К вопросу о применении искусственного интеллекта при принятии процессуальных решений в судебно-медицинской экспертизе: научный обзор



Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

Актуальность. В статье рассмотрены вопросы применения искусственного интеллекта в целях выявления текущего состояния и перспектив его применения при принятии процессуальных решений в судебно-медицинской экспертизе. Использование ИИ в судебно-медицинской экспертизе открывает новые возможности, однако важно помнить и о потенциальных рисках.

Целью исследования является проведение научного обзора применения искусственного интеллекта при принятии процессуальных решений в судебно-медицинской экспертизе.

Материалы и методы. В исследовании изучаются работы специалистов из разных стран, посвященные внедрению ИИ в судебно-медицинскую экспертизу. Особое внимание уделяется использованию ИИ при принятии процессуальных решений. Анализ литературы показывает, что судебная психиатрия является лидером в области применения ИИ в судебно-медицинской сфере.

По результатам исследования, обобщения научных трудов, анализа отечественного и зарубежного опыта по проблематике, авторами работы определены области применения искусственного интеллекта в сфере судебно-медицинской экспертизы. Указано на некоторые аспекты, которые требуют внимания при применении искусственного интеллекта в указанной сфере.

Заключение. Авторами сделан вывод, что внедрение ИИ в судебно-медицинскую экспертизу стало революционным событием, открыв новые возможности для оптимизации процессов анализа и интерпретации данных. Однако, несмотря на значительный потенциал ИИ, роль человека в принятии ключевых решений остается незаменимой.

ИИ не призван заменить человеческий опыт, а скорее стать ценным помощником. Человеческая проницательность и знания остаются незаменимыми для интерпретации контекста и принятия обоснованных решений.

Кроме того, проведен SWOT-анализ применения ИИ при принятии процессуальных решений в судебно-медицинской экспертизе. По результатам исследования определены положительные и отрицательные стороны применения ИИ.

Полный текст

ОБОСНОВАНИЕ

 

Результаты судебно-медицинской экспертизы служат важным источником информации для правоохранительных органов, позволяя им принимать обоснованные и законные решения о привлечении к уголовной ответственности. В этом смысле заключение судебно-медицинской экспертизы помогает суду конвертировать информацию медицинского характера в правовую для обеспечения принятия законного и справедливого решения [1].

Краеугольным камнем системы уголовного правосудия является принцип законности. Например, в системе принципов уголовного судопроизводства, предусмотренных уголовно-процессуальным законодательством как Российской Федерации [2] (ст. 7 Уголовно-процессуального кодекса Российской Федерации), так и Республики Казахстан [3] (ст. 10 Уголовно-процессуального кодекса Республики Казахстан) законность упоминается в первых рядах, и это не случайно. Таким образом, законодатель подчеркивает его значение, место и роль, а также важность следования и соблюдения его на всех стадиях уголовного судопроизводства.

В настоящее время мы являемся свидетелями стремительного развития искусственного интеллекта (далее – ИИ), когда системы на основе ИИ совершают революцию в различных областях, в том числе судебно-медицинской экспертизе. Судебная медицина, соединяющая в себе медицину и право, является благодатной почвой для внедрения искусственного интеллекта, который уже зарекомендовал себя в обеих этих сферах [4] [5]. Неудивительно, что и в судебно-медицинской экспертизе есть немало направлений, по которым применяются технологии ИИ: анализ изображений и распознавание образов, токсикология и анализ лекарств, анализ ДНК, интеграция данных и распознавание образов, обработка естественного языка, контроль качества и стандартизация.

Несовершенство экспертных заключений, как справедливо указывают Е.Х. Баринов и соавт. [6], делает необходимым их тщательный контроль в рамках судебного разбирательства, что приводит к вызову экспертов в суд и постановке перед ними дополнительных вопросов.

Данное обстоятельство может напрямую повлиять на нарушение принципа законности и в этой части ИИ могут способствовать повышению эффективности уголовного процесса. Алгоритмы искусственного интеллекта позволяют просеивать огромные массивы данных, сканируя записи камер видеонаблюдения, телефонные разговоры и интернет-чаты в поисках тенденций, указывающих на преступную деятельность.

