Подготовка набора данных для обучения и тестирования программного обеспечения на основе технологии искусственного интеллекта. Учебное пособие
интеллект в медицине и здравоохранении // Информационное общество. 2017. №4—5. С. 78—93.
6
Соболева С. У., Голиков В. В., Тажибов А. А. Информационные технологии в здравоохранении: особенности отраслевого применения // E-Management. State University of Management, 2021. Т. 4, №2. С. 37—43.
7
Dash S., Shakyawar S. K., Sharma M. et al. Big data in healthcare: management, analysis and future prospects // J Big Data. SpringerOpen. 2019. Vol. 6, №1. P. 1—25.
8
Shakhabov I. V., Melnikov Yu. Yu., Smyshlyaev A. V. Development of digital technologies in healthcare during the COVID-19 pandemic // Scientific Review. Medical Sciences. 2020. №6. P. 66—71.
9
Henriksen E. L. Carlsen F., Vejborg I. M. et al. The efficacy of using computer-aided detection (CAD) for detection of breast cancer in mammography screening: a systematic review // Acta radiol. 2019. Vol. 60, №1. P. 13—18.
10
Lauritzen A. D., Rodríguez-Ruiz A., von Euler-Chelpin M. C. et al. An Artificial Intelligence—based Mammography Screening Protocol for Breast Cancer: Outcome and Radiologist Workload // Radiology. 2022. Vol. 304, №1. P. 41—49.
11
Морозов С. П., Гаврилов А. В., Архипов И. В. [и др.]. Влияние технологий искусственного интеллекта на длительность описаний результатов компьютерной томографии пациентов с COVID-19 в стационарном звене здравоохранения // Профилактическая медицина. 2022. Т. 25, №1. С. 14—20.
12
Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2020664321 Российская Федерация. MedLabel – автоматизированный анализ медицинских протоколов: заявл. 11.11.2020 / Морозов С. П., Андрейченко А. Е., Кирпичев Ю. С. [и др.]; заявитель ГБУЗ «НПКЦ ДиТ ДЗМ».
13
Willemink M. J., Koszek W. A., Hardell C., et al. Preparing medical imaging data for machine learning // Radiology. 2020. Vol. 295, №1. P. 4—15
14
BI-RADS – Breast Imaging Reporting and Data System – стандартизированная шкала оценки результатов маммографии, УЗИ и МРТ по степени риска наличия злокачественных образований молочной железы. Breast Imaging Reporting & Data System | American College of Radiology [Internet]. [cited 2023 Apr 8]. Available from: https://www.acr.org/Clinical-Resources/Reporting-and-Data-Systems/Bi-Rads.
15
ASPECTS (Alberta Stroke Program Early CT Score) – шкала качественной топографической оценки изменений, выявляемых при КТ у пациентов с инсультом головного мозга; Pexman J. H., Barber P. A., Hill M., et al. Use of the Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) for assessing CT scans in patients with acute stroke // AJNR Am J Neuroradiol. 2001. Vol. 22, №8. Р. 1534—1542.