Известия Саратовского университета. Новая серия.

Серия Математика. Механика. Информатика

ISSN 1816-9791 (Print)
ISSN 2541-9005 (Online)


Для цитирования:

Iliashenko O. Y., Lukyanchenko E. L. Possibilities of using computer vision for data analytics in medicine [Ильяшенко О. Ю., Лукьянченко Е. Л. Возможности применения компьютерного зрения для аналитики данных в медицине] // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия : Математика. Механика. Информатика. 2022. Т. 22, вып. 2. С. 224-232. DOI: 10.18500/1816-9791-2022-22-2-224-232


Статья опубликована на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY 4.0).
Опубликована онлайн: 
31.05.2022
Полный текст:
(downloads: 351)
Язык публикации: 
английский
Рубрика: 
Тип статьи: 
Научная статья
УДК: 
004.09

Possibilities of using computer vision for data analytics in medicine
[Возможности применения компьютерного зрения для аналитики данных в медицине]

Авторы: 
Ильяшенко Оксана Юрьевна, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Лукьянченко Екатерина Леонидовна, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Аннотация: 

В статье рассматриваются возможности использования технологий искусственного интеллекта, а именно компьютерного зрения, в сфере медицины. Актуальность темы обусловлена растущей нагрузкой на медицинский персонал и на медицинские учреждения в связи с увеличением числа пожилых людей и пациентов с хроническими заболеваниями, а также непредвиденными обстоятельствами, как, например, пандемия коронавируса SARS-CoV-2 в 2019–2021 гг. Кроме того, многие медицинские учреждения заинтересованы в предоставлении услуг высокого качества, повышении лояльности и увеличении числа постоянных пациентов, в связи с чем ощущают необходимость во внедрении новейших технологий и хотят следовать трендам стратегического развития. В статье описывается, как лечащий врач может использовать предлагаемые искусственным интеллектом решения в процессе своей работы для получения более точного диагноза и экономии времени на ознакомление с анамнезом пациента. Предложена ИТ- и технологическая архитектура медицинской организации, использующей компьютерное зрение в своей работе, созданная на основе референтной модели. Архитектура подразумевает использование облачной инфраструктуры, специализированного ПО и предусматривает как внедрение новых типов оборудования, например 3D камер, датчиков визуализации, так и использование традиционного оборудования: аппарата УЗИ, рентген-оборудования, аппарата МРТ.

Список источников: 
  1. Kaul V., Enslin S., Gross S. A. History of artificial intelligence in medicine. Gastrointestinal Endoscopy, 2020, vol. 92, iss. 4, pp. 807–812. https://doi.org/10.1016/j.gie.2020.06.040
  2. The future of artificial intelligence in health care. Emerging applications of AI in health care. Deloitte. Available at: https://www2.deloitte.com/us/en/pages/life-sciences-and-health-care/articles/future-of-artificial-intelligence-in-health-care.html (accessed 7 September 2021).
  3. Khemasuwan D., Sorensen J. S., Colt H. G. Artificial intelligence in pulmonary medicine: Computer vision, predictive model and COVID-19. European Respiratory Review, 2020, vol. 29, Art. 200181. https://doi.org/10.1183/16000617.0181-2020
  4. Ilin I. V., Lepekhin A. A., Ershova A. S., Borremans A. D. IT and technological architecture of healthcare organization. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 2020, vol. 1001, Art. 012141. https://doi.org/10.1088/1757-899X/1001/1/012141   
  5. Il’in I. V., Il’yashenko O. Yu., Il’yashenko V. M. Architectural approach to the medical organization development in a digitalized healthcare environment. Journal of Management Studies, 2019, vol. 5, no. 1, pp. 37–47 (in Russian).
  6. Vodolazsky K. D., Ilin I. V. Organization of information interaction of the medical organization with customers and resource providers. Journal of Economy and Entrepreneurship, 2021, no. 3 (128), pp. 920–929 (in Russian). https://doi.org/10.34925/EIP.2021.128.3.185
  7. LeCun Y., Bengio Y., Hinton G. Deep learning. Nature, 2015, vol. 521, no. 7553, pp. 436–444. https://doi.org/10.1038/nature14539
  8. Amin S. U., Hossain M. S., Muhammad G., Alhussein M., Rahman M. A. Cognitive smart healthcare for pathology detection and monitoring. IEEE Access, 2019, vol. 7, pp. 10745–10753. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2891390
  9. Dubgorn A., Svetunkov S., Borremans A. Features of the functioning of a geographically distributed medical organization in Russia. E3S Web of Conferences, 2020, vol. 217, Art. 06014. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202021706014
  10. Mahmoodpour M., Lobov A., Hayati S., Pastukhov A. An affordable deep learning-based solution to support pick and place robotic tasks. Instrumentation Engineering, Electronics and Telecommunications – 2019: Proceedings of the V International Forum (November 20–22, 2019, Izhevsk, Russian Federation). Kalashnikov Izhevsk State Technical University Publ., 2019, pp. 66–75. https://doi.org/10.22213/2658-3658-2019-66-75
  11. Gauss Surgical. Available at: https://www.gausssurgical.com/ (accessed 7 September 2021).
  12. Ilin I., Iliashenko O., Iliashenko V. An architectural approach to managing the digital transformation of a medical organization. In: T. Devezas, J. Leitao, A. Sarygulov, eds. The Economics of Digital Transformation. Studies on Entrepreneurship, Structural Change and Industrial Dynamics. Springer, Cham, 2021, pp. 227–249. https://doi.org/10.1007/978-3-030-59959-1_15  
  13. Ilyin I. V., Ilyashenko V. M. Formation of requirements for a reference architectural model for digital transformation of a medical organization. Scientific Bulletin of the Southern Institute of Management, 2018, vol. 4, pp. 82–88 (in Russian). https://doi.org/10.31775/2305-3100-2018-4-82-88
  14. Iliashenko O., Lukianchenko E., Lohyeeta N. A selection approach to the criteria for evaluating cloud platforms for conducting IT projects. DTMIS ’20: Proceedings of the International Scientific Conference — Digital Transformation on Manufacturing, Infrastructure and Service. New York, NY, USA, Association for Computing Machinery, 2020, Art. 21. https://doi.org/10.1145/3446434.3446445
  15. Bhattad P., Jain V. Artificial intelligence in modern medicine — the evolving necessity of the present and role in transforming the future of medical care. Cureus, 2020, vol. 12, no. 5, Art. e8041. https://doi.org/10.7759/cureus.8041
  16. Gao J., Yang Y., Lin P., Park D. S. Computer vision in healthcare applications. Journal of Healthcare Engineering, 2018, vol. 2018, Art. 5157020. https://doi.org/10.1155/2018/5157020
Поступила в редакцию: 
25.11.2021
Принята к публикации: 
27.12.2021
Опубликована: 
31.05.2022