РАЗРАБОТКА ЦИФРОВОЙ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ У ДЕТЕЙ ПЕРВОГО ГОДА ЖИЗНИ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ НЕОНАТАЛЬНОГО ПЕРИОДА
;
Неонатальный период; цифровое здравоохранение; прогнозирование заболеваемости; машинное обучение; стратификация риска; педиатрия; перинатальные факторы риска.Abstrak
Заболеваемость детей первого года жизни остается одной из наиболее значимых медико-социальных проблем современной педиатрии. Несмотря на совершенствование технологий неонатальной помощи и снижение показателей младенческой смертности во многих странах мира, высокая частота инфекционных, респираторных, неврологических и метаболических нарушений у детей раннего возраста продолжает оказывать существенное влияние на показатели здоровья населения. Большинство патологических состояний, развивающихся в течение первого года жизни, формируются под воздействием факторов риска, присутствующих уже в неонатальном периоде. Современные технологии анализа данных и машинного обучения открывают новые возможности для раннего прогнозирования неблагоприятных исходов и формирования персонализированных профилактических программ.
Iqtiboslar
World Health Organization. Newborn mortality. Geneva: WHO; 2024.
United Nations Children's Fund (UNICEF). Levels and Trends in Child Mortality 2024. New York: UNICEF; 2024.
Rajkomar A, Dean J, Kohane I. Machine learning in medicine. N Engl J Med. 2019;380(14):1347–1358.
Topol EJ. High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nat Med. 2019;25(1):44–56.
Sendak MP, D'Arcy J, Kashyap S, Gao M, Nichols M, Corey K, et al. A path for translation of machine learning products into healthcare delivery. EMJ Innov. 2020;4(1):45–52.
Beam AL, Kohane IS. Big data and machine learning in health care. JAMA. 2021;325(13):1317–1318.
Giannangelo K. Artificial intelligence and machine learning in health care and clinical informatics. J AHIMA. 2021;92(2):24–29.
Liu Y, Chen PHC, Krause J, Peng L. How to read articles that use machine learning: users' guides to the medical literature. JAMA. 2019;322(18):1806–1816.
Blesa M, Sullivan G, Anblagan D, Telford EJ, Quigley AJ, Sparrow SA, et al. Early brain development and preterm birth. Semin Fetal Neonatal Med. 2022;27(4):101342.
Bührer C, Zemlin M, Mader S. Advances in neonatal medicine and long-term outcomes of preterm infants. Lancet Child Adolesc Health. 2023;7(8):589–598.
Rysavy MA, Li L, Bell EF, Das A, Hintz SR, Stoll BJ, et al. Between-hospital variation in treatment and outcomes in extremely preterm infants. N Engl J Med. 2020;372(19):1801–1811.
McKinsey Global Institute. The future of AI-enabled healthcare systems. Health Technol Assess. 2023;15(4):112–126.
Kundu S. AI in medicine must be explainable. Nat Med. 2021;27(8):1328–1329.
Chen M, Decary M. Artificial intelligence in healthcare: an essential guide for health leaders. Healthc Manage Forum. 2020;33(1):10–18.
van der Schaar M, Alaa A, Floto A, Gimson A, Scholtes S, Wood A, et al. How artificial intelligence and machine learning can help healthcare systems respond to COVID-19 and future pandemics. Nat Med. 2021;27(5):732–738.
##submission.downloads##
Nashr qilingan
Nashr
Bo'lim
Iqtibos keltirish tartibi
