ПРОГРАМНА ІНФОРМАЦІЙНО-ЕКСПЕРТНА СИСТЕМА ЯК ЦИФРОВЕ РІШЕННЯ ДЛЯ ОПТИМІЗАЦІЇ РЕЗУЛЬТАТІВ СЕКЦІЙНОГО ДОСЛІДЖЕННЯ ТРУПІВ ТВАРИН

Роман Геннадійович Казанцев; Іван Володимирович Яценко

doi:10.32782/bsnau.vet.2024.4.5

Роман Геннадійович Казанцев Державний біотехнологічний університет https://orcid.org/0000-0002-4479-1516
Іван Володимирович Яценко Державний біотехнологічний університет https://orcid.org/0000-0001-8903-2129

DOI: https://doi.org/10.32782/bsnau.vet.2024.4.5

Ключові слова: судово-ветеринарна експертиза, інформаційні технології, диджиталізація, «SVS – cудово-ветеринарна секція», праксеологія

Анотація

Для успішного досягнення основної мети судово-експертної діяльності (отримання об’єктивних, обґрунтованих, правдивих, правильних умовиводів за результатами проведених досліджень) найбільш перспективною є цифровізація та напрямок розроблення інформаційних технологій. При створенні інформаційної експертної системи враховано, що жодний кібернетичний метод не може охопити увесь можливий комплекс вирішення експертних завдань з його різноманітними об’єктами, складними морфо-функціональними взаємозв’язками між ними і значним розмаїттям методик їх реалізації. Платформа для якої розроблялося програмне забезпечення – Windows 7×32 або пізніші версії з потужнішим процесором. Як середовище розробки було узято також продукт Microsoft – Visual Studio 2019, розроблено за допомогою WPF – частина системи платформи .Net і є підсистемою для побудови графічних інтерфейсів, за відтворення яких відповідає Direct X з мовою декларативної розмітки інтерфейсу XAML і C#. Програма дозволяє не лише створювати нові та перезаписувати існуючі файли формату RTF. Розроблений програмний комплекс «SVS – cудово-ветеринарна секція» забезпечує оптимізацію та автоматизацію судово-експертних досліджень; скорочення витрат часу для їх реалізації, підвищення продуктивності праці експертів; мінімізацію затрат матеріальних ресурсів; формалізацію судово-експертних методик; отримання надійних результатів; надійність накопичення, оброблення вхідних даних і передавання оброблених результатів дослідження для отримання інформації нової якості (інформаційного продукту); алгоритмізацію експертних операцій. Проаналізовані й позначені судовим експертом ознаки досліджуваного трупа тварини та зафіксовані в базі даних запропонованої інформаційно-експертної системи застосовують під час оформлення протокольної частини судово-ветеринарного розтину трупа тварини, а в подальшому – у висновку експерта.

