Статьи с темой: «поддержка принятия врачебных решений»
-
2026 № 1 База знаний для моделирования цифрового персонализированного дентального имплантата.
Современные технологии трехмерного моделирования, обработки изображений и искусственного интеллекта предоставляют мощные возможность для реализации системы поддержки принятия врачебных решений по дентальной имплантации, что позволяет обеспечить персонализированный подход к лечению пациентов и повысить тем самым качество оказания медицинских услуг.
Цель исследования: разработка и научное обоснование программного алгоритма поддержки принятия решения при выборе оптимальной конструкции дентального имплантата.
Материалы и методы. Предложенное решение основано на реализации гибридного подхода, алгоритмически объединяющего этапы анализа данных пациента и автоматизированного расчета параметров имплантата с использованием базы знаний, в которой основные правила расчета представлены в виде компьютерной онтологии. Исследование основано на современных достижениях в области параметрической оптимизации имплантатов, их трехмерного моделирования, технологиях искусственного интеллекта и инженерии знаний.
Результаты. Предложена параметрическая модель онтологии цифрового персонализированного дентального имплантата, отличающаяся от аналогов способом задания параметров и правил расчета в базе знаний. Предложенная модель была реализована и апробирована в составе системы поддержки принятия врачебных решений по дентальной имплантации зубов нижней челюсти.
Выводы. Реализация базы знаний для моделирования цифрового персонализированного дентального имплантата позволила усовершенствовать методику планирования дентальной имплантации за счет частичной параметризации трёхмерной модели анатомических структур пациента по данным конусно-лучевой компьютерной томографии и внутриротового сканирования. -
2026 № 10 Веб-приложение «Derma Check»: архитектура мультимодульной системы компьютерного зрения для диагностики новообразований и другой патологии кожи c модулями бинарной и многоклассовой классификации, анамнеза, объяснимого искусственного интеллекта, динамического наблюдения и кабинетом врача.
Злокачественные новообразования кожи, в частности меланома, представляют серьёзную проблему здравоохранения.
Ранняя диагностика является ключевым фактором прогноза: пятилетняя выживаемость при локализованной меланоме составляет 99,4% (95% ДИ: 99,2–99,6%), тогда как при метастатических формах она снижается до 35,6% (95% ДИ: 33,7–37,6%). Значительная часть первичных осмотров кожи проводится врачами, не обладающими специализированным дерматоонкологическим образованием, что обусловливает потребность в системах поддержки принятия решений.
Цель исследования: описать архитектуру, компонентный состав и функциональные возможности, метрики точности веб-приложения «Derma Check» – мультимодульной системы компьютерного зрения для помощи врачу в первичной оценке новообразований кожи, включая диагностическое ядро, подсистемы визуализации и объяснимого искусственного интеллекта, а также кабинет врача с учётом пациентов, кодированием диагнозов по Международной классификации болезней 10-го пересмотра и динамическим наблюдением.
Материалы и методы. Серверная часть реализована на FastAPI (язык Python), модели исполняются средой инференса нейронных сетей в открытом формате обмена моделями. Диагностическое ядро включает входной фильтр и несколько нейросетевых моделей бинарной классификации с многократной аугментацией на этапе вывода и температурной калибровкой, модуль анамнеза. Подсистемы: сегментация, асимметрии, модуль объяснимого ИИ, мультиклассовый модуль.
Кабинет врача построен на защищённой авторизации по токенам, встроенной базе данных и справочнике из 459 диагностических кодов; предусмотрен модуль динамического (диспансерного) наблюдения.
Результаты. Система объединяет несколько модулей искусственного интеллекта: входной, параллельные модули бинарной классификации, модуль маршрутизации на основе квадрантной матрицы и модуль оценки группы риска. Консенсус модулей дополняется анализом анамнеза с системой из 12 правил интеграции. Подсистема объяснимого искусственного интеллекта визуализирует зоны риска тепловыми картами. Мультиклассовая классификация выводит топ‑5 нозологий с поддержкой клинических признаков врача. Кабинет врача обеспечивает ведение картотеки пациентов, сохранение осмотров пациента с полным результатом анализа искусственным интеллектом, фиксацию даты биопсии и заключения морфологического исследования, динамическое сравнение результатов клинических осмотров по трём каналам (размер,
форма, цвет) с виртуальной линейкой и редактором сегментации.
Выводы. Веб-приложение «DermaCheck» представляет собой комплексную систему поддержки принятия врачебных решений на основе технологий ИИ для врачей первичного звена – терапевтов и врачей общей практики, а также дерматовенерологов; мультимодульная архитектура и кабинет врача с динамическим наблюдением обеспечивают многоуровневую верификацию результата и возможность долгосрочного ведения пациентов. -
2026 № 4 Автоматизация проектирования дентальных имплантатов в составе системы поддержки принятия врачебных решений.
Автоматизация проектирования и производства сложных инженерных изделий является важным и достаточно глубоко проработанным направлением внедрения информационных технологий. Цифровая трансформация системы здравоохранения с использованием современных информационных технологий и искусственного интеллекта способствует внедрению технократического подхода к организации проектирования и производства медицинских изделий, что, в свою очередь, требует построения единого информационного пространства медицинской инженерии, например, в стоматологии, аналогично отраслям машиностроения и приборостроения.
Цель исследования: разработка новой технологии автоматизированного проектирования дентальных имплантатов в составе системы поддержки принятия врачебных решений.
Материалы и методы. На основании результатов системного анализа современных трендов и технологий цифровой стоматологии была предложена унифицированная архитектура системы поддержки принятия врачебных решений, основанная на комбинированном применении средств автоматизированного проектирования дентальных имплантатов, искусственного интеллекта и инженерии знаний.
Результаты. Разработана формально-логическая модель цифровой стоматологии, предназначенная для построения базы знаний и реализации информационного обеспечения. На основе предложенной архитектуры и формально-логической модели было разработано программное обеспечение системы поддержки принятия врачебных решений по выбору и расчету параметров дентальных имплантатов.
Выводы. Предложенные технические решения позволяют автоматизировать процесс проектирования и производства дентальных имплантатов в соответствии с принципами персонализированной медицины, что обеспечивает сокращение трудоемкости по подбору и параметризации имплантатов и повышение качества оказания медицинских услуг.