МОДЕЛИ ЦИФРОВОЙ ИНТЕГРАЦИИ МЕДИЦИНСКИХ УСЛУГ
Keywords:
Цифровая интеграция, медицинские информационные системы, Big Data, искусственный интеллект, медицинский менеджмент, первичная диагностика, предиктивная аналитика, Saliva, управление медицинскими ресурсамиAbstract
Цифровая интеграция медицинских услуг является ключевым направлением развития современного здравоохранения, обеспечивая автоматизированное управление данными, оптимизацию диагностических процессов и повышение эффективности медицинского менеджмента. Интеграция передовых аналитических технологий, машинного обучения и искусственного интеллекта позволяет повысить точность диагностики, улучшить координацию между медицинскими учреждениями и обеспечить персонализированный подход к лечению пациентов. В данной статье рассматриваются модели цифровой интеграции медицинских услуг, анализируются перспективы их внедрения в систему здравоохранения, а также оценивается практическое применение аппаратно-программного комплекса Saliva для первичной диагностики заболеваний желудочно-кишечного тракта (ЖКТ). Данный комплекс использует методы Big Data, предиктивной аналитики и машинного обучения для автоматизированного анализа биохимического состава слюны, что позволяет выявлять патологии на ранних стадиях, снижать нагрузку на медицинский персонал и оптимизировать управление ресурсами здравоохранения. Рассмотрены современные подходы к интеграции медицинских информационных систем, стандартизации цифровых данных и повышению безопасности персонализированной информации. Проведён анализ эффективности внедрения цифровых платформ в систему здравоохранения, что способствует созданию единого цифрового пространства для обмена медицинскими данными.
Downloads
References
Камилов М.М., Бекмуродов Т.Ф. Интеллектуальная обработка медицинских данных: методы и подходы. – Ташкент: Фан, 2021
Игнатьев Н.А., Зайнидинов Х.Н. Искусственный интеллект в медицинской диагностике // Международный журнал биомедицинских
исследований. – 2021. – Т. 15, №2. – С. 86–98
Рахматуллаев М.А., Нишанов А.Х. Машинное обучение в системе управления здравоохранением // Журнал «Инновационные технологии». – 2023. – №5. – С. 45–58
Муминов Б.Б. Цифровая экономика и международная цифровая интеграция в здравоохранении. – Ташкент: Экономика, 2022. – 204 с
Patel R., Johnson D. AI-Based Predictive Models in Gastrointestinal Disease Diagnosis // International Journal of Medical AI. – 2022. – Vol. 10, No. 3. – P. 89–102
European Health Data Space (EHDS): Strategy and Implementation. – European Commission, 2023
ISO 13485:2016. Системы управления качеством для медицинских устройств
ISO 15189:2022. Лабораторная медицина – требования к компетентности лабораторий
IEC 60601. Безопасность медицинской электротехники
IEC 62304. Жизненный цикл программного обеспечения медицинских устройств
ISO 14971. Управление рисками в медицинских технологиях
US Food and Drug Administration (FDA). Guidance on AI in Healthcare, 2023
Всемирный банк. Глобальный обзор цифровых технологий в здравоохранении. – Вашингтон: Всемирный банк, 2023
Национальный доклад Министерства инновационного развития Республики Узбекистан. Цифровая экономика в здравоохранении, 2022
White Paper: The Role of AI in Healthcare. – World Economic Forum, 2022
Yakhshiboyev R. E., Kudratillayev M. B., Siddikov B. N. FORSCHUNG VON INNOVATIVER AUSRÜSTUNG FÜR DIE DIAGNOSE VON MAGENDARMERKRANKUNGEN //International Bulletin of Applied Science and Technology. – 2023. – Т. 3. – №. 3. – С. 100-105.
Yakhshiboyev R. E. Development of Software and Hardware Complex for Primary Diagnosis of Gastroenterological Diseases on the Basis of Deep Machine Learning //Nexus: Journal of Advances Studies of Engineering Science. – 2023. – Т. 2. – №. 1. – С. 9-20.
Кудратиллаев М., Яхшибоев Р. Телемедицина-новое направление современной медицины //Innovations in Technology and Science Education. – 2023. – Т. 2. – №. 9. – С. 222-238.
Downloads
Published
Issue
Section
License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
License Terms of our Journal.
