ГОСТ Р 59525-2021 Информатизация здоровья. Интеллектуальные методы обработки медицинских данных. Основные положения

     3 Термины, определения и сокращения

3.1 Термины и определения

В настоящем стандарте применены следующие термины с соответствующими определениями:

3.1.1 искусственный интеллект; ИИ: Отрасль информатики, посвященная разработке систем обработки данных, выполняющих функции, обычно ассоциируемые с человеческим интеллектом, такие как рассуждение, обучение и самосовершенствование [1]*.

________________

* Поз.[1], [3]-[10] см. раздел Библиография. - Примечание изготовителя базы данных.     

Примечание - Комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека. Комплекс технологических решений включает в себя информационно-коммуникационную инфраструктуру, программное обеспечение (в том числе, в котором используются методы машинного обучения), процессы и сервисы по обработке данных и поиску решений [2].

3.1.2 методы искусственного интеллекта (методы интеллектуальной обработки данных): Методы, направленные на создание принципиально новой научно-технической продукции, в том числе в целях разработки универсального (сильного) искусственного интеллекта (например, автономное решение различных задач, автоматический дизайн физических объектов, автоматическое машинное обучение, алгоритмы решения задач на основе данных с частичной разметкой и (или) незначительных объемов данных, обработка информации на основе новых типов вычислительных систем, интерпретируемая обработка данных и другие методы) [2].

3.1.3 интеллектуальная обработка медицинских данных; ИОМД: Обработка медицинских данных с применением методов искусственного интеллекта.

3.1.4 большие данные: Обширные наборы данных, классифицируемые, в первую очередь, по характеристикам объема, разнообразия, скорости и/или изменчивости, которые требуют масштабируемой технологии для эффективного хранения, манипулирования, управления и анализ [3].

Примечание - Термин "большие данные" (Big data) может применяться в различных значениях, например, в качестве наименования масштабируемой технологии, используемой для работы с массивами данных большого объема.

3.1.5

3.1.6 система поддержки принятия врачебных решений; СППВР: Информационно-технологическая система в области здравоохранения, обеспечивающая поддержку принятия клинических решений врачами и другими медицинскими работниками.

3.1.7 компьютерная идентификация; КИ: Информационно-технологическая система в области здравоохранения, которая обеспечивает автоматическую идентификацию в медицинской документации, включающей изображения, и помогает врачам и другим медицинским работникам в решении задач клинической диагностики.

3.1.8 компьютерная диагностика; КД: Информационно-технологическая система в области здравоохранения, обеспечивающая автоматизированную диагностику с использованием медицинской документации, включающая в себя изображения и электронные медицинские карты, т.е. помогающая врачам и другим медицинским работникам в решении задач клинической диагностики.

3.1.9 компьютерная дифференциальная диагностика; КДД: Информационно-технологическая система в области здравоохранения, обеспечивающая врачей и других медицинских работников автоматизированной дифференциальной диагностикой с использованием медицинских карт, включающая в себя изображения и электронные медицинские карты.

3.1.10 компьютерная томография; КТ: Метод рентгенологического сканирования, использующий несколько проекций объекта под разными углами для дальнейшего расчета изображения [4].

3.1.11 глубокое обучение: Часть более широкого семейства методов машинного обучения, основанных на искусственных нейронных сетях [2].

3.1.12 цифровой помощник: Компьютерная программа, предназначенная для оказания помощи пользователю путем ответов на вопросы и выполнения основных задач.

3.1.13 обработка изображений: Процесс применения любой операции или данных для изобразительного представления объектов (компьютерная графика) [5].

Примечания

1 Примеры операций включают в себя: анализ изображения, сжатие изображений, восстановление изображений, улучшение изображений, предварительную обработку, квантование, пространственную фильтрацию, а также построение двух- и трехмерных моделей объектов.

2 Термины и определения обработки снимков и изображений приведены в [5].

3.1.14 машинное обучение: Незапрограммированные компьютерные технологии, имеющие возможность автоматического обучения и развития на основе накопленного опыта [6].

Пример - Распознавание речи, предиктивный текст, обнаружение спама, искусственный интеллект.

3.1.15 магнитно-резонансная томография; МРТ: Способ получения медицинских изображений с использованием ядерного магнитного резонанса при исследовании внутренних органов и тканей [7].