PROSPECTS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MEDICINE
Keywords:
artificial intelligence, cardiovascular system, risk factors for cardiovascular diseases, machine learning, cardiology, intelligent diagnosis and treatment of patients, disease prediction.Abstract
At the present stage, the importance of using artificial intelligence in medicine is growing, especially in the field of studying diseases of the cardiovascular system. Artificial intelligence will help to reduce the cost of examination and increase the value of patient information, their interpretation and make the most optimal decision. The accuracy of visualization of the cardiovascular system in combination with "big data" from the electronic medical history will allow to better characterize the disease and personalize therapy. The capabilities of artificial intelligence are increasingly being used in medicine, including computer diagnostics, disease prediction. Of course, when it comes to human health, the “do no harm” principle is important, the implementation of which requires a strict legal and regulatory framework and a thorough evidence base when introducing new technologies. It must be recognized that AI as a technology will have the most transformative impact on our lives, from the package of technologies that we apply in the medical profession.
References
Алексеева М.Г. Искусственный интеллект в медицине / М.Г. Алексеева, А.И. Зубов, М.Ю. Новиков // Международный научно-исследовательский журнал.- 2022. - №7 (121). - URL: https://research-journal.org/archive/7-121-2022-july/artificial-intelligence-in-medicine
Гаврилов Д.В., Гусев А.В., Никулина А.В., Кузнецова Т.Ю., Драпкина О.М. Правильность оценки сердечно-сосудистого риска в повседневной клинической практике. Профилактическая медицина. 2021;24(4):69–75.
Головина, Е.А. Использование искусственного интеллекта в медицине / Е.А. Головина, А.К. Бачурина, А.В. Климов. — Текст : электронный // NovaInfo, 2019. — № 104. — С. 1-2. — URL: https://novainfo.ru/article/16797 (дата обращения: 09.10.2022).
Гусев А. В., Гаврилов Д. В., Корсаков И. Н., Серова Л. М., Новицкий Р. Э., Кузнецова Т. Ю. Перспективы использования методов машинного обучения для предсказания сердечно-сосудистых заболеваний. Врач и информационные технологии.2019. №3. С. 41-47.
Елизарова М.И., Уразова К.М., Ермашов С.Н., Пронькин Н.Н. ИИ медицине. International Journal of Professional Science. 2021. № 5. С.81-85.
Комарь П.А., Дмитриев В.С., Ледяева А.М., Шадеркин И.А., Зеленский М.М. Рейтинг стартапов искусственного интеллекта: перспективы для здравоохранения России. Российский журнал телемедицины и электронного здравоохранения 2021;7(3)32-41.
Комков А.А., Мазаев В.П., Рязанова С.В., Самочатов Д.Н., Базаева Е.В. Основные направления развития искусственного интеллекта в медицине // Научное обозрение. Медицинские науки. – 2020. – № 5. – С. 33-40.
Мелдо А.А., Уткин Л.В., Трофимова Т.Н. Искусственный интеллект в медицине: современное состояние и основные направления развития интеллектуальной диагностики // Лучевая диагностика и терапия. 2020. Т. 11, № 1. С. 9–17.
Мустафаев А.Г. Использование нейросетевых методов для автоматического анализа электрокардиограмм при диагностике заболеваний сердечно-сосудистой системы // Кибернетика и программирование. — 2019. - № 1. - С.66-74.
Невзорова В. А., Плехова Н. Г., Присеко Л. Г., Черненко И.Н., Богданов Д.Ю., Мокшина М.В., Кулакова Н.В. Методы машинного обучения в прогнозировании исходов и рисков сердечно-сосудистых заболеваний у пациентов с артериальной гипертензией (по материалам ЭССЕ-РФ в Приморском крае). Российский кардиологический журнал. 2020;25(3):3751. doi:10.15829/1560–4071-2020-3-375
Рязанова С.В., Мазаев В.П., Комков А.А. Новые тенденции становления искусственного интеллекта в медицине. CardioСоматика. 2021;12(4):227–233.
Тарасова К.А. Возможности использования искусственного интеллекта в кардиологии. Российиский кардиологический журнал. 2022.22(S7)(май). С.47.
Тополь Э. ИИ в медицине: Как умные технологии меняют подход к лечению. Издательство: А. Паблишер 2022. Москва. 398 с.
Фершт В.М., Латкин А.П., Иванова В.Н. Современные подходы к использованию искусственного интеллекта в медицине // Территория новых возможностей. Вестник Владивостокского государственного университета экономики и сервиса. 2020. Т. 12, № 1. С. 121–130.
Хохлов А.Л., Белоусов Д.Ю. Этические аспекты применения программного обеспечения с технологией искусственного интеллекта. Качественная клиническая практика. 2021;(1):70-84.
Шадеркин И.А. Слабые стороны искусственного интеллекта в медицине. Российский журнал телемедицины и электронного здравоохранения 2021;7(2):50-52.
Amisha, Malik P, Pathania M, Rathaur VK. Overview of artificial intelligence in medicine. J Family Med Prim Care. 2019;8(7):2328–31.
Garg R, Oh E, Naidech A, Kording K, Prabha karan S. Automating ischemic stroke subtype classification using machine learning and nat ural language processing. J Stroke Cerebrovasc Dis. 2019;28(7):2045–51.
Leeson P, Nanayakkara S and Lamata P (2022) Editorial: Translating artificial intelligence into clinical use within cardiology. Front. Cardiovasc. Med. 9:995234. doi: 10.3389/fcvm.2022.995234
Mintz Y, Brodie R. Introduction to artificial intelligence in medicine. Minim Invasive Ther Allied Technol. 2019;28(2):73–81.
Ouyang D. EchoNet-RCT: Safety and Efficacy Study of AI LVEF. Presented at: ESC 2022. August 27, 2022. Barcelona, Spain.
