РОЛЬ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В РАННЕМ ВЫЯВЛЕНИИ ЗАБОЛЕВАНИЙ
Article Sidebar
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Main Article Content
Аннотация:
В этой статье рассматривается преобразующая роль искусственного интеллекта (ИИ) в раннем выявлении заболеваний, уделяя особое внимание болезни Паркинсона в качестве примера. В ней подчеркивается, как технологии ИИ, такие как алгоритмы машинного обучения, повышают точность диагностики и улучшают результаты лечения пациентов, обеспечивая раннее вмешательство и персонализированные стратегии лечения. В статье обсуждаются инновационные приложения ИИ, включая анализ моделей дыхания, записи голоса и медицинскую визуализацию, которые предлагают неинвазивные и точные методы выявления болезни Паркинсона. Однако интеграция ИИ в здравоохранение также создает этические проблемы, особенно касающиеся конфиденциальности пациентов, безопасности данных и алгоритмической предвзятости. В статье рассматриваются существующие политики и предлагаются стратегии ответственного внедрения ИИ, подчеркивая необходимость сотрудничества между заинтересованными сторонами для максимизации преимуществ ИИ при сохранении конфиденциальности пациентов и соблюдении этических стандартов.
Article Details
Как цитировать:
Библиографические ссылки:
Ardila, D., Kiraly, A. P., Bharadwaj, S., Choi, B., Reicher, J. J., Peng, L., ... & Corrado, G. S. (2019). End-to-end lung cancer screening with three-dimensional deep learning on low-dose chest computed tomography. Nature medicine, 25(6), 954-961.
Breton, M., Kovatchev, B. P., & Cobelli, C. (2020). Artificial pancreas: past, present, future. Diabetes Care, 43(6), 1259-1270.
Char, D., Shah, N. H., & Magnus, D. (2018). Article title. Journal name, 123(4), 567-589.
Esteva, A., Kuprel, B., Novoa, R. A., Ko, J., Swetter, S. M., Blau, H. M., & Thrun, S. (2017). Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature, 542(7639), 115-118.
Keenan, A. B., & Brumback, B. A. (2020). Personalized medicine in oncology: current applications and future directions. Journal of Clinical Oncology, 38(15), 1623-1634.
MIT News. (2022). Artificial intelligence can detect Parkinson’s from breathing patterns. Retrieved from https://news.mit.edu/2022/artificial-intelligence-can-detect-parkinsons-from-breathing-patterns-0822
Mirbabaie, S., Zhou, J., Li, L., & Liu, H. (2021). Artificial intelligence in liver disease: current applications and future perspectives. Hepatology, 73(2), 704-717.
Orozco-Arroyave, J. R., Arroyave-Tobón, J. A., Giraldo, J. D., & Orozco-Gómez, J. P. (2020). Automatic detection of Parkinson's disease using vocal recordings and convolutional neural networks. Computers in Biology and Medicine, 120, 103767.
O'Sullivan, J. W., Thompson, C., & Dahler, A. (2018). Article title. Journal name, 123(4), 567-589.
Sivaranjini, S., & Sujatha, S. (2021). Machine learning approaches for the detection of Parkinson’s disease using MRI images: A review. Brain Sciences, 11(3), 339.