Artificial intelligence technologies in medicine. Problems of establishment

DOI: https://doi.org/10.29296/25877305-2023-03-01
Issue: 
3
Year: 
2023

Professor E. Borodulina(1), MD; V. Gribova(2), Corresponding Member of the Russian Academy of Sciences, TechnD; E. Vdoushkina(1), Candidate of Medical Sciences
1-Samara State Medical University, Ministry of Health of Russia
2-Institute of Automation and Control Processes, Far Eastern Branch, Russian Academy of Sciences, Vladivostok

In the period of global digitalization of society and healthcare, special attention is paid to the development of artificial intelligence (AI) technologies in medicine. To date, there are two main approaches to implementing AI technology based on machine learning methods and knowledge. In the former case, datasets are used; in the latter case, there is the knowledge acquired from scientific sources or experts. Each of the methods has both advantages and disadvantages. Medical decision support systems are being actively developed and implemented. But is everything so simple?
Keywords: 
artificial intelligence
digitalization
medicine
decision making
datasets
knowledge
machine learning

References: 
  1. Карцхия А.А. Цифровая медицина – реальность сегодняшнего дня. Экономические и социальные проблемы России. 2021; 2: 132–42 [Kartskhiya A.A. Digital medicine – todays' reality. Economic and social problems of Russia. 2021; 2: 132–42 (in Russ.)]. DOI: 10.31249/espr/2021.02.08
  2. Лазарева М.М. Искусственный интеллект в разработке новых продуктов и приложений. Инновации. Наука. Образование. 2022; 49: 1147–50 [Lazareva M.M. Artificial intelligence in the development of new products and applications. Innovacii. Nauka. Obrazovanie. 2022; 49: 1147–50 (in Russ.)].
  3. Гусев А.В., Владзимирский А.В., Шарова Д.Е. и др. Развитие исследований и разработок в сфере технологий искусственного интеллекта для здравоохранения в Российской Федерации: итоги 2021 года. Digital Diagnostics. 2022; 3 (3): 178–94 [Gusev A.V., Vladzymyrskyy A.V., Sharova D.E. et al. Evolution of research and development in the field of artificial intelligence technologies for healthcare in the Russian Federation: results of 2021. Digital Diagnostics. 2022; 3 (3): 178–94 (in Russ.)]. DOI: 10.17816/DD107367
  4. Гольдина Т.А., Бурмистров В.А., Ефименко И.В. и др. Искусственный интеллект в здравоохранении: RealWorld Data и Patient Voice – готовы ли мы к новым реалиям? Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2021; 2: 22–31 [Goldina T.A., Burmistrov V.A., Efimenko I.V. et al. Artificial Intelligence in Healthcare: Real World Data and Patient Voice – Are We Ready for New Realities? Medical Technologies. Assessment and Choice. 2021 2: 22–31 (in Russ.)]. DOI: 10.17116/medtech20214302122
  5. Реброва О.Ю., Гусев А.В. Расчет объема выборки для клинических испытаний систем поддержки принятия врачебных решений с бинарным откликом. Современные технологии в медицине. 2022; 14 (3): 6–14 [Rebrova O.Yu., Gusev A.V. Sample size calculation for clinical trials of medical decision support systems with binary outcome. Sovremennye tehnologii v medicine. 2022; 14 (3): 6–14 (in Russ.)]. DOI: 10.17691/stm2022.14.3.01
  6. Бородулина Е.А. Искусственный интеллект в выявлении туберкулеза: возможности и перспективы. Врач. 2020; 31 (5): 30–3 [Borodulina E. Artificial intelligence in tuberculosis detection. Opportunities and prospects. Vrach. 2020; 31 (5): 30–3 (in Russ.)]. DOI: 10.29296/25877305-2020-06
  7. Шарова Д.Е., Гарбук С.В., Васильев Ю.А. Системы искусственного интеллекта в клинической медицине. первая в мире серия национальных стандартов. Стандарты и качество. 2023; 1: 46–51 [Sharova D.E., Garbuk S.V., Vasilyev Yu.A. Artificial intelligence systems in clinical medicine: the world’s first series of national standards. Standards and Quality. 2023; 1: 46–51 (in Russ.)]. DOI: 10.35400/0038-9692-2023-1-304-22
