Skip to main content
Number №4, 2025
Legal Sovereignty of the Individual in Digital Healthcare in the Era of Artificial Intelligence
Number №3, 2025
Digital Health: Forecast for 2025-2030
Number №2, 2025
Digital technologies in remote monitoring of childbirth with a Clinical decision support system (CDSS)
Number №1, 2025
Digital technologies for health promotion and disease prevention in older adults
Number №4, 2024
Computer reconstruction of the interaction of genes associated with Angelman syndrome
Number №3, 2024
Telemedicine today: trends in the use of telemedicine consultations based on regional experience
Number №2, 2024
Mobile apps for psychological well-being: user attitudes and definition of requirements
Number №1, 2024
Diagnosis in the era of digital medicine
Number №4, 2023
Artificial intelligence in Russian healthcare: collecting and preparing data for machine learning
Number №3, 2023
China as a supplier of medical equipment in the Russian Federation. Options for cooperation and features of working with Chinese suppliers
Number №2, 2023
Experience in teaching telemedicine in the system of higher professional education The attitude of medical workers to telemedicine technologies
Number №4, 2022
Physician burnout: the hidden healthcare crisis. Results of an online survey of doctors
Number №3, 2022
Interaction of clinical and diagnostic medicine. Results of an online survey of doctors
Number №2, 2022
Mobile applications for mental health self-management: a review of customers’ opinions Ultrasound robots: ready-to-use solutions and perspective directions
Number №1, 2022
Digital transformation of the pathological service as a way to improve the quality of medical care
Number №4, 2021
Clinical guidelines of the Ministry of Health of the Russian Federation: are doctors ready to follow them? Results of an online survey of doctors.
Number №3, 2021
Виртуальная реальность (VR) в клинической медицине: международный и российский опыт
Number №2, 2021
Дистанционные консультации пациентов: что изменилось за 20 лет?
Number №1, 2021
Experience of participation in the blood pressure telemonitoring pilot project of the Ministry of Healthcare
Number №4, 2020
Автоматизация процесса выявления у беременных заболевания COVID-19
Number №3, 2020
Remote cognitive behavioral therapy for stress disorder associated with the COVID-19 pandemic
Number №2, 2020
Distance education at a medical school during the COVID-19 pandemic: the first experience through the eyes of students
Number №1-2, 2018
Ответственность при использовании телемедицины: врач или юрист Скрининг меланомы: искусственный интеллект, mHealth и теледерматология
Number №3, 2018 год
II Всероссийский форум по телемедицине, цифровизации здравоохранения и медицинскому маркетингу «ТЕЛЕМЕДФОРУМ 2019» Эффективность телемедицинских консультаций «пациент-врач» Телереабилитация: рандомизированное исследование исходов
Number №1-2, 2019
Роль искусственного интеллекта в медицине Информационная система поддержки принятия врачебных решений
Number №1, 2020
Technologies for continuous monitoring of blood pressure: prospects for practical application Telemedicine technologies in the Chinese army
Number №2, 2017
Primary telemedicine consultation "patient-doctor": first systematization of methodology
Number №1, 2017
1. A systematic review of using Internet messengers in telemedicine 2. Telemedicine and social networks in the fight against drug addiction
Number №1, 2016
1. The Experience of the Telehealth Network of Minas Gerais, Brazil 2. The Remote Monitoring of Patients with Congestive Heart Failure:The Organizational Impact..
Number №1, 2015
Teleassessment for diagnosis and treatment in urology Efficiency of telemedicine at the northern regions Russian Federation A.L. Tsaregorodtsev

Искусственный интеллект в здравоохранении России: сбор и подготовка данных для машинного обучения

DOI: 10.29188/2712-9217-2023-9-4-7-13
For citation: Ханов А.М., Гусев А.В., Тюрганов А.Г. Искусственный интеллект в здравоохранении России: сбор и подготовка данных для машинного обучения. Российский журнал телемедицины и электронного здравоохранения 2023;9(4):7-13; https://doi.org/10.29188/2712-9217-2023-9-4-7-13
Ханов А.М., Гусев А.В., Тюрганов А.Г.
2215

Введение. Данная научная статья обращает внимание на важность сбора и подготовки качественных медицинских данных для развития систем искусственного интеллекта (ИИ) в российском здравоохранении.

Материалы и методы. Основной акцент делается на необходимости создания единого федерального стандарта сбора структурированных оцифрованных медицинских данных, позволяющего унифицировать процессы сбора и формирования датасетов для медицинских организаций.

Результаты. В статье предлагается внедрение цифровых помощников, включая доврачебные диагностические опросники, мобильные приложения и программные модули для врачебного осмотра, что снизит затраты времени на заполнение медицинской документации и обеспечит сбор более полной и точной информации. Следующий шаг – реинжиниринг процесса сбора медицинских данных, включая участие пациентов через смартфоны и персональные медицинские помощники. Статья выявляет методологические проблемы, такие как недостоверность, неполнота и недостаток экстенсиональных знаний в собранных данных, и предлагает план развития системы сбора медицинских данных, включая создание цифровых стандартов, методов сбора данных и разработку поддержки принятия решений на основе ИИ.

Выводы. Решение описанных проблем и план развития данных имеют важное значение для успешной реализации национального проекта «Экономика данных», поддерживая развитие и применение систем ИИ в медицинской сфере.

Attachment Size
Download 908.45 KB
Keywords: artificial intelligence; machine learning; medicine; healthcare