Информационные технологии и системы искусственного интеллекта в медицине - фундаментальное образование будущего

Объем работы 11 стр.

Актуальность. Информационные технологии и системы искусственного интеллекта приобретают все большее значение в сфере медицины. Эти технологии могут произвести революцию в здравоохранении, улучшив результаты лечения пациентов, сократив затраты и повысив эффективность. Тема актуальна также и по причине того, что современная медицина имеет ряд коренных недостатков. Во-первых, это невозможность помочь всем больным по чисто экономическим причинам (высокая стоимость диагностических процедур, лекарств и операций). Поэтому самыми передовыми достижениями медицины может пользоваться только очень ограниченный круг людей. Во-вторых, медицина может помочь человеку только выжить (и то, лишь на определенный ограниченный срок). Но, она в принципе не способна вернуть людям утерянное здоровье, понимая его как способность продолжать в полном объеме свою производственную и социальную деятельность и личную жизнь. В-третьих, медицина, несмотря на формальное провозглашение принципов и задач профилактики заболеваний, реально имеет дело только с уже заболевшими людьми, нуждающимися в медицинской помощи. Это означает, что она не умеет прогнозировать и предупреждать заболевания, а лишь пассивно ожидает пока здоровый человек не превратиться в пациента, требующего внимания медицины.

        Именно поэтому внедрение искусственного интеллекта (ИИ) значительно облегчает медицинские задачи и увеличивает эффективность всех процессов. 

1. Хомутов Р.А., Фешина Е.В. Искусственный интеллект в медицине - перспективы развития // сборник материалов I всероссийской студенческой научно-практической конференции «Цифровизация экономики: направления, методы, инструменты». — 2019. — С. 234-236.

2. Как ИИ создает лекарства в 10 раз быстрее и в 600 раз точнее, чем человек. URL: https://hightech.fm/2023/01/17/ai-farm-found (дата обращения: 26.10.2023)

3. Андрейчиков А.В. Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы. М. : Финансы и статистика, 2004. 423 с.

4. Кобякова О.С., Стародубов В.И., Кадыров Ф.Н., Куракова Н.Г, Чилилов А.М. Экономические аспекты оказания медицинском помощи с применением телемедицинских технологий // Врач и информационные технологии. - 2020. - № 3. - С. 60-66.

5. Yun Liu Detecting Cancer Metastases on Gigapixel Pathology Images / Yun Liu, Krishna Gadepalli, Mohammad Norouzi, George E. Dahl, Timo Kohlberger, Aleksey Boyko, Subhashini Venugopalan, Aleksei Timofeev, Philip Q. Nelson, Greg S. Corrado, Jason D. Hipp, Lily Peng, Martin C. Stumpe. -eprint arXiv:1703.02442. - 03/2017.

6. Utilizing Predictive Models for Evaluation of a Patient Medical Profile to Predict an Individual Pressure Ulcer Risk Assessment // URL: http://www.ehob.com/img/documents/document_123.pdf (дата обращения: 26.10.2023)

7. Малыгин И. Г., Комашинский В. И. Информационные технологии и искусственный интеллект — основные двигатели четвертой индустриальной революции (Industrie 4.0) // Информационные технологии. — 2016. — № 12. Т. 22 - С. 899-904.

8. Чиркова В.М. Современные технологии в медицинском образовании как средство обучения студентов нового поколения // Карельский научный журнал. — 2020. — № 1(30). —Т.9 - С. 40-42.

9. Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks // URL: http://www.nature.com/nature/journal/v542/n7639/full/nature21056.html (дата обращения: 26.10.2023)