Короткий опис (реферат):
Автоматизовані системи підтримки прийняття рішень (АСППР) набувають широкого
застосування в різноманітних галузях науки і техніки, зокрема в медицині, де їхня роль у
діагностичних, прогностичних та терапевтичних процесах є незаперечною. Використання
обчислювальних технологій у медичній практиці стало необхідним етапом розвитку галузі, проте
зростання обсягів даних, що потребують обробки, та підвищені вимоги до точності, швидкості й
надійності рекомендацій суттєво ускладнюють процеси прийняття рішень. Збільшення кількості
даних у поєднанні з необхідністю мінімізації ризиків помилкових рішень підштовхує наукове
співтовариство до пошуку новітніх інформаційних технологій, здатних забезпечити високий
рівень точності обчислювальних операцій і мінімізувати часові витрати на їх виконання.
Соматоскопічні вимірювання, які є важливим елементом оцінки стану опорно-рухового апарату і
загальної фізичної постави пацієнта, вимагають точного і систематичного аналізу зображень,
що допомагає ідентифікувати критично важливі анатомічні маркери. Цей процес передбачає
точне визначення ключових точок на зображеннях анатомічних структур, що є основою для
побудови точних прогнозів щодо стану пацієнта та подальшого планування лікування. В умовах
постійного зростання обсягів медичних даних і жорсткіших вимог до якості рішень, що
приймаються, особливої актуальності набуває впровадження інноваційних технологій, зокрема
глибокого навчання, яке забезпечує покращення процесів аналізу і діагностики.
У роботі акцентовано увагу на використанні спеціалізованих архітектур нейронних мереж, які
уможливлюють здійснювати ідентифікацію ключових анатомічних точок на зображеннях, що,
своєю чергою, сприяє глибокому і точному аналізу анатомічних структур. Такий підхід значно
підвищує ефективність діагностичних процесів, мінімізуючи ймовірність помилок у прийнятті
рішень та оптимізуючи роботу медичних систем. Результати проведених досліджень
демонструють значний потенціал використання алгоритмів глибокого навчання в медичних
системах для автоматизованого аналізу зображень, що дає змогу значно підвищити точність і
швидкість прийняття рішень. Така автоматизація сприяє зниженню ризику суб'єктивних помилок,
пов'язаних із людським фактором, що має особливе значення у складних клінічних випадках.
Отже, подальший розвиток досліджень у цьому напрямі має надзвичайно важливе значення для медичної
галузі, оскільки відкриває нові можливості для вирішення складних діагностичних завдань на інноваційному технологічному рівні. Інтеграція технологій глибокого навчання в процеси
виокремлення соматоскопічних даних дає змогу не лише підвищити ефективність діагностики, але
й створити передумови для розроблення нових систем підтримки прийняття рішень, що
оптимізують медичну практику.
