Информационные технологии в медицине. Рубрика в журнале - Вестник медицинского института "РЕАВИЗ": реабилитация, врач и здоровье
Статья научная
Целью настоящего исследования явился анализ осведомленности о заболеваниях, приводящих к хронической артериальной недостаточности на основании оценки релевантности запросов поисковой системы. Материал и методы. В ходе настоящего исследования применялась аналитическая онлайн-система подбора ключевых слов компании Google - «Google Trends». Анализ проводился по территориям стран мира и отдельно по территориям Содружества независимых государств. Результаты. Запрос «облитерирующий эндартериит» наиболее распространен в Казахстане и в Пакистане; «облитерирующий атеросклероз» - в Белоруссии, в Тринидаде и Тобаго. Запрос «судороги в ногах» больше всего встречается среди жителей Украины и Южно-Африканской республики; «онемение ног» - в республике Казахстан и на Филиппинских островах. Среди методов диагностики лидирует запрос «ангиография» в таких странах, как Болгария и Пакистан, а по запросу «доплерография» лидером является республика Казахстан. По вопросам лечения хронической артериальной недостаточности на первое место выходит запрос «баллонная ангиопластика», которая больше всего популярна в России; «шунтирование» - среди жителей Замбии, Эфиопии, Мьянма, Гана. Среди медикаментозного лечения наибольшую популярность получили запросы «ацетилсалициловая кислота» и «пентоксифиллин» среди жителей Российской Федерации, а также среди населения государства Тринидад и Тобаго, Ямайки и Пуэрто-Рико. Заключение. Оценка распространенности запросов о симптоматике, диагностике и лечению хронической артериальной недостаточности может предоставить общую картину состояния здоровья среди населения конкретных стран, что позволит проводить эффективную профилактику среди населения путем нивелирования факторов риска, а также позволить уделить достаточное внимание своевременной диагностике и эффективному лечению данной патологии. Также крайне важно обеспечить население полной информацией об облитерирующих заболеваниях нижних конечностях, и донести важность обращения к врачу при появления первой симптоматики, а не делать запросы в Интернет-сети.
Бесплатно
Статья научная
В рамках исполнения работы исследованы технологии получения, обработки, сегментации и передачи микрофотографий по протоколу для последующего распознавания. Выполнено исследование технологий получения, обработки, сегментации и передачи микрофотографий для последующего распознавания. Отобраны наиболее перспективные алгоритмы машинного обучения, зарекомендовавшие себя в обработке медицинских изображений. Исследованы технологии анализа данных текстов медицинской документации. Изучены аспекты применения нейросети Watson для анализа семантики медицинских изображений. Изучены аспекты применения единого медицинского языка UMLS для нужд синдромальной диагностики по изучению медицинских текстов истории болезни на натуральном языке. Разработан интерфейс получения, обработки, сегментации и передачи микрофотографий на вход искусственной нейронной сети. Создан интерфейс первичного получения и обработки микрофотографий на базе платформы обработки медицинских изображений OMERO. Для отправки данных в режиме онлайн подготовлен демо-скрипт для jupiter. Разработан интерфейс передачи текстов медицинской документации системе распознавания семантики медицинского текста. Для анализа медицинских текстов в первом приближении использован сервис IBM Watson Annotator for Clinical Data. Создана база данных медицинских изображений микрофотограмм костного мозга для подготовки нейросети. Получены микрофотографии мазков костного мозга при разрешении ×600 в световой микроскопии (окраска гематоксилин-эозин) общим числом 3 500 цветных изображений 600×400 пикселей. Проведена разметка на 11 типов клеток костного мозга. Создана база данных медицинских текстов для подготовки нейросети. Подготовлена база данных медицинских текстов 167 пациентов для обучения нейросети в объеме 40000 слов. Проведена деперсонализация личных данных пациентов.
Бесплатно
