая. Н. М. [1]

    Темы: автоматизированная система5 активное выявление1 индивидуальный риск1 нейронные сети9 проверочное флюорографическое обследование1 туберкулез легких2

    Подробнее >

  • Искусственный интеллект в здравоохранении
  • 2018 № 3 pdf Основные рекомендации к созданию и развитию систем на базе искусственного интеллекта

    Искусственный интеллект становится одним из основных драйверов в решении серьезных проблем медицины и здравоохранения, таких как недостаточность ресурсов, дальнейшее повышение эффективности, качества и скорости работы. Во всем мире создаются все новые и новые решения в этой области. Однако, чем больше появляется новых продуктов, тем больше вопросов и проблем поднимается.

    В работе проанализированы некоторые зарубежные публикации и результаты исследований, в которых изучались основные проблемы, связанные с созданием и внедрением систем искусственного интеллекта в здравоохранении. В результате анализа был сформулирован ряд практических рекомендаций, которые помогут повысить вероятность успешного создания и внедрения таких продуктов в практическом звене здравоохранения.

    Авторы: Гусев А. В. [31] Плисс М. А. [2]

    Темы: здравоохранение14 искусственный интеллект8 машинное обучение7 медицина4 нейронные сети9

    Полная версия статьи в формате PDF
    4.6 МБ

    Подробнее >

  • 2019 № 2 Применение нейросетевых методов машинного обучения в лечении осложнений у пациентов на гемодиализе

    В работе описывается комплексная система автоматизированного формирования программы коррекции анемии у пациентов с терминальной стадией хронической болезни почек.
    Показано, что созданная система позволяет сформировать медикаментозную терапию, адекватную текущему состоянию и динамике состояния пациента, даже в ситуациях, когда терапия ранее не проводилась. В системе использован метод сочетания нейронных сетей, обученных на существующей клинической прецедентной базе адекватной коррекции анемии, и триггерной модели выбора дозировки медикаментозной терапии. В качестве примеров приведен опыт эксплуатации созданной системы в отделении гемодиализа г. Костромы МЧУ ДПО «Нефросовет», для формирования программы лечения 10 пациентов. Приведена общая схема построенной системы и ее детальное описание.

    Авторы: Новицкий В. О. [5] Малкоч А. В. [2] Зиновьев Д. А. [1]

    Темы: гемодиализ3 искусственный интеллект8 коррекция анемии1 машинное обучение7 нейронные сети9 хроническая болезнь почек1

    Подробнее >

  • 2019 № 3 pdf Опыт разработки и внедрения системы поиска онкологических образований с помощью искусственного интеллекта на примере рентгеновской компьютерной томографии легких

    Рассмотрен опыт создания и внедрения информационной системы на базе искусственного интеллекта
    «Botkin.AI» для выявления узлов и очагов в легких по данным КТ. Описаны основные параметры математических моделей,разработанных для системы, представлены результаты пилотных проектов ее практического применения в нескольких регионах Российской Федерации. Приведены примеры ее применения для выявления узлов в легких различных размеров и локализации. Во время проведения пилотных проектов в регионах были выявлены 7 пациентов с высоким подозрением ЗНО легких. Полученные результаты и опыт показывают, что применение системы Botkin.AI можно использовать как для целей реализации региональных программ скрининга рака легкого, так и в качестве дополнительного инструмента повышения выявляемости рака легкого при внедрении автоматического пересмотра массивов данных КТ грудной клетки, вне зависимости от показаний, по которым были сделаны эти исследования.

    Авторы: Дрокин И. С. [1] Еричева Е. В. [1] Бухвалов О. Л. [1] Пилюс П. С. [1] Малыгина Т. С. [1] Синицын В. Е. [1]

    Темы: искусственный интеллект8 компьютерная томография1 нейронные сети9 рак легкого1 скрининг1 человек- машинное взаимодействие1

    Полная версия статьи в формате PDF
    4.6 МБ

    Подробнее >

  • 2018 № 4 Прогнозирование стадии распространения заболевания у пациентов, страдающих аденомиозом, нейронными сетями

    Аденомиоз – весьма распространенное гинекологическое заболевание, сопровождающееся, как правило, бесплодием. Есть проблемы с диагностикой заболевания, так как болезнь имеет различные клинические проявления, в том числе зачастую болезнь протекает бессимптомно. Из-за сложности диагностики по разным источникам его частота колеблется от 5% до 70%. Не менее сложной проблемой является определение стадии заболевания, определяющей тактику и стратегию лечения больных. По выборке из 84 больных, страдающих аденомиозом, посредством коэффициента ранговой корреляции Спирмена были выявлены показатели, взаимосвязанные со стадиями заболевания. В работе рассмотрено применение эвристической процедуры нейронные сети для прогнозирования по лабораторно-клиническим показателям стадии аденомиоза. Разработано программное приложение, которое позволяет предсказать стадию аденомиоза, не прибегая к гистерэктомии. Методологическая ценность работы в том, что на примере распространенного гинекологического заболевания показано, что применение современных средств анализа данных открывает широкие возможности решения прогностических задач определения принадлежности больных к определенным классам по стадиям или видам заболевания. Программные приложения, автоматизирующие процедуру классификации больных, могут лечь в основу различных систем поддержки принятия врачебных решений.

    Авторы: Халафян А. А. [5] Кошкаров А. А. [8] Акиньшина В. А. [2] Карахалис Л. Ю. [1] Папова Н. С. [1]

    Темы: аденомиоз1 медицинская система поддержки принятия решений2 нейронные сети9

    Подробнее >

  • 2017 № 3 pdf Перспективы нейронных сетей и глубокого машинного обучения в создании решений для здравоохранения

    В работе приведен обзор перспектив применения нейронных сетей и глубокого машинного обучения в создании систем искусственного интеллекта для здравоохранения. Приводится определение и пояснения по технологиям машинного обучения и нейронных сетей. Представлен обзор уже реализованных проектов применения искусственного интеллекта, а также дается прогноз наиболее перспективных, по мнению автора, направлений развития в ближайшее время

    Авторы: Гусев А. В. [31]

    Темы: здравоохранение14 искусственный интеллект8 машинное обучение7 медицина4 нейронные сети9

    Полная версия статьи в формате PDF
    7.5 МБ

    Подробнее >