В последние годы актуально изменение методик и программ преподавания многих дисциплин, в том числе ультразвуковой диагностики, с включением в них различных виртуальных и симуляционных устройств. Практический опыт использования подобных технологий в процессе обучения достаточно непродолжителен, в связи с этим в отечественной и зарубежной литературе имеются лишь немногочисленные оригинальные работы, посвящённые этой теме.
Цель — определить возможности и алгоритм использования виртуального симулятора ультразвукового исследования в процессе преподавания дисциплины «ультразвуковая диагностика» на основании результатов работы с ним. Оценить преимущества и недостатки применения симулятора в сравнении с традиционной методикой преподавания.
Материалы и методы. Проанализированы результаты применения виртуального тренажёра «Vimedix 3.2» в учебном процессе. На нём проводились симуляции трансабдоминального ультразвукового исследования органов брюшной полости, трансторакальной эхокардиографии, триплексного сканирования магистральных сосудов. В процессе исследования участвовали 26 ординаторов по специальности «ультразвуковая диагностика» и 37 врачей, проходивших обучение на курсах профессиональной переподготовки.
Результаты. Применение виртуального симулятора на начальном этапе в учебном процессе может устранить многие проблемы, с которыми сталкиваются ординаторы и курсанты при обучении на клинических базах. Использование симулятора в процессе тестирования представляется менее предпочтительным, по сравнению с практическим экзаменом с использованием ультразвуковых сканеров и реальных пациентов.
Заключение. Симулятор целесообразно использовать на начальном этапе для отработки методики исследования. Рекомендуется разработка и использование в обучении дополнительных учебно-методических материалов и учебной программы. Преимуществами виртуального симулятора являются комфортность работы на начальном этапе обучения, малое время его освоения, наличие обширной базы данных патологических случаев. Выявленные некритичные недостатки требуют коррекции при дальнейшем обучении в клинике.
Педагогические и научные заслуги юбиляра
В статье рассмотрена сущность нейромаркетинга как нового инструмента маркетинга для определения потребностей, построения взаимоотношений и воздействия на потребителей. Авторами проведен анализ причин появления нейромаркетинга, проанализированы преимущества и недостатки, а также раскрыты перспективы развития данного направления. Приведены примеры результативного применения нейромаркетинга глобальными компаниями на международном рынке. Доказана эффективность интеграции инструментов нейромаркетинга и классического маркетинга.
Автором исследуется проблема трансформационных изменений, которые происходят с социальным капиталом в современных условиях повсеместной цифровизации социальной коммуникации. Цель статьи - провести анализ свойств социального капитала, которые формируются в условиях цифровизации. Задачи статьи - определить, насколько обосновано выделять цифровой социальный капитал как самостоятельную научную концепцию, а также проанализировать позицию ученых по тому, как соотносятся социальный капитал в онлайн- и офлайн-средах. Для достижения поставленной цели автором применяются методы анализа и обобщения современных исследований по проблеме формирования социального капитала в цифровой среде. На основе обобщения данных источников выявляется содержание понятия «цифровой социальный капитал», описаны его основные отличительные характеристики на уровне структуры, процессов формирования и видов. Автором отмечается, что социальный капитал в онлайн-пространстве в редких случаях является автономным по отношению к социальному офлайн-капиталу, а чаще соотносится с ним как медиатизированный, дополняющий. В заключение автором обобщаются специфичные для цифрового социального капитала свойства.
Аневризмы аорты — «тихие убийцы», развиваются без симптомов и могут привести к летальному исходу. Ежегодно заболеваемость аневризмой грудной аорты составляет около 10 случаев на 100 000 человек, а частота разрывов аневризмы — около 1,6 случая. Ранняя диагностика и лечение могут спасти жизнь пациента. Использование технологий искусственного интеллекта может значительно улучшить качество диагностики и предотвратить летальный исход.
Цель — оценить эффективность применения технологий искусственного интеллекта в выявлении аневризм грудного отдела аорты на компьютерной томографии органов грудной клетки и исследовать возможности использования этих технологий в качестве системы поддержки принятия врачебных решений врача-рентгенолога при первичном описании лучевых исследований.
