Отправить статью по E-mail Облачный сервис дифференциальной диагностики и назначения персонифицированного лечения воспалительных заболеваний сердца
- Авторы: Грибова В.В.1, Шалфеева Е.А.1, Петряева М.В.1, Окунь Д.Б.1, Федорищев Л.А.1, Ковалев Р.И.1
-
Учреждения:
- Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН
- Выпуск: Том 14, № 4 (2023)
- Страницы: 141-188
- Раздел: Статьи
- URL: https://ogarev-online.ru/2079-3316/article/view/259992
- DOI: https://doi.org/10.25209/2079-3316-2023-14-4-141-188
- ID: 259992
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Исследуется автоматизация проведения полного цикла диагностики и дифференциальной диагностики воспалительных заболеваний сердца и назначения персонифицированного лечения. Методом исследования является формирование декларативных баз знаний и объясняющего свои результаты решателя по единой онтологии. Онтологический решатель интерпретирует формализованные знания при получении сведений о новом медицинском случае (пациенте). Описаны общие принципы разработки и концептуальная архитектура интеллектуального сервиса с декларативными знаниями. Сформированы информационные компоненты для воспалительных заболеваний сердца и программные компоненты для полного цикла диагностики и дифференциальной диагностики, персонифицированного лечения. Указаны источники знаний и проведено тестирование на случаях из практики, описанных в литературе. Приведено обоснование выбора технологий и алгоритмов, выявлены и сформулированы требования к программному комплексному сервису, шаги по разработке всех компонентов. Сервис поддержки принятия диагностических решений со свойствами объяснимого искусственного интеллекта в кардиологии реализован на медицинском портале облачной платформы IACPaaS. Платформа позволяет масштабировать предложенное решение и обеспечивает доступ практикующих врачей со свободной регистрацией для экспериментов в реальных ситуациях.
Об авторах
Валерия Викторовна Грибова
Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН
Автор, ответственный за переписку.
Email: gribova@iacp.dvo.ru
ORCID iD: 0000-0001-9393-351X
Заместитель директора по научной работе, научный руководитель лаборатории интеллектуальных систем Института автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения РАН, д.т.н., чл.-корр. РАН. Научные интересы: онтологии и базы знаний, прикладные и проблемно-ориентированные системы, основанные на знаниях, управление базами знаний
Елена Арефьевна Шалфеева
Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН
Email: shalf@dvo.ru
ORCID iD: 0000-0001-5536-2875
Ведущий научный сотрудник лаборатории интеллектуальных систем Института автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения РАН, д.т.н. Научные интересы: онтологический инжиниринг, интерпретируемые клинические руководства, технология создания систем с декларативными знаниями, объяснительный искусственный интеллект, управление базами знаний
Маргарита Вячеславовна Петряева
Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН
Email: margaret@iacp.dvo.ru
ORCID iD: 0000-0002-1693-4508
к.м.н. (2001), научный сотрудник лаборатории интеллектуальных систем Института автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения РАН. Научные интересы: онтологии и базы знаний, медицинские интеллектуальные системы. Является автором 92 научных работ
Дмитрий Борисович Окунь
Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН
Email: okdm@iacp.dvo.ru
ORCID iD: 0000-0002-6300-846X
к.м.н., Научный сотрудник лаборатории интеллектуальных систем Института автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения РАН. Окончил Владивостокский государственный медицинский университет по специальности «Лечебное дело»
Леонид Александрович Федорищев
Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН
Email: fleo1987@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-2049-2570
к.т.н. (2013). Старший научный сотрудник лаборатории интеллектуальных систем Института автоматики и процессов управления ДВО РАН, доцент ВГУЭС. В списке научных трудов более 40 работ
Роман Игоревич Ковалев
Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН
Email: koval-995@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-1704-2675
Научный сотрудник лаборатории интеллектуальных систем Института автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения РАН. Научные интересы: онтологии и базы знаний, интеллектуальные системы
Список литературы
- Д. О. Иванов, В. И. Орел, Ю. С. Александрович, К. В. Пшениснов, Р. Х. Ломовцева. «Заболевания сердечно сосудистой системы как причина смертности в Российской Федерации: пути решения проблемы», Медицина и организация здравоохранения, 4:2 (2019), с. 4–12.
- L. Karatzia, N. Aung, D. Aksentijevic. “Artificial intelligence in cardiology: Hope for the future and power for the present”, Frontiers in Cardiovascular Medicine, 9 (2022), 945726.
- Е. В. Шляхто, Н. Э. Звартау, С. В. Виллевальде, А. Н. Яковлев, А. Е. Соловьева, А. С. Алиева, Н. Г. Авдонина, Е. А. Медведева, А. А. Федоренко, В. В. Кулаков, В. А. Карлина, Г. В. Ендубаева, В. В. Зайцев, А. Е. Соловьев. «Система управления сердечно-сосудистыми рисками: предпосылки к созданию, принципы организации, таргетные группы», Российский кардиологический журнал, 24:11 (2019), с. 69–82.
