Алгоритм формирования подозрения на новую коронавирусную инфекцию на основе анализа симптомов для использования в системах поддержки принятия врачебных решений

Опубликовано: 3 года, 5 месяцев назад

    Системы поддержки принятия решений
  • Течение пандемии COVID‑19 накладывает значительную нагрузку на системы здравоохранения, в том числе
    на первичное звено, когда необходимо правильно заподозрить и определить дальнейшую тактику. Неспецифичность симптомов и разносторонность проявлений COVID‑19 накладывают трудности для выявления подозрения на данное заболевание. Для улучшения определения COVID‑19 потенциально могут быть полезны симптом-чекеры и системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР) с рекомендациями врачу для определения тактики ведения. Анализ научной литературы
    показывает многогранность проявлений и частоту встречаемости COVID‑19. Взяв за основу этот анализ, мы структурировали проявления по частоте встречаемости, классифицировали их как «большие» и «малые». Были определены правила их взаимодействий для расчёта уровня подозрения на COVID‑19. Каждому уровню подозрения были разработаны рекомендации по тактике ведения пациента. Для определения симптомов COVID‑19 в неструктурированных текстах электронных медицинских карт были обучены модели NLP. Точность моделей по метрике F-мера составила от 84,6% до 96,0%. Таким образом, был разработан алгоритм выявления подозрения на COVID‑19, который потенциально может быть использован в симптом-чекерах и СППВР для помощи врачам по определению COVID‑19 и поддержки принятия тактических действий.

    Авторы: Гаврилов Д. В., Кирилкина А. В., Серова Л. М.

    Темы: covid-194 алгоритм подозрения на covid‑191 машинное обучение9 определение симптомов1 системы поддержки принятия врачебных решений5

Статей
9

Авторов
42

Страниц
80

Последние номера

Архив журнала >
2020

«ВиИТ» №S5 2020

Дата выпуска: 2020-12-29

3873

«ВиИТ» №S1 2020

Дата выпуска: 2020-10-09

4415

«ВиИТ» №3 2020

Дата выпуска: 2020-09-17

6011

«ВиИТ» №2 2020

Дата выпуска: 2020-07-03

5510