В работе представлен селективный обзор литературы, посвящённый использованию алгоритмов компьютерного зрения для диагностики новообразований печени и почек, а также камней в мочевыделительной системе на изображениях компьютерной томографии органов брюшной полости и забрюшинного пространства.
В обзор были включены статьи, опубликованные за период с 01.01.2020 по 24.04.2023 гг.
В задаче сегментации печени и её новообразований алгоритмы, оперирующие пикселями, показали наибольшие значения параметров диагностической точности (точность достигает 99,6%; коэффициент сходства Дайса — 0,99). Задачи классификации новообразований печени на текущий момент лучше решаются воксельными алгоритмами (точность до 82,5%).
Сегментация почек и их новообразований, а также классификация опухолей почек одинаково хорошо выполняются алгоритмами, анализирующими как пиксели, так и воксели (точность достигает 99,3%, коэффициент сходства Дайса — 0,97).
Алгоритмы компьютерного зрения в настоящее время также способны с высокой степенью точности определять конкременты в мочевыделительной системе размерами от 3 мм (точность достигает 93,0%).
Таким образом, существующие алгоритмы компьютерного зрения позволяют не только эффективно выявлять новообразования печени и почек, а также конкременты в мочевыделительной системе, но и с высокой точностью определять их количественные и качественные характеристики.
Более высокая точность определения вида новообразования может быть достигнута за счёт оценки воксельных данных, поскольку в этом случае алгоритм анализирует новообразование полностью в трёх измерениях, а не только в плоскости одного среза.
В настоящем исследовании дается обзор профессиональных стандартов в области информационных технологий и сравнение принятых стандартов в период 2013-2014 гг., с их последующей актуализацией в 2020-2023 гг. Особо обращено внимание на сравнение должностных обязанностей в стандартах по IT-специальностям для уровня подготовки «бакалавр» и «магистр» в разрезе проектной и управленческой деятельности. Сформули-рован вывод о необходимости дальнейшей работы по адаптации стандартов с целью их прочности в условиях санкционного давления.
Представлено исследование взаимосвязи социально-психологического климата и межличностных отношений педагогического коллектива. Рассмотрены понятия «социально-психологический климат», «межличностные отношения». Представлены результаты исследования, в процессе которого основной целью являлось выявить взаимосвязь социально-психологического климата и межличностных отношений педагогического коллектива. В результате исследования было выявлено: благоприятный социально-психологический климат в педагогическом коллективе; межличностные отношения с руководителем образовательного учреждения в целом можно назвать гармоничными; межличностные отношения внутри педагогического коллектива также гармоничные, но с тенденцией ожидания проявления инициативы в установлении эмоциональных контактов от других коллег; а также выявлены статистически значимые корреляционные связи.
Показатели заболеваемости населения Российской Федерации патологиями системы кровообращения за прошедшие два десятилетия постоянно повышались, и с 2000 г. до 2019 г. увеличились в 2,047 раза. Процесс кальцификации сосудов включает отложение солей кальция в стенке артерий, что приводит к ремоделированию сосудистой стенки. Лучевые методы исследования — золотой стандарт диагностики кальцификации сосудов. Однако в связи с возрастающим объёмом данных и необходимостью сокращения времени постановки диагноза неизбежно снижается эффективность работы. Активное развитие и внедрение в клиническую практику искусственного интеллекта открыло перед специалистами возможности для решения этих проблем.
Цель — проанализировать отечественную и зарубежную литературу, посвящённую использованию искусственного интеллекта в диагностике различных типов кальцификации сосудов, а также обобщить прогностическую ценность кальцификации сосудов и оценить аспекты, препятствующие диагностике кальцификации сосудов без применения искусственного интеллекта.
Материалы и методы. Авторы провели поиск публикаций в электронных базах данных PubMed, Web of Science, Google Scholar и eLibrary. Поиск проводился по следующим ключевым словам: «artificial intelligence», «machine learning», «vascular calcification», «искусственный интеллект», «машинное обучение», «кальцификация сосудов». Поиск проводился во временном интервале с момента основания соответствующей базы данных до июля 2023 года.
Результаты. Основная методология включённых в обзор исследований заключалась в сравнении диагностических способностей клиницистов и искусственного интеллекта с применением одних и тех же изображений и последующей оценкой точности, скорости и других показателей. Участки возникновения сосудистых кальцификаций весьма разно-образны, что обусловливает их различную прогностическую ценность.
