TIBBIYOTDA SUN'IY INTELLEKTNING ISTIQBOLLARI
##article.subject##:
sun'iy intellekt, yurak-qon tomir tizimi, yurak-qon tomir xavf omillari, mashinani o'rganish, kardiologiya, aqlli diagnostika va bemorlarni davolash, kasalliklarni bashorat qilish.##article.abstract##
Hozirgi bosqichda sun'iy intellektni tibbiyotda qo'llashning ahamiyati tobora ortib bormoqda, ayniqsa yurak-qon tomir tizimi kasalliklarini o'rganish sohasida. Sun'iy intellekt tekshiruv narxini pasaytirishga va bemor haqidagi ma'lumotlarning qiymatini oshirishga, ularni talqin qilishga va eng maqbul qarorni qabul qilishga yordam beradi. Yurak-qon tomir tasvirining aniqligi elektron tibbiy tarixdagi "katta ma'lumotlar" bilan birgalikda kasallikni yaxshiroq tavsiflash va terapiyani individuallashtirishga imkon beradi. Sun'iy intellektning imkoniyatlari tibbiyotda tobora ko'proq qo'llanila boshlandi, shu jumladan kompyuter diagnostikasi, kasalliklarni bashorat qilish. Albatta, inson salomatligi haqida gap ketganda, “zarar qilma” tamoyili muhim ahamiyatga ega bo‘lib, uni amalga oshirish uchun yangi texnologiyalarni joriy etishda qat’iy huquqiy-me’yoriy baza va puxta dalillar bazasi talab etiladi. Shuni tan olish kerakki, sun'iy intellekt texnologiya sifatida biz tibbiyotda qo'llaydigan texnologiyalar to'plamidan boshlab hayotimizga eng o'zgaruvchan ta'sir ko'rsatadi.
Библиографические ссылки
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.
