Онтология представления знаний о назначении персонифицированного лечения
Автор: Ковалев Р.И., Грибова В.В., Окунь Д.Б.
Журнал: Онтология проектирования @ontology-of-designing
Рубрика: Прикладные онтологии проектирования
Статья в выпуске: 2 (48) т.13, 2023 года.
Бесплатный доступ
В работе описывается обобщённая онтология, позволяющая формировать знания о различных видах лечения (медикаментозном, восстановительном, хирургическом) вне зависимости от раздела медицины. Онтология - необходимый компонент создания информационной системы, ориентированной на решение класса задач планирования лечения. Планирование позволяет объединить виды лечения для различных заболеваний и разделов медицины. Описывается метод адаптации обобщённой онтологии к различным видам лечения и терминологии, привычной разработчику базы знаний - эксперту предметной области. Из обобщённой онтологии наследуются все специализированные онтологии по конкретным видам лечения, сохраняя её структуру и семантические зависимости. Такой подход обеспечивает создание баз знаний в системах поддержки принятия решений по комплексному назначению лечения пациента, открывая возможность создания единого решателя, обеспечивающего снижение затрат на разработку информационной системы. Обобщённая онтология разработана на облачной платформе IACPaaS и в настоящее время используется для создания баз знаний в различных областях медицины.
Система поддержки принятия решений, онтология, база знаний, заболевание, персонифицированное лечение
Короткий адрес: https://sciup.org/170199743
IDR: 170199743 | DOI: 10.18287/2223-9537-2023-13-2-192-203
Список литературы Онтология представления знаний о назначении персонифицированного лечения
- Федосеев Г.Б. Врачебные ошибки: характер, причины, последствия, пути предупреждения // Терапия. 2018. No5(23). С.109-115. DOI:10.22328/2079-5343-2020-11-3-111-117.
- Ефименко И.В., Хорошевский В.Ф. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в медицине: ретроспективный обзор состояния исследований и разработок и перспективы. - Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем (0STIS-2017). Изд-во БГУИР. С.251-260.
- Moghadam S. et al. The effects of clinical decision support system for prescribing medication on patient outcomes and physician practice performance: a systematic review and meta-analysis //BMC medical informatics and decision making. 2021. Vol.21. No.1. P.1-26. DOI: 10.1186/s12911-020-01376-8.
- Sutton R.T. et al. An overview of clinical decision support systems: benefits, risks, and strategies for success // NPJ digital medicine. 2020. Vol.3. No.1. P.17. DOI: 10.1038/s41746-020-0221-y.
- Кобринский Б.А. Системы искусственного интеллекта в медицинской практике: состояние и перспективы // Вестник Росздравнадзора. 2020. №. 3. С.37-43. DOI: doi.org/10.35576/2070-7940-2020-3-37-43.
- Haendel M.A., Chute C.G., Robinson P.N. Classification, ontology, and precision medicine // New England Journal of Medicine. 2018. Vol.379. No.15. P.1452-1462. DOI: 10.1056/NEJMra1615014.
- Загорулько Г.Б. Методология разработки интеллектуальных СППР и её применение для задач медицинской диагностики // Информационные технологии и системы: Труды Седьмой Всероссийской научной конференции с международным участием, Ханты-Мансийск, 12-16 марта 2019 г.
- Aminu E.F. et al. A review on ontology development methodologies for developing ontological knowledge representation systems for various domains // International Journal of Information Engineering and Electronic Busi-ness(IJIEEB). 2020. Vol.12, No.2, P.28-39. DOI: 10.5815/ijieeb.2020.02.05.
- Tudorache T. WebProtege: A Collaborative Ontology Editor and Knowledge Acquisition Tool for the Web // Semantic Web Journal. 2013. Vol. 4, No 1. P.89-99. DOI: 10.3233/SW-2012-0057.
- Ковалев Р.И., Грибова В.В., Окунь Д.Б. Специализированная оболочка для построения интеллектуальных систем назначения медикаментозного лечения // Искусственный интеллект и принятие решений. 2020. №4. С.66-79. DOI 10.14357/20718594200407.
- Ковалев Р.И., Бородулина Е.А., Грибова В.В., Еременко Е.П., Бородулин Б.Е., Колсанов А.В., Окунь Д.Б., Ураксина М.В., Федорищев Л.А. Интеллектуальный сервис управления процессом лечения больных туберкулезом легких // Врач и информационные технологии. 2021. №2. С.36-45. DOI: 10.25881/18110193_2021_2_36.
- Грибова В.В., Клещев А.С., Москаленко Ф.М., Тимченко В.А., Федорищев Л.А., Шалфеева Е.А. Облачная платформа IACPaaS для разработки оболочек интеллектуальных сервисов: состояние и перспективы развития // Программные продукты и системы. 2018. Т.31. №3. С.527-536. DOI:10.15827/0236-235X.123.527-536.
- Гаврилова Т.А., Страхович Э.В. Визуально-аналитическое мышление и интеллект-карты в онтологическом инжиниринге // Онтология проектирования. 2020. Т.10. №1. С.87-99. DOI: 10.18287/2223-9537-202010-1-87-99.
- Mahadevaiah G. et al. Artificial intelligence- based clinical decision support in modern medical physics: selection, acceptance, commissioning, and quality assurance // Medical physics. 2020. Vol.47. No5. P.e228-e235. DOI: 10.1002/mp.13562.
