- •ЧАСТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ
- •МЕДИЦИНСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ «РЕАВИЗ»
- •ВВЕДЕНИЕ
- •1.1. Основы машинного обучения
- •1.2. Терминология и ключевые понятия
- •1.3. Применение машинного обучения в медицине
- •1.4. Искусственный интеллект в здравоохранении
- •1.5. Автоматизация и оптимизация процессов в здравоохранении
- •1.7. Этические аспекты использования искусственного интеллекта в медицине
- •1.6. Вызовы и перспективы
- •2. ОБРАБОТКА И АНАЛИЗ МЕДИЦИНСКИХ ДАННЫХ
- •2.1. Значимость данных в медицинском исследовании
- •2.2. Сбор и структурирование медицинских данных
- •2.3. Проблемы обработки больших объемов данных в здравоохранении
- •2.4. Методы предварительной обработки данных
- •2.5. Преобразование и нормализация данных
- •3. МОДЕЛИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В МЕДИЦИНЕ
- •3.1. Типы моделей для задач здравоохранения
- •3.2. Линейные и нелинейные модели
- •3.3. Нейронные сети и глубокое обучение в медицине
- •3.4. Выбор оптимальной модели для конкретной задачи
- •Практическая работа 3.2 Сравнение различных моделей в контексте медицинских приложений
- •4.2. Технические и организационные аспекты
- •4.3. Преодоление препятствий при внедрении технологий
- •ЗАКЛЮЧЕНИЕ
- •БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
ЧАСТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ
ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ
МЕДИЦИНСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ «РЕАВИЗ»
А.Л. Золкин, В.Д. Мунистер
РЕАЛИЗАЦИЯ ПРИНЦИПОВ ОРГАНИЗАЦИИ И ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СРЕДСТВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
ИИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
ВМЕДИЦИНЕ
УЧЕБНОЕ ПОСОБИЕ
Самара
2024
УДК 004.8 ББК 16.6 З 79
Рецензенты:
кандидат технических наук, доцент кафедры прикладной информатики ФГАОУ ВО «Самарский государственный
экономический университет»
Ф.Р. Ахмадуллин;
кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры «Информатика и вычислительная техника»
ФГБОУ ВО «Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики»
А.Ю. Хлесткин
Золкин, Александр Леонидович.
З 79 Реализация принципов организации и использования средств машинного обучения и искусственного интеллекта в медицине: учебное пособие / А.Л. Золкин, В.Д. Мунистер. – Самара: Медицинский универ-
ситет «Реавиз», 2024. – 123 с.; ил. ISBN 978-5-907359-23-9
В данном учебном пособии рассмотрены теоретические основы, а также программные и технические средства реализации средств машинного обучения и методов искусственного интеллекта в медицине. Дано описание основ разработки программных управляющих систем и вебинтерфейсов.
Учебное пособие соответствует программе курса «Информатика. Искусственный интеллект» по направлению подготовки 33.05.01 Фармация, профиль «Фармация», и курса «Основы алгоритмизации, мировые информационные ресурсы и медико-биологическая статистика» по направлению подготовки 31.05.01 Лечебное дело.
|
УДК 004:519.72 |
|
ББК 16, 32.811.4 |
ISBN 978-5-907359-23-9 |
© Медицинский университет Реавиз, 2024 |
|
© Золкин А.Л., Мунистер В.Д., 2024 |
|
2 |
ОГЛАВЛЕНИЕ |
|
ВВЕДЕНИЕ.................................................................................................................. |
5 |
1. ВВЕДЕНИЕ В МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ И ИСКУССТВЕННЫЙ |
|
ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНЕ.................................................................................... |
7 |
1.1. Основы машинного обучения ......................................................................... |
7 |
1.2. Терминология и ключевые понятия ............................................................... |
8 |
1.3. Применение машинного обучения в медицине .......................................... |
10 |
1.4. Искусственный интеллект в здравоохранении ........................................... |
13 |
1.5. Автоматизация и оптимизация процессов в здравоохранении ................. |
17 |
1.6. Вызовы и перспективы .................................................................................. |
22 |
1.7. Этические аспекты использования искусственного интеллекта |
|
в медицине.............................................................................................................. |
23 |
Практическая работа 1.1 Разработка базовой модели машинного обучения |
|
для анализа медицинских данных ....................................................................... |
24 |
Практическая работа 1.2 Оценка эффективности алгоритмов |
|
искусственного интеллекта в задачах медицинской диагностики................... |
33 |
2. ОБРАБОТКА И АНАЛИЗ МЕДИЦИНСКИХ ДАННЫХ................................. |
45 |
2.1. Значимость данных в медицинском исследовании .................................... |
45 |
2.2. Сбор и структурирование медицинских данных ........................................ |
49 |
2.3. Проблемы обработки больших объемов данных в здравоохранении ...... |
51 |
2.4. Методы предварительной обработки данных ............................................. |
54 |
2.5. Преобразование и нормализация данных .................................................... |
55 |
Практическая работа 2.1. Применение алгоритмов обработки данных |
|
для улучшения качества медицинских данных.................................................. |
61 |
Практическая работа 2.2. Создание пайплайна обработки и подготовки |
|
данных для конкретной задачи медицинского прогнозирования ................... |
66 |
3. МОДЕЛИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В МЕДИЦИНЕ ................................. |
72 |
3.1. Типы моделей для задач здравоохранения.................................................. |
72 |
3.2. Линейные и нелинейные модели .................................................................. |
74 |
3
3.3. Нейронные сети и глубокое обучение в медицине..................................... |
81 |
3.4. Выбор оптимальной модели для конкретной задачи ................................. |
83 |
Практическая работа 3.1. Разработка и обучение модели машинного |
|
обучения для прогнозирования заболеваний ..................................................... |
85 |
Практическая работа 3.2. Сравнение различных моделей в контексте |
|
медицинских приложений.................................................................................... |
88 |
4. ИНТЕГРАЦИЯ И ВНЕДРЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ |
|
В МЕДИЦИНСКУЮ ПРАКТИКУ .......................................................................... |
95 |
4.1. Процесс внедрения искусственного интеллекта |
|
в медицинскую инфраструктуру.......................................................................... |
95 |
4.2. Технические и организационные аспекты................................................. |
102 |
4.3. Преодоление препятствий при внедрении технологий............................ |
104 |
Практическая работа 4.1. Разработка плана внедрения |
|
и обучения персонала для конкретного медицинского учреждения ............ |
108 |
Практическая работа 4.2. Оценка эффективности |
|
искусственного интеллекта в реальных условиях |
|
медицинской практики ....................................................................................... |
114 |
ЗАКЛЮЧЕНИЕ ....................................................................................................... |
116 |
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК.................................................................... |
117 |
4