ISSN (E): 2181-4570 ResearchBib Impact Factor: 6,4 / 2023 SJIF 2024 = 5.073/Volume-2, Issue-7
54
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В СФЕРЕ МЕДИЦИНЫ
Эрметов Э.Я., Яхшибоева Д.Э.
Ташкентской медицинской академии
Аннотация
– В данной статье осуществляется глубокий анализ
предварительного прогнозирования медицинских заболеваний с применением
передовых методов, таких как нейронные сети. Рассмотрены и подробно изучены
различные методы и алгоритмы, основанные на передовых технологиях
искусственного интеллекта. Исследование фокусируется на разработке и
применении инновационных решений, способных предсказывать возможные
медицинские состояния с высокой точностью.
Исследование включает в себя анализ результатов применения данных
методов в контексте медицинских прогнозов, выявляя их потенциал для
улучшения точности и своевременности диагностики заболеваний. Обсуждаются
преимущества и ограничения использования нейронных сетей в данной области,
а также предлагаются перспективы развития и дальнейшего совершенствования
подходов, связанных с прогнозированием медицинских состояний.
Ключевые слова
– нейронная сеть, прогнозирование, медицина,
заболевание, предварительная диагностика, алгоритм, искусственный интеллект,
математическая модель.
ВВЕДЕНИЕ
В настоящее время область искусственного интеллекта стремительно
развивается, предоставляя уникальные возможности для улучшения
медицинской сферы. Применение искусственного интеллекта в медицине
открывает перед нами перспективы оптимизации и повышения эффективности
работы медицинского персонала.
Одним из ключевых преимуществ использования искусственного
интеллекта в здравоохранении является возможность снижения нагрузки на
медицинский персонал. Автоматизированные системы и алгоритмы могут
эффективно выполнять рутинные задачи, позволяя врачам сосредотачиваться на
более сложных и ответственных аспектах медицинской практики. Например,
использование искусственного интеллекта может существенно сократить время,
затрачиваемое на административные процессы, документацию и анализ больших
объемов медицинских данных.
ISSN (E): 2181-4570 ResearchBib Impact Factor: 6,4 / 2023 SJIF 2024 = 5.073/Volume-2, Issue-7
55
Современные технологии искусственного интеллекта также предоставляют
мощные инструменты для обработки и анализа медицинских данных.
Автоматизированные системы могут проводить быстрые и точные анализы с
большими объемами информации, что способствует более точным диагнозам и
эффективному планированию лечения.
Таким образом, использование искусственного интеллекта в медицине не
только оптимизирует оперативные процессы, но и создает условия для более
внимательного и индивидуального подхода к каждому пациенту, увеличивая
качество предоставляемой медицинской помощи.
Искусственный интеллект может уменьшат человеческого фактора по
некотором отраслям, например: сборка аппаратов, сборка анализов пациента.
Искусственный интеллект - это свойство
функции, которые традиционно считаются прерогативой
человека, на сегодняшний день
и
интеллектуальных
виртуальные
помощники,
особенно
интеллектуальных компьютерных программ
ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания
, но не обязательно ограничивается биологически
правдоподобными методами.
Нейронная сеть -
, а также её программное или
аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и
функционирования биологических нейронных сетей – сетей
живого организма.
Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в
, и
при попытке
эти процессы. Первой такой
были
После разработки алгоритмов обучения получаемые модели стали
использовать в практических целях:
и др.
ИНС представляет собой
соединённых и взаимодействующих
между собой простых процессоров (
). Такие процессоры
ISSN (E): 2181-4570 ResearchBib Impact Factor: 6,4 / 2023 SJIF 2024 = 5.073/Volume-2, Issue-7
56
обычно довольно просты (особенно в сравнении с процессорами, используемыми
в персональных компьютерах) (рис.1.).
Каждый процессор подобной сети имеет дело только с
, которые
он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает
другим процессорам.
