МУЛЬТИАГЕНТНАЯ ТЕХНОЛОГИЯ В РАННЕЙ ДИАГНОСТИКЕ МЕЛАНОМЫ КОЖИ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Проанализированы проблемы использования существующих форм организации в здравоохранении, ориентированных на своевременную диагностику опухолей наружной локализации. Актуальность проблемы и необходимость повышения её эффективности определяются рядом факторов, в числе которых многочисленные публикации в РФ и за рубежом, а также многолетний опыт авторов. Предлагается подход, основанный на междисциплинарной технологии (медицина, программная инженерия) с применением мультиагентных методов. Разработана концепция технологии и модель системы, состоящая из искусственной нейронной сети, экспертной системы, базы данных, базы знаний, средств дистанционного доступа и защиты информации. В качестве критериев эффективности системы предлагаются энтропийные действия различных групп пользователей - врачей профильных и непрофильных специальностей в пространстве ситуаций. Конечный результат диагностики - выживаемость. Разработана методика, содержащая теоретический и практический материал, предназначенная для расширенного варианта анализа ошибок и распознавания сложных сцен, возможных при диагностике меланомы кожи. Предусмотрено применение предлагаемой технологии в учебном процессе, рассчитанном на широкий круг пользователей, в числе которых студенты, врачи, административные работники, средний медицинский персонал.

Об авторах

Е. Ю. Неретин

ГБУЗ «Самарский областной клинический онкологический диспансер»

Автор, ответственный за переписку.
Email: evg.neretin2002@mail.ru
Россия

Ю. Л. Минаев

НОУ ВПО «РЕАВИЗ»

Email: noemail@neicon.ru
Россия

В. А. Акулов

ФГБОУ ВПО «Самарский государственный технический университет»

Email: noemail@neicon.ru
Россия

Список литературы

  1. Garbe C., Leiter U. Melanoma epidemiology and trends. Clin. Dermatol. 2009; 27(1): 3-9
  2. Глущенко А.И., Еременко Ю., Цуканов М.А. Мультиагентные технологии как основа проектирования системы-советчика диспетчера энергосистемы. Фундаментальные исследования. 2013; 15(10): 3305-9.
  3. Минаев А.А., Иващенко А.В. Мультиагентные технологии сбора и обработки информации в задачах медицинской диагностики. Труды международного симпозиума «Надежность и качество». 2014; 1: 49-51.
  4. Drulyte I., Ruzgas T., Raisutis R., Valiukeviciene S., Linkeviciute G. Application of automatic statistical post-processing method for analysis of ultrasonic and digital dermatoscopy images. Libyan J. Med. 2018; 13(1): 1479600. doi: 10.1080/19932820.2018.1479600.
  5. Mar V.J., Soyer H.P. Artificial intelligence for melanoma diagnosis: How can we deliver on the promise? Ann. Oncol. 2018; 29(8): 1625-8. doi: 10.1093/annonc/mdy193.
  6. Jaworek-Korjakowska J., Kłeczek P. Automatic Classification of Specific Melanocytic Lesions Using Artificial Intelligence. Biomed Res. Int. 2016; 2016: 8934242. doi: 10.1155/ 2016/8934242.
  7. Blum A., Luedtke H., Ellwanger U., Schwabe R., Rassner G., Garbe C. Digital image analysis for diagnosis of cutaneous melanoma. Development of a highly effective computer algorithm based on analysis of 837 melanocytic lesions. Br. J. Dermatol. 2004; 151(5): 1029-38.
  8. Patel J.K., Konda S., Perez O.A., Amini S., Elgart G., Berman B. Newer technologies/techniques and tools in the diagnosis of melanoma. Eur. J. Dermatol. 2008; 18(6): 617-31. doi: 10.1684/ejd.2008.0508.
  9. Дaвыдов М.И., Aкceль E.М. Статистика злокачественных новообразований в России и странах CНГ в 2012 г. М.: РОНЦ; 2014
  10. Siegel R., Naishadham D., Jemal A. Cancer statistics. CA Cancer J. Clin. 2012; 62(1): 10-29.
  11. Dick V., Tschandl P., Sinz C., Blum A., Kittler H. Image-based computer diagnosis of melanoma. Hautarzt. 2018; 69(7): 591-601. (in German)
  12. Fuller C., Cellura A.P., Hibler B.P., Burris K. Computer-assisted diagnosis of melanoma. Semin. Cutan. Med. Surg. 2016; 35(1): 25-30. doi: 10.12788/j.sder.2016.004.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Неретин Е.Ю., Минаев Ю.Л., Акулов В.А., 2020

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ:  ПИ № ФС77-50668 от 13.07.2012 г.