Designing a segment of the decision support system in the diagnosis of polycystic ovary syndrome

1. Гинекологическая эндокринология. Клинические лекции / И. Б. Манухин, Л. Г. Тумилович, М. А. Геворкян, Е. И. Манухина. — 4-е изд., перераб. и доп. — Москва : ГЭОТАР-Медиа. — 2020. — 304 с.

2. Гуанъяо Ву, Пей Ян, Юаньлян Се и др. Разработка системы поддержки принятия клинических решений для прогнозирования степени риска и сортировки пациентов с COVID-19 при госпитализации: международное многоцентровое исследование / Eur Respir J. — 2020.

3. Егоров А.А., Лысенкова С.А., Мазайшвили К.В. Свёрточные сети для сегментации изображений крупных вен // Вестник КРАУНЦ. Физ.-мат. науки. — 2020. — Т. 31. — No 2. — 117-128 с.

4. Ившин А.А., Багаудин Т.З., Гусев А.В. Искусственный интеллект на страже репродуктивного здоровья. Акушерство и гинекология. — 2021. — 5. — 17-24 с.

5. Ившин А.А., Багаудин Т.З., Гусев А.В. Прогнозирование преэклампсии с использованием технологий искусственного интеллекта. Акушерство, Гинекология и Репродукция. — 2021. — 15(5). — 576–585 с.

6. ИИ как медицинский факт [Электронный ресурс] — Электрон. текст. — Режим доступа: https://www.connect-wit.ru/ii-kak-meditsinskij-fakt.html, свободный (дата обращения 22.10.2023)

7. Искусственный интеллект в медицине: главные тренды в мире [Электронный ресурс] — Электрон. текст. — Режим доступа: https://medaboutme.ru/articles/iskusstvennyy_intellekt_v_meditsine_glavnye_trendy_v_mire/, свободный (дата обращения: 14.10.2023).

8. Крис Джордано, Меган Бреннан, Басма Мохамед и др. Доступ к искусственному интеллекту для принятия клинических решений / Front. Digit. Health. — 2021.

9. Невынашивание беременности: тактика ведения : руководство для врачей / под ред. С.О. Дубровиной, В.Ф. Беженарь. — Москва : ГЭОТАР-Медиа. — 2022.

10. Поряева Е.П., Евстафьева В.А. Искусственный интеллект в медицине. Вестник науки и образования № 6 (60). Часть 2. — 2019.

11. Результаты DREAM Challenge: может ли машинное обучение повысить точность скрининга рака молочной железы [Электронный ресурс] — Электрон. текст. — Режим доступа: https://www.ibm.com/blogs/research/2017/06/dream-challenge-results/, свободный (дата обращения: 10.10.2023).

12. Рид Т. Саттон, Дэвид Пинкок, Дэниел К. Баумгарт и др. Обзор систем поддержки принятия клинических решений: преимущества, риски и стратегии успеха // npj Digital Medicine. 2020.

13. Синдром поликистозных яичников [Электронный ресурс] — Электрон. текст. — Режим доступа: https:// www.who.int/ru/news-room/fact-sheets/detail / polycystic-ovary-syndrome, свободный (дата обращения 14.10.2023).

14. Соснова Е.А. Синдром поликистозных яичников. Архив акушерства и гинекологии им. В.Ф. Снегирева. — 2016. — 3 (3). — 116—129 с.

15. Состояние и перспективы внедрения технологий искусственного интеллекта в акушерско-гинекологическую практику. Акушерство и гинекология / Сухих Г.Т., Давыдов Д.Г., Логинов В.В., Баев О.Р., Приходько А.М., Шешко Е.Л., Чмыхова Е.В. — М. — 2021. — 2. — 5-12 с.

16. Emin E.I., Emin E., Papalois A., Willmott F., Clarke S., Sideris M. Artificial intelligence in obstetrics and gynaecology: Is this the way forward? In Vivo. — 2019. — 33(5). — 1547 — P. 51.

17. From Cancer to Consumer Tech: A Look Inside IBM’s Watson Health Strategy [Электронный ресурс] — Электрон. текст. — Режим доступа: https://fortune.com/longform/ibm-watson-health-business-strategy/, свободный (дата обращения: 14.10.2023).

18. Padhy SK, Takkar B, Chawla R, Kumar A. Artificial intelligence in diabetic retinopathy: A natural step to the future. Indian J Ophthalmol. — 2019. — P. 67(7). — P. 1004–9.

19. Understanding DICE COEFFICIENT [Электронный ресурс] — Электрон. текст. — Режим доступа: https://www.kaggle.com/code/yerramvarun/understandingdicecoefficient, свободный (дата обращения: 22.11.2023)

20. U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation [Электронный ресурс] — Электрон. текст. — Режим доступа: https://arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf, свободный (дата обращения 10.10.2023)