Ю.А. Гаврилова предлагает сделать ИИ фоновой частью нашей повседневной жизни, где он станет интеллектуальным менеджером [7]. Это создает систему, в которой ИИ становится фоновой частью нашей повседневной жизни. Он действует разумно, автоматически управляя вещами вокруг нас.

 

РЕЗУЛЬТАТЫ

 

НАУЧНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ПО ПРИМЕНЕНИЮ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ПРИ ПРИНЯТИИ ПРОЦЕССУАЛЬНЫХ РЕШЕНИЙ В СУДЕБНО-МЕДИЦИНСКОЙ ЭКСПЕРТИЗЕ

 

Как справедливо отметил в своей работе А.И. Хмыз [8], судебно-медицинская экспертиза была находилась острие прогресса, применяя передовые исследовательские методы физики, химии, биологии, а позднее и компьютерной обработки информации. Учитывая тренды последних лет, закономерно, что следующим шагом развития всех отраслей специальных знаний будет искусственный интеллект.

Обзор литературы показал, что искусственный интеллект применяется в судебно-медицинской экспертизе в различных областях.

Искусственный интеллект может быть использован в судебной медицине и смежных областях несколькими способами [9][10]:

- определение возраста и пола: ИИ способен обучаться и помогать судебно-медицинским экспертам в определении возраста человека. Это возможно благодаря анализу различных параметров, таких как состояние костей, зубов, кожи и других анатомических признаков;

- помощь паталогоанатомам: искусственный интеллект может стать мощным инструментом для патологоанатомов, помогая им анализировать медицинские изображения. Алгоритмы ИИ могут определять характер травм, заболеваний, оценивать посмертный интервал и причину смерти с высокой точностью;

- анализ ДНК и омических данных: омические данные (геномные, протеомные, метаболомные, токсикогеномные и т.д.) могут быть более эффективно исследованы с помощью искусственного интеллекта. ИИ способен выявлять закономерности и связи в этих данных, которые сложно обнаружить вручную;

- анализ выстрелов: ИИ может анализировать аудиозаписи выстрелов, определяя тип использованного огнестрельного оружия и количество выстрелов. Это может помочь в реконструкции событий преступления;

- цифровая криминалистика: ИИ может играть важную роль в цифровой криминалистике. Алгоритмы ИИ могут анализировать цифровые устройства и данные, помогая обнаруживать скрытые улики, отслеживать преступную деятельность и восстанавливать события, происходившие в цифровом пространстве;

- анализ отпечатков пальцев: ИИ может автоматизировать процесс анализа отпечатков пальцев. Алгоритмы ИИ способны сопоставлять отпечатки, найденные на месте преступления, с отпечатками в базе данных, значительно ускоряя процесс идентификации;

- распознавание лиц: системы искусственного интеллекта могут распознавать лица людей на месте преступления. Сравнивая их с базами данных известных преступников, ИИ может помочь в идентификации подозреваемых;

- судебная токсикология: ИИ может значительно ускорить и повысить точность судебного анализа токсических веществ. Алгоритмы ИИ способны анализировать образцы быстрее, чем традиционные методы, и могут быть интегрированы с робототехникой для автоматизации некоторых этапов тестирования.

Вопрос применения искусственного интеллекта и чипирования человека в судебно-медицинской экспертизе довольно подробно описали М.Б. Садыков и соавт. [11]. В статье также отмечается, что судебная медицина использует ИИ для улучшения оценки рисков для психического здоровья. Эти инструменты ИИ призваны помочь или даже заменить традиционные методы прогнозирования опасности, повторных преступлений или самоубийств. ИИ также может использоваться в уголовных делах, когда обвиняемый утверждает, что на его действия повлияло психическое расстройство. Такой анализ ИИ в значительной степени опирается на информацию, полученную в результате сканирования мозга.

Одним из преимуществ искусственного интеллекта является выгодное использование виртуальной аутопсии (virtopsy) для исследования минимального опухолевого бремени. Виртопсия может быть очень эффективным вмешательством для количественного определения массы опухоли.

