ВНЕДРЕНИЕ СЕРВИСА КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА И БЕЗОПАСНОСТИ МЕДИЦИНСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ НА БАЗЕ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В МНОГОПРОФИЛЬНОМ МЕДИЦИНСКОМ УЧРЕЖДЕНИИ
| Jazyk: | ruština |
|---|---|
| Rok vydání: | 2020 |
| Předmět: |
Medical institution
Service (business) Engineering medical documentation implementation methodology медицинская документация business.industry media_common.quotation_subject Control (management) методика внедрения машинное обучение Medical documents Engineering management machine learning Multidisciplinary approach клинико-экспертная работа clinical expert work Quality (business) business media_common |
| DOI: | 10.25881/bpnmsc.2020.48.60.016 |
| Popis: | В статье рассматривается внедрение технологий искусственного интеллекта в практику крупных многопрофильных консультационно-диагностических центров (КДЦ) для контроля качества и безопасности медицинской деятельности на примере создания сервиса контроля качества медицинской документации (ККМД) ФГБУ НМЦХ им. Н.И. Пирогова Минздрава России (Пироговский Центр). С технологической точки зрения рассмотрены лидирующие в рассматриваемой предметной области алгоритмы машинного обучения и проведено их сравнение. С методической точки зрения выделены ключевые аспекты использования программного решения и предлагаются целевые процессы его внедрения и эксплуатации. Приведены практические результаты работы сервиса ККМД на реальных данных. The article discusses the implementation of artificial intelligence technologies to control the quality and safety of medical activities in the practice of large multidisciplinary consultation and diagnostic centers using the example of control medical documentation quality service (CMDQ) of National Medical and Surgical Center named after N.I. Pirogov. From a technological point of view, leading appropriate machine learning algorithms are considered and compared. From a methodological point of view, key aspects of software solution usage are highlighted and target processes for its implementation and operation are proposed. The practical results of the CMDQ service on real data are presented. №4 (2020) |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|