ИСПОЛЬЗОВАНИЕ БОЛЬШИХ ДАННЫХ ДЛЯ ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННОЙ МЕДИЦИНЫ: ПЕРСПЕКТИВЫ И РИСКИ
Ключевые слова:
большие данные, персонализированная медицина, диагностика, машинное обучение, безопасность данных, здравоохранениеАннотация
В последние годы использование больших данных становится одним из наиболее перспективных направлений в развитии персонализированной медицины. В статье рассматривается влияние технологий обработки больших данных на улучшение диагностики, лечения и прогнозирования заболеваний. Анализируется, как большие данные могут способствовать созданию персонализированных планов лечения, оптимизации клинических процессов и повышению точности медицинских прогнозов. Важным аспектом является также исследование рисков, связанных с безопасностью данных, этическими и правовыми проблемами, а также трудностями интеграции данных из различных источников.
В статье приводятся примеры успешного применения больших данных в медицине, таких как использование генетической информации для персонализированного лечения и предсказания заболеваний. Однако также выявляются и ограничения, такие как проблемы с качеством данных и масштабируемостью технологий. Особое внимание уделяется анализу рисков, связанных с безопасностью данных, конфиденциальностью и потенциальными этическими проблемами. В результате исследования подчеркивается необходимость дальнейшего совершенствования технологий для безопасного и эффективного использования больших данных в медицине, а также разработки нормативных и этических стандартов. Ожидается, что в будущем большие данные будут играть ключевую роль в трансформации медицинских практик и улучшении качества здравоохранения.
Скачивания
Библиографические ссылки
Боровков В. В. и др. ПЕРСПЕКТИВЫ И ПРОБЛЕМЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ
ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В МЕДИЦИНЕ //Innova. – 2024. – Т. 10. – №. 3.
Панова Т. В. Информационные технологии в российской медицине: перспективы и
возможности //Экономические науки. – 2017. – №. 150. – С. 53-56.
Швец Д. А., Поветкин С. В. Сравнительный обзор использования методов
машинного обучения для прогнозирования сердечно-сосудистого риска //Вестник новых
медицинских технологий. Электронное издание. – 2020. – Т. 14. – №. 5. – С. 74-82.
Аксенова Е. И. и др. Большие данные в мировом здравоохранении и клинической
практике //Московская медицина. – 2022. – №. 1 (47). – С. 12.
Овчинникова М. А., Жиленкова Ю. И., Черныш Н. Ю. Применение Big Data в
лабораторной медицине //Российский журнал персонализированной медицины. – 2023. – Т.
– №. 4. – С. 77-87
Румовская С. Б., Колесников А. В., Литвин А. А. Компьютерная
персонализированная диагностика. Проблемы и перспективы //Гибридные и
синергетические интеллектуальные системы. – 2022. – С. 9-33.
Баташев Р. В., Курбанов С. А. ПЕРСПЕКТИВЫ И ПРОБЛЕМЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ
ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ЭКОНОМИКЕ //Ответственный
редактор. – 2023. – С. 158.
Куприянова И. А., Анфалова А. Д., Белова А. С. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ БОЛЬШИХ
ДАННЫХ В МЕДИЦИНЕ //ББК 65.9 (2Рос). – 2023. – С. 352.
Yakhshiboyev R. E., Kudratillayev M. B., Siddikov B. N. Forschung von innovativer
ausrüstung für die diagnose von magen-darm-erkrankungen //International Bulletin of Applied
Science and Technology. – 2023. – Т. 3. – №. 3. – С. 100-105.
Яхшибоев Р., Сиддиков Б. Цифровые технологии для первичной диагностике разных
медицинских заболеваний //Innovations in Technology and Science Education. – 2022. – Т. 1.
– №. 4. – С. 94-105.
Кудратиллаев М., Яхшибоев Р. ТЕЛЕМЕДИЦИНА–НОВОЕ НАПРАВЛЕНИЕ
СОВРЕМЕННОЙ МЕДИЦИНЫ //Innovations in Technology and Science Education. – 2023. –
Т. 2. – №. 9. – С. 222-238.
Yakhshiboyev R. et al. Evaluation of machine learning algorithms for gastroenterological
diseases prediction //Science and innovation. – 2023. – Т. 2. – №. A7. – С. 83-94.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2024 Л.У. Ашрапова , Р.Э. Яхшибоев , И.М. Абдуллаева (Author)
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
License Terms of our Journal
