РОЛЬ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В АВТОМАТИЗАЦИИ СИСТЕМ ОБМЕНА МЕДИЦИНСКОЙ ИНФОРМАЦИЕЙ В ГЕМАТОЛОГИИ
Abstract
Современная гематология сталкивается с необходимостью эффективного обмена медицинской информацией между клиниками, лабораториями и исследовательскими центрами. Традиционные методы хранения и передачи данных характеризуются фрагментарностью и низкой скоростью обработки, что затрудняет своевременную диагностику и выбор оптимальной терапии. Целью статьи является - определение роли искусственного интеллекта (ИИ) в автоматизации систем обмена медицинской информацией в гематологии, выявить преимущества интеллектуальных технологий и разработать подходы к их применению в медицинской практике. В статье обоснована целесообразность применения ИИ для интеграции разрозненных медицинских данных, ускорения обработки диагностической информации и повышения качества клинических решений. Представлены методы использования машинного обучения и нейронных сетей для анализа больших массивов данных в гематологии, а также показано их влияние на формирование цифровой экосистемы обмена информацией. Искусственный интеллект выступает ключевым инструментом в автоматизации медицинских информационных систем в гематологии, обеспечивая повышение точности диагностики, сокращение времени передачи данных и формирование новых моделей социальной защиты пациентов.
References
1. Агапова Н. В. Цифровая трансформация здравоохранения: современные вызовы и перспективы // Вестник медицинской информатики. – 2021. – № 2. – С. 21–29.
2. Громов И. А., Сафронова Е. С. Проблемы интеграции медицинских информационных систем в России // Информационные технологии в медицине. – 2020. – № 4. – С. 43–50.
3. Иванов П. В. Искусственный интеллект в клинической медицине: возможности и риски // Журнал практической медицины. – 2019. – № 11. – С. 59–66.
4. Кузнецов Д. А. Ранняя диагностика онкогематологических заболеваний: современные методы и технологии // Российский журнал гематологии и трансфузиологии. – 2021. – Т. 66, № 1. – С. 9–15.
5. Малышев В. С. Социальная защита пациентов с хроническими заболеваниями в условиях цифровизации // Социальные науки и здравоохранение. – 2022. – № 3. – С. 31–39.
6. Никифоров А. Г. Медицинская информатика: учебник. – М.: ГЭОТАР-Медиа, 2020. – 328 с.
7. Петрова Л. М. Системный анализ медицинских данных в условиях цифровой трансформации // Медицина и информатика. – 2019. – № 3. – С. 54–61.
8. Сидоров А. А., Ким Ю. С. Машинное обучение и его применение в биомедицинских исследованиях // Вестник прикладной математики. – 2020. – № 2. – С. 18–27.
9. Федорова О. Н. Нормативно-правовое регулирование использования персональных медицинских данных в России // Государство и право. – 2021. – № 5. – С. 65–72.
