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