В настоящее время цифровая трансформация лечебно-диагностических процессов, включая внедрение технологий искусственного интеллекта и автоматизацию деятельности медицинских работников, является одним из самых перспективных направлений развития здравоохранения [1]-[4].
Данная тенденция связана с ежегодным ростом информации в медицинской сфере и постоянным обновлением клинических рекомендаций по ведению пациентов, что сопровождается трудностями при постановке диагноза и назначении лечения. Врачу необходимо учитывать большое количество факторов, касающихся состояния пациента, и отслеживать нововведения в диагностике разных патологических состояний. Все эти обстоятельства влияют на правильность принятых при оказании медицинской помощи решений.
В связи с этим в последнее время все более востребованным становится внедрение систем поддержки принятия врачебных решений, созданных с использованием технологий искусственного интеллекта, что может способствовать повышению качества принятия клинических решений, сокращению дефектов оказания медицинской помощи, а также улучшению эффективности лечебно-диагностических процессов [5]-[8].