ИИ в здравоохранении: ожидание и реальность. Андрей Мжельский. Читать онлайн. Newlib. NEWLIB.NET

Автор: Андрей Мжельский
Издательство: Издательские решения
Серия:
Жанр произведения:
Год издания: 0
isbn: 9785006298705
Скачать книгу
заключительного диагноза перечисленных заболеваний и может быть использована в алгоритме ИИ.

      Таблица 9. ЕИ узла нейросети «Результаты лабораторных исследований» (фрагмент)

      Результаты инструментальных исследований

      В данном разделе рассматривается информация по результатам инструментальных исследований пациента, необходимая для формирования алгоритмов ИИ по формированию ЛДП в части диагностики заболеваний.

      Примеры результатов некоторых инструментальных исследований, фигурирующих в клинических рекомендациях (2 – 11), представлены в таблице 10.

      Знак + означает, что указанная информация по результатам инструментальных исследований является одним из основных факторов в пользу подтверждения заключительного диагноза перечисленных заболеваний и может быть использована в алгоритме ИИ.

      Примечание:

      Результаты исследований, представленные в графе ВИЧ:

      – Не являются результатами специального инструментального исследования для диагностики данной инфекции.

      – Могут наблюдаться при диагностике оппортунистических заболеваний, выявление которых может повлиять на исход заболевания и тактику лечения пациента.

      Таблица 10. ЕИ узла нейросети «Результаты инструментальных исследований» (фрагмент)

      Ожидаемый результат выполнения алгоритма ИИ

      1 этап

      Установлен наиболее вероятный предварительный диагноз заболевания, основанный на определении диагностической уверенности по следующим УН ячейки нейросети «Диагностика»:

      – базовые данные пациента;

      – анамнез;

      – жалобы;

      – лист уточненных диагнозов;

      – данные объективного осмотра.

      Упрощенный алгоритм расчета диагностической уверенности может быть представлен следующей формулой:

      Значение ДУ в предварительном диагнозе = значение УН1 + значение УН2 + значение УН… n, где:

      ДУ – диагностическая уверенность в предварительном диагнозе

      УН1, УН2, УН… n – узлы нейросети, сумма значений которых определяет диагностическую уверенность. Чем выше итоговое значение – тем выше диагностическая уверенность в предварительном диагнозе.

      В свою очередь:

      Значение УН = значение ЕИ1 + значение ЕИ2 + значение ЕИ… n, где

      ЕИ – единицы информации, сумма значений которых определяет значение УН, в который они входят.

      В свою очередь:

      Значение ЕИ = КоР ЕИ х КоВ ЕИ, где:

      Коэффициент распространенности ЕИ (КоР ЕИ) – значение, характеризующее уровень распространенности определенной ЕИ при характеристике конкретного заболевания. Например, головная боль, встречающаяся у 90% пациентов, страдающих артериальной гипертензией, представляет собой КоР ЕИ = 0,9, что можно считать высоким значением.

      Однако КоР ЕИ в данном примере сам по себе не будет играть решающего значения