Перспективи використання штучних нейронних мереж у розрізі судової медицини (огляд літератури).

Abstract

Відомо, що судово-медичним експертам у своїй роботі доводиться опрацьовувати та давати оцінку великій кількості інформації, що може належати до різних типів даних – протоколи огляду місця події, фотоматеріали, макроскопічні дані, отримані в ході розтину трупа, результати лабораторних досліджень, записи в медичних документах тощо. Усі отримані дані слід вивчити, систематизувати за категоріями й оцінити згідно з міжнародними стандартами. Мета роботи. Аналіз можливостей та обмежень застосування штучних нейронних мереж у судово-медичній практиці. Висновки. Сучасні комп’ютерні технології штучного інтелекту (штучні нейронні мережі) можуть допомогти в опрацюванні судово-медичних даних, що зі свого боку зведе до мінімуму ймовірність виникнення помилок при складанні експертних висновків. Алгоритми, що використовуються в штучних нейронних мережах, у результаті опрацювання різних видів вхідних даних можуть спрямовувати їх до результуючих категоризованих виходів і структурувати. Структура штучних нейронних мереж дозволяє використовувати їх при проведенні судово-медичної ідентифікації невідомої особи, у такий спосіб виключаючи помилки, що можуть бути здійснені фахівцем, відповідно підвищуючи результативність таких експертиз. It is known that in the work of forensic medicine experts have to process and evaluate a large amount of information, which may belong to different types of data – the site inspection protocols, photographic materials, macroscopic data obtained during the autopsy of the corpse , the results of laboratory tests, medical records etc. All the received data should be studied, categorized and evaluated according to international standards. Aim of the work. Analysis of possibilities and limitations of application of artificial neural networks in forensic practice. Conclusions. Modern computer technologies of artificial intelligence (artificial neural networks) can help in the handling of forensic medicine data, which, in turn, will reduce to a minimum the probability of mistakes in preparation of expert conclusions. The algorithms used in artificial neural networks, as a result of processing different types of input data, can direct them to the resulting categorized outputs and structure them. The structure of artificial neural networks allows them to be used in the forensic identification of an unknown person, thus eliminating errors that may be made by a specialist and, accordingly, increasing the effectiveness of such examinations.