Искусственный интеллект в здравоохранении

Основные критерии отнесения к верифицированному набору данных:

– данные получены из реальной практики (не допускается получение синтезированных данных, например ЭКГ от генератора физиологических сигналов);

– данные получены в «сыром виде» – без применения фильтров и математических средств постобработки;

– структура набора данных соответствует поставленной цели его формирования (обучение, аналитическая, клиническая валидация);

– количество наблюдений (исследований) достаточно для достижения статистической значимости результата;

– разметка проведена с использованием тезауруса (кодированной библиотеки типовых формулировок, соответствующих рекомендации ассоциации специалистов в данной области по ГОСТ 7.

24, ГОСТ 7.25[7 - https://docs.cntd.ru/document/1200057506.]).

В ходе первичной разметки отмечаются все целевые структуры в подготовленном наборе данных. Специалисты, проводящие разметку, должны быть компетентны в области конкретных типов данных (изображения, текстовые или сигнальные (ЭКГ, ЭЭГ, спирометрия), количественные (ЧСС, артериальное давление, спирометрия), бинарные данные (да/нет)).

Экспертная разметка осуществляется специалистами с большим опытом работы (не менее трех лет) в областях, соответствующих решаемым задачам.

На всех этапах жизненного цикла системы ИИ важно обеспечить хранение верифицированного набора данных и доступ к нему. В решении этой задачи ключевую роль играют метаданные (metadata) – информация о ресурсе.

Метаданные применяют для классификации, упорядочения и описания.

Они составляются для улучшения возможностей поиска, обеспечения доступа к данным, их совместимости и повторного использования.

Метаданные бывают трех типов:

– описательные (служат для обнаружения, сбора или группирования данных по общим для них характеристикам);

– структурные (определяют состав или организацию набора данных);

– административные (используются для управления базой данных).

Выбор зависит от типа данных. Например, метаданные для хранения верифицированного набора медицинских изображений могут включать:

1.

 Тип изображения:

– вид исследования (например, компьютерная томография);

– разрешение;

– общее число изображений и по сериям.

2. Число исследований.

3. Источники исследований:

– оборудование;

– типы оборудования;

– медицинскую организацию.

4. Параметры сканирования изображений.

5. Параметры хранения изображений:

– формат данных;

– уровень и тип сжатия данных.

6.