«Живая психология». Статьи номера

УДК 159.9

Авторы:

Липский Дмитрий Леонидович
Студент Санкт-Петербургского государственного педиатрического медицинского университета

Гура Михаил Сергеевич
Офицер лечебно-профилактического отдела военно-медицинского управления Южного военного округа

Лучкин Иван Владимирович
Начальник медицинской службы в/ч 88050, г. Гаджиево, Мурманская обл.

Юсупов Владислав Викторович
Доктор медицинских наук профессор, начальник научно-исследовательского отдела Военно-медицинской академии им. С.М. Кирова

Ятманов Алексей Николаевич
Кандидат медицинских наук младший научный сотрудник Военного учебно-научного центра Военно-Морского Флота «Военно-морская академия»

Название статьи:

ПРИМЕНЕНИЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В МЕДИКО-ПСИХОЛОГИЧЕСКОМ СОПРОВОЖДЕНИИ ВОЕННОСЛУЖАЩИХ ИНОСТРАННЫХ ГОСУДАРСТВ

Страницы:
15-24

Аннотация:

Статья посвящена изучению возможности применения машинного обучения в медико-психологическом сопровождении военнослужащих иностранных государств. Машинное обучение является ветвью искусственного интеллекта. Проведен анализ литературы в базе цитирования PubMed. Выполнялись запросы по ключевым словам: «искусственный интеллект, военнослужащий» и «машинное обучение, военнослужащий» в различных вариантах написания. Из 291 статей отобрано 47, соответствующих тематике медико-психологического сопровождения военнослужащих. В эффективном проведении медико-психологического сопровождения военнослужащих, преимущественно связанного с боевым применением войск, в большей степени заинтересованы военные ведомства США, Дании и Великобритании. Наиболее стабильно учеными применяется методы логистической регрессии, нейронные сети и дерево решений. На данный момент больший интерес у исследователей вызывает применение метода случайного леса, нейронных сетей и ансамблевых методов. Технологи машинного обучения применяются на различных по численности группах обследованных: от 145 до 975057 человек, при расчетах опираются на совокупность предикторов, обладают высокой прогностической способностью, позволяют проводить мероприятия медико-психологического сопровождения и отбора групп риска с высокой эффективностью. Тем не мене, возникает опасность стигматизации определенных групп людей, особенно в случае ложноположительного отнесения человека в группу риска.

Ключевые слова:

машинное обучение, военнослужащий, медико-психологическое сопровождение.

Список использованных источников:

1. Безкишкий Э.Н., Николаенко И.О., Загаров Е.С., Тягнерев А.Т., Линченко С.Н., Жмакин И.А., Чеботов С.А. Автоматизированный контроль процесса адаптации к учебно-образовательной деятельности у курсантов-моряков // Морская медицина. – 2020. – Т. 6. № 1. – С. 74-81.
2. Борисов Д.Н., Колузов А.В., Сережкин И.А. Возможности развития искусственного интеллекта и больших данных в области здоровья военнослужащих // Состояние и перспективы развития современной науки по направлению «АСУ, информационно-телекоммуникационные системы». Военный инновационный технополис «ЭРА». Анапа. – 2020. – С. 177–183.
3. Клусов И.Д., Яровикова О.В., Баранцев А.В. Интеграция технологий искусственного интеллекта в образовательный процесс // Технологии. Инновации. Связь. Санкт-Петербург. – 2022. – С. 42-46.
4. Корзунин В.А., Церфус Д.Н. Актуальные вопросы психофизиологического сопровождения адаптации обучающихся к условиям образовательной среды в вузах силовых ведомств // Проблемы управления рисками в техносфере. – 2015. – № 3 (35). – С. 149–156.
5. Мясников А.А., Зверев Д.П. Перспективы развития водолазной медицины в Вооруженных Силах Российской Федерации // 3-й азиатско-тихоокеанский конгресс по военной медицине. Материалы конгресса. – 2016. – С. 42.
6. Осипова А.А., Марголис О.В., Лысенко Н.Н. Актуальные проблемы цифровизации образования в современном обществе // Национальное здоровье. – 2021. – № 4. – С. 213–218.
7. Осипова А.А., Тюрбеева Д.С. Психологические особенности совладающего поведения военнослужащих // Живая психология. – 2023. – Т. 10. № 1 (41). – С. 15–23.
8. Савченков Д.К. Обоснование хирургической тактики при опухолях гепатопанкреатодуоденальной зоны у пациентов старшей возрастной группы. Автореф. дис. … канд. мед. наук. – Санкт-Петербург. – 2016. – 22 с.
9. Холматова К.К., Харькова О.А., Горбатова М.А., Гржибовский А.М. Гибридные исследования в медицине и здравоохранении // Морская медицина. – 2022. – Т. 8. № 3. – С. 105–117.
10. Челозерцев Д.А. Искусственный интеллект: перспективы данного направления или угроза будущему поколению // Вестник развития науки и образования. 2018. № 9. С. 54-58.
11. Щукина Н.А. Формирование внешнего критерия для машинного обучения на основе медико-биологических данных // Машинное обучение в исследованиях медико-биологических и социально-экономических данных. Санкт-Петербург. – 2020. – С. 236–282.

Финансирование научной работы:
Нет сведений.

Ссылка для цитирования:

Липский Д.Л., Гура М.С., Лучкин И.В., Юсупов В.В., Ятманов А.Н. Применение машинного обучения в медико-психологическом сопровождении военнослужащих иностранных государств // Живая психология. – 2023. – Т. 10. – №4. – C. 15–24.

URL статьи: https://naukavak.ru/jp-t10_№4_2023_15-24/

© Липский Д.Л., Гура М.С., Лучкин И.В., Юсупов В.В., Ятманов А.Н., 2023

 Материал распространяется на условиях лицензии Creative Commons «Атрибуция» 4.0 Международная (CC BY 4.0)