Selection of the artificial intelligence component for consultative and diagnostic information technology for glaucoma diagnosis
Вантажиться...
Дата
2023
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Хмельницький національний університет
Анотація
The most important areas of application of consultative and diagnostic systems are urgent and life-threatening conditions characterized by a lack of time, limited opportunities for examination and consultations, and often little clinical symptoms with a high level of threat to the patient's life and the rapid pace of development of the process. The experience of using consultative and diagnostic systems proves a significant improvement in the quality of diagnostics, which not only reduces unjustified losses, but also allows more effective use of aid resources, regulates the volume of necessary research, and finally, increases the professional level of doctors for whom such a system serves at the same time and educational. Consultative diagnostic systems and technologies are currently rarely and insufficiently used in ophthalmology, although the field of ophthalmology in general and glaucoma diagnosis in
particular are in great need of them.
Currently, the problem of using artificial intelligence for the problem of glaucoma analysis is faced with the fact that
neural networks themselves and the methods of their use are not made suitable for mass use, with the complexity of development for certain models, with the inaccessibility for mass use, and the difficulty of collecting data for training neural models due to “confidentiality" of data. There is also the issue of cost and diagnostic availability — the availability of a trained professional, the means to collect data, and the time it takes for a patient to receive a diagnosis.
The author's further research will be aimed at creating the neural network itself for the diagnosis of glaucoma with
different approaches from the available data types for each individual case, as well as creating programs and instructions for deploying such a neural network in places of use and using it with minimal requirements and resource needs. Compared to other similar products, this will be such an introduction of artificial intelligence that will allow to incorporate all the available experience into a small number of lines of code and will have pros in low budget and mass use.
Найбільш важливі області застосування консультативно-діагностичних систем – невідкладні та загрозливі для життя стани, що характеризуються дефіцитом часу, обмеженими можливостями обстеження і консультацій і нерідко малою клінічною симптоматикою при високому рівні загрози для життя хворого і швидких темпах розвитку процесу. Досвід використання консультативно-діагностичних систем доводить суттєве підвищення якості діагностики, що не лише зменшує невиправдані втрати, але і дозволяє більш ефективно використовувати ресурси допомоги, регламентувати об’єм необхідних досліджень, і нарешті, підвищити професійний рівень лікарів, для яких така система слугує одночасно і навчальною. В офтальмології наразі рідко та недостатньо ефективно використовуються консультативно-діагностичні системи та технології, хоча галузь офтальмології в цілому та діагностування глаукоми зокрема дуже їх потребують. Наразі проблема використання штучного інтелекту для проблеми аналізу глаукоми полягає в тому, що самі нейромережі та методи їх використання є мало придатними для масового використання, зі складністю розробки для певних моделей, з недоступністю для масового використання та важкістю збору даних для навчання нейронних моделей через “конфіденційність” даних. Також є проблема вартості та можливості діагностики — наявність кваліфікованого спеціаліста, засіб для збору даних та час, необхідний для пацієнта, щоб отримати діагностику. Подальші дослідження авторів будуть спрямовані на створення самої нейромережі для діагностики глаукоми з різними підходами від наявних типів даних для кожного окремого випадку, а також створення програм та інструкцій для розгортання такої нейромережі на місцях використання та використання її з мінімальними вимогами та потребами в ресурсах. В порівнянні з іншими подібними продуктами це буде таке впровадження штучного інтелекту, яке дозволить втілити весь наявний досвід у невелику кількість рядків коду і буде відрізнятись бюджетністю та масовістю використання.
Найбільш важливі області застосування консультативно-діагностичних систем – невідкладні та загрозливі для життя стани, що характеризуються дефіцитом часу, обмеженими можливостями обстеження і консультацій і нерідко малою клінічною симптоматикою при високому рівні загрози для життя хворого і швидких темпах розвитку процесу. Досвід використання консультативно-діагностичних систем доводить суттєве підвищення якості діагностики, що не лише зменшує невиправдані втрати, але і дозволяє більш ефективно використовувати ресурси допомоги, регламентувати об’єм необхідних досліджень, і нарешті, підвищити професійний рівень лікарів, для яких така система слугує одночасно і навчальною. В офтальмології наразі рідко та недостатньо ефективно використовуються консультативно-діагностичні системи та технології, хоча галузь офтальмології в цілому та діагностування глаукоми зокрема дуже їх потребують. Наразі проблема використання штучного інтелекту для проблеми аналізу глаукоми полягає в тому, що самі нейромережі та методи їх використання є мало придатними для масового використання, зі складністю розробки для певних моделей, з недоступністю для масового використання та важкістю збору даних для навчання нейронних моделей через “конфіденційність” даних. Також є проблема вартості та можливості діагностики — наявність кваліфікованого спеціаліста, засіб для збору даних та час, необхідний для пацієнта, щоб отримати діагностику. Подальші дослідження авторів будуть спрямовані на створення самої нейромережі для діагностики глаукоми з різними підходами від наявних типів даних для кожного окремого випадку, а також створення програм та інструкцій для розгортання такої нейромережі на місцях використання та використання її з мінімальними вимогами та потребами в ресурсах. В порівнянні з іншими подібними продуктами це буде таке впровадження штучного інтелекту, яке дозволить втілити весь наявний досвід у невелику кількість рядків коду і буде відрізнятись бюджетністю та масовістю використання.
Опис
Ключові слова
consultative and diagnostic information technology, ophthalmology, glaucoma diagnostics, artificial intelligence, консультативно-діагностична інформаційна технологія, офтальмологія, діагностування глаукоми, штучний інтелект
Бібліографічний опис
Hovorushchenko T. Selection of the artificial intelligence component for consultative and diagnostic information technology for glaucoma diagnosis / T. Hovorushchenko, V. Kysil // Computer Systems and Information Technologies. – 2023. – No 4. – P. 87-90.