name: Развитие методологии искусственного интеллекта в диагностике медицинского риска с учетом анализа биоимпеданса in vivo
keyword_list: Медицинский риск Диагностика Искусственный интеллект Биоимпеданс Вольт-амперная характеристика Аномальная зона электропроводности Интеллектуальная система поддержки принятия решений Риск сердечно-сосудистых заболеваний Риск хирургического лечения Автономный интеллектуальный агент
abstract: Цель диссертационной работы - разработка концептуальных моделей и методологии построения систем поддержки принятия решений по классификации медицинского риска, позволяющих улучшить показатели качества классификации прогнозирования социально значимых заболеваний на основе мультиагентных систем поддержки принятия врачебных решений и анализа гетерогенных данных, включая результаты анализа биоимпедансных исследований в аномальных зонах электропроводности. Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи: - системный анализ методов и компьютерных технологий классификации медицинских рисков на основе гетерогенных данных и источников, включая результаты анализа биоимпедансных исследований в аномальных зонах электропроводности; - развитие методологии синтеза автономных интеллектуальных агентов и ансамблей классификаторов на их основе, предназначенных для классификации медицинских рисков, позволяющей повысить качество скрининговой диагностики медицинского риска; - разработка методов построения моделей импеданса биоматериала, предназначенных для формирования дескрипторов для обучаемых классификаторов медицинского риска; - разработка методов и моделей формирования дескрипторов, основанных на исследовании динамических характеристик импеданса биоматериала в зонах аномальной электропроводности, обеспечивающих синтез обучаемых классификаторов в интеллектуальных системах классификации медицинских рисков;- разработка интеллектуальных систем поддержки принятия решений по классификации риска сердечно-сосудистых заболеваний; - разработка интеллектуальной системы поддержки принятия решений по классификации риска хирургического лечения; - экспериментальные исследования образцов интеллектуальных систем классификации медицинских рисков, построенных на основе разработанных методов, моделей и алгоритмов. Объектом диссертационного исследования являются медицинские информационные системы с интегрированными модулями поддержки принятия врачебных решений. Предметом исследования является методология искусственного интеллекта в классификаторах медицинского риска на основе гетерогенных данных и источников, с учетом анализа биоимпеданса in vivo.
  Научная новизна результатов работы: 1. Методология синтеза автономных интеллектуальных агентов и ансамблей классификаторов на их основе, предназначенных для классификации медицинских рисков, отличающаяся использованием в качестве дескрипторов для «слабых» классификаторов гетерогенных данных и источников, включая результаты анализа биоимпедансных исследований в аномальных зонах электропроводности, позволяющая повысить качество скрининговой диагностики медицинского риска. 2. Методы синтеза моделей биоимпеданса, основанные на многочастотном зондировании биообъекта в экспериментах in vivo, позволяющие формировать многомерные и иерархические множества дескрипторов для гетерогенных классификаторов медицинского риска. 3. Методология синтеза автономных интеллектуальных агентов на основе показателей динамики импеданса биоматериала, позволяющая обеспечить морфологическую интактность при скрининговой диагностике медицинского риска. 4. Интеллектуальная система прогнозирования рисков сердечно-сосудистых осложнений, построенная на основе предложенной базовой структуры многоагентной интеллектуальной системы прогнозирования медицинских рисков, обеспечивающая прогноз повторных инфарктов миокарда с диагностической чувствительностью 0,90 при диагностической специфичности 0,86; инсультов - с диагностической чувствительностью 0,84 при диагностической эффективности 0,87, а по основным показателям качества прогнозирования ИБС превосходящая известные модели принятия решений на 10…16%. 5. Интеллектуальная система для определения риска хирургического лечения, основанная на анализе динамических свойств импеданса биоматериала, и алгоритм ее функционирования, обеспечивающие показатели качества диагностики до 90%.  Теоретическая и практическая значимость работы заключается в развитии методологии искусственного интеллекта для цифровой медицины, а также в развитии теории проектирования биотехнических систем. Методология и методы исследования. Теоретические исследования проведены с применением методов проектирования биотехнических систем, электротехники, теории автоматического управления, системного анализа, искусственных нейронных сетей, нечеткой логики принятия решений, математической статистики. Экспериментальные исследования выполнены с использованием методов моделирования в средах Mathcad и Matlab, технологий объектно-ориентированного и модульного программирования и Интернет-технологий.
