Искусственный интеллект в здравоохранении - Коллектив авторов
Безопасность МИ – отсутствие недопустимого риска причинения вреда жизни, здоровью человека и окружающей среде при использовании МИ по назначению в условиях, предусмотренных производителем (изготовителем).
Большие данные (big data) – обширные наборы данных, классифицируемые по характеристикам объема, разнообразия, скорости и/или изменчивости, которые требуют масштабируемой технологии для эффективного хранения, манипулирования, управления и анализа.
Вычислительная система – предназначенный для решения задач и обработки данных (в том числе вычислений) программно-аппаратный комплекс или несколько взаимосвязанных комплексов, образующих единую инфраструктуру.
Глубокое обучение (deep learning) – один из видов машинного обучения, состоящего из алгоритмов для создания искусственной нейронной сети.
Данные – отдельные факты, характеризующие объекты, процессы, явления предметной области и их свойства.
Деидентификация (обезличивание) – этап подготовки данных, при котором должны быть удалены любые персональные данные. В случае необходимости возможно их изменение, например замена даты рождения на возраст.
Искусственная нейронная сеть (artificial neural network, ANN) – сеть элементов простейшей обработки, соединенных взвешенными связями с регулируемыми весами, в которой каждый элемент производит значение, применяя к своим входным значениям нелинейную функцию, и передает его другим элементам или представляет его в виде выходного значения.
Качество МИ – совокупность свойств и характеристик, влияющих на способность действовать по назначению при условии соответствия требованиям технической и эксплуатационной документации изготовителя (производителя).
Клиническая валидация (clinical validation) – подтверждение способности системы ИИ выдавать клинически значимые выходные данные, связанные с ее целевым использованием в рамках установленного изготовителем функционального назначения.
Клинические испытания – разработанное и запланированное систематическое исследование, предпринятое в том числе с участием человека в качестве субъекта для оценки безопасности и эффективности МИ.
Контрафактные МИ – находящиеся в обороте с нарушением гражданского законодательства.
Машинное обучение (machine learning, ML) – использование определенных признаков при выявлении шаблонов для анализа конкретной ситуации.
Метаданные (metadata) – информация о ресурсе.
Набор данных – совокупность данных, прошедших предварительную подготовку (обработку) и необходимых для разработки программного обеспечения на основе ИИ.
Недоброкачественные МИ – изделия, не соответствующие требованиям безопасности и эффективности к маркировке, нормативной, технической и эксплуатационной документации, которые не могут быть безопасно использованы по назначению, установленному производителем (изготовителем). МИ признается недоброкачественным по результатам экспертизы качества, эффективности и безопасности.
Разметка данных (data labeling) – этап обработки структурированных и неструктурированных данных, в процессе которого данным (в том числе текстовым документам, фото- и видеоизображениям) присваиваются идентификаторы, отражающие их тип (классификация), и (или) осуществляется интерпретация данных для решения конкретной задачи.
Сверточная нейронная сеть (convolutional neural network, CNN) – тип алгоритма глубокого обучения, применяемого для обработки изображений, имитирующего поведение взаимосвязанных нейронов человеческого мозга. Доступно несколько алгоритмов: Le-NET, AlexNet, VGG, GoogLeNet и ResNet.
Система ИИ (artificial intelligence system) – программное обеспечение, в котором используются технологические решения ИИ.
Техническая документация – совокупность конструкторских, программных и технологических документов, предназначенных для использования на различных стадиях жизненного цикла МИ.
Технические испытания – испытания с целью определения соответствия характеристик (свойств) МИ требованиям нормативной документации, технической и эксплуатационной документации производителя (изготовителя) и принятия последующего решения о возможности проведения клинических испытаний.
Технологии ИИ – технологии, основанные на использовании ИИ:
а) компьютерное зрение (CV) – процесс получения компьютером информации и ее понимание из серии изображений или видео;
б) обработка естественного языка (NLP) – извлечение данных из человеческой речи и принятие решений на основе этой информации;
в) распознавание и синтез речи;
г) интеллектуальная поддержка принятия решений;
д) перспективные методы ИИ.
Фальсифицированные МИ – сопровождаемые ложной информацией о характеристиках и (или) производителе (изготовителе).
