УДК 004.896
Музлова А. Д.
Бакалавр
МГТУ им. Н.Э. Баумана (Мытищинский филиал), Московская обл., г. Мытищи, Черемисин Д. Г.
Бакалавр
МГТУ им. Н.Э. Баумана (Мытищинский филиал), Московская обл., г. Мытищи, Мкртчян В.Р.
Бакалавр
МГТУ им. Н.Э. Баумана (Мытищинский филиал), Московская обл., г. Мытищи
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНЕ Аннотация
Искусственный интеллект (ИИ) уже изменил множество отраслей, и медицина не исключение. С развитием технологий, таких как машинное обучение и большие данные, ИИ становится важным инструментом в медицине, улучшая диагностику заболеваний, оптимизируя лечение и предоставляя персонализированные терапевтические рекомендации. Этот переход к цифровому здравоохранению обещает повысить качество медицинского обслуживания, сделать его более доступным и эффективным.
Ключевые слова
искусственный интеллект, диагностика, персонализированная терапия, машинное обучение, СЭББ.
С развитием технологий, таких как машинное обучение и большие данные, искусственный интеллект становится важным инструментом в медицине, улучшая диагностику заболеваний, оптимизируя лечение и предоставляя персонализированные терапевтические рекомендации. Этот переход к цифровому здравоохранению обещает повысить качество медицинского обслуживания, сделать его более доступным и эффективным.
Одной из ключевых областей применения ИИ в медицине является диагностика. Алгоритмы машинного обучения, такие как нейронные сети, могут анализировать медицинские изображения и выявлять патологии с высокой точностью. Современные ИИ-системы уже превосходят врачей в диагностике некоторых заболеваний. Например, исследования показывают, что ИИ может диагностировать рак кожи по изображениям лучше, чем опытные дерматологи.
Ещё одной важной областью является анализ больших объемов данных, которые невозможно обработать вручную. Это позволяет выявлять паттерны, которые могут указывать на ранние стадии заболеваний.
ИИ также помогает врачам в принятии клинических решений. Системы поддержки принятия решений (CDSS) используют ИИ для предоставления рекомендаций на основе анализа данных пациента и медицинских знаний. Эти системы могут предлагать варианты лечения, предупреждать о возможных побочных эффектах и взаимодействиях лекарств, а также помогать в выборе наиболее эффективной терапии.
Одна из наиболее перспективных областей применения ИИ в медицине — это персонализированная терапия. С помощью ИИ можно анализировать геномные данные пациента и определять, какие лекарства будут наиболее эффективными и безопасными для конкретного человека.
ИИ также используется для предсказания эффективности различных методов лечения. Алгоритмы могут анализировать данные о предыдущих пациентах с аналогичными заболеваниями и прогнозировать, как пациент отреагирует на определенное лечение. Это особенно важно для хронических заболеваний и рака, где выбор правильной терапии может значительно улучшить прогноз и качество жизни пациента.
Персонализированная терапия также включает постоянный мониторинг состояния пациента и адаптацию лечения в реальном времени. ИИ-системы могут анализировать данные от носимых устройств, таких как фитнес-трекеры и смарт-часы, для отслеживания показателей здоровья пациента и своевременной корректировки терапии. Это позволяет быстро реагировать на изменения в состоянии пациента и предотвращать осложнения.
Этические и правовые аспекты также играют важную роль в интеграции ИИ в медицину. Вопросы, касающиеся ответственности за ошибки ИИ, необходимости информированного согласия пациентов на использование их данных и обеспечения равного доступа к передовым технологиям, требуют внимательного рассмотрения. Создание соответствующих регуляторных рамок и стандартов является ключевым шагом на пути к безопасному и эффективному использованию ИИ в здравоохранении. Список использованной литературы:
1. Char D.S., Shah N.H., Magnus D. Implementing Machine Learning in Health Care — Addressing Ethical Challenges / New England Journal of Medicine, 2018.
2. Esteva A., Robicquet A., Ramsundar B. A Guide to Deep Learning in Healthcare / Nature Medicine, 2019. pp. 34-40
3. Obermeyer Z., Emanuel E.J. Predicting the Future — Big Data, Machine Learning, and Clinical Medicine / New England Journal of Medicine, 2016
4. Topol E.J. Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again / New York: Basic Books, 2019. p. 400
© Музлова А. Д., Черемисин Д. Г., Мкртчян В.Р., 2024
УДК 615.466
Музлова А. Д.
Бакалавр
МГТУ им. Н.Э. Баумана (Мытищинский филиал), Московская обл., г. Мытищи, Черемисин Д. Г.
Бакалавр
МГТУ им. Н.Э. Баумана (Мытищинский филиал), Московская обл., г. Мытищи, Мкртчян В.Р.
Бакалавр
МГТУ им. Н.Э. Баумана (Мытищинский филиал), Московская обл., г. Мытищи
ПРИМЕНЕНИЕ НАНОТЕХНОЛОГИЙ В МЕДИЦИНЕ Аннотация
Нанотехнологии применяются в медицине в диагностике заболеваний и доставке