Активное развитие информационных технологий, являющееся неотъемлемым элементом современного вектора информатизации большинства ключевых сфер деятельности современного общества, обеспечивает существенную трансформацию их материально-технического и информационного обеспечения. В этом контексте, внедрение новейших разработок в области информационных технологий в современные медицинские системы придает прикладным задачам социальную значимость. В настоящее время большую популярность приобрели технологии искусственного интеллекта, включающие алгоритмы машинного обучения, искусственные нейронные сети и глубокое обучение. Данная работа посвящена исследованию тенденций и оценке перспектив применения методов машинного обучения в контексте разработки и применения медицинских системах. Актуальность развития машинного обучения в целом, и в медицине в частности, состоит в том, что применение данных технологий способствует повышению скорости, качества и надежности выполнения целого спектра задач, в значительной степени разгружая специалистов, работающих в данных сферах и обеспечивая программную информационную поддержку их деятельности. Предметом настоящей работы являются технологии машинного обучения в контексте информационных систем медицинского назначения. Работа носит аналитический характер, методология проведения данной работы заключается в обзоре и анализе информации, представленной в открытых источниках. В результате данной работы проанализированы основные мировые тенденции развития данной сферы, выделены ключевые технологии и разработчики систем с программным обеспечением, функционирующим на базе машинных моделей, а также представлены факторы, ограничивающие данный процесс. Результаты данной работы могут быть полезны разработчикам информационных систем, а также преподавательским кадрам, ведущими деятельность в данном направлении.
The active development of information technologies, which is an integral element of the modern vector of informatization of most of the key spheres of activity of modern society, provides a significant transformation of their material, technical and information support. In this context, the introduction of the latest developments in the field of information technology in modern medical systems gives social significance to applied problems. Currently, artificial intelligence technologies have gained great popularity, including machine learning algorithms, artificial neural networks and deep learning. This work is devoted to researching trends and assessing the prospects for the application of machine learning methods in the context of the development and application of medical systems. The relevance of the development of machine learning in general, and in medicine in particular, lies in the fact that the use of these technologies contributes to an increase in the speed, quality and reliability of a whole range of tasks, largely unloading specialists working in these areas and providing software information support for their activities. The subject of this work is machine learning technologies in the context of medical information systems. The work is analytical in nature, the methodology of this work is to review and analyze information presented in open sources. As a result of this work, the main global trends in the development of this area are analyzed, key technologies and developers of systems with software operating on the basis of machine models are identified, and the factors limiting this process are presented. The results of this work can be useful for the developers of information systems, as well as for teaching staff working in this direction.
Improvement of the method of standardized unification of different quality medical information in opto-electronic medical systems
