MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4210541660 · doi:10.34883/pi.2021.9.3.026

Artificial Intelligence in Medicine. Experience of Work of the Center with IT-Company

2022· article· ru· W4210541660 sur OpenAlexaff
Ю.В. Слободин, М.П. Руденков, М.И. Климович

Notice bibliographique

RevueЕвразийский онкологический журнал · 2022
Typearticle
Langueru
DomaineMedicine
ThématiqueHealthcare Systems and Public Health
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Emerging technologiesEngineering managementProduct (mathematics)Information technologyMedicineEngineeringOperations managementComputer scienceArtificial intelligenceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Введение. IT-технологии сегодня все больше и больше внедряются в нашу жизнь, во все ее сферы. И конечно же, медицина не остается в стороне. Современная медицина на сегодняшний день не представляется без IT-технологий, которые уже используются при ведении медицинской документации, формировании баз данных, в диагностике, лечении и т. д. Стремлению к точности диагностики и безопасности хирургии помогает внедрение в медицинскую практику искусственного интеллекта (ИИ).Цель исследования. Показать эффективность и успехи совместной работы IT-компании и специалистов ГУ «Республиканский клинический медицинский центр» Управления делами Президента Республики Беларусь (ГУ «РКМЦ» УдПРБ) во внедрении ИИ в клиническую практику.Материалы и методы. IT-компания Aibolit Technologies разработала и создала хирургическую систему Aibolit для помощи хирургам до, во время и после операции.Главная цель Aibolit – помочь уменьшить возможные осложнения и облегчить работу хирургов, используя возможности ИИ и других инноваций. На этапах «обучения» различных направлений данной системы активное участие приняли специалисты ГУ «РКМЦ» УдПРБ. Результаты. На базе ГУ «РКМЦ» УдПРБ начато тестирование и клиническое использование хирургической системы Aibolit по различным направлениям. На сегодняшний день имеется продукт, позволяющий работать по заданным темам.Выводы. Развитие современных IT-технологий и внедрение их в хирургическую практику с активным применением ИИ является новым шагом в высокотехнологической хирургии. Необходимо продолжение и углубление совместной работы IТ-компаний с профессиональным медицинским миром с целью разработки и более значимого внедрения ИИ во всех отраслях медицины. Introduction. Today, IT technologies are being introduced more and more into our life and in all its spheres. In addition, of course, medicine does not remain on the sidelines. Modern medicine todayis not possible without IT technologies that are already used in the management of medical records, formation of databases, diagnostics, treatment, etc. The introduction of artificial intelligence (AI) into medical practice helps to strive for the accuracy of diagnostics and safety of surgery.Purpose. To show the effectiveness and success of the joint work of the IT company and specialists of the "Republican Clinical Medical Center" of the Presidential Administration of the Republic of Belarus ("RKMC") in the implementation of AI in clinical practice.Materials and methods. IT Company "Aibolit Technologies" has developed the surgical system "Aibolit" to help surgeons before, during and after surgery. The main goal of Aibolit is to help to reduce possible complications and facilitate the work of surgeons, using the capabilities of AI and other innovations. At the stages of "training" in various areas of this system, the specialists of the "RKMC" took an active part.Results. On the base of the "RKMC", the testing and clinical use of the Aibolit surgical system in various areas has begun. Today, the product allows you to work on specified topics.Conclusion. The development of modern IT technologies and their introduction into surgicalpractice with the active use of AI is a new step in high-tech surgery. It is necessary to continue and deepen the joint work of IT companies with the professional medical world in order to develop and more significantly implement AI in all branches of medicine.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,229
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,091
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueЕвразийский онкологический журналMême sujetHealthcare Systems and Public HealthTravaux en français237 207