- S.-H. Kang, H. Baek, J. Cho, S. Kim, H. Hwang, W. Lee, J. J. Park, Y. E. Yoon, C.-H. Yoon, Y.-S. Cho, T.-J. Youn, G.-Y. Cho, I.-H. Chae, D.-J. Choi, S. Yoo, J.-W. Suh. “Management of cardiovascular disease using an mHealth tool: a randomized clinical trial”, npj Digit. Med., 4 (2021), 165, 7 pp.
- А. С. Алиева, Е. И. Павлюк, Э. М. Алборова, Н. Э. Звартау, А. О. Конради, А. Л. Катапано, Е. В. Шляхто. «Системы поддержки принятия решений при нарушениях липидного обмена: актуальность, перспективы», Российский кардиологический журнал, 26:6 (2021), с. 124–127.
- Z. Lin, Y. T. Cheng, B. M. Y. Cheung. “Machine learning algorithms identify hypokalaemia risk in people with hypertension in the United States National Health and Nutrition Examination Survey 1999–2018”, Ann. Med., 55:1 (2023), 2209336, 13 pp.
- D. J. Choi, J. J. Park, T. Ali, S. Lee. “Artificial intelligence for the diagnosis of heart failure”, npj Digital Medicine, 3:1 (2020), 54, 6 pp.
- A. Assadi, P. C. Laussen, G. Freire, M. Ghassemi, P. Trbovich. “Decision-centered design of a clinical decision support system for acute management of pediatric congenital heart disease”, Frontiers in Digital Health, 4 (2022), 1016522, 11 pp.
- Н. П. Лямина, Е. В. Котельникова. «Система поддержки принятия решений как компонент пациент-ориентированной модели кардиологической реабилитации», Доктор.Ру, 2017, №5 (134), с. 42–46.
- T. K. J. Groenhof, Z. H. Rittersma, M. L. Bots, M. Brandjes, J. J. L. Jacobs, D. E. Grobbee, W. W. van Solinge, F. L. J. Visseren, S. Haitjema, F. W. Asselbergs, et Members of the UCC-CVRM Study Group. “A computerised decision support system for cardiovascular risk management `live' in the electronic health record environment: Development, validation and implementation — the Utrecht Cardiovascular Cohort Initiative”, Netherlands Heart Journal, 27 (2019), pp. 435–442.
- Н. Г. Авдонина, Е. В. Болгова, М. В. Ионов, Н. Э. Звартау, А. О. Конради. «Результаты применения системы поддержки принятия решений в лечении артериальной гипертензии контроль корректности ввода данных в электронную историю болезни», Артериальная гипертензия, 24:6 (2018), с. 704–709.
- K. Pieszko, J. Hiczkiewicz, J. Budzianowski, B. Musielak, D. Hiczkiewicz, W. Faron, J. Rze.zniczak, P. Burchardt. “Clinical applications of artificial intelligence in cardiology on the verge of the decade”, Cardiology Journal, 28:3 (2021), pp. 460–472.
- X. Chen, Sh. Jia, Y. Xiang. “A review: Knowledge reasoning over knowledge graph”, Expert Syst. Appl., 141 (2020), 112948, 21 pp.
- В. В. Грибова, М. В. Петряева, Д. Б. Окунь, Е. А. Шалфеева. «Онтология медицинской диагностики для интеллектуальных систем поддержки принятия решений», Онтология проектирования, 8:1(27) (2018), с. 58–73.
- В. В. Грибова, Д. Б. Окунь, М. В. Петряева, Е. А. Шалфеева. «Инфраструктура IACPaaS для формирования интерпретируемых баз диагностических знаний по заболеваниям произвольной направленности», Семнадцатая Национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием, Сборник научных трудов. 2, КИИ-2019 (21–25 октября 2019 г., г. Ульяновск, Россия), УлГТУ, Ульяновск, 2019, ISBN 978-5-9795-1940-1, с. 81–89.
- В. А. Сергеева, Т. Е. Липатова. «Миокардит при инфекции COVID-19: патогенетические механизмы, сложности диагностики (обзор)», Саратовский научно-медицинский журнал, 17:3 (2021), с. 571–577.
- Е. О. Котова, А. С. Писарюк, Ж. Д. Кобалава, Ю. А. Тимофеева, Н. С. Чипигина, Ю. Л. Караулова, Л. Г. Ежова. «Инфекционный эндокардит и COVID-19: анализ влияния инфицирования SARS-CoV-2 на особенности диагностики, течения, прогноз», Российский кардиологический журнал, 28:1 (2023), с. 28–42.
- Д. Б. Окунь, Р. И. Ковалев. «База знаний лечения миокардита: представление знаний для дифференцированной этиотропной терапии», Материалы XV международной научной конференции „Системный анализ в медицине‟, САМ 2021, ред. В. П. Колосов, ДНЦ ФПД, Благовещенск, 2021, ISBN 978-5-905864-24-7, с. 53–56.
- Д. А. Андреев, В. Ю. Фирсакова, О. В. Дорохова, О. М. Масленникова. «Острый миокардит под маской инфаркта миокарда с подъемом сегмента ST», Вестник Ивановской медицинской академии, 19:4 (2014), с. 64–68.
Дополнительные файлы
