pmjТихоокеанский медицинский журналPacific Medical Journal1609-1175TGMU10.34215/1609-1175-2026-2-5-9pmj-3134Research ArticleПЕРЕДОВАЯ СТАТЬЯEDITORIALПрименение технологий искусственного интеллекта для поддержки принятия врачебных решений в системе медицинской реабилитации пациентов после инсультаAI technologies for supporting clinical decision-making in the medical rehabilitation of stroke patientsГрибоваВ. В.GribovaV. V.

Владивосток

Vladivostok

ШестопаловЕ. Ю.ShestopalovE. Yu.

Владивосток

Vladivostok

ЛебедевС. В.LebedevS. V.

Владивосток

Vladivostok

ШалфееваЕ. А.ShalfeevaE. A.

Владивосток

Vladivostok

https://orcid.org/0000-0002-6300-846XОкуньД. Б.OkunD. B.

Окунь Дмитрий Борисович – старший научный сотрудник лаборатории интеллектуальных систем имени А.С. Клещева Института автоматики и процессов управления ДВО РАН.

690041, Владивосток, ул. Радио, 5; тел.: +7 (423) 231-04-24

Dmitry B. Okun - Senior Researcher, Laboratory of Intelligent Systems named after A.S. Kleshchev of the Institute of Automation and Control Processes.

5 Radio str., Vladivostok, 690041; tel.: +7 (423) 231-04-24

okdm@dvo.ruКовалевР. И.KovalevR. I.

Владивосток

Vladivostok

ШепетаЕ. И.ShepetaE. I.

Владивосток

Vladivostok

ФедорищевЛ. А.FedorishchevL. A.

Владивосток

Vladivostok

ЛифшицА. Я.LifshitsA. Ya.

Владивосток

Vladivostok

МоскаленкоФ. М.MoskalenkoF. M.

Владивосток

Vladivostok

ТимченкоВ. А.TimchenkoV. A.

Владивосток

Vladivostok

Институт автоматики и процессов управления ДВО РАНРоссияInstitute of Automation and Control Processes, Far Eastern Branch of the Russian Academy of SciencesRussian FederationТихоокеанский государственный медицинский университетРоссияPacific State Medical UniversityRussian Federation2026190720260259Copyright © Грибова В.В., Шестопалов Е.Ю., Лебедев С.В., Шалфеева Е.А., Окунь Д.Б., Ковалев Р.И., Шепета Е.И., Федорищев Л.А., Лифшиц А.Я., Москаленко Ф.М., Тимченко В.А., 20262026Грибова В.В., Шестопалов Е.Ю., Лебедев С.В., Шалфеева Е.А., Окунь Д.Б., Ковалев Р.И., Шепета Е.И., Федорищев Л.А., Лифшиц А.Я., Москаленко Ф.М., Тимченко В.А.Gribova V.V., Shestopalov E.Y., Lebedev S.V., Shalfeeva E.A., Okun D.B., Kovalev R.I., Shepeta E.I., Fedorishchev L.A., Lifshits A.Y., Moskalenko F.M., Timchenko V.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.tmj-vgmu.ru/jour/article/view/3134Цель

Цель. Клинико-методологическое обоснование применения разработанного комплекса онтологий реабилитации и формализованных на их основе баз знаний, обеспечивающих поддержку принятия врачебных решений на всех этапах реабилитации пациентов после инсульта.

Материалы и методы

Материалы и методы. Методологическая основа исследования – онтологический подход к представлению знаний на облачной платформе IACPaaS. Структурированные базы знаний сформированы на основе анализа клинических рекомендаций, стандартов реабилитации и экспертного опыта специалистов КГБУЗ «ВКБ № 1». Формализация онтологических моделей и знаний выполнена с использованием ориентированных графов в среде IACPaaS, что обеспечивает независимость наполнения и обновления базы знаний от программного кода. Экспертная валидация проводилась на всех этапах разработки.

Результаты

Результаты. Создан комплекс взаимосвязанных формализованных баз знаний, интегрированных в облачную платформу, позволяющий осуществлять поддержку принятия решений на всех этапах реабилитационного процесса, который находится на клинической апробации в отделении медицинской реабилитации для неврологических больных с нарушением функции центральной нервной системы КГБУЗ «ВКБ № 1» с 2024 года.

