Search
Submit an article RU
Physics, mathematics, and technology

2019 Issue №2

Back to the list Download the article
Rumovskaya S. B.

Modeling of the image of the problem situation of medical diagnostics: challenges and state of the question

Pages
77-84
diagnostic problem decomposition cognitive graphics imaging thin­king psycholinguistics cognitive linguistics hybrid intelligent systems

Abstract

The paper considers the topicality and challenges of the approach for im­proving the quality of diagnosis by modelling of the image of diagnostics med­ical problem as an imitation of integrated combined visual-figurative and ver­bal-sign representations of the diagnostic problem by experts, and also by modelling collective restructuring of the reduced representation of the problem according to the conception of the council using hybrid intelligent systems as diagnostic decision support systems with cognitive visualization of medical diagnostic problems.

Reference

1.  Спиридонов В. Ф. Психология мышления: Решение задач и проблем : учеб. пособие. М., 2006.

2.  Решение сложных задач коммивояжера методами функциональных ги­бридных интеллектуальных систем / под ред. А. В. Колесникова. М., 2011.

3.  Колесников А. В. Гетерогенные естественные и искусственные системы // Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте : сб. науч. тр. VII Междунар. науч.-техн. конф. М., 2013. Т. 1. С. 86—103.

4.  Сиббет Д. Визуализируй это! Как использовать графику, стикеры и ин­теллект-карты для командной работы / пер. с англ. П. Ракитина. М., 2014.

5.  Роэм Д. Практика визуального мышления / пер. с англ. П. Миронова. М., 2014.

6.  Искусственный интеллект : в 3 кн. : справочник / под ред. Д. А. Поспело­ва. М., 1990. Кн. 2 : Модели и методы.

7.  Хачумов В. М., Виноградов А. Н. Разработка новых методов непрерывной идентификации и прогнозирования состояния динамических объектов на ос­нове интеллектуального анализа данных // Математические методы распозна­вания образов : доклады XIII Всерос. конф., посвящ. 15-летию РФФИ. СПб., 2007. C. 548—550.

8.  Кобринский Б. А. Значение визуальных образных представлений для ме­дицинских интеллектуальных систем // Искусственный интеллект и принятие решений. 2012. № 3. С. 3—8.

9.  Vardell E., Bou-Crick C. VisualDx: A Visual Diagnostic Decision Support Tool // Med. Ref. Serv. Quarterly. 2012. Vol. 31, iss. 4. P. 414—424.

10.  Рассом Ф. Тенденции программного обеспечения в области визуализа­ции данных для бизнес-пользователей // ВРМ World. 2000. URL: http://iso.ru/ ru/press-center/journal/1831.phtml (дата обращения: 11.04.2019).

11.  Plaisant C., Mushlin R., Snyder A. et al. LifeLines: Using Visualization to En­hance Navigation and Analysis of Patient Records // AMIA Annual Fall Symposi­um. Bethesda, 1998. P. 76—80.

12.  Wang T. Interactive Visualization Techniques for Searching Temporal Cate­gorical Data : PhD Dissertation. 2010.

13.  Артищева Л. В. Проблема образа психического состояния и субъектив­но­го (ментального) опыта человека в отечественной и зарубежной литературе // Ма­тер. V Зимней школы по психологии состояний / под ред. М. Г. Юсу­пова. Ка­зань, 2011. С. 5—9.

14.  Зинченко В. П., Вергилес Н. Ю. Формирование зрительного образа: иссле­дование деятельности зрительной системы. М., 1969.

15.  Бунге М. Интуиция и наука. М., 1962.

16.  Ошанин Д. А. Предметное действие и оперативный образ: Избранные психологические труды. М. ; Воронеж, 1999.

17.  Майоров А. А. Пространственное когнитивное моделирование // Пер­спективы науки и образования. 2014. № 1. С. 33—37.

18.  Румовская С. Б., Колесников А. В., Кириков И. А. Моделирование коллек­тив­ных решений виртуальным консилиумом // Искусственный интеллект и при­ня­тие решений. М., 2018. № 4. С. 20—31.