gastro-jРоссийский журнал гастроэнтерологии, гепатологии, колопроктологииRussian Journal of Gastroenterology, Hepatology, Coloproctology1382-43762658-6673«Gastro» LLC10.22416/1382-4376-2021-31-6-103-105gastro-j-550Research ArticleПИСЬМО В РЕДАКЦИЮLETTER TO THE EDITORIAL OFFICEНужен ли гастроэнтерологам искусственный интеллект?Does Gastroenterology Need Artificial Intelligence?https://orcid.org/0000-0003-1786-0552КурбацкийС. М.KurbatskyS. M.

кандидат технических наук, генеральный директор,

Москва

Sergey M. Kurbatsky — Cand. Sci. (Tech.), Director General,

Moscow

8@gastro.ruООО «Солнечный ветер»РоссияSolnechnyy Veter LLCRussian Federation202107032022316103105Copyright © Курбацкий С.М., 20222022Курбацкий С.М.Kurbatsky S.M.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.gastro-j.ru/jour/article/view/550Цель

Цель: обозначить тенденции и спрогнозировать ожидающие гастроэнтеролога изменения, связанные с цифровизацией здравоохранения.

Основные положения

Основные положения. Задача диагностики сводится к задаче распознавания изображений. Для настройки диагностического алгоритма (ДА) необходимо наличие обучающих изображений в статистически значимом количестве. В процессе перехода к электронным медицинским картам (ЭМК) такие данные будут накоплены автоматически. Успехи в машинном распознавании изображений и предстоящее появление большого количества медицинских данных, пригодных для настройки ДА, создают условия для перехода к компьютерной диагностике.

Заключение

Заключение: увеличение объёма медицинской информации вынуждает, а успехи машинного распознавания изображений делают возможным переход к компьютерной диагностике. 

Aim

Aim. An outlook of trends and perspectives in gastroenterology in the age of digital healthcare.

Key points

Key points. Diagnosis gradually transforms to the task of image recognition. Tuning a diagnostic algorithm (DA) necessarily requires a statistically representative training set of images. In transition towards electronic medical records (EMR), such data will be generated automatically. Advances in machine image recognition and the upcoming availability of a large amount of medical data suitable for configuring DA both pave the way towards efficient computerassisted diagnosis.

Conclusion

Conclusion. The growing volumes of medical data enforce, and advances in machine image recognition enable, the transition towards computer-assisted medical diagnosis. 

диагностический алгоритмискусственный интеллектмедицинская система поддержки принятия решенийdiagnostic algorithmartificial intelligenceclinical decision support systemReferencesMcDonald R.J., Schwartz K.M., Eckel L.J., Diehn F.E., Hunt C.H., Bartholmai B.J., et al. The effects of changes in utilization and technological advancements of cross-sectional imaging on radiologist workload. Acad Radiol. 2015;22(9):1191–8. DOI: 10.1016/j.acra.2015.05.007McDonald R.J., Schwartz K.M., Eckel L.J., Diehn F.E., Hunt C.H., Bartholmai B.J., et al. The effects of changes in utilization and technological advancements of cross-sectional imaging on radiologist workload. Acad Radiol. 2015;22(9):1191–8. DOI: 10.1016/j.acra.2015.05.007Densen P. Challenges and opportunities facing medical education. Trans Am Clin Climatol Assoc. 2011;122:48–58.Densen P. Challenges and opportunities facing medical education. Trans Am Clin Climatol Assoc. 2011;122:48–58.Федоров Е.Д., Иванова Е.В., Раузина С.Е., Селезнев Д.Е., Будыкина А.В. Дифференциальный диагноз опухолевых заболеваний тощей и подвздошной кишки на основе данных видеокапсульной эндоскопии с использованием математического анализа. Рос журн гастроэнтерол гепатол колопроктол. 2018;28(5):59–66. DOI: 10.22416/1382-4376-2018-28-5-59-66Fedorov E.D., Ivanova E.V., Rauzina S.E., Seleznev D.E., Budykina A.V. Differential Diagnosis of Jejunum and Ileum Tumours Based on Video Capsule Endoscopy Data Using Mathematical Analysis. Rus J Gastroenterol Hepatol Coloproctol. 2018;28(5):59–66 (In Russ.) DOI: 10.22416/1382-4376-2018-28-5-59-66.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.