Заключение

Заключение. Предложенный комплекс онтологий и баз знаний, основанный на технологиях искусственного интеллекта, обеспечивает формализованную интеллектуальную поддержку всех этапов работы мультидисциплинарной реабилитационной команды при ведении пациентов после инсульта, создавая методологическую основу для персонализированной реабилитации с учетом требований МКФ и клинических рекомендаций.

Objective

Objective: To justify-both clinically and methodologically—the use of the developed set of rehabilitation ontologies and the formalized knowledge bases. This set of ontologies and knowledge bases supports clinical decision-making for stroke patients at all stages of rehabilitation.

Materials and methods

Materials and methods. This study methodologically relies on an ontological approach to knowledge representation on the IACPaaS cloud platform. Structured knowledge bases were developed using clinical guidelines, rehabilitation standards, and the expertise of specialists from Vladivostok Clinical Hospital No. 1. Ontological models and knowledge bases were formalized using directed graphs in the IACPaaS environment which ensures independence between the population and updating of the knowledge base and the software code. Expert validation was conducted at every stage of development.

Results

Results. A set of interconnected, formalized knowledge bases has been created and integrated into a cloud-based platform to support decision-making throughout the rehabilitation process. Since 2024, this system has been undergoing clinical trials in the medical rehabilitation department for neurological patients with central nervous system disorders at Vladivostok Clinical Hospital No. 1.

Conclusion

Conclusion. The proposed set of AI-based ontologies and knowledge bases offers formalized, intelligent support to multidisciplinary rehabilitation teams at every stage of patient management after a stroke. This set creates a methodological foundation for personalized rehabilitation that considers the requirements of the International Classification of Functioning (ICF) and clinical guidelines.