Рис.1. Схема простой нейросети. Зелёным цветом обозначены входные
нейроны, голубым – скрытые нейроны, жёлтым – выходной нейрон
И, тем не менее, будучи соединёнными в достаточно большую сеть с
управляемым взаимодействием, такие по отдельности простые процессоры
вместе способны выполнять довольно сложные задачи.
Нейронные сети не
в привычном смысле этого слова,
они обучаются. Возможность обучения - одно из главных преимуществ
нейронных сетей перед традиционными
Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей
между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять
сложные зависимости между входными данными и выходными, а также
выполнять
Это значит, что в случае успешного обучения сеть сможет вернуть верный
результат на основании данных, которые отсутствовали в обучающей выборке, а
также неполных и/или «зашумленных», частично искажённых данных.
Искусственные нейронные сети, такие как технология Concept Processing в
программном обеспечении EMR, используются в качестве клинических систем
принятия решений для медицинской диагностики.
ISSN (E): 2181-4570 ResearchBib Impact Factor: 6,4 / 2023 SJIF 2024 = 5.073/Volume-2, Issue-7
57
Другие задачи в медицине, которые потенциально могут выполняться
искусственным интеллектом и начинают разрабатываться, включают:
Компьютерная интерпретация медицинских изображений. Такие
системы
помогают
сканировать
цифровые
изображения,
например
от компьютерной томографии, для типичных проявлений и для выделения
заметных отклонений, таких как возможные заболевания. Типичным
применением является обнаружение опухоли.
Анализ сердечного ритма
Проект Watson - это ещё одно использование ИИ в этой области,
программа вопросов/ответов, которая создана для помощи врачам-онкологам
Роботы-помощники для ухода за престарелыми
Обработка медицинских записей для предоставления более полезной
информации
Создание планов лечения
Выявление повышенного риска заболеваний
Помощь в повторяющихся заданиях, включая управление приёмом
медикаментов
Предоставление консультаций
Создание лекарств
Использование человекоподобных манекенов вместо пациентов для
клинического обучения
Медицинская диагностика - процесс установления диагноза, то есть
заключения о сущности болезни и состоянии пациента, выраженное в принятой
медицинской терминологии
. Этим же термином называется и раздел
клинической медицины, изучающий содержание, методы и последовательные
ступени процесса распознавания болезней или особых физиологических
состояний.
Как научный предмет диагностика включает в себя три основных раздела:
- семиотику
- методы обследования больного
- методологические основы установления диагноза
ISSN (E): 2181-4570 ResearchBib Impact Factor: 6,4 / 2023 SJIF 2024 = 5.073/Volume-2, Issue-7
58
Диагностика основывается на всестороннем и систематическом изучении
больного, которое включает в себя сбор анамнеза, объективное исследование
состояния организма, анализ результатов лабораторных исследований крови и
различных выделений, рентгенологические исследования, графические методы,
эндоскопию, биопсию и другие методы.
В настоящее время в различных областях медицины применяются
специфические для данной области методы диагностики. Например, в общей
хирургии применяются нижеизложенные методы:
- внешний осмотр (как правило, осматривается общий вид пациента: цвет и
структура кожных покровов, слизистых, места источника боли и т. п.);
-
биопсия - исследование под микроскопом (гистологическое
исследование) биоптата (образца ткани, взятого из живого организма);
- лапароскопия - исследование брюшной полости с помощью специальной
камеры, которая вводится в брюшную полость через разрез шириной
приблизительно 1-1,5 сантиметра;
- исследование с помощью зондов, специальной камеры (в том числе
- пальпация (применяется, как правило, для первичного определения
закрытых переломов и трещин костей, первичной диагностики некоторых
хирургических синдромов);
- рентгенография (как правило, в травматологии и пульмологии);
- ультразвуковое исследование и др.
Лабораторная диагностика представляет собой процесс анализа
биологических, химических или физических свойств образцов (таких как кровь,
моча, ткани и другие биоматериалы) с использованием специализированных
лабораторных методов и оборудования. Целью такой диагностики является
выявление патологий, оценка состояния здоровья или контроль эффективности
лечения.