Визуализация позволит получить очень важные исходные данные для сравнения массы опухоли у разных пациентов и исключения других причин смерти, не связанных с раком. Методы машинного обучения также будут очень полезны, особенно для потенциального in-silico моделирования. Это позволит сэкономить время и силы, а также сделать то, что в настоящее время невозможно в лабораторных условиях. Кроме того, принципы анализа изображений с помощью машинного обучения позволят усовершенствовать виртопсию. А.Б. Оракбаев и соавт. [12] исследовали вопрос применения машинного обучения при проведении виртуальной аутопсии. В качестве примера приведен 3D стол для вскрытия для проведения виртуальной аутопсии от компании V*T* (см. Рис 1).

Е.Х. Баринов и соавт. [6] отмечают, что суды не уделяют должного внимания на перепроверку выводов судебно-медицинских экспертов по делам о причинении вреда здоровью. Необходимость в привлечении экспертов к работе судов, сопровождающаяся многочисленными вопросами к ним, обусловлена, в первую очередь, недостатками экспертных заключений, полученных на этапе предварительного следствия. Анализ и юридическая оценка дел о ненадлежащей медпомощи сопряжены со сложностями из-за не всегда очевидной для правоохранителей специфики информации, содержащейся в материалах дела. Проведение судебно-медицинских экспертиз по таким делам допускается исключительно после прохождения тщательного внутреннего контроля в судебно-экспертного учреждения, что гарантирует объективность и достоверность экспертных заключений.

В.А. Мальцев и соавт. [13] посвятили свою работу исследованию использования ИИ непосредственнов судебно-экспертной деятельности. В работе отмечается, что в судебной медицине все чаще используются технологии ИИ, которые призваны облегчить работу экспертов. Система автоматизированной реконструкции места преступления генерирует анимационные видеоролики на основе информации о найденных на месте преступления объектах, таких как труп, оружие или другие предметы. Эти видеоролики значительно облегчают работу судебных экспертов, позволяя им нагляднее представить события, произошедшие на месте преступления, в сравнении с ручным созданием анимации.

Анализ биохимических маркеров открывает новые возможности для точного определения времени смерти [14].

Системы ИИ нового поколения способны решать сложные задачи по идентификации людей по зубам, даже если их личности неизвестны, что имеет большое значение в ситуациях массовых бедствий. ИИ также применяется для определения пола человека по фрагментам скелета.

Эксперты с помощью ИИ могут быстро и эффективно обрабатывать большие массивы сложных данных, что ускоряет анализ на разных этапах расследования.

Применение ИИ позволяет экспертам быстро и эффективно анализировать значительный объем различных данных, тем самым влияя на скорость и точность расследования.

Обеспечение безопасного хранения, обработки и доступа к собранным данным только для уполномоченных лиц является критически важным аспектом работы с такой информацией. Применение ИИ несомненно трансформирует судебные профессии и всю систему правосудия в целом. Машинное обучение имеет ряд преимуществ, среди которых можно выделить возможность работы со значительными объемами информации, выявление тонких связей и закономерностей, адаптивность, условная объективность [15].

В своей работе [16] Л.В. Туманова поднимает проблему объективности судебно-медицинских экспертов при проведении экспертиз, связанных с медицинскими услугами. Она отмечает, что эксперты в этой области часто имеют корпоративные связи с медиками, которые оказывали оспариваемые услуги.

Для решения этой и других проблем, Л.В. Туманова предлагает создать единый банк данных экспертных организаций, где будет четко указана их специализация, с внедрением искусственного интеллекта в эту сферу.

Использование ИИ позволит автоматизировать часть работы экспертов, снизить влияние человеческого фактора на результаты экспертиз, повысить объективность и беспристрастность экспертных заключений. Создание единого банка данных экспертных организаций позволит повысить прозрачность работы экспертов, обеспечить подбор наиболее квалифицированных экспертов для проведения конкретных экспертиз, снизит риск субъективной оценки и подбора аффилированных экспертов.