онтологияформализация медицинских данныхIACPaaSреабилитацияМКФмультидисциплинарная реабилитационная командаontologyformalization of medical dataIACPaaSrehabilitationInternational Classification of Functioning (ICF)multidisciplinary rehabilitation teamпроект реализуется коллективом сотрудников ФГБОУ ВО ТГМУ Минздрава России и ФГБУН ИАПУ ДВО РАН в рамках субсидии на реализацию программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030» и в рамках государственного задания ИАПУ ДВО РАН, тема № F WFW-2026-0008ReferencesТахумова О.В. Пушкин В.А., Дрегалова В.В., Адодина Е.А. Стандартизация информационных систем в здравоохранении: проблемы совместимости и межведомственного взаимодействия в контексте региональной экономики. Вестник Академии знаний. 2025;(2):555–558.Takhumova OV, Pushkin VA, Dregalova VV, Adodina EA. Standardization of information systems in healthcare: problems of compatibility and interdepartmental interaction in the context of regional economy. Bulletin of the Academy of Knowledge. 2025;(2):555–8 (In Russ.).Cвистунов А.А., Осадчук М.А., Васильева И.Н., Миронова Е.Д. Цифровая медицина и искусственный интеллект: настоящее и будущее // Инфекционные болезни: новости, мнения, обучение. Журнал имени академика Н.Д. Ющука. 2025;14(3):86–92. doi: 10.33029/2305-3496-2025-14-3-86-92Svistunov AA, Osadchuk MA, Vasilieva IN, Mironova ED. Digital medicine and artificial intelligence: present and future. Infectious Diseases: News, Opinions, Training. Journal named after Academician N.D. Yushchuk. 2025;14(3):86–92 (In Russ.). doi: 10.33029/2305-3496-2025-14-3-86-92Brereton TA, Malik MM, Lifson M, Greenwood JD, Peterson KJ, Overgaard SM. The role of artificial intelligence model documentation in translational science: scoping review. Interactive Journal of Medical Research. 2023;12(1):e45903. doi: 10.2196/45903Brereton TA, Malik MM, Lifson M, Greenwood JD, Peterson KJ, Overgaard SM. The role of artificial intelligence model documentation in translational science: scoping review. Interactive Journal of Medical Research. 2023;12(1):e45903. doi: 10.2196/45903Николаев В.А., Николаев А.А. Инсульт: статистика и динамика заболеваемости в России. Менеджер здравоохранения. 2025;(6):133–147. doi: 10.21045/1811-0185-2025-6-133-147Nikolaev VA, Nikolaev AA. Stroke: statistics and dynamics of morbidity in Russia. Manager Zdravookhranenia. 2025;(6):133–147 (In Russ.). doi: 10.21045/1811-0185-2025-6-133-147Азизова Р.Б., Абдулхамидов А.Н. Современные подходы к персонализированной реабилитации пациентов после инсульта. Болезни кровообращения. 2025;1(4):48–51.Azizova RB, Abdulkhamidov AN. Modern approaches to personalized rehabilitation of patients after insult. Circulatory Diseases. 2025;1(4):48–51 (In Russ.).Иванова Г.Е., Бодрова Р.А., Комарницкий В.С., Буйлова Т.В., Каримова Г.М. Алгоритм формулирования реабилитационного диагноза с помощью Международной классификации функционирования пациенту, перенесшему инсульт: клинический случай. Физическая и реабилитационная медицина, медицинская реабилитация. 2022;4(1):37–54. doi: 10.36425/rehab96918Ivanova GЕ, Bodrova RA, Builova TV, Karimova GM, Komarnitsky VS. Algorithm for formulation a rehabilitation diagnosis using the international classification of functioning in a patient with a stroke: clinical case. Physical and Rehabilitation Medicine, Medical Rehabilitation. 2022;4(1):37–54 (In Russ.). doi: 10.36425/rehab96918Ye D., Luo H., Winstein C., Schweighofer N. Towards AI-based precision rehabilitation via contextual model-based reinforcement learning. Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation. 2025;22(1):263. doi: 10.1186/s12984-025-01771-0Ye D., Luo H., Winstein C., Schweighofer N. Towards AI-based precision rehabilitation via contextual model-based reinforcement learning. Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation. 2025;22(1):263. doi: 10.1186/s12984-025-01771-0Gruber T.R. A translation approach to portable ontology specifications. Knowledge Acquisition. 1993;5(2):199–220. doi: 10.1006/knac.1993.1008Gruber T.R. A translation approach to portable ontology specifications. Knowledge Acquisition. 1993;5(2):199–220. doi: 10.1006/knac.1993.1008Parsanasab E, Ahmadipour A, Mehraeen E. Utilization of ontology to develop artificial intelligence systems in the healthcare industry. Healthcare Informatics Research. 2025;31(4):320–330. doi: 10.4258/hir.2025.31.4.320Parsanasab E, Ahmadipour A, Mehraeen E. Utilization of ontology to develop artificial intelligence systems in the healthcare industry. Healthcare Informatics Research. 2025;31(4):320–330. doi: 10.4258/hir.2025.31.4.320Грибова В.В., Клещев А.С., Москаленко Ф.М., Тимченко В.А., Федорищев Л.А., Шалфеева Е.А. Облачная платформа IACPaaS для разработки оболочек интеллектуальных сервисов: состояние и перспективы развития. Программные продукты и системы. 2018;31(3):527–536. doi: 10.15827/0236-235X.123.527-536Gribova VV, Kleschev AS, Moskalenko FM, Timchenko VA, Fedorischev LA, SHalfeeva EA. IACPaaS cloud platform for the development of intelligent service shells: current state and future evolution. Software & Systems. 2018;31(3):527–536 (In Russ.). doi: 10.15827/0236-235X.123.527-536Грибова В.В., Кульчин Ю.Н., Никитин А.И., Тимченко В.