К вопросу о применении искусственного интеллекта при принятии процессуальных решений в судебно-медицинской экспертизе

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье рассматриваются вопросы применения искусственного интеллекта в целях выявления текущего состояния и перспектив его использования при принятии процессуальных решений в судебно-медицинской экспертизе. Использование искусственного интеллекта в судебно-медицинской экспертизе открывает новые возможности, однако важно помнить и о потенциальных рисках.

В статье изучены работы специалистов разных стран, посвящённые внедрению искусственного интеллекта в судебно-медицинскую экспертизу, особенно при принятии процессуальных решений. Анализ литературы показывает, что судебная психиатрия является лидером в области применения искусственного интеллекта в судебно-медицинской сфере.

С учётом обобщения научных трудов и анализа отечественного и зарубежного опыта по проблематике авторы определили области применения искусственного интеллекта в сфере судебно-медицинской экспертизы, указаны некоторые аспекты, которые требуют особого внимания.

Внедрение искусственного интеллекта в судебно-медицинскую экспертизу стало революционным событием, открыв новые возможности для оптимизации процессов анализа и интерпретации данных. Однако, несмотря на значительный потенциал искусственного интеллекта, роль человека в принятии ключевых решений остаётся незаменимой. Искусственный интеллект не призван заменить человеческий опыт, а, скорее, стать ценным помощником. На данном этапе развития компьютерных наук человек незаменимым для интерпретации контекста и принятия обоснованных решений.

В представленной статье проведён также SWOT-анализ применения искусственного интеллекта при принятии процессуальных решений в судебно-медицинской экспертизе. По результатам исследования определены положительные и отрицательные стороны применения искусственного интеллекта.

Об авторах

Динара Рабаниевна Нуркеева

Академия правоохранительных органов при Генеральной прокуратуре Республики Казахстан

Автор, ответственный за переписку.
Email: din_uriste@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2666-4801
SPIN-код: 9626-2368

MD

Казахстан, Косшы

Ернар Нурланович Бегалиев

Академия правоохранительных органов при Генеральной прокуратуре Республики Казахстан

Email: ernar-begaliev@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6659-8576
SPIN-код: 1929-3392

д-р юрид. наук, профессор

Казахстан, Косшы

Марал Тлеугабыловна Абзалбекова

Карагандинский университет имени академика Е.А. Букетова

Email: abzalbekoba@mail.ru
ORCID iD: 0009-0001-9929-4816
SPIN-код: 9829-0326
Казахстан, Караганда

Ардак Алимхановна Биебаева

Академия правосудия при Верховном Суде Республики Казахстан

Email: ardak_22@mail.ru
ORCID iD: 0009-0003-8961-7815
SPIN-код: 2220-8626

канд. юрид. наук, доцент

Казахстан, Астана

Фарида Сатбергеновна Жаксыбекова

Maqsut Narikbayev University

Email: zaksybekovafarida@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-2770-6356
SPIN-код: 5202-1033

