ntvНаучно-технический вестник информационных технологий, механики и оптикиScientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics2226-14942500-0373Университет ИТМО10.17586/2226-1494-2024-24-2-335-338ntv-106Research ArticleКРАТКИЕ СООБЩЕНИЯBRIEF PAPERSМоделирование восприятия рекомендаций системы поддержки принятия врачебных решений на основе предсказательного моделирования при проведении профилактических осмотров врачами-стоматологамиModeling perceiving of recommendations provided by clinical decision support system based on predictive modeling within dental preventive screeninghttps://orcid.org/0009-0008-5962-8931СолдатовА. Н.SoldatovA. N.

Солдатов Александр Николаевич — студент

Санкт-Петербург, 197101

Alexander N. Soldatov — Student

Saint Petersburg, 197101

371755@niuitmo.ruhttps://orcid.org/0000-0001-8740-9092СолдатовИ. К.SoldatovI. K.

Солдатов Иван Константинович — кандидат медицинских наук, доцент, докторант

Санкт-Петербург, 194044

sc 57195325408

Ivan K. Soldatov — PhD (Medicine), Associate Professor, Doctoral  Student

Saint Petersburg,  194044

sc 57195325408

ivan-soldatov@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0001-8828-4615КовальчукС. В.KovalchukS. V.

Ковальчук Сергей Валерьевич — кандидат технических наук, доцент

sc 55382199400

Санкт-Петербург, 197101

Sergey V. Kovalchuk — PhD, Associate Professor

Saint Petersburg, 197101

sc 55382199400

kovalchuk@itmo.ruУниверситет ИТМОРоссияITMO UniversityRussian FederationВоенно-медицинская академия имени С.М. КироваРоссияThe S.M. Kirov Military Medical AcademyRussian Federation202412122024242335338Copyright © Солдатов А.Н., Солдатов И.К., Ковальчук С.В., 20242024Солдатов А.Н., Солдатов И.К., Ковальчук С.В.Soldatov A.N., Soldatov I.K., Kovalchuk S.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://ntv.elpub.ru/jour/article/view/106

Представлены результаты исследования восприятия  систем поддержки принятия врачебных решений в рамках проведения ежегодной диспансеризации врачами-стоматологами в общеобразовательных организациях Минобороны России (суворовских и нахимовском военных училищах, президентских кадетских училищах и кадетских военных корпусах). На примере рассматриваемого сценария проведена апробация прототипа системы на основе машинного обучения. Для оценки восприятия выполнен опрос врачей-стоматологов с демонстрацией результатов работы прототипа и оценкой воспринимаемых характеристик предоставляемых результатов предсказательного моделирования. Построена модель на основе байесовской сети для оценки рассматриваемых показателей, продемонстрировавшая повышение качества предсказания воспринимаемых показателей с учетом влияния латентных состояний субъективного восприятия оператора. Предложенный подход в дальнейшем планируется использовать для повышения эффективности взаимодействия врача и системы поддержки принятия врачебных решений.

The results of a current study of the perception of clinical decision support systems (CDSS) in the framework of preventive screening by dentists in schools of the Russian Ministry of Defense (cadet corps) are presented. Using the example of the scenario under consideration, a prototype of the CDSS based on machine learning was evaluated. To assess perception, a survey was conducted demonstrating the results of the prototype and assessing the perceived characteristics of the provided predictive modeling results. A model was built based on a Bayesian network to evaluate the considered indicators, which demonstrated an increase in the quality of prediction of perceived indicators, taking into account the influence of latent states of the operator’s subjective perception. The proposed approach is planned to be used in the future to increase the efficiency of doctor-CDSS interaction.

