Статьи с темой: «системы поддержки принятия врачебных решений»
-
2026 № 4 Дескрипторная темпоральная модель медицинской диагностики для систем поддержки принятия врачебных решений.
Одной из актуальных проблем внедрения технологий искусственного интеллекта в системах поддержки принятия врачебных решений является объяснение результатов интеллектуальной медицинской диагностики и выстраивание эффективного человеко-компьютерного взаимодействия с помощью современных пользовательских интерфейсов. Решению этой проблемы способствуют современные исследования на стыке медицинской семиотики, медицинской информатики и искусственного интеллекта.
Цель исследования: разработка дескрипторной темпоральной модели знаний для медицинской диагностики в системах поддержки принятия врачебных решений.
Материалы и методы. Рассмотрена задача представления исходных данных и результатов диагностики в терминах теории графов для моделирования медицинского диагноза на основе комбинированного применения методов семиотики, инженерии знаний и медицинской информатики.
Результаты. Разработана дескрипторная темпоральная модель медицинской диагностики. Предложенная модель апробирована в составе телемедицинской системы поддержки принятия врачебных решений в качестве основы для построения базы знаний.
Выводы. Предложенная модель, в отличие от аналогов, учитывает темпоральную логику медицинской диагностики и семиотическую природу распознавания признаков и синдромов заболеваний. В этом виде модель подходит для разметки результатов диагностики и выстраивания языка между медицинским персоналом и искусственным интеллектом в системах поддержки принятия врачебных решений. -
2026 № 8 Компьютерная онтология для системы поддержки принятия клинических решений в анестезиологии.
Цифровая трансформация процессов поддержки принятия клинических решений в анестезиологии представляет собой актуальный и современный тренд развития информационных технологий в здравоохранении. При внедрении искусственного интеллекта в этой сфере возникают определенные трудности, связанные с непрозрачностью логики автоматизированного формирования решений и низкого доверия к результатам вывода. Для решения этой проблемы предлагается в качестве инструмента искусственного интеллекта реализовать компьютерную онтологию врача-анестезиолога.
Цель исследования: разработка базы знаний в форме компьютерной онтологии для реализации интеллектуальной системы поддержки принятия врачебных решений в анестезиологии.
Материалы и методы. Построена и предложена в работе формально-логическая модель базы знаний для системы поддержки принятия врачебных решений анестезиолога-реаниматолога, основанная на теории графов и семантических сетей.
Результаты. Предложенная модель реализована как элемент искусственного интеллекта в системе поддержки принятия врачебных решений для анестезиолога-реаниматолога, предназначенной для анализа данных пациента в реальном времени, прогнозирования рисков и оптимизации введения лекарственных препаратов во время операций.
Выводы. Реализация системы поддержки принятия врачебных решений анестезиолога-реаниматолога с элементами искусственного интеллекта позволила добиться определенных преимуществ при цифровой трансформации анестезиологических процедур и, тем самым, сократить влияние человеческого фактора при принятии врачебных решений, обеспечить безопасность пациента оптимизировать периоперационное ведение. -
2015 № 1 Интеллектуальные обучающие системы как элемент системы повышения качества медицинской помощи
В статье рассматривается проблема качества оказания медицинской помощи. Как один из элементов системного подхода к повышению качества оказания медицинской помощи предлагается использование интеллектуальных обучающих систем. Приводятся примеры успешного применения интеллектуальных обучающих систем в медицине.