Материалы и методы. Были оценены результаты использования технологий искусственного интеллекта для выявления аневризмы грудной аорты на компьютерной томографии органов грудной клетки без контрастного усиления. Была сформирована выборка из 84 405 случаев обследования пациентов старше 18 лет, из которых отобрано и ретроспективно пересмотрено сосудистыми хирургами Научно-исследовательского института скорой помощи имени Н.В. Склифосовского 86 исследований с подозрением на наличие аневризмы грудного отдела аорты по данным технологий искусственного интеллекта. Эти исследования были также ретроспективно оценены двумя врачами-рентгенологами.
Была сформирована дополнительная выборка из 968 исследований, взятых в случайном порядке из общего числа, для оценки корреляции возраста пациентов и диаметра грудного отдела аорты.
Результаты. Анализ показал, что в 44 исследованиях аневризма была первично выявлена врачом-рентгенологом, в 31 случае аневризмы не были описаны, но технология искусственного интеллекта помогла выявить патологию. Ещё 6 исследований были исключены из выборки, а в 5 случаях были обнаружены ложноположительные результаты анализа.
Использование технологий искусственного интеллекта обнаруживает и выделяет патологические изменения аорты на медицинских изображениях, тем самым повышая выявляемость аневризмы грудной аорты при интерпретации результатов компьютерной томографии органов грудной клетки на 41%. При первичном описании лучевых исследований и в ретроспективных исследованиях целесообразно использовать технологии искусственного интеллекта для профилактики пропусков клинически значимых патологий — как в качестве системы поддержки принятия врачебных решений для врача-рентгенолога, так и для повышения выявляемости патологического расширения грудного отдела аорты.
По дополнительной выборке в популяции взрослого населения частота дилатации грудного отдела аорты составила 14,5%, а аневризм грудного отдела аорты —1,2%. Данные также показали возрастную зависимость диаметра грудного отдела аорты для мужчин и женщин.
Заключение. Применение технологий искусственного интеллекта в процессе первичного описания результатов компьютерной томографии органов грудной клетки может повысить выявляемость клинически значимых патологических состояний, таких как аневризма грудного отдела аорты. Расширение ретроспективного скрининга по данным компьютерной томографии органов грудной клетки с использованием технологий искусственного интеллекта может улучшить качество диагностики сопутствующих патологий и предотвратить негативные последствия для пациентов.
Заболевания макулярной области представляют собой большую группу патологических состояний, приводящих к потере зрения и слабовидению. Ранняя диагностика таких изменений играет большую роль в выборе тактики лечения и является одной из определяющих в прогнозировании результатов.
Цель — изучить возможности программы искусственного интеллекта в диагностике заболеваний макулярной области на основе анализа сканов структурной оптической когерентной томографии.
Материалы и методы. В исследование были включены пациенты, проходившие обследование и лечение в Федеральном научно-клиническом центре специализированных видов медицинской помощи и медицинских технологий и Московского областного научно-исследовательского клинического института им. М.Ф. Владимирского. Обследовано 200 глаз с заболеваниями макулярной области, а также глаза без макулярной патологии. Проведён сравнительный клинический анализ сканов структурной оптической когерентной томографии, выполненных на офтальмологическом томографе RTVue XR 110-2. Для анализа сканов оптической когерентной томографии использовалось программное обеспечение Retina.AI.
Результаты. В ходе анализа сканов оптической когерентной томографии с помощью программы были выявлены различные патологические структуры макулярной области, а затем сформулировано заключение о вероятной патологии. Полученные результаты сравнивались с заключениями врачей-офтальмологов. Чувствительность метода составила 95,16%; специфичность — 97,76%; точность — 97,38%.
Заключение. Платформа Retina.AI позволяет офтальмологам успешно проводить автоматизированный анализ сканов структурной оптической когерентной томографии и выявлять различные патологические состояния глазного дна.
Автором исследуется проблема идентификации/идентичности посредством потребления в современном обществе и особенности демонстративного потребления. Целью является анализ демонстративного потребления/потребительства в контексте идентичности/идентификации и его роль в развитии общества и культуры. Методологическую базу составили 1) концепция принятия роли «Другого» Дж. Мида; 2) теория сходств и различения П. Бурдье. В ходе проведенного исследования автор дает определение демонстративного потребления, идентичности/идентификации, устанавливает связь между ними, выявляет различия между демонстративным потреблением в сословном обществе второй половины XIX века и современным, которое стало индикатором идентификации на уровне разного рода показателей: пола, возраста, профессии, религии и т. д. В заключение автором обобщаются основные выявленные аспекты понятия «демонстративное потребление», его мотивы и особенности на протяжении от сословного общества к современному, основанному на более мягких способах различения.
