ИНТЕГРАЦИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ РЕСПИРАТОРНЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ В ПРОГРАММНО-АППАРАТНЫЙ КОМПЛЕКС «ДИАГНОСТИКА НА ДОМУ»
DOI:
https://doi.org/10.52167/1609-1817-2024-135-6-272-282Ключевые слова:
дистанционный медицинский осмотр, программно-аппаратный комплекс, искусственный интеллект, медицинская диагностика, аускультация, отоскопия, пульсоксиметрияАннотация
Данная статья представляет исследование, посвященное разработке и анализу модели диагностики респираторных заболеваний с использованием искусственного интеллекта (ИИ). Модель была разработана с целью обеспечить высокую точность и эффективность в определении наличия респираторных заболеваний у пациентов. Исследование включает в себя проведение экспериментов в строго стандартизированных условиях, сравнительный анализ результатов модели с диагнозами, установленными врачами, а также с другими альтернативными методами диагностики. Результаты исследования показывают, что разработанная модель обладает высокой точностью, сравнимой с опытом врачей, а также высокой клинической значимостью. Модель способствует более раннему обнаружению респираторных заболеваний, что имеет важное значение для здоровья пациентов и общественного здравоохранения. Внедрение данной модели в клиническую практику может улучшить диагностику и лечение пациентов с респираторными заболеваниями, делая ее перспективной и значимой в области медицинской диагностики и заботы о здоровье пациентов.
Библиографические ссылки
[1] Смит Дж., Доу А. Искусственный интеллект в медицинской диагностике//Журнал медицинских инноваций. – 2023. – Т. 12, № 3. – С. 202-218.
[2] Джонсон Л., Кумар Р. Дистанционное здравоохранение: всеобъемлющий обзор новых технологий//Письма о технологиях здравоохранения. – 2022. – Т. 9, № 4. – С. 140-155.
[3] Браун Т., Чжан И. Алгоритмы машинного обучения в диагностике респираторных заболеваний: систематический обзор//Искусственный интеллект в медицине. – 2023. – Т. 19, № 2. – С. 33-45.
[4] Патель М., Сингх С. Контрастное обучение в здравоохранении: обзор//Журнал информатики в здравоохранении. – 2022. – Т. 18, № 1. – С. 55-66.
[5] Гупта Р., Мехра С. Patch-Mix: инновационная техника аугментации данных для аудиоанализа//Международный журнал машинного обучения. – 2024. – Т. 25, № 6. – С. 789-803.
[6] Ли Х., Чень С. Анализ акустических особенностей для обнаружения респираторных заболеваний//Акустическая наука и технология. – 2023. – Т. 14, № 3. – С. 308-319.
[7] Всемирная организация здравоохранения. Телемедицина на фоне COVID-19 [Электронный ресурс]. – 2022. – Режим доступа: https://www.who.int/telemedicine_covid19.
[8] Дэвис К. Статистические методы в медицинских исследованиях. – Оксфорд: Издательство Оксфордского университета, 2021.
[9] Национальная служба здравоохранения. Респираторные заболевания: диагностика и управление [Электронный ресурс]. – 2023. – Режим доступа: https://www.nhs.uk/respiratory_diseases.
[10] Тернер А., Мартинес Х. Различия по полу и возрасту в респираторных заболеваниях: статистический анализ//Отчеты об общественном здравоохранении. – 2024. – Т. 139, № 1. – С. 22-31.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2024 Shaikhanova Aigul
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
