Ившин, Александр Анатольевич. Искусственный интеллект на страже репродуктивного здоровья [Текст] / А. А. Ившин, Т. З. Багаудин, А. В. Гусев // Акушерство и гинекология : научно-практический журнал. - 2021. - N 5. - С. 17-24 : рис. - Библиогр. в конце ст. - Реферирована. . - ISSN 0300-9092 Кл.слова (ненормированные): ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ -- ВСПОМОГАТЕЛЬНЫЕ РЕПРОДУКТИВНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ -- МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ Аннотация: По данным масштабных международных исследований, бесплодием страдают около 186 млн людей по всему миру. При этом наблюдается негативная динамика — количество бесплодных пар с каждым годом увеличивается. С внедрением в клиническую практику вспомогательных репродуктивных технологий, главным образом — искусственного оплодотворения, появились шансы на решение данной проблемы. Однако, несмотря на высокий уровень развития современной репродуктивной медицины, только около трети вмешательств оборачиваются успехом. Чтобы сделать диагностику бесплодия более точной, а лечение — более эффективным, медицинскому сообществу в повседневной практике целесообразно применять программные продукты, созданные на базе технологий искусственного интеллекта. Это позволит своевременно выявлять и изучать потенциальные связи в больших массивах данных, а также создавать достоверные прогнозные модели с использованием методов машинного обучения. Наиболее прогрессивными направлениями исследований искусственного интеллекта в репродуктологии являются: повышение качества оценки биоматериала для проведения экстракорпорального оплодотворения и прогнозирование исхода искусственного оплодотворения с учетом данных супружеских пар. Основными методами машинного обучения, используемыми при решении задач в репродуктивной медицине, называют метод опорных векторов, алгоритмы «случайный лес» и «дерево решений», Байесовские классификаторы, а также искусственные нейросети. Главная цель современных исследований в данной области — добиться максимальной точности в работе программных алгоритмов и получения результатов, способных впоследствии обеспечить надежное прогнозирование, диагностику и лечение заболеваний. Заключение. В представленном обзоре рассмотрены основные способы применения алгоритмов машинного обучения в репродуктивной медицине, этапы создания моделей обучения, некоторые ограничения и перспективы внедрения указанных методов в клиническую практику. Держатели документа: Научно-медицинская библиотека ГБУЗ МИАЦ : г. Пенза, ул. Пионерская, 2 Доп.точки доступа: Багаудин, Тават Зулкаидовна Гусев, Александр Владимирович Экземпляры всего: 1 ЧЗ (1) Свободны: ЧЗ (1) |