Особое мнение
  • 2019 № 2 pdf Тренды и прогнозы развития медицинских информационных систем в России

    В настоящее время в России в целом сформирован рынок программных продуктов для медицины и здравоохранения. Требования государства к развитию информационных технологий для медицины постоянно растут. Начиная с 2019 года объем финансирования будет существенно увеличен. Главной статьей затрат в 2019–2024 гг. будет разработка, развитие и внедрение различных информационных систем для регионального здравоохранения, предусмотренных федеральной программой «Создание единого цифрового контура в сфере здравоохранения». В работе систематизированы наблюдения авторов и прогнозы о том, какие же главные тренды окажут наибольшее влияние на изменение рынка медицинских информационных систем (МИС), и к чему это приведет. Среди основных драйверов и прогнозов рынка: концентрация внимания врача и разработчиков МИС не вокруг ведения электронных документов, а вокруг различных аспектов здоровья и жизни пациента. В области управления взаимоотношениями с пациентами начнется внедрение в практику концепции Patient Relationship Management (PRM). К МИС будут расти требования в части оптимизации лечебно-диагностических процессов, поддержки клинических протоколов и непрерывного аудита качества оказания медицинской помощи. Продолжится развитие систем в сторону централизации, перехода на «облачную» модель работы, включая SaaS, а также импортозамещения. Число разработчиков будет постепенно сокращаться, что приведет к консолидации и укрупнению рынка. Будет расти спрос на интеграцию в МИС систем поддержки принятия врачебных решений, построенных с помощью машинного обучения. Все это в комплексе будет способствовать цифровой трансформации отрасли.

    Авторы: Гусев А. В. [30] Новицкий Р. Э. [3] Плисс М. А. [2] Левин М. Б. [1]

    Темы: искусственный интеллект6 машинное обучение6 медицинские информационные системы45 системы поддержки принятия врачебных решений3 цифровая трансформация1 электронная медицинская карта13

    Полная версия статьи в формате PDF
    3.5 МБ

    Подробнее >

  • Искусственный интеллект в здравоохранении
  • 2018 № ИТМ pdf Преодоление проблемы «черного ящика» при использовании методов машинного обучения в медицине

    Предложен интерфейс прогноза в машинном обучении, с использованием метода оптимально достоверных разбиений (ОДР) и модифицированного метода статистически взвешенных синдромов (МСВС). Интерфейс позволяет преодолеть проблему «черного ящика»: иллюстрировать процесс прогнозирования с помощью диаграмм рассеяния, ROC-кривой и ранжирования набора информативных показателей с показом расположения исследуемого объекта.

    Авторы: Кузнецова А. В. [3] Сенько. О. В. [3] Кузнецова Ю. О. [1]

    Темы: машинное обучение6 прогнозирование4

    Полная версия статьи в формате PDF
    3.6 МБ

    Подробнее >

  • 2018 № 3 pdf Основные рекомендации к созданию и развитию систем на базе искусственного интеллекта

    Искусственный интеллект становится одним из основных драйверов в решении серьезных проблем медицины и здравоохранения, таких как недостаточность ресурсов, дальнейшее повышение эффективности, качества и скорости работы. Во всем мире создаются все новые и новые решения в этой области. Однако, чем больше появляется новых продуктов, тем больше вопросов и проблем поднимается.

    В работе проанализированы некоторые зарубежные публикации и результаты исследований, в которых изучались основные проблемы, связанные с созданием и внедрением систем искусственного интеллекта в здравоохранении. В результате анализа был сформулирован ряд практических рекомендаций, которые помогут повысить вероятность успешного создания и внедрения таких продуктов в практическом звене здравоохранения.

    Авторы: Гусев А. В. [30] Плисс М. А. [2]

    Темы: здравоохранение13 искусственный интеллект6 машинное обучение6 медицина3 нейронные сети8

    Полная версия статьи в формате PDF
    4.6 МБ

    Подробнее >

  • 2017 № 2 Определение факторов риска сердечно-сосудистой летальности в учреждениях уголовно-исполнительной системы с использованием методов машинного обучения.

    В статье представлены результаты первого клинико-эпидемиологического исследования по выявлению факторов риска летального исхода сердечно-сосудистых заболеваниий у пациентов лечебных учреждениий уголовно- исполнительной системы. В исследовании применялись методы машинного обучения, основанные на построении оптимальных разбиениий признакового пространства, и методы распознавания. Это с высокой достоверностью позволило определить предиктивные факторы госпитальной летальности кардиологического больного, которыми стали: употребление крепкого тонизирующего напитка «чифир», возраст, вес, рост, систолическое и диастолическое артериальное давление, уровень гемоглобина, частота сердечных сокращениий, фракция выброса левого желудочка, конечный систолический и конечный диастолическийй размер левого желудочка, наличие артериальной гипертензии и число судимостей.

    Авторы: Дюжева Е. В. [2] Кузнецова А. В. [3] Сенько. О. В. [3]

    Темы: машинное обучение6 методы оптимального разбиения1 распознавание1 сердечно-сосудистые заболевания3 уголовно-исполнительная система2

    Подробнее >

  • 2019 № 2 Применение нейросетевых методов машинного обучения в лечении осложнений у пациентов на гемодиализе

    В работе описывается комплексная система автоматизированного формирования программы коррекции анемии у пациентов с терминальной стадией хронической болезни почек.
    Показано, что созданная система позволяет сформировать медикаментозную терапию, адекватную текущему состоянию и динамике состояния пациента, даже в ситуациях, когда терапия ранее не проводилась. В системе использован метод сочетания нейронных сетей, обученных на существующей клинической прецедентной базе адекватной коррекции анемии, и триггерной модели выбора дозировки медикаментозной терапии. В качестве примеров приведен опыт эксплуатации созданной системы в отделении гемодиализа г. Костромы МЧУ ДПО «Нефросовет», для формирования программы лечения 10 пациентов. Приведена общая схема построенной системы и ее детальное описание.

    Авторы: Новицкий В. О. [5] Малкоч А. В. [2] Зиновьев Д. А. [1]

    Темы: гемодиализ3 искусственный интеллект6 коррекция анемии1 машинное обучение6 нейронные сети8 хроническая болезнь почек1

    Подробнее >

  • 2017 № 3 pdf Перспективы нейронных сетей и глубокого машинного обучения в создании решений для здравоохранения

    В работе приведен обзор перспектив применения нейронных сетей и глубокого машинного обучения в создании систем искусственного интеллекта для здравоохранения. Приводится определение и пояснения по технологиям машинного обучения и нейронных сетей. Представлен обзор уже реализованных проектов применения искусственного интеллекта, а также дается прогноз наиболее перспективных, по мнению автора, направлений развития в ближайшее время

    Авторы: Гусев А. В. [30]

    Темы: здравоохранение13 искусственный интеллект6 машинное обучение6 медицина3 нейронные сети8

    Полная версия статьи в формате PDF
    7.5 МБ

    Подробнее >