Генеалогическая диагностика новообразований на основе систем искусственного интеллекта
https://doi.org/10.29235/1814-6023-2023-20-3-236-242
Анатацыя
Составление и анализ родословных – один из методов популяционной генетики, позволяющий выявить предрасположенность к той или иной онкологической патологии. В настоящее время актуальным является доказательство целесообразности разработки и внедрения в клиническую практику комплексного метода диагностики и профилактики опухолей на основе данных генетического консультирования, молекулярно-биологических исследований и современных технологий искусственного интеллекта. Предложена информационно-аналитическая система, позволяющая анализировать данные пациента, полученные в ходе консультирования, с возможностью дополнения их информацией из медицинской истории и результатами исследования. Предлагаемая информационная система способна анализировать родословную и давать предварительное заключение о наличии риска возникновения опухолевого процесса у членов семьи пациента по алгоритмам накопленной в регионе заболеваемости.
Спіс літаратуры
1. Order of the Ministry of Health of the Republic of Belarus “On Approval of the Concept for the Development of Electronic Health in the Republic of Belarus”. March 20, 2018, no. 244 (in Russian).
2. Cherstvoi E. D., Kravtsova G. I., Furmanchuk A. V., Gerasimovich A. I., Grigor’ev D. G., Demidchik Yu. E., Dubrovskii A. Ch., Kletskii S. K., Letkovskaya T. A., Nerovnya A. M., Sachivko N. V. Tumors and tumor-like processes in children. Minsk, Asar Publ., 2002. 399 p. (in Russian).
3. Siegel R. L., Miller K. D., Jemal A. Cancer statistics, 2020. CA: a Cancer Journal for Clinicians, 2020, vol. 70, no. 1, рр. 7–30. https://doi.org/10.3322/caac.21590
4. World Health Organization (WHO). Global Health Estimates 2020: Deaths by Cause, Age, Sex, by Country and by Region, 2000–2019. WHO; 2020. Available at: who.int/data/gho/data/themes/mortality-and-global-health-estimates/ghe-leading-causes-of-death (accessed 11.04.2022).
5. Sung H., Ferlay J., Siegel R. L., Laversanne M., Soerjomataram I., Jemal A., Bray F. Global Cancer Statistics 2020: GLOBOCAN Estimates of Incidence and Mortality Worldwide for 36 Cancers in 185 Countries. American Cancer Society. CA: a Cancer Journal for Clinicians, 2021, vol. 71, no. 3, рр. 209–249. https://doi.org/10.3322/caac.21660
6. The Global Cancer Observatory (GLOBOCAN) – International Agency for Research of Cancer, IARC. Available at: https://gco.iarc.fr/today/online-analysis-map?v=2020 (accessed 14.04.2022).
7. Plummer M., de Martel C., Vignat J., Ferlay J., Bray F., Franceschi S. Global burden of cancers attributable to infections in 2012: a synthetic analysis. Lancet Global Health, 2016, vol. 4, no. 9, рр. e609–e616. https://doi.org/10.1016/S2214-109X(16)30143-7
8. Kuznetsov O. E., Tsyrkunov V. M. Virus-associated hepatocellular liver cancer. Gepatologiya i gastroenterologiya [Hepatology and gastroenterology], 2021, vol. 5, no. 1, pp. 17–24 (in Russian).
9. Crawford K. Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence. New Haven, Yale University Press, 2021. 336 p.
10. Kuznetsov O. E., Shpakov A. I. Diagnostics and prevention of oncological diseases based on genetic counseling and modern information technologies. Voprosy organizatsii i informatizatsii zdravookhraneniya [Issues of organization and informatization of healthcare], 2019, no. 4, pp. 60–65 (in Russian).
11. Muller V. C., Bostrom N. Future Progress in Artificial Intelligence: A Survey of Expert Opinion. Fundamental Issues of Artificial Intelligence. Cham, 2016, pp. 555–572.
12. Weinberger M. How Microsoft’s top scientists have built a big business in hacking healthcare – and helped a lot of people along the way. Business Insider. 2018. Available at: http://www.businessinsider.com/peter-lee-microsoft-research-healthcare-next-interview-2018-2 (accessed 22.03.2022).
13. Kahneman D., Slovic P., Tversky A. (eds.). Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases. Cambridge, Cambridge University Press (21st.), 2005. 555 p.
14. Kuznetsov O. E. Information system for accounting and monitoring of oncological diseases: pt. 675. Belarus. S20140041. 20.06.2014. Official Bulletin. Center for Intellectual Property (in Russian).
15. Lynch H. T., Smyrk T., Lynch J. F. Molecular genetics and clinical-pathological features of hereditary nonpolyposis colorectal carcinoma (Lynch syndrome): historical journey from pedigree anecdote to molecular genetic confurmation. Oncology, 1998, no. 55, no. 2, pp. 103–108. https://doi.org/10.1159/000011843
##reviewer.review.form##
Для цытавання:
Кузнецов О.Е. Генеалогическая диагностика новообразований на основе систем искусственного интеллекта. Известия Национальной академии наук Беларуси. Серия медицинских наук. 2023;20(3):236-242. https://doi.org/10.29235/1814-6023-2023-20-3-236-242
For citation:
Kuzniatsou A.E. Genealogical diagnostics of neoplasms based on artificial intelligence systems. Proceedings of the National Academy of Sciences of Belarus, Medical series. 2023;20(3):236-242. https://doi.org/10.29235/1814-6023-2023-20-3-236-242