Заключение. Искусственный интеллект отлично зарекомендовал себя в диагностике сосудистой кальцификации. Помимо повышения точности и эффективности, способности к детализации превосходят возможности ручного метода диагностики. Искусственный интеллект достиг уровня, позволяющего помогать врачам инструментальной диагностики в автоматическом выявлении кальцификации сосудов. Возможности искусственного интеллекта могут способствовать эффективному развитию рентгенологии в будущем.
Экономические угрозы и риски для любого предприятия нежелательны и даже могут представлять опасность. Чтобы их предотвратить необходимы действия профессионала - специалиста по экономической безопасности. В данной статье рассмотрены основные показатели и угрозы экономической безопасности, определена актуальность профессии «специалист по экономической безопасности». При проведении исследования изучен рынок труда Иркутской области на предмет востребованности данных специалистов.
Несмотря на то, что в приказе Министерства здравоохранения Российской Федерации «Об утверждении порядка оказания медицинской помощи взрослому населению при заболеваниях глаза, его придаточного аппарата и орбиты» сказано про оснащение медицинского консультативно-диагностического отделения поликлиники оптическим когерентным томографом, динамическое наблюдение пациентов с патологией сетчатки после начала лечения осуществляется чаще всего в медицинском офтальмологическом центре, что снижает доступность лечения для пациентов со впервые выявленной (первичной) патологией, требующей как можно более раннего начала лечения. Имеющаяся технология нуждается в изменении и интенсификации, в том числе — с применением технологий искусственного интеллекта.
Цель — разработка методических основ организационной технологии диспансерного наблюдения пациентов с патологией заднего отрезка глаза с использованием систем поддержки принятия врачебных решений на основе искусственного интеллекта.
Материалы и методы. Оценка существующей нормативной базы проведена на основе анализа Конституции Российской Федерации, федеральных законов, подзаконной нормативной базы и судебной практики. Создание структурированного медицинского документа описания снимка оптической когерентной томографии проведено с использованием экспертного метода: анкетирования 100 врачей-офтальмологов, имеющих соответствующий уровень образования, в том числе дополнительное профессиональное, занимающихся оказанием медицинских услуг — специализированной медицинской помощи пациентам с патологией заднего отрезка глаза. Структурированный медицинский документ послужил основой для формирования предикторов искусственных нейронных сетей. Обучение нейронных сетей произведено с использованием 60 000 медицинских изображений с помощью метода классификации и сегментации в зависимости от признака.
Результаты. Экспертным методом отобрано и описано 123 бинарных признака, позволяющих описать структуру макулярной области сетчатки в норме и при патологии, из которых выявлено 26 признаков, которые могут быть интерпретированы в качестве предикторов ухудшения клинического течения заболевания.
Заключение. Разработанный классификатор позволил создать и обучить на основе 60 000 медицинских изображений систему поддержки принятия врачебных решений, которая в качестве информационного сервиса, без постановки диагноза, может позволить изменить организацию процесса динамического наблюдения. Формирование маршрутизации пациентов — первичная услуга разработанной системы поддержки принятия врачебных решений. При наличии признаков ухудшения клинической картины предполагается маршрутизация в медицинский офтальмологический центр для оценки динамики и оказания специализированной, в том числе высокотехнологичной, медицинской помощи.
Тщательный анализ как оптических, так и анатомических свойств роговицы у пациентов после перенесённой передней радиальной кератотомии приобретает особое значение в выборе оптической силы интраокулярной линзы при хирургическом лечении катаракты и других видах оптической коррекции. Вариабельность клинической картины посткератотомической деформации определяет необходимость разработки её классификации и является важной задачей современной офтальмологии.
Цель — разработать автоматизированную систему классификации посткератотомической деформации роговицы с использованием машинного обучения и искусственной нейронной сети на основе анализа численных значений топографических карт роговицы.
Материалы и методы. В качестве материала использовались обезличенные результаты анализа медицинской документации 250 пациентов в возрасте от 46 до 76 лет (средний возраст — 59,63±5,95 года). Проведён анализ 500 карт рельеф-топографии передней и задней поверхностей роговицы и 3 этапа машинного обучения классификации посткератотомической деформации.