Д.В. Воеводкин и соавт. [17] исследовали потенциал ИИ в борьбе с поддельными судебно-медицинскими экспертизами. Авторы рассмотрели возможности и ограничения применения ИИ в этой области.

Мы обнаружили, что единого подхода к рассмотрению законности не существует. Wood M. [18] рассматривает принцип законности в общей системе уголовного права, также во взаимосвязи с остальными конституционными принципами: принципом равенства, верховенства закона и справедливости. Horder J. [19] отмечает, что принципы уголовного права носят чисто теоретический характер, они должны быть закреплены в законах, которые будут понятны и доступны для граждан. Peno M. [20] также поддерживает мнение о том, что принципы уголовного права, особенно принцип законности, являются основополагающим компонентом системы уголовного права и реализуются при введении уголовного судопроизводства. Werle G. и соавт. [21] отмечают, что принципы международного уголовного права стали одной из наиболее влиятельных областей международной уголовной юстиции. Stoian A. и соавт. [22] считают принцип законности одним из важнейших принципов правового государства, который вносит значительный вклад в защиту верховенства права и социального равновесия. Признание принципа законности в акте конституционного значения ознаменовало момент основания государства, основанного на принципах права и представленного для создания современного государственного управления. Принцип присутствует на уровне каждой судебной власти, что обеспечивает его популярность в силу своей специфики.

Использование ИИ в судебной экспертизе открывает новые возможности, но не исключает роль человека. Важно правильно позиционировать ИИ: он должен быть вспомогательным инструментом, а не заменой эксперту [8]. ИИ способен автоматизировать многие задачи, оптимизировать процесс экспертизы и повысить его эффективность. Таким образом, совместная работа человека и машины позволит достичь нового уровня качества и эффективности экспертизы.

Искусственный интеллект решает проблему человеческого фактора при обработке информации. Машины способны устанавливать связи между объектами гораздо быстрее, чем люди, и делать это без искажений. Это особенно важно при проведении идентификационных исследований, где точность и объективность имеют решающее значение. ИИ обеспечивает прозрачность обработки информации, что повышает доверие к результатам.

Создание единой системы экспертной информации поможет устранить проблемы с разночтениями в терминологии и обеспечит легкий доступ к информации об объектах экспертизы. Это положительно скажется на качестве судебных экспертиз, особенно комплексных.

Эксперты нуждаются в помощнике, который поможет им быстро и эффективно находить необходимую информацию для проведения судебных экспертиз. Реализация описанных выше возможностей позволит создать такого помощника на основе ИИ.

Использование ИИ в судебно-медицинской экспертизе открывает новые возможности, но требует осторожности. Важно учитывать ограничения системы и не перекладывать на нее ответственность за окончательные выводы. Эксперт должен оставаться критичным и профессиональным, используя ИИ как инструмент, а не как замену своим знаниям.

Для эффективного использования ИИ необходимо разработать четкие принципы его применения, а также принципы принятия решений на основе его результатов.

 

ОБСУЖДЕНИЕ

Использование ИИ позволит автоматизировать часть работы экспертов, снизить влияние человеческого фактора на результаты экспертиз, повысить объективность и беспристрастность экспертных заключений.

Ввиду отсутствия в современной научной литературе достаточных источников посвященных комплексному применению ИИ о применении искусственного интеллекта при принятии процессуальных решений в судебно-медицинской экспертизе, нами проведен SWOT1-анализ [23], который показал (табл 1) что использование ИИ при принятии процессуальных решений в судебно-медицинской экспертизе открывает новые возможности, но не лишено недостатков. С одной стороны, ИИ может повысить точность и стандартизировать процесс экспертизы, а также открыть новые пути для сотрудничества между экспертами. С другой стороны, применение ИИ сопряжено с рядом этических, правовых и технических проблем, которые необходимо решить. Только при условии ответственного и безопасного внедрения ИИ может стать ценным инструментом для судебных медиков.

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Внедрение ИИ в судебную медицину и патологию стало революционным событием, открыв новые возможности для оптимизации процессов анализа и интерпретации данных.

Однако, несмотря на значительный потенциал ИИ, роль человека в принятии ключевых решений остается незаменимой.

