ЦИФРОВОЕ ЗДРАВООХРАНЕНИЕ
Труды XX Международного конгресса «Информационные технологии в медицине»
Электронное издание ― М.: Консэф, 2019 ― URL: https://itmcongress.ru/itm2019/proceedings/
ISBN 978-5-6042061-1-9
УДК 61:004:614.2:061.3
ББК 51.1
Ц75
Сборник научных статей «Цифровое Здравоохранение. Труды XX Международного конгресса «Информационные технологии в медицине» включает в себя тематически структурированные результаты исследований авторов-участников конгресса по направлениям:
- Математическое моделирование и анализ клинических процессов.
- Интеллектуальный анализ данных и системы поддержки принятия врачебных решений.
- Применение информационных систем для решения задач здравоохранения, образования и науки.
Издание ориентировано на специалистов в области информатизации здравоохранения и содержит актуальную экспертизу, основанную на практических результатах, полученных в результате апробации передовых методов прикладной математики и программных средств в сфере практического здравоохранения.
Редакционная коллегия:
Борисов Д.Н., доцент Военно-медицинской академии имени С.М. Кирова, Россия, Санкт-Петербург, к.м.н.
Зарубина Т.В., главный внештатный специалист по внедрению современных информационных систем в здравоохранении Министерства здравоохранения Российской Федерации, заведующая кафедрой медицинской кибернетики и информатики Российского национального исследовательского медицинского университета имени Н.И. Пирогова, д.м.н., проф.
Кобринский Б.А., заведующий лабораторией систем поддержки принятия клинических решений, Институт современных информационных технологий в медицине Федерального исследовательского центра РАН «Информатика и управление», д.м.н., проф.
Кудрина В.Г., заведующая кафедрой медицинской статистики и цифрового здравоохранения Российской медицинской академии непрерывного профессионального образования Минздрава России, д.м.н., проф.
Кузнецов П.П., профессор кафедры управления и экономики здравоохранения НИУ «Высшая школа экономики», Генеральный директор Фонда развития персонифицированной медицины, вице-президент Национальной ассоциации медицинской информатики, д.м.н., проф.
Лебедев Г.С., директор Института цифровой медицины, заведующий кафедрой информационных и интернет технологий ФГБАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет), д.т.н., проф.
Мухин Ю.Ю., ответственный редактор, исполнительный директор Оргкомитета Международного конгресса «Информационные технологии в медицине», к.э.н.
Шифрин М.А., ведущий специалист лаборатории биомедицинской информатики и искусственного интеллекта НМИЦ нейрохирургии им. академика Н.Н. Бурденко, Член совета Европейской федерации медицинской информатики (EFMI), к.ф.-м.н.
Редакция:
Мухин Ю.Ю. ― ответственный редактор, составитель, к.э.н.
Мухин К.Ю. ― выпускающий редактор
Минина А.А. – макет и верстка
Все материалы, вошедшие в сборник, представлены профессиональному сообществу в рамках конгресса и были рецензированы членами редакционной коллегии.
При цитировании статей сборника мы рекомендуем следующую библиографическую ссылку: Авторы. Заглавие статьи.//Цифровое здравоохранение: Труды XX Международного конгресса «Информационные технологии в медицине»: электронное издание ― М.: Консэф, 2019―С.10-20 ― Режим доступа:https://itmcongress.ru/dl/2019/proceedings/3.7.Ivanov_ITM2019.pdf(дата обращения: 16.12.2019). (Цветом выделены переменные компоненты, относящиеся к конкретной статье)
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 3.0 Непортированная.
Информация в материалах, размещенных на данной странице, является интеллектуальной собственностью их авторов.Авторы отдельных статей указаны в заголовках. При цитировании указанных материалов обязательна полная ссылка на первоисточник публикации https://itmcongress.ru/itm2019/proceedings.
© Авторы
© ООО «Консэф», 2019
© ООО «Консэф», дизайн и верстка, 2019
- От редакции
- Мухин Ю.Ю., ответственный редактор
Тексты статей:
Математическое моделирование и анализ клинических процессов
- О доказательности медицинского диагноза: интеллектуальный анализ эмпирических данных о пациентах в выборках ограниченного размера.
- Забежайло М.И., Трунин Ю.Ю.
- Методы машинного обучения для дифференциальной диагностики болезней органов дыхания и сердечно-сосудистой системы.
- Шахгельдян К.И., Гельцер Б.И., Рублев В.А., Курпатов И.А., Сергеев Е.А.
- Комплексное использование алгоритмов нейронных сетей для оценки эффективности их работы в меняющихся условиях принятия врачебных решений.
- Невзоров В.П., Буланова Т.М.
