Грибова Валерия Викторовна
Место работы автора, адрес/электронная почта: Дальневосточный федеральный университет ; 690922, г. Владивосток, о. Русский, п. Аякс, 10 ; http://www.dvfu.ru
Ученая степень, ученое звание: д-р тех. наук
Область научных интересов: Кибернетика
ID Автора: SPIN-код: 7481-5878, РИНЦ AuthorID: 7400
Документы 1 - 1 из 1
Авторы:
Количество страниц: 4 с.
Подборки
- Математика. Естественные науки > Геология. Геологические и геофизические науки,
- Прикладные науки. Медицина. Ветеринария. Техника. Сельское хозяйство > Медицина > Анатомия. Физиология,
- НАУКА ЯКУТИИ > МАТЕМАТИКА. ЕСТЕСТВЕННЫЕ НАУКИ > Геология. Геологические и геофизические науки,
- НАУКА ЯКУТИИ > ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. МЕДИЦИНА. ТЕХНИКА. СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО > Медицина > Анатомия. Физиология.
Разработка систем поддержки принятия решений, аккумулирующих передовые знания в области диагностики и лечения заболеваний, является важным направлением информатизации медицины. Особо актуальны такие системы в период крупных эпидемических вспышек, когда в процесс диагностики вовлекается огромное число врачей различного профиля, время на принятие решений и назначение лечения очень мало, а сама диагностика, из-за непрерывного получения новых знаний, постоянно совершенствуется и уточняется. Наиболее готовы к этому вызову методы искусственного интеллекта с онтологическими базами знаний. В работе описан облачный сервис, реализованный на платформе IACPaaS, для дифференциальной диагностики коронавирусных инфекций (SARS, MERS и COVID-19) от других инфекций респираторного тракта вирусной этиологии
This paper presents the results of the development of a medical diagnostic service that is based on a model of medical knowledge and an intelligent decision-maker. The development of decision support systems that accumulate advanced knowledge in the diagnosis and treatment of diseases is an important area of medical informatization. Such systems are especially relevant in the period of major epidemic outbreaks, when a huge number of doctors of various profiles are involved in the process of diagnosis, time for decision-making and prescription of treatment is very short, and the diagnosis itself, due to continuous acquisition of new knowledge, is constantly being improved and refined. The methods of artificial intelligence with ontological knowledge bases are the most ready for this challenge. The work describes a cloud service implemented on the IACPaaS platform for differential diagnosis of coronavirus infections (SARS, MERS and COVID-19) from other infections of the respiratory tract of viral etiology
This paper presents the results of the development of a medical diagnostic service that is based on a model of medical knowledge and an intelligent decision-maker. The development of decision support systems that accumulate advanced knowledge in the diagnosis and treatment of diseases is an important area of medical informatization. Such systems are especially relevant in the period of major epidemic outbreaks, when a huge number of doctors of various profiles are involved in the process of diagnosis, time for decision-making and prescription of treatment is very short, and the diagnosis itself, due to continuous acquisition of new knowledge, is constantly being improved and refined. The methods of artificial intelligence with ontological knowledge bases are the most ready for this challenge. The work describes a cloud service implemented on the IACPaaS platform for differential diagnosis of coronavirus infections (SARS, MERS and COVID-19) from other infections of the respiratory tract of viral etiology
Облачный сервис для дифференциальной клинической диагностики острыз респираторных вирусных заболеваний (в том числе - связанных с особо опасными коронавирусами) методами искусственного интеллекта / В. В. Грибова, Д. Б. Окунь, Е. А. Шалфеева [и другие] // Якутский медицинский журнал. — 2020. — N 2 (70). — С. 44-47. – DOI: 10.25789/YMJ.2020.70.13.
DOI: 10.25789/YMJ.2020.70.13