канд. юрид. наук, доцент

Казахстан, Астана

Список литературы

  1. Баринов Е.Х., Тихомиров А.В. Медицинская экспертиза на правовом поле // Медицинская экспертиза и право. 2012. № 1. С. 3–4. EDN: OXWLZJ
  2. Kuppala J., Srinivas Kandala K., Anudeep P., et al. Benefits of artificial intelligence in the legal system and law enforcement // Conference: 2022 International Mobile and Embedded Technology Conference (MECON). IEEE, 2022. doi: 10.1109/MECON53876.2022.9752352
  3. Alowais S.A., Alghamdi S.S., Alsuhebany N., et al. Revolutionizing healthcare: The role of artificial intelligence in clinical practice // BMC Med Educ. 2023. Vol. 23, N 1. P. 689. doi: 10.1186/s12909-023-04698-z
  4. Баринов Е.Х., Михеева Н.А., Калинин Р.Э., Тарасова Н.В. Внутренний контроль качества судебно-медицинских экспертиз по фактам неоказания медицинской помощи // Судебная медицина. 2020. Т. 6, № 1. С. 46–50. EDN: VPSFMQ doi: 10.19048/2411-8729-2020-6-1-46-50
  5. Гаврилова Ю.А. Концепция интеграции искусственного интеллекта в правовую систему // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Юридические науки. 2021. Т. 25, № 3. C. 673–692. EDN: PXTNWU doi: 10.22363/2313-2337-2021-25-3-673-692
  6. Хмыз А.И. Использование возможностей искусственного интеллекта в судебной экспертизе // Вестник экономической безопасности. 2022. № 5. С. 224–227. EDN: XTVDHS doi: 10.24412/2414-3995-2022-5-224-227
  7. Vodanović M., Subašić M., Milošević D.P., et al. Artificial intelligence in forensic medicine and forensic dentistry // J Forensic Odontostomatol. 2023. Vol. 41, N 2. P. 30–41.
  8. Attia Z.I., Friedman P.A., Noseworthy P.A., et al. Age and sex estimation using artificial intelligence from standard 12-lead ECGs // Circ Arrhythm Electrophysiol. 2019. Vol. 12, N 9. P. e007284. doi: 10.1161/CIRCEP.119.007284
  9. Ghildiyal A., Sharma S., Verma I., et al. Age and gender predictions using artificial intelligence algorithm // Conference: 2020 3rd International Conference on Intelligent Sustainable Systems (ICISS). IEEE, 2020. doi: 10.1109/ICISS49785.2020.9316053
  10. Yang C.Y., Pan Y.J., Chou Y., et al. Using deep neural networks for predicting age and sex in healthy adult chest radiographs // J Clin Med. 2021. Vol. 10, N 19. P. 4431. doi: 10.3390/jcm10194431
  11. Niazi M.K., Parwani A.V., Gurcan M.N. Digital pathology and artificial intelligence // Lancet Oncol. 2019. Vol. 20, N 5. P. e253–e261. doi: 10.1016/S1470-2045(19)30154-8
  12. Lefèvre T., Tournois L. Artificial intelligence and diagnostics in medicine and forensic science // Diagnostics (Basel). 2023. Vol. 13, N 23. P. 3554. doi: 10.3390/diagnostics13233554
  13. Försch S., Klauschen F., Hufnagl P., Roth W. Artificial intelligence in pathology // Dtsch Arztebl Int. 2021. Vol. 118, N 12. P. 194–204. doi: 10.3238/arztebl.m2021.0011
  14. Wankhade T.D., Ingale S.W., Mohite P.M., Bankar N.J. Artificial intelligence in forensic medicine and toxicology: The future of forensic medicine // Cureus. 2022. Vol. 14, N 8. P. e28376. doi: 10.7759/cureus.28376
  15. Bahado-Singh R., Vlachos K.T., Aydas B., et al. Precision oncology: Artificial intelligence and DNA methylation analysis of circulating cell-free DNA for lung cancer detection // Front Oncol. 2022. Vol. 12. P. 790645. doi: 10.3389/fonc.2022.790645
  16. Raponi S., Oligeri G., Ali I.M. Sound of guns: Digital forensics of gun audio samples meets artificial intelligence // Multimedia Tools Applications. 2022. Vol. 81, N 2. P. 30387–30412. doi: 10.1007/s11042-022-12612-w
  17. Kudonu M., Al-Shamsi M.A., Philip S., et al. Artificial intelligence: Future of firearm examination // Conference: 2022 Advances in Science and Engineering Technology International Conferences (ASET). IEEE, 2022. doi: 10.1109/ASET53988.2022.9735105
