Academic Journal

ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ ВРАЧЕЙ, РАБОТАЮЩИХ В ФИЛЬТР-БОКСЕ

Bibliographic Details
Title: ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ ВРАЧЕЙ, РАБОТАЮЩИХ В ФИЛЬТР-БОКСЕ
Publisher Information: ООО Цифра, 2024.
Publication Year: 2024
Subject Terms: искусственный интеллект, система поддержки принятия решений, acute respiratory diseases, фильтр-бокс, decision support system, coronavirus, коронавирус, artificial intelligence, filter box, острые респираторные заболевания
Description: Целью данной работы является исследование и анализ возможно­сти использования искусственного интеллекта (ИИ) в качестве вспомогательной плат­формы при постановке диагнозов, связанных с респираторными инфекциями. Совре­менные врачи инфекционных отделений зачастую, сосредотачиваясь только на Covid-19 или ОРВИ, пренебрегают другими потенциально опасными заболеваниями. Исполь­зование ИИ должно помочь идентифицировать другие патологии у пациентов с ката­ральными симптомами. Предлагаемое исследование является новаторским, так как оно сфокусировано на применении ИИ в области диагностики респираторных инфекций. Ранее такие исследования были ограничены другими областями медицины или имели более общий характер. Для достижения поставленной цели использованы различные исследования и базы данных. Также проведён анализ существующих алгоритмов и моделей ИИ, которые могут быть при­менены в данной области.
The aim of this work is to study and analyse the feasibility of using artificial intelligence (AI) as an assistive platform in making diagnoses related to respiratory infections. Modern doctors in infectious disease departments often, focusing only on Covid-19 or acute respiratory infections, neglect other potentially dangerous diseases. The use of AI should help to identify other pathologies in patients with catarrhal symptoms. The proposed study is novel as it focuses on the application of AI in the diagnosis of respiratory infections. Previously, such studies were limited to other areas of medicine or were more general in nature. Various studies and databases have been utilized to achieve the objective. Existing AI algorithms and models that can be applied in this field have also been analysed.
Международный научно-исследовательский журнал, Выпуск 12 (150) 2024
Document Type: Article
Language: Russian
DOI: 10.60797/irj.2024.150.61
Rights: CC BY
Accession Number: edsair.doi...........9cbf51e0307e12c0f30cc31a1e5513cf
Database: OpenAIRE
Description
DOI:10.60797/irj.2024.150.61