  Реализация результатов работы.  НИР федеральной целевой программы «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России на 2009-2013 годы»: государственный контракт № П705 от 12 августа 2009 г., проект: «Прогнозирование функционального состояния сердечно-сосудистой системы человека на основе многомерного спектрального анализа данных мониторинга акустических и электрофизиологических процессов жизнедеятельности, осуществляемого посредством микроминиатюрных датчиков и мобильных средств связи» (ответственный исполнитель); государственный контракт № П424 от 12 мая 2010 г., проект «Гибридные информационные технологии для ранней диагностики инфекционных и онкологических заболеваний на основе многочастотной импедансометрии биоматериалов» (ответственный исполнитель); НИР по гранту Минобрнауки России, Соглашение № 14.В37.21.1970 от 14 ноября 2012 г. по теме «Гибридные технологии анализа и классификации сложноструктурируемых изображений для медицинских приложений» (исполнитель); НИР  федеральной целевой программы «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014 - 2020 годы»: государственный контракт № 14.514.11.4089 от 20 июня 2013 г. о выполнении проблемно-ориентированных исследований в области создания эффективных систем обработки сигналов и изображений в реальном времени (исполнитель), Соглашение № 14.576.21.0071 от 6 ноября 2014 г. на выполнение прикладных научных исследований в области биоинформационных технологий (исполнитель); НИР по грату РФФИ (договор № 16-07-00164\16 от 03.02.2016 г.) (ответственный исполнитель); НИР по гранту Президента Российской Федерации для государственной поддержки молодых российских ученых МК-2870.2013.8 по теме: «Многоканальный биоимпедансный анализатор для диагностики патологических состояний живых систем» (договор № 14.124.13.2870-МК от 04 февраля 2013 г.) (научный руководитель); НИР по гранту РФФИ № 19-38-90116 по теме «Персонализированные биотехнические системы диагностики и управления терапией сердечно-сосудистых заболеваний» (договор № 19-38-90116\19 от 22.08.2019 г.) (научный руководитель); НИР по гранту РФФИ № 20-38-90063 по теме «Методы и алгоритмы прогнозирования и ранней диагностики инфекционных заболеваний по неспецифическим шкалам риска, построенным на основе исследования динамических свойств биоимпеданса в аномальных зонах электропроводности» (договор № 20-38-90063\20 от 26.08.2020 г.) (научный руководитель).
  Методы построения и модели гетерогенных классификаторов медицинского риска, учитывающие результаты биоимпедансных исследований, разработанные в диссертационной работе, а также реализующие их СППВР, использовались в АО «Медицинские технологии ЛТД» при разработке алгоритмического и программного обеспечения экспертных систем, и прошли испытание в отделении медицинской реабилитации клинического научно-медицинского центра «Авиценна», г. Курск. Результаты полученных в диссертации теоретических, прикладных и экспериментальных исследований используются в учебном процессе Юго-Западного государственного университета при обучении студентов по направлению 12.04.04 «Биотехнические системы и технологии» и специальности 30.05.03 «Медицинская кибернетика».
chairman_dissertation_council.name: Сергей
chairman_dissertation_council.surname: Филист
chairman_dissertation_council.patronymic: Алексеевич
chairman_dissertation_council.position: Профессор
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
chairman_dissertation_council.rank: Профессор
chairman_dissertation_council.wos_research_id: O-4610-2015
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 6603139063
chairman_dissertation_council.rinc_id: 4238-5609
chairman_dissertation_council.orcid: 0000-0003-1358-671X
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Сергей
organization_supervisor.surname: Емельянов
organization_supervisor.patronymic: Геннадьевич
organization_supervisor.position: Ректор
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 76.13.15
rubrics.name: Медицинские комплексы, системы и приборы для функциональной диагностики
rubrics.code: 28.23.37
rubrics.name: Нейронные сети
rubrics.code: 28.23.29
rubrics.name: Программная реализация интеллектуальных систем
rubrics.code: 28.23.33
rubrics.name: Аппаратная реализация интеллектуальных систем
rubrics.code: 28.23.35
rubrics.name: Экспертные системы
oecds.code: 02.02.ES
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE
oecds.code: 02.06.IG
oecds.name: ENGINEERING, BIOMEDICAL
speciality_codes.name: Приборы, системы и изделия медицинского назначения
speciality_codes.code: 05.11.17
supervisors.fio: Филист С.А.
supervisors.scientific_degree: Доктор технических наук
supervisors.speciality_code: Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Бодин О.Н.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Приборы, системы и изделия медицинского назначения
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Маслак А.А.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Применение вычислительной техники, математического моделирования и математических методов в научных исследованиях
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Разинкин К.А.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: ЮЗГУ
protection_organization.name: федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Юго-Западный государственный университет"
protection_organization.ogrn: 1034637015786
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения
author_organization.short_name: ЮЗГУ
author_organization.name: федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Юго-Западный государственный университет"
author_organization.ogrn: 1034637015786
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения