ПОДХОДЫ К ИСПОЛЬЗОВАНИЮ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ РАЗРАБОТКИ КЛИНИЧЕСКИХ РЕКОМЕНДАЦИЙ

Аннотация:

В здравоохранении в последние годы регистрируется большое число проектов использования искусственного интеллекта для решения медицинских проблем, и, несомненно, данные технологии начинают оказывать существенное влияние на систему здравоохранения. Использование машинного обучения (МО) в решении медицинских задач - одно из направлений внедрения искусственного интеллекта в медицину. В рамках существующего правового поля в целях содействия врачу в принятии клинически значимых решений используются клинические рекомендации - набор положений и суждений, сформированных на основе доказательной медицины. Цель: разработка подходов к использованию инструментов искусственного интеллекта для построения прогностических моделей и формирования критериев принятия клинических решений у беременных женщин с начальными формами хронических заболеваний вен. Исследование было построено на данных, полученных в результате обследования 221 беременной женщины с признаками стадии С1 хронической венозной недостаточности по классификации СЕАР и 98 беременных без визуальных и клинических признаков хронических заболеваний вен. Модель, полученная в настоящем исследовании, учитывает разнородные факторы, касающиеся материнского организма - а именно состояние венозной системы, отраженного в показателе индекса эластичности, связанного с ним состояния капиллярной крови у пациенток с повышенной массой тела и имевших артериальную гипертензию. В целом объединение показавших свою значимость факторов демонстрирует роль эндотелиопатии в развитии преждевременных родов. На основе полученной информации можно рекомендовать использование машинного обучения для совершенствования качества оказания медицинской помощи в акушерстве и гинекологии. Разработанная методология позволяет использовать результаты машинного обучения для совершенствования действующих клинических рекомендаций. Перспективны дальнейшие исследования в данной области, направленные на использование искусственного интеллекта для повышения качества и безопасности медицинской помощи.

Авторы:

Издание: Вятский медицинский вестник
Год издания: 2024
Объем: 6с.
Дополнительная информация: 2024.-N 4.-С.43-48. Библ. 26 назв.
Просмотров: 3