Кемерово, Россия
Кемеровский институт (филиал) Российского экономического университета им. Г. В. Плеханова
с 01.01.2009 по 01.01.2021
Кемерово, Россия
Проанализирована структура заболеваемости в Кемеровской области – Кузбассе на основе статистических данных, выявлены основные направления внедрения искусственного интеллекта в России. Проведен социологический опрос врачей-клиницистов с использованием метода фокус-групп с целью выявить их осведомленность о продуктах искусственного интеллекта, готовность использовать их в своих лечебных учреждениях и участвовать в их разработке. Развитие и использование искусственного интеллекта предполагает создание центров компетенций, способных внедрять данные продукты в региональном здравоохранении. Основными направлениями являются разработка стратегической программы развития и внедрения программных продуктов искусственного интеллекта; создание творческих коллективов, включающих медицинское сообщество и IT-специалистов в рамках научно-образовательных центров. Представлен анализ структуры заболеваний в Кузбассе, разработаны основные направления развития искусственного интеллекта для решения задач по здоровьесбережению. Реализация предложений может повысить точность диагностики, упростить лечение пациентов с различными заболеваниями, вывести здравоохранение Кузбасса на новый уровень.
искусственный интеллект, структура заболеваемости, цифровизация, система поддержки принятия врачебных решений, анкетирование, обработка анкет, медицина и здравоохранение
1. Рязанова С. В., Комков А. А., Мазаев В. П. Российский и мировой опыт применения новых технологий искусственного интеллекта в реальной медицинской практике. Научное обозрение. Медицинские науки. 2021. № 6. С. 32-40. https://doi.org/10.17513/srms.1215
2. Гусев А. В., Кузнецова Т. Ю., Корсаков И. Н. Искусственный интеллект в оценке рисков развития сердечно-сосудистых заболеваний. Журнал телемедицины и электронного здравоохранения. 2018. № 3. С. 85-90. EDN: YWZVKX
3. Kaul V., Enslin S., Gross S. A. History of artificial intelligence in medicine. Gastrointestinal Endoscopy, 2020, 92(4): 807-812. https://doi.org/10.1016/j.gie.2020.06.040
4. Гусев А. В., Добридюк С. Л. Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении. Информационное общество. 2017. № 4-5. C. 78-92.
5. Тарасова К. А. Возможности использования искусственного интеллекта в кардиологии. Российский кардиологический журнал. 2022. Т. 27. № S7. С. 47. EDN: GXVDSV
6. Старцев Д. С. Диагностика болезней сердца на основе метода нейронных сетей. Интеллектуальные системы в науке и технике. Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века: Междунар. конф. и Шестой Всерос. науч.-практ. конф. (Пермь, 12-18 октября 2020 г.) Пермь: ПГНИУ, 2020. С. 465-470. EDN: UDBBYD
7. Журавлева М. В., Каменева Т. Р., Черных Т. М., Чурсина Т. А. Сравнительная характеристика ряда препаратов для лечения острой респираторной вирусной инфекции и гриппа. Доктор.Ру. 2015. № 13. С. 12-19. EDN: VBCNYX
8. Сушко В. А., Спасенников Б. А. Социология медицины: вопросы методологии. Бюллетень Национального научно-исследовательского института общественного здоровья имени Н. А. Семашко. 2021. № 2. С. 90-99. https://doi.org/10.25742/NRIPH.2021.02.011
9. Морозов С. П., Владзимирский А. В., Ледихова Н. В., Соколина И. А., Кульберг Н. С., Гомболевский В. А. Оценка диагностической точности системы скрининга туберкулеза легких на основе искусственного интеллекта. Туберкулез и болезни легких. 2018. Т. 96. № 8. С. 42-49. https://doi.org/10.21292/2075-1230-2018-96-8-42-49
10. Невзорова В. А., Плехова Н. Г., Присеко Л. Г., Черненко И. Н., Богданов Д. Ю., Мокшина М. В., Кулакова Н. В. Методы машинного обучения в прогнозировании исходов и рисков сердечно-сосудистых заболеваний у пациентов с артериальной гипертензией (по материалам ЭССЕ-РФ в Приморском крае). Российский кардиологический журнал. 2020. Т. 25. № 3. С. 10-16. https://doi.org/10.15829/1560-4071-2020-3-3751
11. Бринк Х., Ричардс Д., Феверолф М. Машинное обучение. СПб.: Питер, 2023. 336 с.
12. Остроух А. В. Введение в искусственный интеллект. Красноярск: Научно-инновационный центр, 2020. 250 с. https://doi.org/10.12731/978-5-907208-26-1
13. Левинсон А., Стучевская О. Фокус-группы: эволюция метода (Обзор дискуссии на конференции ESOMAR). Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2003. № 1. С. 46-55. EDN: HTNEGP
14. Иванов К. К., Кожевников Д. В., Лужин В. М. Искусственный интеллект. Основные направления исследований. Молодой ученый. 2016. № 28. С. 16-18.
15. Brandt V., Emrich T., Schoepf U. J., Dargis D. M., Bayer R. R., De Cecco C. N., Tesche C. Ischemia and outcome prediction by cardiac CT based machine learning. The International Journal of Cardiovascular Imaging, 2020, 36: 2429-2439. https://doi.org/10.1007/s10554-020-01929-y
16. Ившин А. А., Гусев А. В., Новицкий Р. Э. Искусственный интеллект: предиктивная аналитика перинатального риска. Вопросы гинекологии, акушерства и перинатологии. 2020. Т. 19. № 6. С. 133-144. https://doi.org/10.20953/1726-1678-2020-6-133-144
17. Яковлева Е. В., Исакова Н. В. Искусственный интеллект как современная философская проблема: аналитический обзор. Гуманитарные и социальные науки. 2021. Т. 86. № 6. C. 30-35. https://doi.org/10.18522/2070-1403-2021-89-6-30-35
18. Шапкарин А. М. Философские аспекты проблемы искусственного интеллекта (возможность существования, безопасность, полезность). NovaInfo.Ru. 2018. Т. 1. № 87. С. 33-38. EDN: XTOXCH
19. Квашнина Д. А. Философские аспекты влияния искусственного интеллекта на социум. Вестник Томского государственного университета. Философия. Социология. Политология. 2017. № 37. C. 57-61. https://doi.org/10.17223/1998863X/37/6
20. Тимофеев А. В. Сущность и проблемы искусственного интеллекта в контексте современных научных и философских представлений. Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Философские науки. 2020. № 2. C. 127-133. https://doi.org/10.18384/2310-7227-2020-2-127-133
21. Гасумова С. Е. Риски цифровизации и роботизации для сферы социальной защиты и социального обслуживания в России. Интеллектуальные системы в науке и технике. Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века: сб. ст. по мат-лам Междунар. конф. и Шестой всерос. науч.-практ. конф. (Пермь, 12-18 октября 2020 г.) Пермь: ПГНИУ, 2020. С. 633-642. EDN: LZZCLF
22. Дороганов В. С., Баумгартэн М. И. Возможные проблемы, возникающие при создании искусственного интеллекта. Вестник Кузбасского государственного технического университета. 2013. № 4. С. 132-135. EDN: QLJMQP
23. Стоцкая Т. Г. Проблема искусственного интеллекта. Традиции и инновации в строительстве и архитектуре. Социально-гуманитарные и экономические науки. Самара: СамГТУ, 2017. C. 39-41. EDN: ZESJLH
24. Мошелла Д. Путеводитель по цифровому будущему: Отрасли, организации и профессии. М.: Альпина Паблишер, 2020. 310 с.
