Успех и массовое применение современных технологий искусственного интеллекта (ИИ) и, в частности, методов глубокого обучения нейронных сетей привели нас к четкому пониманию двух основных проблем: проблемы ошибок (проблема надежности) и проблемы явного объяснения решений, принимаемых ИИ (проблема прозрачности). Эти проблемы тесно связаны между собой: необъяснимые ошибки ИИ могут повторяться снова и снова. Это совершенно неприемлемо с точки зрения применения ИИ в здравоохранении, потому что является критичным для жизни и здоровья пациентов. Если оставить проблемы ошибок и объяснимости нерешенными, то непрозрачность решений ИИ может привести к отказу или существенному ограничению от использования систем ИИ в задачах медицины. В данном комментарии мы обсуждаем проблемы прозрачного объяснимого интеллекта для медицины и рассматриваем различные подходы к их решению.

Аускультация является типовым методом обследования пациентов с патологиями органов дыхания и сердечно-сосудистой системы. Это дешевый и доступный, но субъективный метод, диагностическая ценность которого сильно зависит от опыта врача. Электронные стетоскопы способны увеличивать громкость аудиозаписи, устранять шумы, а также хранить и передавать звук на компьютер или смартфон. Для фильтрации полученных аудиозаписей используется вейвлет-преобразование, фильтр Баттерворта, фильтры нижних и верхних частот и другие. Для идентификации звуков используются методы машинного обучения, которые зачастую превосходят в точности опытных врачей. Методы математического анализа позволяют диагностировать патологические и невинные сердечные шумы, хрипы в лёгких, астматическое дыхание и другие патологии. В данном обзоре описываются различные исследования, посвященные диагностике патологий органов дыхания и сердечно-сосудистой системы по данным аускультации.

Актуальность. Конечные эффекты скрининга рака крайне трудно изучить путем проведения рандомизированных контролируемых клинических исследований в реальной практике. Растет роль предиктивного моделирования в онкологии. Моделирование последствий интервенционных вмешательств в онкологии основано, в том числе на применении наборов инструментов, обозначаемых термином «математическая онкология».

Цель. Исследование подходов к моделированию сценариев скрининга рака молочной железы (РМЖ), направленных на разработку инструментов поддержки принятия врачебных решений в системе здравоохранения, включая выработку клинических рекомендаций по проведению онкоскрининга.

Материал и методы. Для поиска релевантных сведений применялись база данных PubMed (Medline) и система GOOGLE. В поисковой строке вводились запросы по теме моделирования программ скрининга РМЖ. Использовались такие термины, как: «breast cancer», «screening», «modeling», «oncology informatics», «cancer care», «big data» и прочие. Результаты. Рассмотрены примеры моделей скрининга РМЖ. Результаты моделирования могут включать полный спектр клинически и экономически значимых параметров, характеризующих анализируемые сценарии скрининга. Изучены базовые концепции построения валидных моделей, включающие анализ и имитацию индивидуальных историй течения опухолевого процесса (естественных и в условиях интервенционного вмешательства).

Выводы. Имитационное моделирование позволяет установить связь между новыми достижениями в исследованиях злокачественных новообразований и наиболее эффективными стратегиями их внедрения в клиническую практику с целью получения максимальной пользы для пациента и снижения экономической нагрузки на популяционном уровне.

В настоящее время отсутствуют единые методологические подходы к определению патологических состояний (нозологий, синдромов, симптомов), при которых возможны дистанционная диагностика и назначение лечения с применением телемедицинских технологий. В глобальной перспективе существуют ограниченные перечни соответствующих патологических состояний, которые формируются эмпирически, на основе условного риска. Развитие нормативно-правового обеспечения в сфере медицинской помощи, оказываемой с применением телемедицинских технологий, должно основываться на научном подходе, системном обеспечении безопасности и качества.