РЕЗУЛЬТАТЫ
С помощью нейронных сетей можно увеличить точность диагностики.
Например, пациент обращается больницу или приходит для обследований, в
данном время много времени понадобиться чтобы доктор осмотрел пациента
полностью или чтобы поставить диагноз ещё надо заполнить много анкетов. С
ISSN (E): 2181-4570 ResearchBib Impact Factor: 6,4 / 2023 SJIF 2024 = 5.073/Volume-2, Issue-7
59
помощью нейронных сетей, можно сократить время и увеличить точность. Будет
разработана специальный программный обеспечение чтобы пациент мог за ранее
узнать расписанию доктора и получить отзыв от других пациентов, пациент ещё
может за ранее поставить себя очередь приема доктора и написать какие у
проблемы есть у пациента. Доктор будет получить уведомление, за ранее
отправить какие анализы нужно сдавать. После этого начинается вес процесс. По
запланированный время пациент приходить в больницу, Пациент приходит по
расписанию доктора в больницу, будет сдавать анализы или может заходить
рентгену, УЗИ и так далее. Каждого медицинских учреждении есть медицинские
аппаратуры, будем поставить дополнительные микросхем. Микросхемах будет
записано готовый алгоритм нейронного сети, оно будет открывать электронную
анкету. Пациент пройдет процесса просмотра, будет направляется к приёму
доктора. У доктора будет предварительные диагнозы о заболевании пациента. То
есть у алгоритма нейронного сети будет записано база знаний.
В целом, такой подход может значительно сократить время, необходимое
для постановки диагноза, и уменьшить вероятность ошибок. Однако он должен
быть внедрен с особой осторожностью и в сотрудничестве с медицинским
сообществом, чтобы обеспечить эффективность и безопасность этой инновации
в здравоохранении.
Время поставленные диагноза
Количество времени или
дни
Естественным путём
2-3 дня
С помощью нейронного сети
1 дня
Рис.2.Точность диагноза
60%
90%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Естественным путём
С помощью нейронного сети
Точность диагноза
ISSN (E): 2181-4570 ResearchBib Impact Factor: 6,4 / 2023 SJIF 2024 = 5.073/Volume-2, Issue-7
60
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Применение глубокого обучения в медицинской сфере находится в стадии
активного развития, стимулируемого несколькими ключевыми факторами.
Одним из них является значительное увеличение доступности размеченных
медицинских изображений. С развитием технологий и современных методов
сбора данных становится возможным создание обширных наборов данных,
способствующих более эффективному обучению глубоких нейронных сетей.
Дополнительно,
рост
вычислительной
мощности
современных
компьютерных систем играет ключевую роль в расширении применения
глубокого обучения в медицине. Мощные вычисления позволяют обрабатывать
и анализировать большие объемы данных, что существенно повышает точность
и скорость диагностики. Это особенно важно в контексте медицины, где быстрые
и точные решения могут быть критически важны для успешного лечения
пациентов.
Появление облачных хранилищ данных предоставляет возможность
обмена и доступа к медицинской информации в реальном времени. Это
содействует совместной работе специалистов, позволяя им обмениваться
данными и опытом, что в свою очередь способствует улучшению качества
медицинского обслуживания и обучения алгоритмов глубокого обучения на
больших, разнообразных наборах данных.
Все эти факторы в совокупности формируют благоприятное окружение для
инноваций в области медицинского глубокого обучения, открывая перспективы
для создания более точных, быстрых и доступных методов диагностики и
лечения.
Нейронные сети влияют на состояние медицины на трех уровнях:
помогают врачам быстро и точно интерпретировать изображения;
уменьшают количество врачебных ошибок;
помогают пациентам самостоятельно анализировать данные с помощью
датчиков, чтобы контролировать свое состояние.
