Технологии искусственного интеллекта в медицине. Проблемы становления

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В период глобальной цифровизации общества и здравоохранения особое внимание уделяется развитию технологий искусственного интеллекта (ИИ) в медицине. На сегодняшний день используют два основных подхода к реализации технологии ИИ – на основе методов машинного обучения и на основе знаний. В первом случае используют наборы данных, во втором – знания, полученные из научных источников или от экспертов. Каждый из методов имеет как преимущества, так и недостатки. Системы поддержки принятия врачебных решений активно развиваются и внедряются. Но так ли все просто?

Об авторах

Е. А. Бородулина

Самарский государственный медицинский университет Минздрава России

Автор, ответственный за переписку.
Email: borodulinbe@yandex.ru

доктор медицинских наук, профессор

Россия, Самара

В. В. Грибова

Институт автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения Российской академии наук

Email: borodulinbe@yandex.ru

член-корреспондент РАН, доктор технических наук

Россия, Владивосток

Е. С. Вдоушкина

Самарский государственный медицинский университет Минздрава России

Email: borodulinbe@yandex.ru

кандидат медицинских наук

Россия, Самара

Список литературы

  1. Карцхия А.А. Цифровая медицина – реальность сегодняшнего дня. Экономические и социальные проблемы России. 2021; 2: 132–42. doi: 10.31249/espr/2021.02.08
  2. Лазарева М.М. Искусственный интеллект в разработке новых продуктов и приложений. Инновации. Наука. Образование. 2022; 49: 1147–50.
  3. Гусев А.В., Владзимирский А.В., Шарова Д.Е. и др. Развитие исследований и разработок в сфере технологий искусственного интеллекта для здравоохранения в Российской Федерации: итоги 2021 года. Digital Diagnostics. 2022; 3 (3): 178–94. doi: 10.17816/DD107367
  4. Гольдина Т.А., Бурмистров В.А., Ефименко И.В. и др. Искусственный интеллект в здравоохранении: RealWorld Data и Patient Voice – готовы ли мы к новым реалиям? Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2021; 2: 22–31. doi: 10.17116/medtech20214302122
  5. Реброва О.Ю., Гусев А.В. Расчет объема выборки для клинических испытаний систем поддержки принятия врачебных решений с бинарным откликом. Современные технологии в медицине. 2022; 14 (3): 6–14. doi: 10.17691/stm2022.14.3.01
  6. Бородулина Е.А. Искусственный интеллект в выявлении туберкулеза: возможности и перспективы. Врач. 2020; 31 (5): 30–3 doi: 10.29296/25877305-2020-06
  7. Шарова Д.Е., Гарбук С.В., Васильев Ю.А. Системы искусственного интеллекта в клинической медицине. первая в мире серия национальных стандартов. Стандарты и качество. 2023; 1: 46–51 doi: 10.35400/0038-9692-2023-1-304-22
  8. Бородулина Е.А., Грибова В.В., Еременко Е.П. и др. Интеллектуальный сервис управления процессом лечения больных туберкулезом легких. Врач и информационные технологии. 2021; 2: 36–45 doi: 10.25881/18110193_2021_2_36
  9. Копылова О.В., Ершова А.И., Ефимова И.А. и др. Электронные истории болезни и биобанкирование. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2022; 21 (11): 3425. doi: 10.15829/1728-8800-2022-3425
  10. Потекаев Н.Н., Доля О.В., Фриго Н.В. и др. Искусственный интеллект в медицине. Общие положения. Философские аспекты. Клиническая дерматология и венерология. 2022; 21 (6): 749–56 doi: 10.17116/klinderma202221061749
  11. Sandeep K. Where did IBM go wrong with Watson Health? URL: https://qz.com/2129025/where-did-ibm-go-wrong-with-watson-health
  12. Широбоков Я.Е., Гладунова Е.П., Бородулина Е.А. и др. Динамика изменений перечня лекарственных препаратов для лечения C0VID-19 во временных методических рекомендациях. Врач. 2021; 32 (11): 29–34 doi: 10.29296/25877305-2021-11-06
  13. Covid-19 patients symptom dataset. Total of 2575 Covid-19 positive and negative cases patients symptoms. URL: https://www.kaggle.com/datasets/takbiralam/covid19-symptoms-dataset
  14. Covid patient datasets. The Covid patient datasets dataset is collected by randomly sampling. URL: https://www.kaggle.com/datasets/amirshnll/covid-patient-datasets
  15. Грибова В.В., Москаленко Ф.М., Тимченко В.А. и др. Платформа IACPaaS для разработки систем на основе онтологий: десятилетие использования. Искусственный интеллект и принятие решений. 2022; 4: 55–65 doi: 10.14357/20718594220406
  16. Гусев А.В., Морозов С.П., Кутичев В.А. и др. Нормативно-правовое регулирование программного обеспечения для здравоохранения, созданного с применением технологий искусственного интеллекта, в Российской Федерации. Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2021; 43 (1): 36–45 doi: 10.17116/medtech20214301136
  17. Реброва О.Ю. Жизненный цикл систем поддержки принятия врачебных решений как медицинских технологий. Врач и информационные технологии. 2020; 1: 27–37 doi: 10.37690/1811-0193-2020-1-27-37

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Фрагмент описания кашля на платформе IACPaaS

Скачать (303KB)
Метаданные

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».