ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА МЕДИЦИНСКИХ ДАННЫХ

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА МЕДИЦИНСКИХ ДАННЫХ

Абзалилова Л.Р.1, Фадеева В.В.2

Абзалилова Лия Рашитовна - кандидат физико-математических наук, доцент;

2Фадеева Виктория Владимировна - студент магистратуры, кафедра цифровой экономики и коммуникации, Уфимский университет науки и технологий, г. Уфа

Аннотация: ведущие медицинские организации активно внедряют системы поддержки принятия решений, которые, используя методы интеллектуальной обработки данных, помогают специалистам в задачах постановки диагнозов, назначения курса лечения, прогнозирования развития заболеваний. В данной статье рассматривается интеллектуальный метод анализа медицинских данных - нейронные сети. Ключевые слова: медицинские данные, Машинное обучение, Искусственный интеллект, Цифровое здравоохранение.

INTELLIGENT METHODS OF MEDICAL DATA ANALYSIS Abzalilova L.R.1, Fadeeva V.V.2

1Abzalilova Liya Rashitovna - Candidate of Physical and Mathematical Sciences, Associate Professor, 2Fadeeva Victoria Vladimirovna - graduate student, DEPARTMENT OF DIGITAL ECONOMY AND COMMUNICATION, UFA UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY, UFA

Abstract: leading medical organizations are actively implementing decision support systems that, using methods of intelligent data processing, help specialists in the tasks of making diagnoses, prescribing a course of treatment, predicting the development ofdiseases. This article discusses an intelligent method of analyzing medical data - neural networks.

Keywords: medical data, Machine learning, Artificial intelligence, Digital healthcare.

Анализ медицинских данных с использованием интеллектуальных методов является весьма актуальной темой на сегодняшний день, так как медицинская деятельность в основном строится на сложных и объемных процессах, включается в себя большой массив информации как о пациентах, так и об их здоровье и заболеваниях, назначенном лечении.

Данные о пациентах, их заболеваниях, назначенном лечении принесет большую пользу в случае, если будет обрабатываться эффективными методами и способами. Сегодня самый эффективный метод для хранения, обработки и анализа данных является интеллектуальный метод.

Интеллектуальный анализ медицинских данных — это процесс применения методов и алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ), машинного обучения (МО) и глубокого обучения (ГО) для обработки, анализа и извлечения информации из медицинских данных [2, с. 19].

Основная цель анализа - извлечь полезную информацию из большого массива данных, которая сможем помочь лучше разобраться в поставленных вопросах: заболевании, методе лечения, прогнозировании результата.

Отличительной особенностью интеллектуального анализа медицинских данных является многообразие и сложность информации.

Представление данных может быть разнообразным: числовые значения, изображения, графики, временные ряды. Медицинские данные не всегда бывают определенными, все зависит от лаборатории, оборудования и других факторов. В дополнение ко всему медицинские данные имеют большой объем информации и динамику.

Медицинские данные также постоянно пополняются: добавляются новые, изменяются старые. И эти данные нужно непрерывно анализировать, чтобы было принимать решения, опираясь на актуальные и максимально точные данные. Это практически невозможно без применения интеллектуальных методов.

Тем самым, использование интеллектуальных методов в анализе медицинских данных имеет огромные преимуществ. Эти методы могут не только выявлять различные закономерности, что чаще всего невозможно при использовании статистических методов, но и обрабатывать различные информацию, анализировать как числовые, так и данные в других форматах. При помощи интеллектуальных методов можно провести клинических анализ в реальном времени с высочайшей точностью.

Анализ данных интеллектуальным методом можно разделить на следующие классы: машинное обучение и нейронные сети, глубокой обучение и сверточные нейронные сети, анализ больших данных в медицине (Big Data), генетические алгоритмы и эволюционные методы.

Основа интеллектуального анализа медицинских данных: машинной обучение и нейронные сети. Это мощные инструменты для обработки и анализа больших данных, благодаря которым можно на автоматизированном уровне извлекать закономерности, делать прогнозы.

