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 здравоохранение12 инноватика1 интеллектуальный анализ1 искусственный интеллект4 нейронные сети5 проектный менеджмент1 цифровая экономика2

    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. [3] Кошкаров А. А. [6] Виноградов Р. А. [1] Акиньшина В. А. [1]

    Темы: ангиостентирование1 деревья классификации1 каротидная эндартерэктомия1 медицинская система поддержки принятия решений1 нейронные сети5

    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. [3] Виноградов К. А. [8] Корецкая. Н. М. [1]

    Темы: автоматизированная система4 активное выявление1 индивидуальный риск1 нейронные сети5 проверочное флюорографическое обследование1 туберкулез легких1

    Подробнее >

  • Искусственный интеллект в здравоохранении
  • 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. [29]

    Темы: здравоохранение12 искусственный интеллект4 машинное обучение4 медицина2 нейронные сети5

    Полная версия статьи в формате PDF
    7.5 МБ

    Подробнее >

  • 2018 № 3 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. [29] Плисс М. А. [1]

    Темы: здравоохранение12 искусственный интеллект4 машинное обучение4 медицина2 нейронные сети5

    Подробнее >