Технологии искусственного интеллекта в медицине. Проблемы становления

DOI: https://doi.org/10.29296/25877305-2023-03-01
Номер журнала: 
3
Год издания: 
2023

Е.А. Бородулина(1), доктор медицинских наук, профессор,
В.В. Грибова(2), член-корреспондент РАН, доктор технических наук, Е.С. Вдоушкина(1), кандидат медицинских наук
1-Самарский государственный медицинский университет Минздрава России
2-Институт автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения Российской академии наук, Владивосток
E-mail: borodulinbe@yandex.ru

В период глобальной цифровизации общества и здравоохранения особое внимание уделяется развитию технологий искусственного интеллекта (ИИ) в медицине. На сегодняшний день используют два основных подхода к реализации технологии ИИ – на основе методов машинного обучения и на основе знаний. В первом случае используют наборы данных, во втором – знания, полученные из научных источников или от экспертов. Каждый из методов имеет как преимущества, так и недостатки. Системы поддержки принятия врачебных решений активно развиваются и внедряются. Но так ли все просто?

Ключевые слова: 
искусственный интеллект
цифровизация
медицина
принятие решений
датасеты (datasets)
знания
машинное обучение

Для цитирования
Бородулина Е.А., Грибова В.В., Вдоушкина Е.С., Кирюшина Т.М. , Агаркова А.С. Технологии искусственного интеллекта в медицине. Проблемы становления. Врач, 2023; (3): 5-8 https://doi.org/10.29296/25877305-2023-03-01


Список литературы: 
  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