Цель исследования — разработать методологию определения вероятности достижения положительного исхода, применимую для оценки возможности диагностики и лечения при дистанционном взаимодействии медицинских работников и пациентов (законных представителей) с применением телемедицинских технологий. Материал и методы. Исследование выполнено на принципах системного подхода. В качестве информационной базы использованы нормативно-правовые акты в сфере организации и оказания медицинской помощи, в том числе — с применением телемедицинских технологий; утвержденные в установленном порядке стандарты медицинской помощи; технологические карты медицинских услуг; утвержденные в установленном порядке клинические рекомендации. Применялись аналитические методы (индукции, анализа и синтеза), метод прямой расстановки для определения весовых коэффициентов, методы математического моделирования.

Результаты. Сформирована базовая концепция: возможность постановки диагноза при телемедицинской консультации «пациент-врач» должна определяться математически (путем расчета рисков), исходя из объема и качества данных о состоянии здоровья конкретного пациента. Разработка концепции проведена этапно: 1) разработка системы критериев оценки объемов и качества медицинских данных; 2) определение контекста и методики использования системы критериев; 3) разработка математической модели. Разработка методологии велась для оказания первичной медико-санитарной помощи, оказываемой вне медицинской организации или амбулаторно.

Выводы. Для оценки возможности дистанционной постановки диагноза и эффективного назначения лечения разработана специальная методология, которая дает возможность определить вероятность достижения положительного исхода в конкретной клинической ситуации. Методология включает систему критериев оценки объемов и качества медицинских данных, требования к клиническому контексту применения, оригинальную математическую модель. Методология может быть применима в условиях экспериментальных правовых режимов, связанных с развитием цифрового здравоохранения и телемедицинских технологий.

Актуальность. Учитывая рост интереса исследователей и клинических специалистов к алгоритмам обработки медицинских данных, существенно возросли перспективы прикладного применения подобных подходов – прежде всего использования глубоких нейронных сетей в задачах детекции патологических участков. Однако использование таких методик сопряжено с низким уровнем точности локализации, недостаточным для трансляции наработок в область ассистирующих систем для принятия врачебных решений.

Цель. Настоящее исследование направлено на оценку скорости и точности работы современной архитектуры сверточной нейронной сети RFCN ResNet-101 V2 для перспектив автоматизированной обработки клинических данных коронарографий.

Материалы и методы. Основой для обучения выбранной архитектуры нейросети стали клинические графические данные коронарографии 50 пациентов, у которых было выявлено наличие одноочаговых поражений (стенозов) более 75%. В исследовании оценены метрики классификационной и локализационной точности при определении положения одноочагового поражения коронарной артерии.

Результаты. Показано, что использованная архитектура нейронной сети способна осуществлять детекцию с точностью 94%, но в значительной мере не удовлетворяет требованиям производительности (скорости обработки).

Заключение. Полученные результаты определяют дальнейшее направление развития данного подхода – снижение времени анализа каждого кадра коронарографии за счет методов препроцессинга изображений.

В статье приведены методика и результаты предпроектного исследования и проектирования автоматизированных информационных систем применительно к системам управления бизнес-процессами медицинских организаций на примере контроля исполнения регламентов в отделениях нефрологии и гемодиализа. При разработке системы использована оригинальная методика системного анализа и моделирования бизнес-процессов на основе опыта работы подразделений частной сетевой медицинской компании, работающей в области нефрологии и гемодиализа. Приведены фрагменты онтологической модели, схема структуры целей системы, диаграммы причинно-следственных связей, стратегическая карта отделения гемодиализа. Дано описание системы в виде схем ландшафта и хореографии процессов в программной нотации BPMN 2.0. Показана общая сервис-ориентированная архитектура системы.

В статье рассмотрены положения проекта конвенции совершенствования наднационального правового регулирования в ЕАЭС в сфере здравоохранения в условиях развития инновационных цифровых технологий. Сформированы конкретные предложения по содержанию проекта, а также выделены отдельные предложения по направлениям содержания конвенции.