Одним из главных вызовов использования ИИ в этой сфере является обеспечение качества научных данных. Сбор и очистка данных – это основополагающие этапы, от которых напрямую зависит производительность и точность алгоритмов ИИ. Только при условии работы с достоверными данными можно в полной мере реализовать потенциал ИИ в судебной медицине и патологоанатомии. Преимущества ИИ в системе правосудия неоспоримы: ускорение анализа доказательств и интерпретация улик могут привести к более оперативному и точному ходу судебного процесса. Тем не менее, важно понимать, что переход к полностью автоматизированному использованию ИИ потребует времени и постоянных адаптаций.

По сути, ИИ не призван заменить человеческий опыт, а скорее стать ценным помощником. Человеческая проницательность и знания остаются незаменимыми для интерпретации контекста и принятия обоснованных решений.

Важно найти баланс между технологиями и человеческим опытом, чтобы сохранить справедливость и этичность системы правосудия в современном динамично развивающемся мире.

Таким образом, постепенная интеграция ИИ в судебную медицину и патологию является значительным шагом на пути к повышению благосостояния и безопасности общества. Совместная работа технологий и человека позволит в полной мере использовать преимущества этих инноваций в сфере правосудия и судебной медицины.

 

1 метод анализа, используемый для оценки «сильных», «слабых сторон», «возможностей» и «угроз», связанных с организацией, планом, проектом, человеком или деловой деятельностью (от англ. Strengths — сильные

стороны, Weaknesses — слабые стороны, Opportunities — возможности, Threats — угрозы)

 

 

Таблица 1. SWOT-анализ применения искусственного интеллекта при принятии процессуальных решений в судебно-медицинской экспертизе

Table 1. SWOT analysis of the application of artificial intelligence in making procedural decisions in forensic medical examination

 

Сильные стороны:

Слабые стороны:

Повышенная точность и объективность: Системы искусственного интеллекта могут анализировать данные судебной экспертизы с высокой точностью, уменьшая человеческий фактор и субъективность, тем самым поддерживая принцип законности благодаря точным и непредвзятым выводам.

Последовательность и стандартизация: ИИ обеспечивает проведение судебно-медицинской экспертизы по стандартным процедурам, сводя к минимуму разночтения и гарантируя единообразное применение правовых норм в каждом конкретном случае.

Эффективность и скорость: ИИ может быстро обрабатывать и анализировать большие объемы данных, обеспечивая своевременное проведение судебной экспертизы и подготовку отчетов, что имеет решающее значение для судебного разбирательства.

Интеграция данных: ИИ может интегрировать различные источники данных, обеспечивая комплексный судебный анализ, который соответствует правовым стандартам и поддерживает надежные юридические выводы.

Качество данных и предвзятость: точность и законность результатов работы ИИ зависит от качества и репрезентативности обучающих данных. Плохие или необъективные данные могут привести к сомнительным с юридической точки зрения результатам.

Проблемы интерпретируемости: Многие модели ИИ, особенно глубокого обучения, часто представляют собой "черные ящики", лишенные прозрачности, что затрудняет понимание и обоснование их выводов в юридическом контексте.

Ресурсоемкость: Внедрение и поддержка систем ИИ требуют значительных инвестиций в технологии, обучение и инфраструктуру, что может стать препятствием для некоторых судебно-экспертных учреждений.

Техническая и юридическая экспертиза: Для правильной интерпретации выводов ИИ и обеспечения их соответствия правовым нормам судебным экспертам и юридическому персоналу требуется специальная подготовка.

Возможности:

Угрозы:

Развитие технологий искусственного интеллекта: Постоянное совершенствование ИИ может повысить его точность, прозрачность и интерпретируемость, тем самым лучше поддерживая принцип законности.

Расширение обучения и сотрудничества: Разработка специализированных программ обучения и развитие сотрудничества между судебными экспертами и юристами могут повысить эффективность использования ИИ в правовом контексте.

Разработка нормативных актов: Разработка четких правил и стандартов использования ИИ в судебной медицине может обеспечить соответствие его применения правовым принципам и повысить доверие к результатам ИИ.