системы поддержки принятия решенийчеловеко-компьютерное взаимодействиепредсказательное моделированиемашинное обучениекариеспрофилактический осмотрdecision support systemshuman-computer interactionpredictive modelingmachine learningcariespreventive screeningReferencesКузьмина Э.М., Янушевич О.О., Кузьмина И.Н., Лапатина А.В. Тенденции распространенности и интенсивности кариеса зубов среди населения России за 20-летний период // Dental Forum. 2020. № 3(78). P. 2–8.Kuzmina E.M., Yanushevich O.O., Kuzmina I.N., Lapatina A.V. Tendency in the prevalence of dental caries among the Russian population over a 20-year period. Dental Forum, 2020, no. 3(78), pp. 2–8. (in Russian)Волошина И.М., Беликова Е.В. Кариес зубов высокой степени риска и комплаентность пациента // Эндодонтия Today. 2020. Т. 18. № 2. С. 41–44. https://doi.org/10.36377/1683-2981-2020-182-41-44Voloshina I.M., Belikova E.V. High risk dental caries and patient compliance. Endodontics Today, 2020, vol. 18, no. 2, pp. 41–44. (in Russian). https://doi.org/10.36377/1683-2981-2020-18-2-41-44Солдатов И.К. и др. Прогнозирование интенсивности поражения кариесом зубов воспитанников общеобразовательных организаций Минобороны России с помощью алгоритмов машинного обучения // Кремлевская медицина. Клинический вестник. 2024. (в печати).Soldatov A.N. et al. Predicting the intensity of caries damage to the teeth of students in educational institutions of the Russian Ministry of Defense using machine learning algorithms. Kremlin Medicine Journal, 2024, in press. (in Russian)Kovalchuk S.V., Kopanitsa G.D., Derevitskii I.V., Matveev G.A., Savitskaya D.A. Three-stage intelligent support of clinical decision making for higher trust, validity, and explainability // Journal of Biomedical Informatics. 2022. V. 27. P. 104013. https://doi.org/10.1016/j.jbi.2022.104013Kovalchuk S.V., Kopanitsa G.D., Derevitskii I.V., Matveev G.A., Savitskaya D.A. Three-stage intelligent support of clinical decision making for higher trust, validity, and explainability. Journal of Biomedical Informatics, 2022, vol. 27, pp. 104013. https://doi.org/10.1016/j.jbi.2022.104013Abdul A., Vermeulen J., Wang D., Lim B.Y., Kankanhalli M. Trends and trajectories for explainable, accountable and intelligible systems: an HCI research agenda // Proc. of the 2018 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. 2018. P. 1–18. https://doi.org/10.1145/3173574.3174156Abdul A., Vermeulen J., Wang D., Lim B.Y., Kankanhalli M. Trends and trajectories for explainable, accountable and intelligible systems: an HCI research agenda. Proc. of the 2018 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 2018, pp. 1–18. https://doi.org/10.1145/3173574.3174156Солдатов А.Н., Солдатов И.К., Гребнев Г.А., Ковальчук С.В. База данных состояния стоматологического здоровья воспитанников общеобразовательных организаций Минобороны России. Свидетельство о регистрации базы данных RU2023622392, 13.07.2023.Soldatov A.N., Soldatov I.K., Grebnev G.A., Kovalchuk S.V. Database of the dental health state of students in educational institutions of the Russian Ministry of Defense. Database registration certificate RU2023622392, 13.07.2023. (in Russian)Presseau J., Johnston M., Francis J.J., Hrisos S., Stamp E., Steen N., Hawthorne G., Grimshaw J.M., Elovainio M., Hunter M., Eccles M.P. Theory-based predictors of multiple clinician behaviors in the management of diabetes // Journal of Behavioral Medicine. 2014. V. 37. N 4. P. 607–620. https://doi.org/10.1007/s10865-013-9513-xPresseau J., Johnston M., Francis J.J., Hrisos S., Stamp E., Steen N., Hawthorne G., Grimshaw J.M., Elovainio M., Hunter M., Eccles M.P. Theory-based predictors of multiple clinician behaviors in the management of diabetes. Journal of Behavioral Medicine, 2014, vol. 37, no. 4, pp. 607–620. https://doi.org/10.1007/s10865-0139513-xDillon A. Human Acceptance of Information Technology // International Encyclopedia of Ergonomics and Human Factors. 2006. V. 27. N 3. P. 425–478.Dillon A. Human Acceptance of Information Technology. International Encyclopedia of Ergonomics and Human Factors, 2006, vol. 27, no. 3, pp. 425–478.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.