Перспективы и ограничения использования технологий искусственного интеллекта в системе поддержки принятия решений службы медицины катастроф
https://doi.org/10.25881/18110193_2025_4_6
Аннотация
Цель исследования – анализ возможностей и ограничений применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в системе поддержки принятия решений (СППР) во Всероссийской службе медицины катастроф (ВСМК). Особое внимание уделено проблеме отсутствия специализированных баз данных для обучения ИИ и перспективам использования типовых алгоритмов реагирования ВСМК на чрезвычайные ситуации (ЧС) в качестве основы для создания доменно-адаптированных больших языковых моделей (Large Language Models, LLM). Проведен анализ возможностей мониторинга средств массовой информации (СМИ) с помощью ИИ для раннего выявления фактов возникновения ЧС и оценки их масштабов.
Материалы и методы исследования: проанализированы нормативные документы, регламентирующие деятельность ВСМК; выполнена оценка существующих информационных систем, в том числе используемых в деятельности ВСМК; проведен сравнительный анализ возможностей современных LLM; систематизированы данные о проблемах оперативного информирования о ходе ликвидации медико-санитарных последствий ЧС.
Результаты исследования и их анализ: выявлены системные ограничения для применения ИИ в обработке медицинских данных пострадавших; предложена архитектура гибридной СППР на основе доменно-адаптированной LLM; рассмотрена эффективность использования ИИ для мониторинга СМИ и анализа открытых источников информации.
Об авторах
О. Э. КарповРоссия
академик РАН, д.м.н., профессор
г. Москва
Д. А. Андриков
Россия
к.т.н., доцент
г. Москва
М. Н. Замятин
Россия
д.м.н., профессор
г. Москва
А. В. Осипов
Россия
д.м.н., доцент
г. Москва
А. И. Кильник
Россия
г. Москва
Г. А. Багаев
Россия
г. Москва
А. П. Максачук
Россия
г. Москва
А. Е. Храмов
Россия
член-корреспондент РАН, д.ф.-м.н., профессор
г. Москва
Список литературы
1. Баранова Н.Н., Бобий Б.В., Гончаров С.Ф. и др. Информационно-телекоммуникационные технологии в деятельности Службы медицины катастроф Минздрава России // Медицина катастроф. – 2019. – №105(1). – С.5-11.
2. Tahernejad A, Sahebi A, Abadi ASS, Safari M. Application of artificial intelligence in triage in emergencies and disasters: a systematic review. BMC Public Health. 2024; 24(1): 3203.
3. Junaid SB, Imam AA, Shuaib et al. Artificial intelligence, sensors and vital health signs: A review. Applied Sciences. 2022; 12(22): 11475.
4. Карпов О.Э., Храмов А.Е. Информационные технологии, вычислительные системы и искусственный интеллект в медицине. М.: ДПК Пресс, 2022. 480 с.
5. Tahernejad A, Sahebi A, Abadi ASS, Safari M. Application of artificial intelligence in triage in emergencies and disasters: a systematic review. BMC Public Health. 2024; 24(1): 3203.
6. Liu Y, Li W, Huang X. A Novel News Duplicate Detection Algorithm Based on Content Fingerprinting and Semantic Analysis. IEEE Access. 2022; 10: 45672-45683.
7. Zhang H, Wang K, Chen L. Multi-modal Fake News Detection with Feature Fusion and Attention Mechanisms. Information Processing & Management. 2023; 60(2): 103215.
8. Gupta M, Sharma A. Source Identification and Credibility Assessment in Social Media During Disaster Events. International Journal of Disaster Risk Reduction. 2021; 62: 102391.
9. Li H, Caragea D, Caragea C. Named Entity Recognition in Disaster-Related Tweets: A Comparative Study of Deep Learning Approaches. Natural Language Engineering. 2023; 29(2): 287-312.
Рецензия
Для цитирования:
Карпов О.Э., Андриков Д.А., Замятин М.Н., Осипов А.В., Кильник А.И., Багаев Г.А., Максачук А.П., Храмов А.Е. Перспективы и ограничения использования технологий искусственного интеллекта в системе поддержки принятия решений службы медицины катастроф. Врач и информационные технологии. 2025;(4):6-15. https://doi.org/10.25881/18110193_2025_4_6
For citation:
Karpov O.E., Andrikov D.A., Zamyatin M.N., Osipov A.V., Kilnik A.I., Bagaev G.A., Maksachuk A.P., Hramov A.E. Prospects and limitations of artificial intelligence technologies in the decision support system of the disaster medicine service. Medical Doctor and Information Technologies. 2025;(4):6-15. (In Russ.) https://doi.org/10.25881/18110193_2025_4_6