Общественное доверие и признание: По мере того как системы ИИ становятся все более прозрачными и надежными, общественное доверие к судебно-медицинской экспертизе, основанной на ИИ, может возрасти, укрепляя законность судебно-медицинских процессов.

Глобальный обмен данными и стандартизация: Международное сотрудничество в области обмена данными и стандартизации может улучшить модели ИИ, обеспечив их соответствие глобальным правовым стандартам и практике.

Этические и правовые проблемы: Использование ИИ в судебно-медицинской экспертизе вызывает этические и правовые проблемы, включая вопросы конфиденциальности, согласия и допустимости сгенерированных ИИ доказательств в суде.

Предвзятость и дискриминация: Системы ИИ могут увековечить существующие предубеждения, присутствующие в обучающих данных, что приведет к дискриминационным результатам, подрывающим принцип законности.

Технологическая зависимость: Чрезмерная зависимость от ИИ может снизить акцент на человеческих знаниях и критическом мышлении, что может поставить под угрозу юридическую обоснованность судебной экспертизы.

Риски кибербезопасности: Системы искусственного интеллекта уязвимы для кибератак, что может поставить под угрозу целостность судебно-экспертных данных и законность выводов экспертизы.

Отставание в правовом и нормативном регулировании: Правовая база и нормативные акты могут отставать от технического прогресса, что приведет к неопределенности и потенциальным правовым проблемам, связанным с использованием ИИ в судебной экспертизе.

×

Об авторах

Динара Рабаниевна Нуркеева

Академия правоохранительных органов при Генеральной прокуратуре Республики Казахстан

Автор, ответственный за переписку.
Email: din_uriste@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2666-4801
SPIN-код: 9626-2368
Казахстан, Республика Казахстан, 021804, г. Косшы, ул. Республика, строение 94

Ернар Нурланович Бегалиев

Академия правоохранительных органов при Генеральной прокуратуре Республики Казахстан

Email: ernar-begaliev@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6659-8576
SPIN-код: 4397-7648

д.ю.н., профессор

Казахстан, Косшы

Марал Тлеугабыловна Абзалбекова

Карагандинский государственный университет им. Е.А. Букетова

Email: abzalbekoba@mail.ru
ORCID iD: 0009-0001-9929-4816
SPIN-код: 9829-0326
Казахстан, 100024, Республика Казахстан г. Караганда, ул. Университетская, 28

Ардак Алимхановна Биебаева

Академия правосудия при Верховном Суде Республики Казахстан, Астана, Республика Казахстан

Email: ardak_22@mail.ru
ORCID iD: 0009-0003-8961-7815
SPIN-код: 2220-8626

к-т юр. наук, доцент

Казахстан, Астана, улица Бейбитшилик, 46

Фарида Сатбергеновна Жаксыбекова

Maqsut Narikbayev university

Email: zaksybekovafarida@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-2770-6356
SPIN-код: 5202-1033

