Научное обоснование методологии применения и способов оценки качества интеллектуальных технологий («искусственного интеллекта») в диагностике

В условиях цифровизации здравоохранения и повышения доступности и качества диагностических процедур происходит стабильный рост числа проводимых диагностических процедур и сбора данных, который превышает кадровый рост в медицинских организациях. Последнее приводит к увеличению нагрузки на существующий персонал и повышению риска ошибок. Данную проблему возможно частично решить с помощью автоматизации процесса диагностики, в том числе с применением технологий «искусственного интеллекта». В последние 10 лет случился прорыв в развитии технологий «искусственного интеллекта» (в частности, методах глубокого обучения), что существенно повысило эффективность и достигаемую точность работы систем на основе технологий «искусственного интеллекта». Кроме этого, использование технологий «искусственного интеллекта», а также методов обработки больших медицинских данных, потенциально могут служить источником «новых» знаний, которые до этого момента не были доступны человеку в силу ограниченности человеческих способностей по объему одновременно анализируемой информации. Однако, до внедрения технологий «искусственного интеллекта» в медицинскую практику необходимо разработать, апробировать и научно обосновать методологию применения данных технологий, а также создать объективные методики оценки практического и клинического качества медицинских систем на основе технологий «искусственного интеллекта».В рамках данной работы проводятся научно-практические исследования с целью создания методологии применения систем «искусственного интеллекта» в медицине, а также разрабатываются подходы к оценке качества таких систем.