Приглашаем на 81-е заседание Рабочей группы IT-специалистов медицинских организаций "Виртуальная и мобильная медицина". Тема:«Искусственный интеллект и поддержка принятия решений в медицине II»

Приглашаем на 81-е заседание Рабочей группы IT-специалистов медицинских организаций "Виртуальная и мобильная медицина". Тема:«Искусственный интеллект и поддержка принятия решений в медицине II»


03.08.2018



Мы начинаем понимать: здоровье - аспект управления человеческим капиталом. На уровне индивида, здоровье начинает восприниматься как актив, которым можно и нужно управлять для достижения жизненных целей. На уровне групп (корпоративные структуры, государство) без персонализированного подхода к управлению здоровьем работника и гражданина нельзя говорить об эффективном ресурсном менеджементе. 

Персонализация подразумевает мониторинг, что, в свою очередь, обосновывает необходимость человеко-машинных систем - анализ постоянно растущих объемов данных одному человеческому разуму более неподвластен. 

Какой еще *разум* возможен? Завтра появятся новые образования, название которым еще не дано. Сегодня можно говорить об *интеллектуальных системах*, в том числе, об интеллектуальных системах поддержки принятия решений в медицине. 

В общем контексте, интеллектуальные системы поддержки принятия решений (ИСППР) — это системы, которые помогают лицам, принимающим решения, в принятии этих решений (врачам и пациентам), с помощью инструментария data mining, моделирования и визуализации, обладают дружелюбным интерфейсом пользователя, устойчивы по качеству, интерактивны и гибки по настройкам. 

С точки зрения архитектуры, большинство ИСППР систем раскладываются на 4 крупных слоя: 1) интерфейс, 2) моделирование, 3) Data Mining и 4) Data Collection. Строятся такие системы последовательно, по следующим шагам: 

  1. Анализ домена (где используем ИСППР)
  2. Сбор и анализ данных.
  3. Выбор моделей.
  4. Экспертный анализ/интерпретация моделей.
  5. Внедрение моделей.
  6. Оценка ИСППР.
  7. Внедрение ИСППР.
  8. Сбор обратной связи (на всех этапах).
Искусственный интеллект может применяться уже на этапе анализа данных и далее по другим этапам. 

С точки зрения построения системы, медицина характеризуется неоднородностью данных по виду появления. По человеку какие-либо данные известны заранее (пол, возраст, вес, анамнез) - статические данные. В процессе к этим данным добавляется информация, которая постоянно меняется (данные мониторинга состояния и лабораторных исследований, жалобы) - динамические данные. ИСППР должна учитывать все эти данные и выдавать рекомендации. Паттерн работы такой ИСППР будет: обучение-решение-обучение. Это динамическая система поддержки, причем система, рекомендации которых опираются на научные знания. 

В ближайшей перспективе будущее ИСППР за гибкостью решений. Ни один из известных способов (классические модели, машинное обучение, DL, теория игр) не универсален с точки зрения эффективности для всех задач. В хорошей СППР должны сочетаться все эти инструменты с применением искусственного интеллекта и машинного обучения, при этом разные модули должны использоваться под разные задачи и иметь разные интерфейсы вывода для разных пользователей. 

Задача докладчиков и участников дискуссии - объяснить перечисленные реалии медицинским специалистам, описать потенциал искусственного интеллекта в медицине и, что особенно актуально, обсудить возможность применения искусственного интеллекта для систем поддержки принятия решений как для врачей, для и для самих пациентов. 


Источник: http://workgroup.portalramn.ru/