Preview

Сибирский журнал клинической и экспериментальной медицины

Расширенный поиск

Облачный сервис поддержки принятия решений в кардиологии на основе формализованных знаний

https://doi.org/10.29001/2073-8552-2020-35-4-32-38

Полный текст:

Аннотация

Статья представляет сервис поддержки принятия диагностических решений в кардиологии. Описаны общие принципы разработки и концептуальная архитектура интеллектуального сервиса, его информационные и программные компоненты. Представлены возможности проведения диагностики и дифференциальной диагностики заболеваний сердца на медицинском портале облачной платформы IACPaaS.

Об авторах

В. В. Грибова
Институт автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения Российской академии наук
Россия

Грибова Валерия Викторовна, д-р техн. наук, заместитель директора по научной работе, научный руководитель лаборатории интеллектуальных систем

690041, Владивосток, ул. Радио, 5



М. В. Петряева
Институт автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения Российской академии наук
Россия

Петряева Маргарита Вячеславовна, канд. мед. наук, научный сотрудник, лаборатория интеллектуальных систем

690041, Владивосток, ул. Радио, 5



Е. А. Шалфеева
Институт автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения Российской академии наук
Россия

Шалфеева Елена Арефьевна, канд. техн. наук, старший научный сотрудник, лаборатория интеллектуальных систем

690041, Владивосток, ул. Радио, 5



Список литературы

1. Гусев А.В., Плисс М.А., Левин М.Б., Новицкий Р.Э. Тренды и прогнозы развития медицинских информационных систем в России. Врач и информационные технологии. 2019;(2):38–49.

2. Ефименко И.В., Хорошевский В.Ф. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в медицине: ретроспективный обзор состояния исследований и разработок и перспективы. Материалы конференции «Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем», г. Минск. 2017;(7):251–260.

3. Shahsavarani A.M., Azad Marz Abadi E., Hakimi Kalkhoran M., Jafari S., Qaranli S. Clinical decision support systems (CDSSs): State of the art review of literature. Int. J. Med. Rev. 2015;2:299–308.

4. Makary M.A., Daniel M. Medical error – the third leading cause of death in the US. BMJ. 2016;353. DOI: 10.1136/bmj.i2139.

5. Halford G.S., Baker R., McCredden J.E., Bain J.D. How many variables can humans process? Psychol. Sci. 2005;16(1):70–76.

6. Кобринский Б.А. Особенности медицинских интеллектуальных систем. Информационно-измерительные и управляющие системы. 2013;11(5):58–64.

7. Müller L., Gangadharaiah R., Klein S.C., Perry J., Bernstein G., Nurkse D. et al. An open access medical knowledge base for community driven diagnostic decision support system development BMC Medical Informatics and Decision Making. 2019;19:93. DOI: 10.1186/s12911-019-0804-1.

8. Gribova V.V., Petryaeva M.V., Okun D.B., Tarasov A.V. Software toolkit for creating intelligent systems in practical and educational medicine. Materials of “2018 3rd Russian-Pacific Conference on Computer Technology and Applications (RPC)”, 18–25 August 2018. Vladivostok: IEEE Xplore; 2018;18149153. DOI: 10.1109/RPC.2018.8482130.

9. Gribova V., Kleschev A., Moskalenko P., Timchenko V., Fedorisdiev L., Shalfeeva E. The IACPaaS сloud рlatform: Features and perspectives. Materials of “2017 Second Russia and Pacific Conference on Computer Technology and Applications (RPC)”, 25–29 September 2017. Vladivostok: IEEE Xplore; 2017:80–84. DOI: 10.1109/RPC.2017.8168073.

10. Москаленко Ф.М., Окунь Д.Б., Петряева М.В. База терминов для интеллектуальных медицинских сервисов. Материалы X международной научной конференции «Системный анализ в медицине» (САМ 2016); под общ. ред. В.П. Колосова, 22–23 сентября 2016 г. Благовещенск: ДНЦ ФПД; 2016:155–158.

11. 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). URL: http://jtelemed.ru/article/iskusstvennyj-intellekt-v-ocenke-riskovrazvitija-serdechno-sosudistyh-zabolevanij.

12. Драпкина О.М. Информационные технологии в кардиологии. Перспективы развития. Российский кардиологический журнал. 2013;(4):23–27. DOI: 10.15829/1560-4071-2013-4-23-27.

13. Аминева Н.В., Ненастьева О.К., Беляков К.М., Боровков Н.Н. Значение и использование Интернет-технологий в кардиологии. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2014;13(S2):9.

14. Грибова В.В., Петряева М.В., Окунь Д.Б., Шалфеева Е.А. Онтология медицинской диагностики для интеллектуальных систем поддержки принятия решений. Онтология проектирования. 2018;8(1):58–73. DOI: 10.18287/2223-9537-2018-8-1-58-73.


Для цитирования:


Грибова В.В., Петряева М.В., Шалфеева Е.А. Облачный сервис поддержки принятия решений в кардиологии на основе формализованных знаний. Сибирский журнал клинической и экспериментальной медицины. 2020;35(4):32-38. https://doi.org/10.29001/2073-8552-2020-35-4-32-38

For citation:


Gribova V.V., Petryaeva M.V., Shalfeeva E.A. Cloud decision support service in cardiology based on formalized knowledge. The Siberian Journal of Clinical and Experimental Medicine. 2020;35(4):32-38. (In Russ.) https://doi.org/10.29001/2073-8552-2020-35-4-32-38

Просмотров: 29


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2713-2927 (Print)
ISSN 2713-265X (Online)