Есть несколько подходов для МО и нейронных сетей: обучение с учителем, обучение без учителя, подкрепляющее обучение. Рассмотрим каждый из них подробнее. Первым подходом является обучение с учителем.

Обучение с учителем — это процесс в котором модель обучается при использовании отмеченных данных. Каждая выборка будет соответствовать известному выходному параметру или классу. Для анализа в медицине это означает, что модель будет обучаться на наборе данных, который включает информацию о пациентах и их соответствующих диагнозах, результатах лечения и возможных факторах риска. Вторым подходом является бучение без учителя.

В отличии от обучения с учителем, это модель обучается на немаркированных данных, где нет явно указанной переменной или же класса. Модель самостоятельно находит закономерности и скрытые структуры данных. Для медицинских данных это может выглядеть следующим образом: объединения пациентов в группы со сходными характеристиками или для выявления отклонений. И последним подходом является подкрепляющее обучение.

Обучение этого подхода происходит на концепции агента, который взаимодействует с окружающей средой и получает обратную связь (вознаграждение или наказание). Для медицинских данных это можно использовать в следующих формах: для оптимизации процесса лечения или предоставления рекомендаций по диагностике и лечению заболеваний. Агенты могут принимать решения, основанные на текущем состоянии пациента и обратной связи с окружающей средой, чтобы максимизировать полезность или снизить риск для пациента [3, с. 5].

Рассмотрим применение интеллектуальных методов в медицине.

Методы интеллектуального анализа данных в медицине применяются как для диагностики, так и для прогнозирования заболеваний. При помощи анализа можно выявить скрытые закономерности, что в последующем может помочь в постановке диагноза, а также развитие заболевания.

При помощи МО и нейронные сети возможно обнаружить признаки рака и опухолей на основе медицинских изображений (МРТ, КТ и другие). То есть диагностика при использовании этих методов позволяет выявить рак на ранних стадиях, что в свою очередь позволяет увеличить шансы на успешное выздоровление.

Интеллектуальные методы анализа данных позволяют смоделировать прогноз заболевания, что поможет спрогнозировать эффективность лечения. Особенно важно это при хронических заболеваниях, так как позволяет найти индивидуальных подход к каждому пациенту.

Также интеллектуальные методы сильны в идентификации генетических мутаций.

Генетические алгоритмы и интеллектуальные методы позволяют выявлять генетические мутации, связанные с возникновением определенных заболеваний или риском их развития. Анализ геномных данных с использованием этих методов позволяет идентифицировать генетические маркеры и факторы, которые могут помочь в диагностике, прогнозировании и разработке более эффективных методов лечения [1, с. 179].

Таким образом, интеллектуальный метод анализа медицинских данных предоставляет врачам и медицинскому персоналу мощный инструмент, который может повысить точность диагностики и прогнозирования заболеваний. Они позволяют выявлять заболевания на ранней стадии, определять наиболее эффективные методы лечения и помогать пациентам получать персонализированную медицинскую помощь, основанную на их уникальных характеристиках и медицинских данных.

Список литературы /References

1. Аверина А.А. Применение методов интеллектуального анализа данных в разработке медицинских систем принятия решений / А.А. Аверина // Системный анализ в проектировании и управлении: сборник научных трудов XXIV Международной научной и учебно-практической конференции. В 3 ч., Санкт-Петербург, 1314 октября 2020 года / Под общ. ред. Г.В. Гореловой, А.В. Логиновой. Том Часть 3. - Санкт-Петербург: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого", 2020. - С. 284-290

2. Григорьева Г.М. Реализация методов интеллектуального анализа данных в медицинской практике / Г.М. Григорьева, В.Ю. Ходченков // Системы компьютерной математики и их приложения. - 2018. - № 19. - С. 124-129.

3. РозыходжаеваД.А. Методы интеллектуального анализа данных в диагностировании сердечно-сосудистых заболеваний / Д.А. Розыходжаева, Г.А. Розыходжаева. — Текст: непосредственный // Техника. Технологии. Инженерия. — 2017. — № 3 (5). — с. 4-8