  18. Egiazarov A., Mavroeidis V., Zennaro F.M., Vishi K. Firearm detection and segmentation using an ensemble of semantic neural networks // Conference: 2019 European Intelligence and Security Informatics Conference (EISIC). IEEE, 2019. doi: 10.1109/EISIC49498.2019.9108871
  19. Costantini S., De Gasperis G., Olivieri R. Digital forensics and investigations meet artificial intelligence // Ann Mathematics Artificial Intelligence. 2019. Vol. 86, N 12. P. 193–229. doi: 10.1007/s10472-019-09632-y
  20. Jarrett A., Choo K.K. The impact of automation and artificial intelligence on digital forensics // Wiley Interdisciplinary Rev Forensic Sci. 2021. Vol. 3, N 4. doi: 10.1002/wfs2.1418
  21. Dong X.Y., Niu X.Q., Zhang Z.Y., et al. Red fluorescent carbon dot powder for accurate latent fingerprint identification using an artificial intelligence program // ACS Appl Mater Interfaces. 2020. Vol. 12, N 26. P. 29549–29555. doi: 10.1021/acsami.0c01972
  22. Singh A., Aseri V., Nagar V., et al. Artificial intelligence in fingerprint identification // Artificial Intelligence in Forensic Science. 1st edition. CRC Press, 2024. 13 р.
  23. Zhao X. Image technology investigation based on fingerprint devices and artificial intelligence // Int J Adv Computer Sci Applications (IJACSA). 2024. Vol. 15, N 6. P. 387–395.
  24. Nawaz N. Artificial intelligence applications for face recognition in recruitment process // J Management Inform Decision Sci. 2020. Vol. 23, N S1. P. 499–509.
  25. Le T.H. Applying artificial neural networks for face recognition // Adv Artificial Neural Systems. 2011. Vol. 2011, N 3. P. 673016. doi: 10.1155/2011/673016
  26. Chary M.A., Manini A.F., Boyer E.W., Burns M. The role and promise of artificial intelligence in medical toxicology // J Med Toxicol. 2020. Vol. 16, N 4. P. 458–464. doi: 10.1007/s13181-020-00769-5
  27. Nasnodkar S., Cinar B., Ness S. Artificial intelligence in toxicology and pharmacology // J Engineering Res Rep. 2023. Vol. 25, N 7. P. 192–206. EDN: VXIRSI doi: 10.9734/jerr/2023/v25i7952
  28. Садыков М.Б., Бегалиев Е.Н., Бахтеев Д.В., и др. Применение искусственного интеллекта и чипирования человека в судебно-медицинской экспертизе: научный обзор // Судебная медицина. 2024. Т. 10, № 1. С. 88–98. EDN: LXZIJZ doi: 10.17816/fm16093
  29. Оракбаев А.Б., Курмангали Ж.К., Бегалиев Е.Н., и др. К вопросу об использовании результатов виртуальной аутопсии (виртопсии) в ходе расследования преступлений: научный обзор // Судебная медицина. 2023. Т. 9, № 2. C. 183–192. EDN: OEERGD doi: 10.17816/fm774
  30. Мальцев В.А., Муржина А.С., Сучкова Т.Е. Использование возможностей искусственного интеллекта в судебно-экспертной деятельности // Вопросы современной науки и практики. 2023. № 2. С. 21–26. EDN: IQNRDF
  31. Бахтеев Д.В. Искусственный интеллект: этико-правовые основы. Монография. Москва: Проспект, 2021. 176 с. EDN: TZMPRL doi: 10.31085/9785392334131-2021-176
  32. Туманова Л.В. Особенности доказывания по делам, связанным с оказанием медицинских услуг // Вестник Тверского государственного университета. Серия: Право. 2022. № 2. С. 123–130. EDN: ERYYMH doi: 10.26456/vtpravo/2022.2.123
  33. Воеводкин Д.В., Рустемова Г.Р., Бегалиев Е.Н., и др. К вопросу выявления поддельных заключений судебно-медицинских экспертиз посредством применения технологии искусственного интеллекта по опыту Республики Казахстан: научный обзор // Судебная медицина. 2023 Т. 9, № 3 С. 287–298. EDN: EFNJIE doi: 10.17816/fm8270
  34. Gurel E., Tat M. SWOT analysis: A theoretical review // J Int Social Res. 2017. Vol. 10, N 51. P. 994–1006. doi: 10.17719/jisr.2017.1832

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Эко-Вектор, 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

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».