АЛГОРИТМ ИСЦЕЛЕНИЯ: КАК ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ СТАНОВИТСЯ ПРАВОЙ РУКОЙ СОВРЕМЕННОГО ВРАЧА
Abstract
В данной статье рассматривается трансформация современной медицинской практики под влиянием технологий искусственного интеллекта (ИИ). Автор анализирует ключевые направления интеграции нейросетей в клиническую диагностику, включая автоматизированный анализ медицинских изображений (рентгенография, КТ, МРТ) и прогнозирование рисков развития патологий на основе больших данных. Особое внимание уделяется концепции «врач + ИИ», где технологии не заменяют специалиста, а выступают в роли высокоточного инструмента, минимизирующего человеческий фактор и рутинную нагрузку. В работе также затрагиваются этические аспекты и перспективы персонализированной терапии, базирующейся на алгоритмическом анализе анамнеза. Результаты исследования подтверждают, что внедрение ИИ-решений является необходимым этапом перехода к медицине будущего, ориентированной на превентивность и высокую точность.
References
11. Chen X, Wang X, Zhang K, et al. Recent advances and clinical applications of deep learning in medical image analysis. Med Image Anal. 2022;79:102444. doi:10.1016/j.media.2022.102444.
2. Dzobo K, Adotey S, Thomford NE, Dzobo W. Integrating artificial and human intelligence: a partnership for responsible innovation in biomedical engineering and medicine. OMICS. 2020;24(5):247–263. doi:10.1089/omi.2019.0038.
3. Miao Y. Agentic AI in healthcare research: A scoping review of LLM-based multi-agent systems. PMC. 2026; (In Press). [Ресурс о новейших мультиагентных системах на базе LLM].
4. Peiffer-Smadja N, Rawson TM, Ahmad R, et al. Machine learning for clinical decision support in infectious diseases: a narrative review of current applications. Clin Microbiol Infect. 2020;26(5):584–595. doi:10.1016/j.cmi.2020.01.027.
5. Grunhut J, Wyatt AT, Marques O. Educating future physicians in artificial intelligence (AI): an integrative review and proposed changes. J Med Educ Curric Dev. 2021;8. doi:10.1177/23821205211036836.
6. Gupta R, Srivastava D, Sahu M, et al. Artificial intelligence to deep learning: machine intelligence approach for drug discovery. Mol Divers. 2021;25(3):1315–1360. doi:10.1007/s11030-021-10217-3.
7. Sylvia S, Oliva J. Artificial Intelligence in Health Care: Opportunities, Challenges, and the Road Ahead. N C Med J. 2024;85(4):238-239. doi:10.18043/001c.120561.
8. Mintz Y, Brodie R. Introduction to artificial intelligence in medicine. Minim Invasive Ther Allied Technol. 2019;28(2):73–81. doi:10.1080/13645706.2019.1575882.
9. Morone G, De Angelis L, et al. Artificial intelligence in clinical medicine: a state-of-the-art overview of systematic reviews. PMC. 2025;11920125.
10. Tudor S, Bhatia R, Liem M, et al. Opportunities and Challenges of Using Artificial Intelligence in Predicting Clinical Outcomes. J Med Internet Res. 2025;e72410.
