Подготовка набора данных для обучения и тестирования программного обеспечения на основе технологии искусственного интеллекта. Учебное пособие. Юрий Александрович Васильев

Чтение книги онлайн.

      В   результате   изучения   материала   обучаемый   должен

      знать:

      – основную терминологию, базовые принципы юридического регулирования, цели и задачи создания и эксплуатации наборов данных в здравоохранении;

      – принципы стандартизации процессов создания и эксплуатации наборов данных в здравоохранении;

      – принципы классификации, основные требования к структуре, составу, описанию наборов данных;

      – подходы к постановке клинической задачи, решаемой с применением конкретного набора данных;

      уметь:

      – организовывать процесс подготовки набора данных для сферы здравоохранения;

      – организовывать процессы контроля и непрерывного повышения качества при подготовке наборов данных;

      – обеспечивать защиту персональных данных;

      владеть:

      – навыками создания технического задания на набор данных;

      – отдельными навыками разметки разных типов биомедицинских данных;

      – навыками создания описания набора данных для здравоохранения.

      Изучение материала пособия рассчитано на 6 академических часов самостоятельной работы, для его успешного освоения рекомендуется использовать открытые библиотеки наборов данных в сфере здравоохранения: https://mosmed.ai/datasets/; https://ai2.rt-eu.ru/. В целях проверки усвоения информации предусмотрены вопросы для самоконтроля. Для повышения уровня эрудированности и вовлеченности обучаемых в изучение учебного курса опционально рекомендуется подготовка рефератов и докладов-презентаций.

      Коллектив авторов выражает благодарность за помощь в подготовке учебного пособия В. П. Новику, Е. Ф. Савкиной, Д. В. Козлову, У. А. Сахащик, Ю. С. Бусыгиной, Е. Г. Бахтеевой.

      ОБЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ

      В  последнее  время  стали  популярными  такие  слова, как  искусственный интеллект, машинное обучение, большие данные (big data). Эти термины входят в повседневное употребление и уже встречаются не только в узконаправленных специализированных областях. Не стала исключением и сфера здравоохранения: автоматизированные системы диагностики, системы распознавания медицинских записей и естественного языка, системы анализа и предсказания событий, автоматической классификации и сверки информации, чат-боты поддержки пациентов, электронная медицинская карта и многое другое – результаты масштабной цифровизации в данной сфере4,СКАЧАТЬ