ВЛИЯНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА ЗДРАВООХРАНЕНИЕ
Keywords:
Искусственный интеллект (ИИ),Технологии в здравоохранении,Диагностические инструменты,Персонализированная медицина,Предиктивная аналитика,ИИ в хирургииAbstract
Искусственный интеллект (ИИ) быстро трансформирует отрасль здравоохранения, повышая точность диагностики, улучшая результаты лечения, снижая операционные расходы и расширяя доступ к здравоохранению. В этой
статье рассматриваются различные приложения ИИ в здравоохранении, включая диагностические инструменты, персонализированную медицину, мониторинг пациентов и роботизированные операции. В статье также обсуждаются
значительные преимущества ИИ, такие как повышение эффективности, снижение затрат и повышение доступности, при одновременном решении ключевых проблем, включая проблемы конфиденциальности данных, этические
вопросы и интеграцию ИИ в существующие системы здравоохранения. По мере того, как технология искусственного интеллекта продолжает развиваться, ее потенциал для революционных преобразований в системах здравоохранения во
всем мире огромен, хотя для обеспечения ее успешного и этичного внедрения необходимо преодолеть значительные препятствия. В заключение статьи освещаются будущие тенденции в области инноваций в здравоохранении,
основанные на искусственном интеллекте, включая роль искусственного интеллекта в разработке лекарств, предиктивной медицине и охране психического здоровья.
References
1.
Topol, E. J. (2019). Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make
Healthcare Human Again. Basic Books.
2.
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.
3.
Obermeyer, Z., Powers, B. W., Vogeli, C., & Mullainathan, S. (2019).
Dissecting racial bias in an algorithm used to manage the health of populations.
Science, 366(6464), 447-453.
4.
Choi, E., Bahadori, M. T., Schuetz, A., et al. (2016). Doctor AI: Predicting
clinical events via recurrent neural networks. Journal of Machine Learning Research,
17(1), 1-16.
5.
Jiang, F., Jiang, Y., Zhi, H., et al. (2017). Artificial intelligence in
healthcare: Past, present, and future. Seminars in Cancer Biology, 54, 1-11.
6.
Davenport, T., & Kalakota, R. (2019). The potential for artificial
intelligence in healthcare. Future Healthcare Journal, 6(2), 94-98.
7.
Rajpurkar, P., Irvin, J., Zin, L., et al. (2017). Deep learning for chest
radiograph diagnosis: A retrospective comparison of the CheXNet algorithm to
practicing radiologists. PLOS Medicine, 14(11), e1002686.8.
Liu, Y., Chen, P. C., Krause, J., & Peng, L. (2019). How AI can enhance
patient care and reduce errors. Journal of the American Medical Association (JAMA),
322(4), 332-333.
9.
Vincent, K., & Sampson, R. (2020). AI and the future of healthcare:
Enhancing diagnosis and patient outcomes. The Lancet Digital Health, 2(3), e141
e150.