Технологии машинного обучения могут применяться при работе с
различными видами информации. Наиболее широкое распространение
ISSN (E): 2181-4570 ResearchBib Impact Factor: 6,4 / 2023 SJIF 2024 = 5.073/Volume-2, Issue-7
61
нейросети в медицине получили именно в области работы с изображениями.
Рабочие процессы медицинских учреждений неразрывно связаны со сбором,
обработкой и анализом различных медицинских изображений: рентген, КТ,
цифровые гистологические исследования и так далее.
Под направление искусственного интеллекта, которое занимается работой
с изображениями и видеопотоком, получило название Computer Vision или
компьютерное зрение. Это направление является наиболее перспективным в
медицинской диагностике и скрининге патологий.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ЛИТЕРАТУР
1.
Абрагин А.В. Перспективы развития и применения нейронных сетей
[Книга]. - Иваново : Олимп, 2015.
2.
Алиев Х.Р. Модель планирования и управления разработкой сложных
программных систем на основе комбинированной методики оценки трудозатрат
[Отчет]. - Санкт-Петербург : СПбГУ, 2010.
3.
Баранов А.А, Вишнева Е.А., Намазова-Баранова Л.С. Телемедицина -
перспективы и трудности перед новым этапом развития [Статья] //
Педиатрическая фармакология. - [б.м.] : Педиатръ, 2013 г.. - 3 : Т. 10.
4.
Леванов В.М. От телемедицины до электронного здравоохранения:
эволюция терминов [Статья] // Медицинский альманах. - Нижний Новгород :
Ремедиум Приволжье, 21.04.2012 г.. - 2.
5.
Эдириппулиге С., Ожегова Л.А., Ожегов А.Ю. Факторы развития и
современное состояние телемедицины: географический аспект [Статья] //
География. Геология. - 2017 г.. - 3 : Т. 3.
6.
Eysenbach Gunther, Deborah Greenwood, Azizeh Sowan, and Elizabeth
Krupinski, Personalized Telehealth in the Future: A Global Research Agenda [Статья]
// Journal of Medical Internet Research. - [б.м]: JMIR Publications, 2016 г.
7.
Houghton Andrew R, Gray David, Symptoms and signs in clinical medicine.
An Introduction to Medical Diagnosis. [Книга]. - London : Edvard Arnold (Publishers)
Ltd, 2010.
8.
Яхшибоев Р.Э., Эрметов Э.Я., Яхшибоева Д.Э. Исмаилов М.О.
Анализ
методов и средств первичной диагностики заболеваний желудочно-кишечного
тракта.
Журнал гуманитарных и естественных наук, 2023, №4, с. 20-25.
ISSN (E): 2181-4570 ResearchBib Impact Factor: 6,4 / 2023 SJIF 2024 = 5.073/Volume-2, Issue-7
62
9.
Яхшибоев Р.Э. Яхшибоева Д.Э., Эрметов Э.Я.
Цифровые технологии
для первичной диагностике разных медицинских заболеваний.
Klinik laborator
diagnostikada innovatsion texnologiyalardan foydalanish, muammolar va yechimlar.
2023/4/18. С. 204-206.
10.
Rustam Yaxshiboyev, Dilbar Yaxshiboyeva
prediction and preliminary diagnostics of gastroenterological diseases.
Central asian
journal of education and computer sciences (CAJECS). 2022/4/28. Т.1, №2. С. 49-56.
11.
Эрметов Э.Я. Яхшибоева Д.Э. Аппаратно-программного комплекс
“saliva” для первичной диагностики. Актуальные вопросы современной
медицины. Международная конференция молодых ученных. 2023/4/14. С. 229-
230.
12.
Яхшибоев Р.Э., Яхшибоева Д.Э., Эрметов Э.Я. Сенсоры слюны
человека для первичной диагностики желудочно-кишечного тракта.
Сборник
материалов конференции Вопросы биофизики в медицине.
2023. С. 205-210
