ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЗАБОЛЕВАНИЙ НА ОСНОВЕ МЕДИЦИНСКИХ ДАННЫХ - Ziyatbekova , G.Z.; Abdimanapova , P.B.; Sagyntay , O.A.; Nurym А.A.; Ilinov , R.A. (Academic Journal of Physical and Chemical Sciences, 2026)
Аннотация. Искусственный интеллект (ИИ) оказал значительное влияние на различные области, включая здравоохранение. ИИ революционизирует медицинскую диагностику, существенно повышая эффективность и точность выявления заболеваний. В данном исследовании рассматриваются современные тенденции применения ИИ в диагностике заболеваний с акцентом на его потенциал использования крупномасштабных клинических данных и геномики для улучшения клинического прогнозирования, диагностики и профилактики заболеваний, что в итоге способствует улучшению результатов лечения пациентов. Целью исследования является анализ последних тенденций использования ИИ в диагностике заболеваний и понимание того, каким образом данные технологические достижения могут трансформировать сферу здравоохранения. Данный аналитический обзор основан на обширном анализе научной литературы, проведённом в таких академических базах данных, как Scopus, PubMed, Web of Science и Elsevier, с применением критериев включения и исключения, ориентированных на методы ИИ и их использование в диагностике заболеваний. Полученные результаты свидетельствуют о стремительном росте применения ИИ в медицинской диагностике и подчёркивают его способность эффективно обрабатывать и анализировать большие объёмы данных пациентов, обеспечивая точные и надёжные диагностические решения. Постоянное развитие технологий ИИ позволяет оперативно оценивать разнородные данные пациентов, включая медицинский анамнез, демографические характеристики и результаты лабораторных исследований. Эти достижения делают диагностические процессы более прогностическими, профилактическими и точными, что обещает значительные изменения в системе здравоохранения. Однако, несмотря на то что ИИ является мощным инструментом, необходимо признать, что он не может заменить роль врача в процессе диагностики заболеваний. Ключевые слова: искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение, медицинские данные, прогнозирование заболеваний, клиническое принятие решений.