Возможность применения методов искусственного интеллекта при прогнозировании исходов нейрохирургических операций

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обсуждаются некоторые возможности применения методов искусственного интеллекта в задачах прогнозирования исходов нейрохирургических операций. В основе представляемого подхода – эвристика причинного сходства как средство восстановления причинно-следственных зависимостей, изначально скрытых в накапливаемых эмпирических данных. Математическая формализация этой эвристики строится с помощью уточнения сходства как бинарной алгебраической операции, используемой для сопоставления описаний прецедентов и поиска в них приближенных представлений о причинности целевых эффектов – исходов нейрохирургических операций. Возможности представляемого подхода иллюстрируются на результатах интеллектуального анализа реальных эмпирических данных, охватывающих серию нейрохирургических операций опухолей ствола, выполненных в 2005-2018 годах в НМИЦ НХ им. Н. Н. Бурденко.

Об авторах

Михаил Иванович Забежайло

Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: m.zabezhailo@yandex.ru

доктор физико-математических наук, заведующий отделом

Россия, Москва

Андрей Владимирович Гаврюшин

Национальный медицинский исследовательский центр нейрохирургии имени акад. Н. Н. Бурденко Минздрава России

Email: avg.avg03@gmail.com

кандидат медицинских наук, врач-нейрохирург, научный сотрудник отделения глиальные опухоли

Россия, Москва

Список литературы

  1. Pearl J. Causality: models, reasoning, and inference. N.-Y.: Cambridge University Press, 2000. P. 384.
  2. Höfler M. Causal inference based on counterfactuals. BMC Med Res Methodol, 2005. V. 5. No 28. https://bmcme- dresmethodol.biomedcentral.com/articles/10.1186/1471- 2288-5-28.
  3. Evidence-Based Medicine Working Group. Evidence-based medicine. A new approach to teaching the practice of medicine // JAMA. 1992. V. 268. No 17. P. 2420–2425.
  4. Howick J.H. The Philosophy of Evidence-based Medicine. Chichester (UK): J.Wiley & Sons, 2011. P. 244.
  5. Талантов П. 0,05 доказательная медицина от магии до поисков бессмертия. М: Corpus, 2019. C. 629.
  6. Pearson K. On Lines and Planes of Closest Fit to Systems of Points in Space // Philosophical Magazine. 1901. No 2 (11). P. 559–572.
  7. Shapley L.S. A value for n-person games. Santa Monica (CA): RAND Corporation. 1952. P. 15.
  8. Финн В.К. Индуктивные методы Д.С. Милля в системах искусственного интеллекта // Искусственный интеллект и принятие решений. Ч. I. 2010. № 3. С. 3-21. // Искусственный интеллект и принятие решений. Ч. II 2010. № 4. С. 14-40.
  9. Финн В.К. Интеллект, информационное общество, гуманитарное знание и образование. М.: ЛЕНАНД, 2021. С. 464.
  10. Кон П.М. Универсальная алгебра. М.: Мир, 1968. С. 359.
  11. Pigeonhole principle. Herstein I. N. Topics In Algebra. Waltham: Blaisdell Publishing Company, 1964. P. 342.
  12. Пирс Ч.С. Рассуждение и логика вещей. Лекции для Кембриджских конференций 1898 года. М.: РГГУ, 2005. C. 371.
  13. Забежайло М.И., Трунин Ю.Ю. К проблеме надёжности медицинского диагноза, формируемого на основе эмпирических данных // Искусственный интеллект и принятие решений. 2020. № 4. C. 3-13.
  14. Забежайло М.И. Устойчивость эмпирических зависимостей и проблема объяснения результатов интеллектуального анализа данных // Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте. Сборник научных трудов XI Международной научно-практической конференции (ИММВ-2022, Коломна, 2022 г.). В 2-х томах. Т 2. М.: РАИИ, 2022. C. 50–59. https://www.elibrary.ru/item.asp?id=48717390.
  15. Забежайло М.И. К проблеме использования методов и технологий искусственного интеллекта в современных цифровых системах управления // Научно-техническая информация. Серия 2. 2022. № 10. С. 15–22.
  16. Tarski A. The Semantic Conception of Truth and the Foun dations of Semantics // Philosophy and Phenomenological Research. 1944. V. 4. No 3. P. 341–375. https://sites.ual berta.ca/~francisp/Phil426/TarskiTruth1944.pdf

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

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».