Системы искусственного интеллекта в поддержке принятия врачебных решений

анализировать течение болезни

выбирать одно из решений

выявлять неизвестные данные

обнаруживать неявные связи между признаками

автоматическая запись решения ИСППВР в ЭМК и объяснение по запросу врача

автоматический обмен данными без объяснений

автоматический поиск необходимых данных в ЭМК после запроса врача к ИСППВР

в режиме диалога

автопроверку выдвигаемых гипотез на основании дополнительной информации

возможность направленного дополнительного опроса врача об определенных симптомах у больного

обязательное наличие всей необходимой информации о состоянии пациента при первичном вводе данных

однозначность предлагаемого решения

указание критериев диагностической эффективности дополнительных исследований и их выполнимости с учетом состояния больного

анализ острых заболеваний в анамнезе

анализ социального статуса пациента

выдвижение предварительной диагностической гипотезы

обоснование окончательной гипотезы диагноза

построение дифференциального ряда на основе дополнительных гипотез

о возможности быстрого развития осложнений патологического процесса

о возникновении угрожающих отклонений в состоянии пациента

о риске смерти больного

об ошибках в лечении

базу данных больных

базу знаний для поддержки принятия врачебных решений

блок объяснения предложенных гипотез принятия решений

блок статистической обработки данных

на основе различных показателей

на основе только лабораторных показателей

при случайном выявлении гематурии в отсутствии клинических проявлений

с использованием клинико-лабораторных и инструментальных признаков

диагностику по аналогичным описаниям болезни в собственном архиве системы

дифференциальную диагностику на долабораторном этапе

получение родословной

результаты лабораторной диагностики

осуществить дифференциальную диагностику

представить ЭЭГ в виде структурных блоков, связанных с определенными системами мозга

сопоставить ЭЭГ с данными нейропсихологического тестирования и неврологического обследования

формировать заключение специалиста

вычислительные методы

дифференцирующие признаки как необходимые условия эффективного решения

обязательное наличие всех диагностически или прогностически наиболее важных признаков

оценки правдоподобия гипотез

наличие нечетко выраженных признаков болезни

обнаружить несоответствие в клинико-лабораторных показателях

обнаружить симптомы нехарактерные для диагностируемой патологии

определить у пациента симптомы, этиопатогенетически не связанные с гипотезой об основном диагнозе

автоматизацию лечебно-диагностического процесса

диагностику атипичных вариантов и стадий заболеваний

работу врача в медицинской информационной системе

учет связи признаков

атипичных форм заболеваний

жалоб больного

ошибок в заключениях при проведении исследований

редких болезней

запроса у врача дополнительных сведений о признаках у больного

исследования частоты различных болезней

описания болезни в книгах

проверки возможных гипотез в базе знаний

ассистентом в принятии решений

программой, основанной на медицинских знаниях

электронной записной книжкой

электронной книгой

электронным консультантом

на данных большого объема историй болезни

на данных о методах лечения за многие десятилетия

на данных статистики

на знаниях медицинской литературы

выявление неизвестных закономерностей

имитацию мыслительной деятельности человека

искусственный разум

моделирование человеческих знаний

в анализе ЭКГ

в выявлении на изображениях диагностически значимых элементов

в оценке цветопередачи при видеоконсультации

в процессе лапароскопических операций

может извлекать дополнительную информацию о неизвестных связях признаков

может обучаться классифицировать новые случаи самостоятельно

неспособно к самостоятельному анализу данных

нуждается в обучении

способно дообучаться

способно обучаться на малых данных

базируется на извлечении знаний из данных

базируется на обработке больших данных

базируется на принятии решений на основе анализа любых имеющихся данных

использует известные знания

использует примеры

выявлять признаки у больного, не относящиеся к диагностированному заболеванию

обнаруживать болезни, скрывающиеся под чужими масками

определять признаки болезни, не отмеченные врачом или отсутствующие у больного

предполагать наличие других болезней в анамнезе

антисимптомы

другие заболевания

половозрастные характеристики

проведенная вакцинация

в неточности определения внешних характеристик, например, форм носа

встречается при долабораторном отличии гриппа от ОРВИ

недоопределенность изображений, связанная с разрешающей способностью аппаратуры

неопределенность эпидемической ситуации

невозможность точного учета реакции организма пациента на выбранное лечение при имеющихся результатах обследования

