DOI
https://doi.org/10.47689/2181-1415-vol5-iss10/S-pp111-120Ключевые слова
искусственный интеллект / медицина / диагностика / персонализированное лечение / мониторинг здоровья / медицинские технологии / большие данные / этика исскуственного интеллектаАннотация
Статья посвящена изучению перспектив применения искусственного интеллекта (ИИ) в медицине и здравоохранении. ИИ постепенно становится неотъемлемой частью современной медицины, открывая новые возможности для диагностики, лечения и профилактики заболеваний. В статье рассматриваются ключевые направления, где ИИ оказывает значительное влияние на медицинскую науку: точная диагностика, персонализированная медицина, мониторинг состояния пациентов и разработка новых лекарств.
ИИ обладает способностью анализировать большие объемы данных и выявлять скрытые закономерности, что способствует раннему обнаружению заболеваний, прогнозированию их течения и созданию индивидуальных терапевтических планов. Применение ИИ в медицинской визуализации, генетических исследованиях и роботизированной хирургии значительно повышает точность и эффективность лечения. В статье также поднимаются вопросы этики, безопасности данных и взаимодействия человека и ИИ, которые играют важную роль в будущем развитии этих технологий.
Скачивания
Библиографические ссылки
Topol, E. J. (2019). Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again. Basic Books.
Esteva, A., Kuprel, B., Novoa, R. A., et al. (2017). "Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks." Nature, 542(7639), 115–118. doi:10.1038/nature21056.
Obermeyer, Z., & Emanuel, E. J. (2016). "Predicting the future — big data, machine learning, and clinical medicine." New England Journal of Medicine, 375(13), 1216–1219. doi:10.1056/NEJMp1606181.
Jiang, F., Jiang, Y., Zhi, H., et al. (2017). "Artificial intelligence in healthcare: past, present and future." Stroke and Vascular Neurology, 2(4), 230–243. doi:10.1136/svn-2017-000101.
Lee, C. H., & Yoon, H. J. (2021). "Medical big data: promise and challenges." Kidney Research and Clinical Practice, 40(1), 3–11. doi:10.23876/j.krcp.20.175.
Reddy, S., Fox, J., & Purohit, M. P. (2019). "Artificial intelligence-enabled healthcare delivery." Journal of the American Board of Family Medicine, 32(3), 453–460. doi:10.3122/jabfm.2019.03.180247.
Yu, K. H., Beam, A. L., & Kohane, I. S. (2018). "Artificial intelligence in healthcare." Nature Biomedical Engineering, 2(10), 719–731. doi:10.1038/s41551-018-0305-z.
Amisha, Malik, P., Pathania, M., & Rathaur, V. K. (2019). "Overview of artificial intelligence in medicine." Journal of Family Medicine and Primary Care, 8(7), 2328–2331. doi:10.4103/jfmpc.jfmpc_440_19.
Chen, M., Decary, M., & Artificial Intelligence in Healthcare (2020). "Artificial intelligence in healthcare: An essential guide for health leaders." Healthcare Management Forum, 33(1), 10–18. doi:10.1177/0840470419869038.
Rajpurkar, P., Irvin, J., Ball, R. L., et al. (2018). "Deep learning for chest radiograph diagnosis: A retrospective comparison of the CheXNeXt algorithm to practicing radiologists." PLoS Medicine, 15(11), e1002686. doi:10.1371/journal.pmed.1002686.
Загрузки
31 7Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2024 Фирузжон Муйдинов (Автор)
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
