Ключевые слова
Как цитировать
Аннотация
Одной из значимых проблем современной медицины, препятствующей в частности эффективному внедрению новых диагностических методик, таких как популяционный скрининг, является постоянное увеличение объемов важной медицинской информации, а также недостаточное внимание к анализу динамики состояния пациентов. Указанные проблемы могут быть решены за счет обеспечения информационной поддержки медицинского специалиста, как в процессе проведения исследований, так и при формирования рекомендаций по дальнейшему ведению пациентов. В статье рассматриваются возможные пути решения этих задач на основе разработки программных инструментов создания и работы с базами знаний, содержащих рекомендации по наблюдению и лечению различных видов заболеваний, а также интеллектуальной поддержки принятия решений на примере онкологических заболеваний. Результаты апробации данных решений позволяют говорить об их эффективности и применимости в клинической практике.
Библиографические ссылки
Barchuk A.A., Podolsky M.D., Gaidukov V.S. et al. Intelligent distributed system of population cancer screening // Voprosy onkologii. - 2015. - Vol. 61. - № 4. - P. 517-522.
Barchuk A.A., Podolsky M.D., Tarakanov S.A. et al. Automated identification, interpretation and classification of focal changes in the lungs on the images obtained at computed tomography for lung cancer screening // Voprosy onkologii. - 2015. - Vol. 61. - № 6. - P. 913-919.
Brook R.H., Vaiana M.E. Using the Knowledge Base of Health Services Research to Redefine Health Care Systems // Journal of General Internal Medicine. - 2015. - Vol. 30. - № 10. - P. 1547-1556.
Budovec J.J., Lam C.A., Kahn C.E.Jr. Informatics in radiology: radiology gamuts ontology: differential diagnosis for the Semantic Web // Radiographics. - 2014. - Vol. 34. - № 1. - P. 254-264.
Griffon N., Charlet J., Darmoni S. Knowledge representation and management: towards an integration of a semantic web in daily health practice // Yearbook of medical informatics. - 2013. - № 8. - P 155-158.
Jafarpour B., Abidi S.R., Abidi S.S. Exploiting Semantic Web Technologies to Develop OWL-Based Clinical Practice Guideline Execution Engines // IEEE J Biomed Health Inform. - 2016. - Vol. 20. - № 1. - P. 388-398.
Jing X., Kay S., Marley T. et al. Integration of an OWL-DL knowledge base with an EHR prototype and providing customized information // Journal of Medical Systems. - 2014. - Vol. 38. - № 9. - P. 1-14.
Livingston K.M., Bada M., Baumgartner WA Jr, Hunter LE. KaBOB: ontology-based semantic integration of biomedical databases // BMC Bioinformatics. - 2015. -Vol. 16. - № 126. - 21 p.
Liyanage H., Krause P., De Lusignan S. Using ontologies to improve semantic interoperability in health data // Journal of Innovation in Health Informatics. - 2015. - Vol. 22. - № 2. - P. 309-315.
Machado C.M., Rebholz-Schuhmann D., Freitas A.T. et al. The semantic web in translational medicine: current applications and future directions // Briefings in bioinformatics. - 2015. - Vol. 16. - № 1. - P 89-103.
Mohammed O., Benlamri R. Developing a semantic web model for medical differential diagnosis recommendation // Journal of Medical Systems. - 2014. - Vol. 38. - № 10. - P. 1-18.
Panahiazar M., Taslimitehrani V., Jadhav A., et al. Empowering Personalized Medicine with Big Data and Semantic Web Technology: Promises, Challenges, and Use Cases // Proceedings of the 2014 IEEE International Conference on Big Data, IEEE Big Data 2014, Oct. 2014. - 2015. - P. 790-795.
Silverman J.D., Paul N.S., Siewerdsen J.H. Investigation of lung nodule detectability in low-dose 320-slice computed tomography // Med Phys. - 2009. - Vol. 36. - № 5. -P. 1700-1710.
Sone S., Hanaoka Т., Ogata H. et al. Small peripheral lung carcinomas with five-year post-surgical follow-up: assessment by semi-automated volumetric measurement of tumour size, CT value and growth rate on TSCT // Eur Radiol. - 2011. - Vol. 22. - № 1. - P 104-119.
Wang Z., Sagotsky J., Taylor Т., et al. Accelerating cancer systems biology research through Semantic Web technology // Wiley Interdisciplinary Reviews: Systems Biology and Medicine. - 2013. - Vol. 5. - № 2. - P. 135151.
Wu H., Yamaguchi A. Semantic Web technologies for the big data in life sciences // Bioscience trends. - 2014. -Vol. 8. - № 4. - P 192-201.
Xu D.M., van Klaveren R.J., de Bock G.H. et al. Role of baseline nodule density and changes in density and nodule features in the discrimination between benign and malignant solid indeterminate pulmonary nodules // European Journal of Radiology. - 2009. - Vol. 70. - № 3. - P. 492-498.
Zhang L., Yankelevitz D.F., Carter D. et al. Internal Growth of Nonsolid Lung Nodules: Radiologic-Pathologic Correlation // Radiology. - 2012. - Vol. 263. - № 1. - P 279-286.
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
© АННМО «Вопросы онкологии», Copyright (c) 2017