Искусственный интеллект в здравоохранении России: сбор и подготовка данных для машинного обучения

Искусственный интеллект в здравоохранении России: сбор и подготовка данных для машинного обучения

08 Jul 2024
57

Для цитирования:

Ханов А.М., Гусев А.В., Тюрганов А.Г.
Искусственный интеллект в здравоохранении России: сбор и подготовка данных для машинного обучения. Российский журнал телемедицины и электронного здравоохранения 2023;9(4):7-13;
https://doi.org/10.29188/2712-9217-2023-9-4-7-13

 

Сведения об авторах:

  • Ханов А.М. – д.м.н., профессор, ООО «Медицинский аудит, сервис и консалтинг»; Уфа, Россия; РИНЦ Author ID 881342
  • Гусев А.В. – к.т.н., директор по развитию ООО «К-Скай»; Петрозаводск, Россия; РИНЦ Author ID 168742
  • Тюрганов А.Г. – к.т.н., доцент, ИП НТЦ «Семантика»; Уфа, Россия

Введение. 

Данная научная статья обращает внимание на важность сбора и подготовки качественных медицинских данных для развития систем искусственного интеллекта (ИИ) в российском здравоохранении.

Материалы и методы. 

Основной акцент делается на необходимости создания единого федерального стандарта сбора структурированных оцифрованных медицинских данных, позволяющего унифицировать процессы сбора и формирования датасетов для медицинских организаций.

Результаты. 

В статье предлагается внедрение цифровых помощников, включая доврачебные диагностические опросники, мобильные приложения и программные модули для врачебного осмотра, что снизит затраты времени на заполнение медицинской документации и обеспечит сбор более полной и точной информации. Следующий шаг – реинжиниринг процесса сбора медицинских данных, включая участие пациентов через смартфоны и персональные медицинские помощники. Статья выявляет методологические проблемы, такие как недостоверность, неполнота и недостаток экстенсиональных знаний в собранных данных, и предлагает план развития системы сбора медицинских данных, включая создание цифровых стандартов, методов сбора данных и разработку поддержки принятия решений на основе ИИ.

Выводы. 

Решение описанных проблем и план развития данных имеют важное значение для успешной реализации национального проекта «Экономика данных», поддерживая развитие и применение систем ИИ в медицинской сфере.

ЧИТАТЬ СТАТЬЮ ПОЛНОСТЬЮ