СЕМАНТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ НЕСТРУКТУРИРОВАННОГО ТЕКСТА - ФОРСАЙТ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В МЕДИЦИНЕ.
Зарубина Татьяна Васильевна - Главный внештатный специалист по информационным системам в здравоохранении Министерства здравоохранения Российской Федерации, Директор института цифровой трансформации медицины, заведующая кафедрой Медицинской кибернетики и информатики МБФ ФГАОУ ВО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава России, д.м.н., проф., член-корр. РАН, Москва:
"Вопросы семантического анализа неструктурированной медицинской информации изучались до возникновения продвинутых машинных алгоритмов обработки данных, однако беспрецедентный толчок они получили в последние годы, благодаря значительному увеличению вычислительных мощностей. В настоящее время известно несколько онтологических баз медицинских знаний (БМЗ), организованных в виде графовых информационных моделей, которые контролируются экспертными сообществами, регулярно актуализируются и хранят накопленные знания из различных областей медицины и биологии. Источниками БМЗ являются крупнейшие международные медицинские метатезаурусы: UMLS (в состав входят SNOMED CT, LOINC, RxNorm и др.), SemMed и т.д. Среди отечественных источников БМЗ должны быть медицинские справочники, публикации, нормативные документы, клинические рекомендации, протоколы ведения пациентов и реальные электронные медицинские карты.
Методология семантического анализа неструктурированного текста должна включать выделение необходимых групп концептов, типов связей, аналогов представления понятий, переводы на русский язык, поиск релевантного окружения концептов в семантической сети, использование алгоритмов машинного обучения, нейронных сетей для получения недостающих связей и сущностей, построение «образа» каждой нозологической формы, отражающей связи заболевания с его признаками (симптомами, дифференциальными диагнозами, диагностическими методами, лечебными мероприятиями), наконец, реализацию алгоритмов принятия решений с привлечением экспертов.
В нашей стране уже накоплен определенный опыт семантического анализа неструктурированных медицинских текстов и выявлен ряд проблем, которые необходимо решать. Среди них недостаточное покрытие зарубежными номенклатурами предметной области и отсутствие отечественных номенклатур; наличие несущественной и «шумовой» информации, связей, другие. Необходимо признать, что решение многих вопросов требует экспертного мнения.
Достижение существенного продвижения за короткий срок возможно при работе слаженных команд, включающих методологов, технологов, экспертов, технических специалистов. Именно успешный семантический анализ неструктурированного текста может стать форсайтом искусственного интеллекта в медицине как систематический процесс построения видения будущего, нацеленного на повышение качества принимаемых решений."
Новости
Подписаться на новости
Открыт прием заявок на конкурс «Лучшее ИТ решение для здравоохранения»
Начался прием заявок на ежегодный конкурс «Лучшее ИТ решение для здравоохранения». С положением, списком победителей и лауреатов прошлого года можно ознакомиться на странице конкурса.
На конкурс принимаются различные виды прикладного программного обеспечения, программных и программно-аппаратных средств и комплексов для здравоохранения, включая программные средства поддержки технологической, организационной и административной инфраструктуры цифрового контура здравоохранения на разных уровнях.
Заявку можно подать до 1 сентября. Итоги будут объявлены на итоговом ежегодном Международном конгрессе «Информационные технологии в медицине» (10 октября 2024 г.).
Конкурс позволяет оценить элементы и компоненты отраслевой ИТ инфраструктуры и новые технологические ИТ решения на предмет их использования с целью достижения нового качества медицинской помощи. Он проводится с 2006 года и является старейшим и самым авторитетным инструментом общественной экспертизы в цифровом здравоохранении России.