2025
Грибова В. В., Ковалев Р. И., Лифшиц А. Я., Окунь Д. Б., Федорищев Л. А., Шалфеева Е. А., Шуматов В.Б., Лебедев С.В., Шестопалов Е.Ю., Шепета Е.И.
Программные системы: теория и приложения, RSCI
Грибова В.В., Шуматов В.Б., Лебедев С.В., Шалфеева Е.А., Шестопалов Е.Ю., Окунь Д.Б., Ковалев Р.И., Шепета Е.И., Федорищев Л.А., Лифшиц А.Я. Комплекс онтологий как модель системы интеллектуальной поддержки в реабилитации пациентов, перенесших инсульт // Программные системы: теория и приложения. 2025. Т. 16. № 1(64). С. 61–82. https://psta.psiras.ru/2025/1_61-82.
Т. 16. № 1(64). С. 61–82.
Статьи в журналах
Главным стимулом для внедрения компьютерных технологий в систему здравоохранения является стремление к значительному улучшению качества жизни людей. Это включает повышение качества и скорости лечения, уменьшение затрат на медицинские услуги и приобретение эффективных средств для соблюдения нормативных требований. На современном этапе развития реабилитологии становится очевидной необходимость активного внедрения систем поддержки принятия врачебных решений и технологий искусственного интеллекта. Эти технологии способны существенно улучшить понимание клинических аспектов нарушений, уровня активности и участия пациентов, перенесших инсульт, в процессе реабилитации. Ключевым компонентом успешного применения этих систем является значимость формализации знаний и создание онтологий, которые обеспечивают структурированное и связанное представление медицинской информации, определяют правила их интерпретации. В данной работе представлен комплекс взаимосвязанных онтологических моделей, лежащих в основе разрабатываемой интеллектуальной системы поддержки решений в реабилитации пациентов, перенесших инсульт. Для реализации комплекса онтологий используется облачная платформа IACPaaS. Онтологии и генерируемые на их основе целевые ресурсы выступают базовыми элементами разрабатываемой системы, которая в ближайшее время будет предоставлена специалистам здравоохранения для решения актуальных вопросов реабилитации. Предусмотрены механизмы планового расширения и уточнения базы знаний, что позволит системе легко адаптироваться к новым результатам медицинских исследований и оптимизировать работу в целом.
10.25209/2079-3316-2025-16-1-61-82