недостаточную информированность

неполноту научных знаний по проблеме

неполноценное обследование больного

высоким сходством клинической картины отдельных болезней

проявлением одних болезней под масками других болезней

субъективной оценкой врачей, в особенности с разным опытом

трудностью характеристики переходных проявлений отдельных признаков

ведение медицинских электронных карт

выбор лечебной тактики

идентификация болезней

медицинская статистика

диагностика в широком круге заболеваний, включая стертую клиническую картину или ранние проявления патологии

динамика клинических изменений

идентификация редко встречающихся заболеваний

обследование пациента

получение субстрата от больного

прогноз отдаленных последствий болезни

своевременное ведение записей об изменении в состоянии больных

формирование сигнала тревоги при критических значениях контролируемых параметров

экстренное обнаружения критических значений мониторируемых показателей

экстренные рекомендации по коррекции лечения

в выборе возможных дополнительных методов исследований

в отношении разной роли признаков, характеризующих состояние больного

о таргетной терапии

об ответе пациента на лечебную тактику

запрос к ИСППВР и ввод первичных данных пациента

отсутствие диалога

отсутствие необходимости первичного ввода данных пациента, но при ответе на дополнительные вопросы

получение консультации от различных ИСППВР, расположенных в центре обработке данных с возможностью диалога и объяснения

в диагностических целях

в научных целях

для подбора оптимальной терапии

для подтверждения появления новых видов заболеваний

исключительно по данным лабораторного обследования

обнаруживаемых при первичном осмотре

относящихся к основным диагностическим критериям и сопровождающимся весовыми коэффициентами

состоящих из различных симптомокомплексов, встречающихся в практике

компьютерную грамотность пользователя

место оказания помощи

предшествующий опыт работы с компьютерными системами

применение в плановой или экстренной ситуации

специальность врача

возможностью получения ответов ИСППВР в процессе решения задачи

диалогом с ИСППВР на естественном языке

информацией о содержании всей базы знаний системы

получением объяснения предлагаемой окончательной гипотезы

анализ аргументов за и против каждой диагностической гипотезы

анализ клинических проявлений в сочетании со специальными исследованиями

данные функциональных исследований

подтверждающие симптомы при исключении из рассмотрения признаков, отвечающих клинической картине выдвинутой гипотезы

на основе проверки предполагаемого врачом диагноза

по ограниченному числу признаков, подтверждающих или отвергающих диагноз врача

с использованием мониторирующих датчиков

с обязательной информацией об облигатных признаках

влияние преобладания людей какого-либо пола не имеет значения

гендерные различия сравниваемых (классифицируемых) групп необходимо учитывать при формировании обучающей выборки

объем классифицируемых групп не имеет значения

предвзятость решений при дисбалансе количества объектов в сравниваемых классах

замену врача умным компьютером

модель интеллектуальной деятельности специалиста

модель проблемной области

суперкомпьютер

данные мониторинга для построения графических портретов состояния физиологических систем

математическую модель и базу знаний

только обработку данных с мониторирующих систем

элементарную систему последовательных вычислений

в связи с частотой встречаемости заболевания

по аналогии со случаями с подобной клинической картиной

по отдельным похожим признакам

по сходству с подобным описанием заболевания

в возможности выявления отравления вследствие приема одновременно двух препаратов

в необходимости прогноза летального исхода

в определении времени отравления

в получении гипотезы, которой соответствует наибольшее число подтверждающих факторов

лингвистические шкалы для оценки переходных состояний

невозможность определить порядок следования признаков

нечеткость переходов из одного состояния в другое

отсутствие границы перехода из одного качества в другое

проявляется при переходе через определенные границы (цифровые значения)

расплывчатость лингвистических переходов цвета

анамнез и жалобы больного

оценка звуков при перкуссии и фонендоскопии

температура тела больного, зависящая от иммунитета и нозологической формы

характер бредовых проявлений в психиатрии

диалоговый режим общения с врачом

общие принципы диагностики

персонифицированные рекомендации лечебно-диагностического плана

принципы хирургического лечения заболеваний

рекомендации по обследованию больных для уточнения предполагаемого диагноза

выбрать безопасные для пациента исследования

выбрать оптимальный вариант обследования больного

определить порядок исследований

отказаться от некоторых исследований

данные экспертизы временной нетрудоспособности

знания врачей-экспертов

опыт врачей высокой квалификации

результаты медико-социальной экспертизы

в диагностике редких болезней

в переходе на новый этап цифровизации здравоохранения

в получении оптимальных решений при недостаточно полноценной информации о больном

в расширении доступа к электронным ресурсам

в экономии времени на диагностику, прогноз и подбор лечения