Экспертные системы оценки приверженности медицинской диагностики в задачах телемедицины

Abstract

Для того, чтобы оценить приверженность медицинской диагностики, необходимо соблюдать определенный перечень факторов, а именно перечень симптомов, который влияет на постановку диагноза. Чтобы определить этот перечень, были разработаны архитектура и алгоритм программного обеспечения, позволяющие повысить качество медицинской диагностики и решить задачу интеграции в МИС с использованием модели плагина. В результате обученная модели плагина на отрытых данных (в задачах дерматологии) показала результат оценив входящие признаки и отобрав только информативные из них, влияющие на окончательный диагноз и была произведена сама постановка диагноза.

In order to assess the medical diagnostics adherence, it is necessary to observe a certain list of factors, namely, a list of symptoms that affect the diagnosis. To define this list, a software architecture and algorithm were developed to improve the quality of medical diagnostics and to solve the problem of integration into MIS using a plug-in model. As a result, the trained plug-in model on open data (in dermatology problems) showed the result by evaluating the incoming signs and selecting only informative ones that affect the final diagnosis, and the diagnosis itself was made.