ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ, МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ РАСПОЗНАВАНИЯ И СЕГМЕНТАЦИИ МЕДИЦИНСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ В УПРАВЛЕНИИ В СФЕРЕ ОБРАЗОВАНИЯ И ЗДРАВОХРАНЕНИЯ ПРИ РАЗРАБОТКЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ПРОГРАММ ПО НАПРАВЛЕНИЮ «IT-МЕДИЦИНА»

2024

Full text Open access: Hybrid Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2024-131-2-431-442
Data confidence 70 medium
How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

В работе представлены модели и методы искусственного интеллекта (ИИ) для задач распознавания и сегментации медицинских изображений. Представленные модели и методы ИИ применяются в отрасли онкологии для оптимизации медицинских процессов. С применением ИИ можно выявить раннюю диагностику заболеваний, фармакотерапию (подбор и замена лекарственных препаратов). В работе предложены подход в виде главы при разработке образовательной программы по направлению «IT-медицина» в управлении в сфере образовании и здравоохранении. В предложенной главе рассмотрены использование модели и методов искусственного интеллекта для задач распознавания и сегментации медицинских изображений.