А. Ансамбль онтологических моделей для обеспечения интеллектуальной поддержки лазерных аддитивных технологических процессов. Онтология проектирования. 2024;14(2):279–300. doi: 10.18287/22239537-2024-14-2-279-300Gribova VV, Kulchin YuN, Nikitin AI, Timchenko VA. An ensemble of ontological models for intelligent support of laser additive manufacturing processes. Ontology of Designing. 2024;14(2):279–300 (In Russ.). doi: 10.18287/22239537-2024-14-2-279-300Gribova VV, Kleshchev AS, Moskalenko FM, Timchenko VA. A two-level model of information units with complex structure that correspond to the questioning metaphor. Automatic Documentation and Mathematical Linguistics. 2015;49(5):172–181. doi: 10.3103/S0005105515050052Gribova VV, Kleshchev AS, Moskalenko FM, Timchenko VA. A two-level model of information units with complex structure that correspond to the questioning metaphor. Automatic Documentation and Mathematical Linguistics. 2015;49(5):172–181. doi: 10.3103/S0005105515050052Gribova VV, Kleshchev AS, Moskalenko FM, Timchenko VA. A model for generation of directed graphs of information by the directed graph of metainformation for a two-level model of information units with a complex structure. Automatic Documentation and Mathematical Linguistics. 2015;49(6):221–231. doi: 10.3103/S0005105515060059Gribova VV, Kleshchev AS, Moskalenko FM, Timchenko VA. A model for generation of directed graphs of information by the directed graph of metainformation for a two-level model of information units with a complex structure. Automatic Documentation and Mathematical Linguistics. 2015;49(6):221–231. doi: 10.3103/S0005105515060059Bernhardt J, Hayward KS, Kwakkel G, Ward NS, Wolf SL, Borschmann K, Krakauer JW, Boyd LA, Carmichael ST, Corbett D, Cramer SC. Agreed definitions and a shared vision for new standards in stroke recovery research: The stroke recovery and rehabilitation roundtable taskforce. International Journal of Stroke. 2017;12(5):444–450. doi: 10.1177/1747493017711816Bernhardt J, Hayward KS, Kwakkel G, Ward NS, Wolf SL, Borschmann K, Krakauer JW, Boyd LA, Carmichael ST, Corbett D, Cramer SC. Agreed definitions and a shared vision for new standards in stroke recovery research: The stroke recovery and rehabilitation roundtable taskforce. International Journal of Stroke. 2017;12(5):444–450. doi: 10.1177/1747493017711816Stinear CM, Smith MC, Byblow WD. Prediction tools for stroke rehabilitation. Neurorehabilitation and Neural Repair. 2020;34(8):683–691. doi: 10.1177/1545968320927860Stinear CM, Smith MC, Byblow WD. Prediction tools for stroke rehabilitation. Neurorehabilitation and Neural Repair. 2020;34(8):683–691. doi: 10.1177/1545968320927860Rahman S, Sarker S, Haque AN, Uttsha MM, Islam MF, & Deb S. AI-driven stroke rehabilitation systems and assessment: A systematic review. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 2022;31,192–207. doi: 10.1109/TNSRE.2022.3219085Rahman S, Sarker S, Haque AN, Uttsha MM, Islam MF, & Deb S. AI-driven stroke rehabilitation systems and assessment: A systematic review. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 2022;31,192–207. doi: 10.1109/TNSRE.2022.3219085Ceccaroni L, Subirats L. Interoperable knowledge representation in clinical decision support systems for rehabilitation. Int. J. Appl. Comput. Math. 2012;11(2):303–316.Ceccaroni L, Subirats L. Interoperable knowledge representation in clinical decision support systems for rehabilitation. Int. J. Appl. Comput. Math. 2012;11(2):303–316.Dissanayake PI, Colicchio TK, Cimino JJ. Using clinical reasoning ontologies to make smarter clinical decision support systems: a systematic review and data synthesis. J Am Med Inform Assoc. 2020;27(1):159–174. doi: 10.1093/jamia/ocz169Dissanayake PI, Colicchio TK, Cimino JJ. Using clinical reasoning ontologies to make smarter clinical decision support systems: a systematic review and data synthesis. J Am Med Inform Assoc. 2020;27(1):159–174. doi: 10.1093/jamia/ocz169Фахретдинов В.В., Брынза Н.С., Курмангулов А.А. Эффективность мультидисциплинарного подхода в восстановительном лечении постинсультных пациентов на амбулаторном этапе медицинской реабилитации. Российский медицинский журнал. 2020;26(1):4–9. doi: 10.18821/0869-2106-2020-26-1-4-9Fakhretdinov VV, Brynza NS, Al’bert AK. Effectiveness of a multidisciplinary approach in the rehabilitation treatment of post-stroke patients at the outpatient stage of medical rehabilitation. Russian Medicine. 2020;26(1):4–9]. doi: 10.18821/0869-2106-2020-26-1-4-9Kopalli SR., Dasari S, Raju G, Vidyasagar S, Gupta D. Artificial intelligence in stroke rehabilitation: From acute care to longterm recovery. Neuroscience. 2025;572:214 –231. doi: 10.1016/j.neuroscience.2025.03.017Kopalli SR., Dasari S, Raju G, Vidyasagar S, Gupta D. Artificial intelligence in stroke rehabilitation: From acute care to longterm recovery. Neuroscience. 2025;572:214 –231. doi: 10.1016/j.neuroscience.2025.03.017Senadheera I, Hettiarachchi P, Haslam B, et al. AI Applications in Adult Stroke Recovery and Rehabilitation: A scoping review using AI. Sensors. 2024;24(20):6585. doi: 10.3390/s24206585Senadheera I, Hettiarachchi P, Haslam B, et al. AI Applications in Adult Stroke Recovery and Rehabilitation: A scoping review using AI. Sensors. 2024;24(20):6585. doi: 10.3390/s24206585

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