Титульная страница
English version
Программные системы:
 теория и приложения 
 ISSN 2079-3316
12+ 
Двуязычный электронный научный Электронный научный журнал Института программных систем имени А. К. Айламазяна ИПС им. А. К. Айламазяна ИПС Российской Академии Наук РАН
Том 15 (2024) .– Выпуск 4 (63) .– Статья № 8 (455)

Медицинская информатика

Научная статья
УДКУниверсальная десятичная классификация 004.89: 61УДК 004: Информационные технологии. Компьютерные технологии. Теория вычислительных машин и систем УДК 004.89: Прикладные системы искусственного интеллекта. Интеллектуальные системы, обладающие знаниями УДК 61: МЕДИЦИНА. ОХРАНА ЗДОРОВЬЯ
ББКБиблиотечно-библиографическая классификация 32.813.5: 53ББК 32: Радиоэлектроника ББК 32.813: Искусственный интеллект ББК 32.813.5: Системы искусственного интеллекта ББК 53: Клиническая медицина
ГРНТИГосударственный рубрикатор научно-технической информации 76.01.85ГРНТИ 76: МЕДИЦИНА И ЗДРАВООХРАНЕНИЕ ГРНТИ 76.01: Общие вопросы медицины и здравоохранения ГРНТИ 76.01.85: Автоматизация и автоматизированные системы
DOIЦифровой идентификатор интернет-объекта 10.25209/2079-3316-2024-15-4-153-181

Извлечение симптомов и автоматическое предсказание диагноза по медицинским клиническим записям

Юрий Петрович Сердюк1Переписывавшийся автор, Наталья Александровна Власова2, Седа Рубеновна Момот3

1-3Институт программных систем им. А. К. Айламазяна РАН, Веськово, Россия
1 Юрий Петрович Сердюк — Переписывавшийся автор Yuri@serdyuk.botik.ru

Аннотация. В статье представлена система, которая извлекает симптомы заболеваний из медицинских клинических записей (текстов на естественном русском языке) и автоматически предсказывает по ним диагноз в виде наименования заболевания и его кода в соответствии со справочником МКБ-10. Система ограничена предметной областью из 6 пульмонологических заболеваний (хроническая обструктивная болезнь легких, пневмония, бронхиальная астма и др.) и COVID-19.

Извлечение симптомов реализовано с помощью нескольких нейронных сетей, выделяющих отдельные медицинские сущности и связи между ними. Предсказание диагноза также реализовано в виде классификатора на основе нейронной сети. Для обучения извлечению симптомов создан аннотированный корпус предложений. Описаны принципы и правила разметки симптомов. Представлен корпус текстов для обучения классификатора предсказанию диагнозов.

Приведены оценки точности при тестировании обеих подсистем. Точность предсказания диагноза на данной предметной области составила 88,5%. Даны сравнения с аналогичными работами по извлечению симптомов из текстов на различных языках, а также по автоматическому предсказанию диагнозов, включая системы типа ChatGPT.

Ключевые слова: системы поддержки принятия врачебных решений, извлечение симптомов, автоматическое предсказание диагнозов, BERT-модели, системы на основе ChatGPT.

Для цитирования: Сердюк Ю. П., Власова Н. А., Момот С. Р. Извлечение симптомов и автоматическое предсказание диагноза по медицинским клиническим записям // Программные системы: теория и приложения. 2024. Т. 15. № 4. С. 153–181. https://psta.psiras.ru/2024/4_153-181.

Полный текст статьи (PDF): https://psta.psiras.ru/read/psta2024_4_153-181.pdf.

Статья поступила в редакцию 03.12.2024; одобрена после рецензирования 27.12.2024; принята к публикации 28.12.2024; опубликована онлайн 28.12.2024.

© Сердюк Ю. П., Власова Н. А., Момот С. Р.
2024
Адрес редакции: 152021, Ярославская обл., Переславский район, село Веськово, ул. Петра Первого, д. 4а, Институт программных систем имени А. К. Айламазяна РАН; Тел: +7(4852) 695-228 E-mail: ; Сетевой адрес издания:  http://psta.psiras.ru
© Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт программных систем имени А. К. Айламазяна Российской академии наук (дизайн сайта) 2010–2024 The text of CC-BY-4.0 license