Интеллектуальный анализ данных и системы поддержки принятия врачебных решений
- Об опыте применения технологий искусственного интеллекта для автоматического распознавания рентгеновских изображений органов грудной полости.
- Толкачев А.Ю., Кулеев Р.Ф.
- Применение OLAP технологий с целью исследования влияния дозы ионизирующего излучения на заболеваемость.
- Думанский С.М., Баранов Л.И., Яганов С.А., Дибиргаджиев И.Г.
Применение информационных систем для решения задач здравоохранения, образования и науки
- Технология электронного бенчмаркинга медицинских организаций региона.
- Данилов А.В.
- Формирование информационной основы для повышения качества подготовки медицинских работников в первичном звене здравоохранения.
- Комаров С.Г., Андреева Т.В.
- Роль профессиональных компетенций в формировании информационного профиля врача.
- Кудрина В.Г., Андреева Т.В., Гончарова О.В., Экажева П.С.
- Публикационная активность медицинских специалистов (cовременное состояние и подходы к оценке).
- Борисов Д.Н., Иванов В.В., Кушнирчук И.И.
- Применение цифровых методов для диагностики психоэмоционального состояния и коррекции состояния пациентов с психическими расстройствами разных возрастов.
- Жовнерчук Е.В., Клименко Г.С., Кожин П.Б., Лебедев Г.С., Московенко А.В.
- Совершенствование форм статистической отчетности научных учреждений Минздрава России.
- Лебедев Г.С., Крылов О.Б., Леляков А.И., Миронов Ю.Г.,Ткаченко В.В.
Новости
Подписаться на новости
Разработчикам ИИ для здравоохранения стоит присмотреться к сфере медицинского образования
Искусственный интеллект — цифровой помощник не только организатора здравоохранения и практикующего врача, но и студента-медика и преподавателя медицины. Сценарии использования ИИ в образовании в своем выступлении на площадке ИТМ ИИ представил директор по продажам и развитию компании «Платформа Третье Мнение» Андрей Поваренкин.
По его словам, ИИ снижает нагрузку на преподавателя с точки зрения формирования стандартных вопросов, ответов, мониторинга, кто из студентов когда ответил на занятии.
Студенту ИИ в состоянии помочь собрать нужные кейсы, тренажеры, достать из огромной базы именно те снимки или те ЭМК и другие данные, которые подходят ему, пояснил эксперт.
«Студенты могут и сами обучаться, и с кураторством преподавателя пользоваться всеми инструментами, в любое время иметь доступ к последним версиям нейросетей, к последним версиям самых новых образовательных программ, — дополнил Поваренкин. — Большая ценность ИИ в том, что он «понимает», как лучше, быстрее, эффективнее научить конкретного студента благодаря анализу того, как он справляется с заданиями, как отвечает на вопросы тестов, с какой скоростью».
В областях, где врач работает с медицинскими изображениями, ИИ-тренажер позволяет повысить насмотренность. Студент может сначала описать самостоятельно снимок, потом получить ответ от искусственного интеллекта. Можно сделать это через мобильное приложение, что очень важно для молодого поколения.
«Сейчас в России ИИ-решения сконцентрированы в сфере описания снимков, эта задача более понятна для искусственного интеллекта, и поэтому много решений создаются именно там, но надо двигаться дальше: идти к клиницистам, предлагать различные новые сценарии», — резюмировал Поваренкин.
Разработчикам ИИ для здравоохранения следует четче представлять портрет конечных пользователей
Разработчики ИИ для здравоохранения должны понимать условия, в которых врачи используют их продукты, степень загруженности и ИИ-грамотность пользователей. Сложно ожидать, что медперсонал сможет эффективно работать с ИИ-сервисами без предварительного обучения. Эта тема широко обсуждалась на площадке ИТМ ИИ.
«Использование любого нового инструмента предполагает предварительное обучение, — сказал технический директор компании «Медицинские скрининг системы» (Цельс) Евгений Никитин. — Вот я использую ИИ-инструменты, когда программирую, но на овладение ими у меня ушло какое-то время. Мне пришлось разбираться, как использовать, когда использовать, а когда не использовать. Это довольно сложный процесс, и на него очень часто закрывают глаза».
По его словам, если врачу надо 10 минут подождать, 15 окон открыть, чтобы получить подсказку ИИ, «понятно, что никакой пользы не будет».
Научная литература показывает неоднозначность результатов применения ИИ в медицине, продолжил Никитин. Есть кейсы, когда внедрение ИИ действительно помогает, но есть исследование, которое выявило, что ИИ может приводить к выгоранию врачей.
«Особенно уязвимы оказались две группы: врачи с высокой загрузкой и врачи, у которых ранее не было опыта взаимодействия с такими системами и которые не прошли соответствующее обучение по работе с ними», — рассказал Никитин.