Посилання

1. Aghayev, E., Staub, L., Dirnhofer, R., Ambrose, T., Jackowski, C., Yen, K., Bolliger, S., Christe, A., Roeder, C., Aebi, M., & Thali, M. J. (2008). Virtopsy – the concept of a centralized database in forensic medicine for analysis and comparison of radiological and autopsy data. Journal of Forensic and Legal Medicine, 15(3), 135-40. doi: 10.1016/j.jflm.2007.07.005
2. Ancheta, K., Le Calvez, S., & Williams, J. (2024). The digital revolution in veterinary pathology. Journal of Comparative Pathology, 214, 19-31. doi: 10.1016/j.jcpa.2024.08.001
3. Bertram, C. A., & Klopfleisch, R. (2017). The Pathologist 2.0: An Update on Digital Pathology in Veterinary Medicine, Veterinary Pathology, 54(5), 756-766. doi: 10.1177/0300985817709888
4. Bertram, C. A., Stathonikos, N., Donovan, T. A., Bartel, A., Fuchs-Baumgartinger, A., Lipnik, K., van Diest, P.J., Bonsembiante, F., & Klopfleisch, R. (2022). Validation of digital microscopy: Review of validation methods and sources of bias. Veterinary Pathology, 59(1), 26-38. doi: 10.1177/03009858211040476
5. Brogdon, R. (2024). Traditional Marketing Is Not Dead in Veterinary Practice. Veterinary Clinics of North America: Small Animal Practice, 54(2), 369-379. doi: 10.1016/j.cvsm.2023.10.004
6. Brühschwein, A., Klever, J., Hoffmann, A. S., Huber, D., Kaufmann, E., Reese, S., Meyer-Lindenberg, A. (2020). Free DICOM-Viewers for Veterinary Medicine: Survey and Comparison of Functionality and User-Friendliness of Medical Imaging PACS-DICOM-Viewer Freeware for Specific Use in Veterinary Medicine Practices. Journal of Digital Imaging, 33(1):54-63. doi: 10.1007/s10278-019-00194-3
7. Burti, S., Banzato, T., Coghlan, S., Wodzinski, M, Bendazzoli M, & Zotti A. (2024). Artificial intelligence in veterinary diagnostic imaging: Perspectives and limitations. Research in Veterinary Science, 175, 105317. doi: 10.1016/j.rvsc.2024.105317
8. Folgmann, M. S., Kleinsorgen, C., Stock, K. F., Meister, D., Hellige, M., Feige, K., & Delling, U. (2024). Digitalisation in pre-purchase examination and prospects for an equine health database in Germany-Results of an online survey among equine veterinarians. Equine Veterinary Journal, 56(5), 1050-1058. doi: 10.1111/evj.14001
9. Giacomazzo, M., Cian, F., Castagnaro, M., Gelain, M. E., & Bonsembiante, F. (2024). Digital Cytology in Veterinary Education: A Comprehensive Survey of Its Application and Perception among Undergraduate and Postgraduate Students. Animals (Basel), 14(11), 1561. doi: 10.3390/ani14111561
10. Grela, M., Panasiuk-Flak, K., Listos, P., Gryzińska, M., Buszewicz, G., Chagowski, W., & Teresiński, G. (2021). Post-mortem analysis of gunshot wounds to the head and thorax in dogs by computed tomography, radiography and forensic necropsy. Medicine, Science and the Law, 61(2), 105-113. doi: 10.1177/0025802420971176
11. Hanna, M. G., & Pantanowitz, L. (2019). Feasibility of using the Omnyx digital pathology system for cytology practice. Journal of the American Society of Cytopathology, 8(4), 182-189. doi: 10.1016/j.jasc.2019.01.003
12. Jones-Hall, Y. L., Skelton, J. M., & Adams, L. G. (2022). Implementing Digital Pathology into Veterinary Acade mics and Research. Journal of Veterinary Medicine, 49(5), 547-555. doi: 10.3138/jvme-2021-0068
13. Kalochristianakis, M., Kontogiannis, A., Flouri, D. E., Nathena, D., Kanaki, K., & Kranioti, E. F. (2024). IPPASOS: The first digital forensic information system in Greece. Health Information Management Journal, 53(2), 137-144. doi: 10.1177/18333583221144664
14. Kumar Basak, S., Wotto, M., & Bélanger, P. (2018). E-learning, M-learning and D-learning: Conceptual definition and comparative analysis. E-Learning and Digital Media, 15(4), 191-216. https://doi.org/10.1177/2042753018785180
15. Kummer, N., Delémont, O., Voisard, R., & Weyermann, C. (2022). The potential of digital technologies in problembased forensic learning activities. Science & Justice, 62(6), 740-748. doi: 10.1016/j.scijus.2022.04.005
16. Magalhães, G., Calisto, R., Freire, C., Silva, R., Montezuma, D., Canberk, S., & Schmitt, F. (2024). Invisible for a few but essential for many: the role of Histotechnologists in the establishment of digital pathology. Journal of Histotechnology, 47(1), 39-52. doi: 10.1080/01478885.2023.2268297
17. Marks, N. (2024). The Progressive Veterinary Practice. Veterinary Clinics of North America: Small Animal Practice, 54(2):265-276. doi: 10.1016/j.cvsm.2023.10.011
18. Piccione, J., & Baker, K. (2023). Digital Cytology. Veterinary Clinics of North America: Small Animal Practice, 53(1), 73-87. doi: 10.1016/j.cvsm.2022.07.007
19. Rogers, L., Galezowski, A., Ganshorn, H., Goldsmith, D., Legge, C., Waine, K., Zachar, E., & Davies, J. L. (2024). The use of telepathology in veterinary medicine: a scoping review. Journal of Veterinary Diagnostic Investigation, 36(4), 490-497. doi: 10.1177/10406387241241270
20. Yamada, K., Satoh, K., Kanai, E., & Madarame, H. (2023). Role of autopsy imaging in veterinary forensic medicine: experiences in 39 cases. Journal of Veterinary Medicine Science, 85(3), 301-307. doi: 10.1292/jvms.22-0548
21. Yatsenko, I. V. (2008). Metodolohiya stvorennya ta vykorystannya osteolohichnykh kompʺyuternykh tekhnolohiy pry doslidzhenni biolohichnoho materialu v sudovo-veterynarniy ekspertyzi [Methodology for creating and cutting out osteological components of technological equipment when reaching biological material in forensic veterinary examination]. Visnyk Derzhavnoho ahroekolohichnoho universytetu, 1(21), 211-219 (in Ukrainian)
22. Zuraw, A., & Aeffner, F. (2022). Whole-slide imaging, tissue image analysis, and artificial intelligence in veterinary pathology: An updated introduction and review. Veterinary Pathology, 59(1), 6-25. doi: 10.1177/03009858211040484