Результаты. I этап — анализ рельеф-топографии передней и задней поверхностей роговицы — позволил зафиксировать численные значения элевации передней и задней поверхности роговицы в трёх кольцевидных зонах. На II этапе в ходе глубокого машинного обучения была выбрана и создана нейросеть прямого распространения. Установлены 8 вспомогательных параметров, описывающих форму передней и задней поверхностей роговицы. III этап сопровождался получением алгоритмов классификации посткератотомической деформации роговицы в зависимости от соотношения тестовой и обучающей выборок, которое варьировало от 75 до 91%.
Заключение. Разработана искусственная нейронная сеть, успешно решающая задачу классификации типов посткератотомической деформации роговицы с точностью 91%. Установлен потенциал для дальнейшего улучшения качества обучения данной нейронной сети. Применение алгоритмов искусственной нейронной сети может стать полезным инструментом автоматической классификации посткератотомической деформации роговицы у пациентов, перенёсших ранее радиальную кератотомию.
Поддержка малого и среднего предпринимательства является актуальной темой в наше время. Образовательные программы как фактор поддержки не распространен на территории г. Иркутска. В данной статье предложена идея реализации проекта «Развитие образовательных программ для предпринимателей» в рамках принятой стратегии социально-экономического развития г. Иркутска до 2036 г.
Имплантация современных интраокулярных линз позволяет офтальмологам эффективно решать задачи хирургической реабилитации пациентов с катарактой. Степень улучшения зрительных функций пациента напрямую связана с точностью предоперационного расчёта оптической силы интраокулярных линз. Для расчёта этого показателя используются такие формулы, как SRK II, SRK/T, Hoffer-Q, Holladay II, Haigis, Barrett. Все они хорошо работают для «среднего пациента», однако не являются в достаточной степени адекватными на границах диапазонов входных переменных.
Цель — изучение возможности использования математических моделей, полученных в результате глубокого обучения искусственных нейронных сетей, для генерализации данных и прогнозирования оптической силы современных интраокулярных линз.
Материалы и методы. Обучение моделей, основанных на искусственных нейронных сетях, проводилось на масштабных выборках, в том числе на обезличенных данных пациентов офтальмологической клиники. Данные, предоставленные в 2021 году врачом-офтальмологом К.К. Сырых, отражают результаты как предоперационных, так и послеоперационных наблюдений за пациентами. Исходный файл, использованный для построения модели, основанной на искусственной нейронной сети, включал 455 записей (26 столбцов входных факторов и один столбец выходного фактора) при расчёте интраокулярных линз (дтпр). Для удобного построения моделей использовали программу-симулятор, ранее разработанную авторами.
Результаты. Полученные модели, в отличие от традиционно используемых формул, в гораздо большей степени отражают региональную специфику пациентов. Они также позволяют переобучать и оптимизировать структуру модели на основе вновь поступающих данных, что позволяет учитывать нестационарность объекта. Отличительной особенностью таких моделей, основанных на искусственных нейронных сетях, по сравнению с известными формулами, широко используемыми в хирургическом лечении катаракты, является возможность учёта значительного числа регистрируемых входных величин. Это позволило снизить среднюю относительную погрешность расчётов оптической силы интраокулярных линз с 10–12% до 3,5%.
Заключение. Данное исследование показывает принципиальную возможность генерализации значительного количества эмпирических данных по расчёту оптической силы интраокулярных линз с использованием глубокого обучения моделей искусственных нейронных сетей , которые имеют значительно большее количество входных переменных, чем при использовании традиционных формул и методов. Полученные результаты позволяют построить интеллектуальную экспертную систему с динамическим поступлением новых данных и поэтапным переобучением моделей.
В статье приводится понятие цифровизации, рассматриваются основные тренды в области цифровизации организационных процессов высших учебных заведений, выделены классы информационных систем и программного обеспечения, предназначенных для автоматизации отдельных функций управления вузом. Сделан вывод о необходимости автоматизации документооборота вуза и внедрения единой цифровой инфраструктуры на базе систем электронного документооборота (далее - СЭД). Определено понятие СЭД и актуальность ее внедрения в высшем учебном заведении, приводится классификация современных систем электронного документооборота, а также приведены примеры СЭД, разработанные с учетом особенностей документооборота высшего учебного заведения.