Искусственный интеллект в здравоохранении. Коллектив авторов

Скачать книгу

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]).

      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. Аннотацию (разметку):

      – тип;

      – что и как описано;

      – привлеченную экспертную группу.

      7. Контекст.

      8. Как определена и промаркирована истинная разметка.

      9. Связанные данные:

      – демографические;

      – клинические;

      – лабораторные;

      – геномные;

      – временны́е;

      – принимаемые препараты (лекарства);

      – другие.

      10. Временной диапазон сбора изображений (дата и время исследования).

      11. Использование данных (какое программное обеспечение использовать для просмотра данных).

Скачать книгу