  8. Бородулина Е.А., Грибова В.В., Еременко Е.П. и др. Интеллектуальный сервис управления процессом лечения больных туберкулезом легких. Врач и информационные технологии. 2021; 2: 36–45 [Borodulina E.A., Gribova V.V., Eremenko E.P. et al. Intelligent service for managing the treatment of patients with pulmonary tuberculosis. Medical doctor and information technologies. 2021; 2: 36–45 (in Russ.)]. DOI: 10.25881/18110193_2021_2_36
  9. Копылова О.В., Ершова А.И., Ефимова И.А. и др. Электронные истории болезни и биобанкирование. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2022; 21 (11): 3425 [Kopylova O.V., Ershova A.I., Efimova I.A. et al. Electronic medical records and biobanking. Cardiovascular Therapy and Prevention. 2022; 21 (11): 3425 (in Russ.)]. DOI: 10.15829/1728-8800-2022-3425
  10. Потекаев Н.Н., Доля О.В., Фриго Н.В. и др. Искусственный интеллект в медицине. Общие положения. Философские аспекты. Клиническая дерматология и венерология. 2022; 21 (6): 749–56 [Potekaev N.N., Dolya O.V., Frigo N.V. et al. Artificial intelligence in healthcare: general considerations and philosophical aspects. Klinicheskaya Dermatologiya i Venerologiya. 2022; 21 (6): 749–56 (in Russ.)]. DOI: 10.17116/klinderma202221061749
  11. Sandeep K. Where did IBM go wrong with Watson Health? URL: https://qz.com/2129025/where-did-ibm-go-wrong-with-watson-health
  12. Широбоков Я.Е., Гладунова Е.П., Бородулина Е.А. и др. Динамика изменений перечня лекарственных препаратов для лечения C0VID-19 во временных методических рекомендациях. Врач. 2021; 32 (11): 29–34 [Shirobokov Ya., Gladunova E., Borodulina E. et al. Time course of changes in the list of drugs for the treatment of COVID-19 in the temporary guidelines. Vrach. 2021; 32 (11): 29–35 (in Russ.)]. DOI: 10.29296/25877305-2021-11-06
  13. Covid-19 patients symptom dataset. Total of 2575 Covid-19 positive and negative cases patients symptoms. URL: https://www.kaggle.com/datasets/takbiralam/covid19-symptoms-dataset
  14. Covid patient datasets. The Covid patient datasets dataset is collected by randomly sampling. URL: https://www.kaggle.com/datasets/amirshnll/covid-patient-datasets
  15. Грибова В.В., Москаленко Ф.М., Тимченко В.А. и др. Платформа IACPaaS для разработки систем на основе онтологий: десятилетие использования. Искусственный интеллект и принятие решений. 2022; 4: 55–65 [Gribova V.V., Moskalenko Ph.M., Timchenko V.A. et al. The IACPaaS Platform for Developing Systems Based on Ontologies: a Decade of Use. Artificial intelligence and decision making. 2022; 4: 55–65 (in Russ.)]. DOI: 10.14357/20718594220406
  16. Гусев А.В., Морозов С.П., Кутичев В.А. и др. Нормативно-правовое регулирование программного обеспечения для здравоохранения, созданного с применением технологий искусственного интеллекта, в Российской Федерации. Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2021; 43 (1): 36–45 [Gusev A.V., Morozov S.P., Kutichev V.A. et al. Legal regulation of artificial intelligence software in healthcare in the Russian Federation. Medical Technologies. Assessment and Choice. 2021; 43 (1): 36–45 (in Russ.)]. DOI: 10.17116/medtech20214301136
  17. Реброва О.Ю. Жизненный цикл систем поддержки принятия врачебных решений как медицинских технологий. Врач и информационные технологии. 2020; 1: 27–37 [Rebrova O.Yu. Life cycle of decision support systems as medical technologies. Medical doctor and information technologies. 2020; 1: 27–37 (in Russ.)]. DOI: 10.37690/1811-0193-2020-1-27-37