Экспертная система – технология ИИ, позволяющая на основе базы знаний воспроизвести модель поведения экспертов в определенной области знаний, сократить время и трудозатраты пользователя на решение типовых задач.
Эксплуатационная документация изготовителя (производителя) – документы, предназначенные потребителю для ознакомления, регламентирующие условия и правила эксплуатации (использование по назначению, техническое обслуживание, хранение и транспортировку), гарантированные изготовителем (производителем) значения основных параметров, характеристик (свойств) МИ, гарантийные обязательства, а также сведения о выводе из эксплуатации.
Этический принцип – заявление о долге или ответственности в контексте разработки, развертывания и постоянной оценки технологий искусственного интеллекта для здоровья.
Эффективность МИ – совокупность свойств и характеристик, обеспечивающих достижение целей предназначения, установленных изготовителем и подтвержденных практикой клинического применения.
Список использованной литературы
Нормативная литература
Национальный стандарт РФ ГОСТ Р 59525-2021 «Информатизация здоровья. Интеллектуальные методы обработки медицинских данных». https://www.consultant.ru (дата обращения: 09.09.2023).
Национальный стандарт РФ ГОСТ Р 59921.1-2022 «Системы искусственного интеллекта в клинической медицине. Часть 1. Клиническая оценка». https://www.consultant.ru (дата обращения: 09.09.2023).
Национальный стандарт РФ ГОСТ Р 59921.2-2021 «Системы искусственного интеллекта в клинической медицине. Часть 2. Программа и методика технических испытаний». https://www.consultant.ru (дата обращения: 09.09.2023).
Национальный стандарт РФ ГОСТ Р 59921.3-2021 «Системы искусственного интеллекта в клинической медицине. Часть 3. Управление изменениями в системах искусственного интеллекта с непрерывным обучением». https://www.consultant.ru (дата обращения: 09.09.2023).
Национальный стандарт РФ ГОСТ Р 59921.4-2021 «Системы искусственного интеллекта в клинической медицине. Часть 4. Оценка и контроль эксплуатационных параметров». https://www.consultant.ru (дата обращения: 09.09.2023).
Национальный стандарт РФ ГОСТ Р 59921.5-2022 «Системы искусственного интеллекта в клинической медицине. Часть 5. Требования к структуре и порядку применения набора данных для обучения и тестирования алгоритмов». https://docs.cntd.ru/document/1200183858 (дата обращения: 09.09.2023).
Национальный стандарт РФ ГОСТ Р 59921.6-2021 «Системы искусственного интеллекта в клинической медицине. Часть 6. Общие требования к эксплуатации». https://docs.cntd.ru/document/1200182011 (дата обращения: 29.08.2023).
Приказ Министерства здравоохранения РФ от 7 сентября 2020 г. № 947н «Об утверждении Порядка организации системы документооборота в сфере охраны здоровья в части ведения медицинской документации в форме электронных документов». https://www.consultant.ru (дата обращения: 09.09.2023).
Распоряжение Правительства РФ от 19.08.2020 № 2129-р «Об утверждении Концепции развития регулирования отношений в сфере технологий искусственного интеллекта и робототехники до 2024 года». https://docs.cntd.ru/document/565598768 (дата обращения: 09.09.2023).
Решение Совета Евразийской экономической комиссии от 12 февраля 2016 г. № 27 «Об утверждении Общих требований безопасности и эффективности медицинских изделий, требований к их маркировке и эксплуатационной документации на них». https://www.consultant.ru (дата обращения: 09.09.2023).
Указ Президента РФ от 10 октября 2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации». https://base.garant.ru/72838946/#-block_1048 (дата обращения: 22.10.2022).
Федеральный закон от 21 ноября 2011 г. № 323-ФЗ «Об основах охраны здоровья граждан в Российской Федерации». http://ivo.garant.ru/#%2Fdocument%2F12191967%2Fparagraph%2F410%3A0 (дата обращения: 09.09.2023).
Основная литература
Абрамова А. В., Игнатьев А. Г., Панова М. С. Этика в области искусственного интеллекта – от дискуссии к научному обоснованию и практическому применению: аналитический доклад / Московский гос. ин-т междунар. отношений (университет)