Оптическая когерентная томография — современный высокотехнологичный и информативный метод выявления патологии сетчатки глаза и преретинальных слоёв стекловидного тела. Однако описание и интерпретация результатов исследования требуют высокой квалификации и специальной подготовки врача-офтальмолога, а также значительных временных затрат врача и пациента. Вместе с тем использование математических моделей на основе аппарата искусственных нейронных сетей в настоящее время позволяет автоматизировать многие процессы, связанные с обработкой изображений. Именно поэтому актуально решение задач, связанных с автоматизацией процесса классификации снимков оптической когерентной томографии на основе глубокого обучения моделей искусственных нейронных сетей.
Цель — разработать архитектуры математических (компьютерных) моделей на основе глубокого обучения свёрточных нейронных сетей, предназначенных для классификации снимков оптической когерентной томографии сетчатки глаза; сравнить результаты вычислительных экспериментов, проведённых с использованием средств Python в Google Colaboratory при одно- и многомодельном подходах, и выполнить оценки точности классификации; сделать выводы об оптимальной архитектуре моделей искусственных нейронных сетей и значениях используемых гиперпараметров.
Материалы и методы. Исходный датасет, представляющий собой обезличенные снимки оптической когерентной томографии реальных пациентов, включал более 2000 изображений, полученных непосредственно с прибора в разрешении 1920×969×24 BPP. Количество классов изображений — 12. Для создания обучающего и валидационного наборов данных осуществляли «вырезание» предметной области 1100×550×24 BPP. Изучали различные подходы: возможность использования предобученных свёрточных нейронных сетей c переносом обучения, методики изменения размера и аугментации изображений, а также различные сочетания гиперпараметров моделей искусственных нейронных сетей. При компиляции модели использовали следующие параметры: оптимизатор Adam, функцию потерь categorical_crossentropy, метрику accuracy. Все технологические процессы с изображениями и моделями искусственных нейронных сетей проводили с использованием средств языка Python в Google Colaboratory.
Результаты. Предложены одно- и многомодельный принципы классификации изображений оптической когерентной томографии сетчатки глаза. Вычислительные эксперименты по автоматизированной классификации таких изображений, полученных с томографа DRI OCT Triton, с использованием различных архитектур моделей искусственных нейронных сетей показали точность при обучении и валидации 98–100%, и на дополнительном тесте — 85%, что является удовлетворительным результатом. Выбрана оптимальная архитектура модели искусственной нейронной сети — 6-слойная свёрточная сеть, — и определены значения её гиперпараметров.
Заключение. Результаты глубокого обучения моделей свёрточных нейронных сетей с различной архитектурой, их валидации и тестирования показали удовлетворительную точность классификации снимков оптической когерентной томографии сетчатки глаза. Данные разработки могут быть использованы в системах поддержки принятия решений в области офтальмологии.
Проблема сбережений граждан в России и других странах представляет собой актуальную проблему, которая оказывает влияние на личные финансы и экономику в целом. Эта проблема связана с недостаточной финансовой грамотностью населения, низким уровнем доходов, инфляцией, нестабильностью финансовых рынков и другими факторами. Низкий уровень сбережений может привести к финансовым затруднениям в случае неожиданных расходов или потери источника дохода. Для решения этой проблемы необходимо повышение финансовой грамотности, стимулирование сберегательной активности, развитие финансовых инструментов и обеспечение стабильности финансовой системы.
В рамках настоящего исследования был проведен культурно-исторический анализ, в котором китайская медицинская культура принята в качестве объекта исследования, а также описано ее системное развитие. В данной статье нами было доказано, что традиционная китайская медицина в Китае - это не только наука, которая помогает вылечить людей от болезней и спасти жизнь, но также имеет богатый культурный подтекст и философские идеи. В китайском языке существует большое количество фразеологизмов, связанных с традиционной китайской медициной, которые также являются важными проявлениями культурной системы традиционной китайской медицины.