Academic Journal
ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ ВРАЧЕЙ, РАБОТАЮЩИХ В ФИЛЬТР-БОКСЕ
| Τίτλος: | ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ ВРАЧЕЙ, РАБОТАЮЩИХ В ФИЛЬТР-БОКСЕ |
|---|---|
| Στοιχεία εκδότη: | ООО Цифра, 2024. |
| Έτος έκδοσης: | 2024 |
| Θεματικοί όροι: | искусственный интеллект, система поддержки принятия решений, acute respiratory diseases, фильтр-бокс, decision support system, coronavirus, коронавирус, artificial intelligence, filter box, острые респираторные заболевания |
| Περιγραφή: | 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 |
| Τύπος εγγράφου: | Article |
| Γλώσσα: | Russian |
| DOI: | 10.60797/irj.2024.150.61 |
| Rights: | CC BY |
| Αριθμός Καταχώρησης: | edsair.doi...........9cbf51e0307e12c0f30cc31a1e5513cf |
| Βάση Δεδομένων: | OpenAIRE |
| DOI: | 10.60797/irj.2024.150.61 |
|---|