к-т юр. наук, доцент

Астана, ул. шоссе Коргалжын, 8

Список литературы

  1. 1. Баринов Е. Х., Тихомиров А. В. Медицинская экспертиза на правовом поле //Медицинская экспертиза и право. – 2012. – №. 1. – С. 3-4.
  2. 2. Уголовно-процессуальный кодекс Российской Федерации от 18.12.2001 N 174-ФЗ
  3. 3. Уголовно-процессуальный кодекс Республики Казахстан от 4 июля 2014 года № 231-V ЗРК.
  4. 4. Kuppala J. et al. Benefits of Artificial Intelligence in the Legal System and Law Enforcement //2022 International Mobile and Embedded Technology Conference (MECON). – IEEE, 2022. – С. 221-225
  5. 5. Alowais S. A. et al. Revolutionizing healthcare: the role of artificial intelligence in clinical practice //BMC medical education. – 2023. – Т. 23. – №. 1. – С. 689.
  6. 6. Баринов Е. Х., Михеева Н. А., Калинин Р. Э., Тарасова Н. В. Внутренний контроль качества судебно-медицинских экспертиз по фактам неоказания медицинской помощи //Судебная медицина. 2020;6(1):46–50. https://doi.org/10.19048/2411-8729-2020-6-1-46-50.
  7. 7. Гаврилова Ю.А. Концепция интеграции искусственного интеллекта в правовую систему // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Юридические науки. - 2021. - Т.25. - №3. - C. 673-692. doi: 10.22363/2313-2337-2021-25-3-673-692
  8. 8. Хмыз А. И. Использование возможностей искусственного интеллекта в судебной экспертизе // Вестник экономической безопасности. 2022. № 5. С. 224–227. https://doi.org/10.24412/2414-3995-2022-5-224-227.
  9. 9. Wankhade TD, Ingale SW, Mohite PM, Bankar NJ. Artificial Intelligence in Forensic Medicine and Toxicology: The Future of Forensic Medicine //Cureus. 2022. August;14(8):e28376. 10.7759/cureus.28376.
  10. 10. Vodanović M, Subašić M, Milošević DP, Galić I, Brkić H. Artificial intelligence in forensic medicine and forensic dentistry. //J Forensic Odontostomatol. 2023 Aug 27;41(2):30-41. PMID: 37634174; PMCID: PMC10473456.
  11. 11. Садыков М.Б., Бегалиев Е.Н., Бахтеев Д.В., Казиева А.Н., Хусаинов О.Б. Применение искусственного интеллекта и чипирования человека в судебно-медицинской экспертизе: научный обзор // Судебная медицина. 2024. Т. 10, № 1. С. 000–000. DOI: https://doi.org/10.17816/fm16093.
  12. 12. Оракбаев А.Б., Курмангали Ж.К., Бегалиев Е.Н., Сырбу А.В., Бегалиев Б.А. К вопросу об использовании результатов виртуальной аутопсии (виртопсии) в ходе расследования преступлений: научный обзор // Судебная медицина. 2023. Т.9. №2. C. 183-192. doi: 10.17816/fm774.
  13. 13. Мальцев В. А., Муржина А. С. Использование возможностей искусственного интеллекта в судебно-экспертной деятельности. – 2023.
  14. 14. Lefèvre, T.; Tournois, L. Artificial Intelligence and Diagnostics in Medicine and Forensic Science // Diagnostics 2023, 13, 3554. https://doi.org/10.3390/diagnostics13233554.
  15. 15. Бахтеев Д. В. Искусственный интеллект: этико-правовые основы. Монография. – " Издательство"" Проспект""", 2021.
  16. 16. Туманова Л. В. Особенности доказывания по делам, связанным с оказанием медицинских услуг //Вестник Тверского государственного университета. Серия" Право". – 2022. – №. 2. – С. 124.
  17. 17. Воеводкин Д.В., Рустемова Г.Р., Бегалиев Е.Н., Игембаев К.А., Аюпова З.Н. К вопросу выявления поддельных заключений судебно-медицинских экспертиз посредством применения технологии искусственного интеллекта по опыту Республики Казахстан: научный обзор // Судебная медицина. 2023 Т. 9, № 3 С. 287–298. DOI: https://doi.org/10.17816/fm8270
  18. 18. Wood, M. (2019). Customary International Law and the General Principles of Law Recognized by Civilized Nations // International Community Law Review, 21(3-4), 307-324.
  19. 19. Horder, J. (2016). Ashworth's principles of criminal law. Oxford University Press.
  20. 20. Peno, M. (2019). The Character of the Principles of Criminal Law and Criminal Responsibility: Between the Philosophy of Law and Semiotic // Liverpool Law Review, 40(2), 79-93.
  21. 21. Werle, G., & Jessberger, F. (2020). Principles of international criminal law. Oxford University Press.
  22. 22. Stoian, A., & Drăghici, T. (2015). The principle of legality, principle of public law // International Conference knowledge-based organization.
  23. 23. Gurl E. SWOT analysis: A theoretical review. – 2017.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Эко-Вектор,



СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ: серия ПИ № ФС 77 - 60835 выдано 09.09.2021 г. 
СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ: серия ЭЛ № ФС 77 – 59181 выдано 03.09.2014
г.



Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах