Роль штучного інтелекту в медичній інформатиці: від сьогодення до майбутнього

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Роль штучного інтелекту в медичній інформатиці: від сьогодення до майбутнього

Борисюк Ірина Юріївна

Василюк Зайцева Світлана Вікторівна

Тиравська Юлія Василівна

Анотація

штучний інтелект медична інформатика

Початок застосування штучного інтелекту (ШІ) у медичній інформатиці визначає переломний момент у галузі медичних досліджень. Прогнозоване поширення його впровадження спроможне трансформувати сферу охорони здоров'я через формування точнішого, більш дієвого та персоналізованого підходу до лікування пацієнтів. Медична інформатика, що являє собою міждисциплінарну галузь, котра використовує технології збору та обробки інформації, оптимізуючи систему охорони здоров'я, на сьогодні активно використовує штучний інтелект із метою трансформації медичних досліджень у напрямі цифрової оптимізації. Дослідження має на меті аналіз актуальної ролі штучного інтелекту в медичній інформатиці та прогностичний розвиток його впливу в майбутньому. У статті було здійснено аналіз та оцінювання ризиків, що зумовлені активним впровадженням технологій штучного інтелекту в медицину. Ідентифіковано низку небезпек, що супроводжуватимуть подальше вкорінення ШІ в медичні інформаційні системи, запропоновано декілька превентивних заходів, застосовування яких буде доцільним в межах загальної тенденції впровадження засобів ШІ в медичну сферу. Дослідження проводилось із використанням загальнонаукових методів пізнання: абстрактно-логічного та порівняльного аналізу, абстрагування, індукції та дедукції, а також методи конкретизації та формалізації. Вивчено досвід розвинених країн із питань трансформації медичної інформатики через застосування штучного інтелекту. Проаналізовано доцільність та перспективи застосування інноваційних можливостей ШІ в медичній галузі, а також засобів та технологій для забезпечення належного рівня безпеки та захисту персональної інформації. Обґрунтовано, що зростання рівня використання штучного інтелекту дає можливість прийняття точних та ефективних рішень у складних аналітичних процесах. Результати дослідження можуть мати практичну цінність для процесу вдосконалення сучасної системи медичної інформатики в контексті глобалізації впровадження технологій штучного інтелекту.

Ключові слова: цифрова медицина, диджиталізація, дистанційна медична технологія, валідність даних, електронна систематизація.

Abstract

Borysiuk IrynaYuryivna PhD of Pharmacy, Associate Professor, Head of Department of General and Clinical Pharmacology, Faculty Dentistry and Pharmacy, International Humanitarian University, Odesa,

Vasylyuk-Zaitseva SvitlanaViktorivna MPhil in Physics, Senior Lecturer of NUBIP, National University of Life and Environmental Sciences of Ukraine, Information Technologies faculty, Computer Science department, Kyiv,

Tyravska Yuliya Vasylivna MD, PhD in Medicine, Department of Internal Medicine 4, Medical Faculty 3, Bogomolets National Medical University, Kyiv,

THE ROLE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MEDICAL INFORMATICS: FROM THE PRESENT TO THE FUTURE

The beginning of the use of artificial intelligence (AI) in medical informatics is positioned as a turning point in medical research. The predicted spread of its penetration has the potential to transform the healthcare sector by creating a more accurate, efficient, and personalized approach to patient care. Medical informatics, an interdisciplinary field that uses technology to collect and process information and optimize the healthcare system, is currently actively using artificial intelligence to transform medical research toward digital optimization. The purpose of the study is to analyze the current role of artificial intelligence in medical informatics and to predict the development of its impact in the future. The article analyzes and assesses the risks caused by the active implementation of artificial intelligence technologies in medicine. The article identifies several dangers that will accompany the further rooting of AI in medical information systems and suggests a few preventive measures that should be applied within the general trend of introducing AI tools into the medical field. The study was conducted using general scientific methods of cognition: abstract and logical and comparative analysis, abstraction, induction, and deduction, as well as methods of specification and formalization. The experience of developed countries in the transformation of medical informatics through the use of artificial intelligence is studied. The expediency and prospects of applying innovative AI capabilities in the medical field, as well as tools and technologies to ensure an adequate level of security and protection of personal information are analyzed. It is substantiated that the growing use of artificial intelligence makes it possible to make accurate and effective decisions in complex analytical processes. The results of the study may be of practical value for the process of improving the modern system of medical informatics in the context of globalization of the introduction of artificial intelligence technologies.

Keywords: digital medicine, digitalization, remote medical technology, data validity, electronic systematization.

Постановка проблеми

Популярність штучного інтелекту продовжує прогресувати в усіх сферах суспільного життя, включно з медичною. ШІ стрімко актуалізується в галузі охорони здоров'я, виконуючи основні функції - від автоматизації поточних рутинних алгоритмів у медичній практиці до менеджменту медичними ресурсами.

Проблематика реформування та вдосконалення сучасної медичної галузі розглядається дослідниками різних наукових напрямів. Численні праці сучасних учених присвячені вивченню можливостей цифрової оптимізації медицини за допомогою ШІ та дослідженню практичних проєктів з їхнього впровадження. Так, М. Саєнко вважає, що основним завданням штучного інтелекту є створення розумних алгоритмів для виконання завдань, синергічних із використанням людського інтелекту [1]. О. Стойка, С. Крещук та В. Хвостівський переконують, що метою створення штучного інтелекту була оптимізація виконання щоденних рутинних завдань, і медична сфера в напрямі застосування штучного інтелекту - не виняток, адже ШІ вже активно застосовують для досліджень у галузі охорони здоров'я та розробленні медичних препаратів [2].

Розглядаючи сутність процесу трансформації системи охорони здоров'я за посередництвом ШІ, Н. Артамонова зі співавторами [3] розкладають його на певні вектори, до яких належить мета, засіб та комунікація. На думку вчених, штучний інтелект надає розширені можливості для дистанційної підтримки проблемних верств пацієнтів. Водночас O. Sichkoriz з колегами наголошують, що алгоритми штучного інтелекту здатні обробляти значні обсяги даних із надзвичайно високою швидкістю, що дає змогу реалізовувати аналітику складних медичних масивів даних у мінімальні часові проміжки. За переконанням ученого, таке явище не лише прискорює темп проведення дослідження, але й оптимізує точність результатів [4].

Проблематика використання штучного інтелекту в медичній інформатиці багатоаспектна. Досить ґрунтовно вона досліджена в роботах сучасних учених O. Mintser та V. Romanov зі співавторами [5], як і певні питання ризиків, що виникають під час активного впровадження засобів ШІ в медичні інформаційні системи. Проте аспекти, пов'язані з аналізом алгоритму успішного функціонування цифровізованої медичної інформатики за посередництвом штучного інтелекту, а також ефективного управління її функціонуванням для підвищення якості, швидкості та ефективності процесів у медичній сфері, на сьогодні залишається недостатньо дослідженою, вимагаючи подальшого наукового розгляду.

Отже, попри наукову цінність опублікованих праць, чимало питань у досліджуваній проблематиці залишаються невирішеними.

Для збереження позитивної динаміки у сфері цифрової трансформації медичної інформатики необхідно зміцнювати безпековий потенціал та стимулювати підвищення ефективності його реалізації в розрізі застосування технологій штучного інтелекту в галузі охорони здоров'я. Досягнення такої мети передбачає наявність належного рівня системи управління, серед яких - публічного.

Аналіз останніх досліджень і публікацій. Аналіз наукового розроблення проблем застосування штучного інтелекту в медичній сфері та значна цікавість до тематики з боку дослідників свідчить про актуальність предмета дослідження в умовах глобальних викликів цифровізації всіх сфер суспільного життя. Науково-методологічний фундамент у досліджуваній проблематиці закладено вченими, чиї роботи присвячено аспектам впливу ШІ на розвиток медичної інформатики, оптимізації якості медичних послуг, аналітиці практичних аспектів впровадження засобів ШІ до предмета дослідження, захисту та конфіденційності інформаційно-комунікаційних ресурсів, а також можливостям адаптації інструментарію сучасної цифрової трансформації в галузі.

У наукових фахових виданнях присутні численні публікації за тематикою, що вивчається в цьому дослідженні. Серед них варто виділити праці А. Sapci та Н. Sapci, котрі фундаментально обґрунтовують засади ефективної реалізації можливостей штучного інтелекту у сфері охорони здоров'я [6]. Водночас М. DeCamp та С. Lindvall [7] наголошують на необхідності гарантування конфіденційності та захисту даних у процесі трансформації сфери медичної інформатики за посередництвом ШІ. Науковцями S. Secinaro, D. Calandra та A. Secinaro виділено основні концептуальні засади функціонування технологій штучного інтелекту в медичній сфері [8], а в роботах Y. Park та G. Jackson зі співавторами обґрунтовано необхідність адаптації та конкретизації нормативно-правової бази та управлінського механізму в галузі [9].

Окремі аспекти цифрової трансформації сучасної системи медичної інформатики висвітлені в наукових працях M. Ahmed, S. Barua та S. Begum [10].

Проблематиці негативних наслідків використання технологій ШІ та пошуку шляхів їхнього подолання присвячені роботи Y. Guo та Z. Hao з колегами [11].

Можливості реформування медичних інформаційних систем за допомогою впровадження можливостей ШІ вивчали S. Payrovnaziri та Z. Chen з колегами [12]. Дослідженню та аналітиці результатів практичного досвіду використанні штучного інтелекту у сфері охорони здоров'я, успішно реалізовані в іноземних державах, присвячені праці J. Shen та C. Zhang зі співавторами [13].

Попри широку цікавість до проблеми загалом, окремі питання теоретичного та практичного характеру щодо імплементації можливостей ШІ до медичної інформатики залишаються нерозкритими. Віддаючи належне суттєвим науково-практичним досягненням дослідників, варто вказати на необхідність у розвитку наукових напрацювань за проблематикою дослідження, щоб забезпечити сталий характер позитивної динаміки та превентивного реагування на загрози у сфері впровадження засобів штучного інтелекту в медичній галузі.

Мета статті - аналітичний огляд сучасного та перспективного впливу технологій штучного інтелекту на медичну інформатику і прогноз його можливих наслідків.

Виклад основного матеріалу

У сучасному світі домінує тенденція поетапного впровадження технологій штучного інтелекту у всі сфери життєдіяльності, і сфера охорони здоров'я не стала винятком. Технології медичних інформаційних систем на основі використання штучного інтелекту ефективно використовуються для вирішення багатьох системних завдань. Зокрема, алгоритми, що базуються на технологіях штучного інтелекту, доповнюють прийняття клінічних рішень, зменшують навантаження на персонал, прогнозують спалахи захворювань, у такий спосіб підтримуючи своєчасне планування програм терапії та профілактики [4]. Технології ШІ широко застосовуються в процесі діагностики, розробленні медичних препаратів і медичній візуалізації [6]. Різні пристрої, створені на основі ШІ, спроможні аналізувати значні обсяги інформації в короткі терміни, і навіть приймати самостійні рішення [3]. Це дає змогу зекономити час, кошти та більш ефективно проводити обслуговування пацієнтів.

Опрацювання даних і порівняння за посередництвом ШІ відбувається на порядок швидше. Можливості технологій штучного інтелекту в галузі медичної інформатики відображені на рис. 1.

Рис. 1. Можливості технологій ШІ в медичній інформатиці

Джерело: власна розробка авторів

Системи штучного інтелекту допомагають автоматизувати рутинні процеси в закладах охорони здоров'я, прискорити їх і зробити більш ефективними. Насамперед це актуально для візуалізації різноманітних медичних знімків - УЗД, КТ, МРТ [8]. Штучний інтелект будується на основі нейронних мереж мозку, використовуючи кілька шарів нелінійних процесорних одиниць [2, 9]. ШІ має можливість синтезувати дані електронних записів здоров'я та неструктуровані дані для прогнозування стану здоров'я пацієнта. Необхідно зазначити, що близько 80% інформативних даних в закладах охорони здоров'я неструктуровані, тоді як ШІ має властивість розпізнавання та аналітики навіть неструктурованих даних [5]. Здатність технологій ШІ опрацьовувати природну мову дає можливість читати клінічний текст із різних джерел та визначати, класифікувати й кодувати медичні терміни та поняття [3].

Окрім того, можливості ШІ дають нагоду реалізовувати ефективну прогностичну аналітику. Аналізуючи закономірності інформативних масивів щодо пацієнта, штучний інтелект спроможний прогнозувати ймовірність виникнення певних захворювань, зокрема, інсульту [9]. Такі функції надають низку можливостей для превентивного втручання, з мінімізацією ризиків.

За посередництвом алгоритмів ШІ доцільно впроваджувати системи розпізнавання закономірностей на медичних зображеннях, що дасть змогу своєчасно та точно виявляти аномалії [4, 7]. До того ж, штучний інтелект відіграє ключову функцію у формуванні підходу персоналізованої медицини, що включає аналітику генетичної інформації, акумуляцію даних щодо охорони здоров'я, відчутно оптимізуючи результати лікування та профілактики.

Зазначено, що ШІ значно модернізує характер надання медичних послуг у багатьох високорозвинених країнах, що особливо відчутно у сфері спеціалізованої допомоги (у сфері радіології та окремих патологій). Чимало піонерів світової спільноти застосовують можливості штучного інтелекту для підвищення швидкості й точності діагностики та реалізації персоналізованого підходу до лікування хворого. Так, науковцями з Ізраїльського університету розроблено нейронну мережу Deep Gestalt, котра може ідентифікувати рідкісні спадкові захворювання за фото, на основі аналітики рис обличчя. Як переконують дослідники, нейронна мережа Deep Gestalt визначає хвороби з точністю до 90% [9].

У процесі співпраці британського стартапу Exscientia та японської фармацевтичної компанії Sumitomo Dainippon Pharma було вперше застосовано штучний інтелект під час розроблення інноваційних медичних препаратів [8]. Окрім того, значних позитивних результатів наразі досягнуто в діагностиці захворювань органів зору та серцево-судинної системи, онкології.

З огляду на вищевикладене, на сучасному етапі розвитку технологій штучного інтелекту можна ідентифікувати пріоритетні вектори розвитку цифровізації медичної інформатики щодо розроблення та впровадження мініатюрних мобільних медичних моніторів, що функціонують на основі смартсенсорів; інтерфейсів для збору та первинної обробки медичних параметрів, отриманих від медичних сенсорів; засобів комунікації та обміну даними з віддаленими медичними центрами; автоматизованих засобів дистанційної діагностики; інжекторів із дистанційним керуванням для вводу медикаментозних препаратів у разі критичного стану пацієнта.

Нова парадигма медичної інформатики на основі застосування ШІ полягає в реалізації масштабного переходу до «розумних» виконавчих пристроїв та прийняття рішень без участі людини, зокрема, у критичних ситуаціях. Проте сукупність чинників, що формують інтегральні значення певного показника, досить велика, тому є висока ймовірність хибного результату спостережень. Основою такої концепції є електронні медичні картки, що дають змогу оптимізувати координацію медичної допомоги, полегшити процеси комунікації та взаємодії, підвищити ефективність системи охорони здоров'я.

Альтернативною стратегією є використання віддаленого моніторингу в синергії кластером технологій е-медицина (eHealth) [6, 8]. Інтеграція такого плану дає змогу приймати персоналізовані медичні рішення, здійснювати моніторинг та аналітику інформативних даних у режимі реального часу, формувати діагностичні діаграми на основі отриманої інформації.

Перспектива зростання ролі ШІ в медичній інформатиці провокує суттєві зміни в медичній сфері. Деякі спеціальності в галузі охорони здоров'я зазнають реорганізації, оскільки значна частина роботи персоналу перейде на рівень автоматизації.

Необхідно зазначити, що технологічні алгоритми штучного інтелекту вимагають великої кількості інформації з різних джерел, котрі, як правило, розосереджені та зберігаються в різних системах. Така ситуація значно збільшує ризик виникнення помилок.

На сьогодні світовій спільноті достеменно не відомі всі можливості штучного інтелекту, проте очевидним є те, що вже зараз він має суттєві переваги: швидка обробка значних обсягів інформації, бракування необхідності у відновленні ресурсу, здатність до реалізації в будь-якій сфері.

Проте, попри значний перспективний потенціал застосування штучного інтелекту в медичній інформатиці, необхідно зазначити, що процес його активного впровадження супроводжується значними ризиками та викликами. Насамперед значною проблемою є конфіденційність даних, так як оскільки використання штучного інтелекту вимагає доступу до суттєвих обсягів конфіденційної інформації. По-друге, актуальними залишаються етичні питання щодо використання штучного інтелекту у сфері медицині. Завжди є ймовірність, що ШІ почне реалізовувати свої можливості в неприпустимих напрямах. Сучасна медична інформатика не готова до передачі повного контролю ШІ над функціональними процесами галузі. Необхідність реалізації жорсткої структурованої системи повного нагляду та контролю за системою, наявність достатнього фінансування такої системи є неодмінними передумовами безпечного та ефективного використання можливостей штучного інтелекту в медичній інформатиці.

Водночас переваги реалізації можливостей штучного інтелекту в медичній інформатиці значно переважають чинні виклики, створюючи масштабний революційний механізм оптимізації медичної сфери. Вдосконалення алгоритмів штучного інтелекту, розроблення жорстких етичних та конфіденційних обмежень, реалізація заходів безпеки в досліджуваній сфері є на сьогодні пріоритетними напрямами розвитку галузі медичної інформатики.

Цифрова трансформація сучасної системи медичної інформатики передбачає насамперед ґрунтовні зміни комунікаційної моделі. Нова модель, на переконання науковців M. Ahmed, S. Barna та S. Begum [10], передбачає, першочергово, створення продукту взаємодії людини та штучного інтелекту, що максимально відповідає потребам сучасного суспільства. Також, Y. Guo та Z. Hao зі співавторами [11] доповнюють, що найбільш оптимальним варіантом є розроблення продукту під конкретну категорію, потреби, варіацію медичної комунікації.

Як свідчать результати досліджень сучасних учених S. Payrovnaziri та Z. Chen з однодумцями [12], віддалені системи моніторингу з елементами штучного інтелекту в галузі охорони здоров'я (бездротові вимірювальні смартсенсори, смартінжектори введення лікарських препаратів) уже сьогодні стають предметом інноваційних інженерних розроблень та практичного використання. Натомість така наукова цікавість до формування віддалених когнітивних центрів діагностики в науково-технічних колах відсутня.

Дослідники J. Shen та C. Zhang зі співавторами [13] переконують, що отримання даних із віддалених пристроїв вповні не розв'язує проблеми прийняття рішень щодо стану пацієнта. На думку авторів, першочерговим питанням є усунення технологічних проблем, адже зі збільшенням кількості підключених пристроїв та обсягів обміну інформацією одночасно зростає небезпека витоку конфіденційної інформації.

Учені F. Cabitza та A. Campagner [14] запевняють, що візуалізація є основною тенденцією сучасних інформаційних процесів та забезпечує ефективність та універсальність щодо широкого кола учасників комунікаційного процесу. На думку дослідників, в еру глобальної цифрової трансформації медична інформатика має ініціювати зростання ролі ШІ в суспільній комунікації, трансформуючись в інтелектуально-технологічний хаб необмеженого функціонала спрощення рутинних процесів.

Деякі вчені, зокрема, A. Panayides [15], стурбовані прогностичною ймовірністю зменшення знань та можливостей людини із часом через масштабне використання можливостей ШІ. Але дослідники здебільшого нівелюють ризики такого характеру як мінімально вірогідні. На думку дослідника, технології штучного інтелекту не зможуть замінити емоційний складник комунікативного процесу в медичній інформатиці, тому роль лікаря не втратить своєї значущості, а ШІ лише оптимізує показники його ефективності та працездатності.

Технології ШІ в перспективі будуть виконувати важливі, проте обмежені в обсязі завдання, а основна відповідальність та функція контролю залишиться за людиною. У цьому переконані G. Briganti та O. Le Morine [16]. Водночас фахівці у сфері охорони здоров'я мають оволодіти значними адаптаційними можливостями.

Інтеграція штучного інтелекту в медичній інформатиці перетворює ландшафт медичних досліджень. Він прискорює аналіз даних, дає змогу прогнозувати розвиток захворювань, розробляє розширені діагностичні інструменти та персоналізує медицину. Подолавши виклики, ми можемо розраховувати на майбутнє, де охорона здоров'я буде точнішою, ефективнішою та більш персоналізованою, ніж будь-коли раніше. Очевидно, що із часом штучний інтелект буде впроваджений у всі сфери діяльності і стане нормою життя. Наявність очевидних переваг ШІ не здатна на цьому етапі його розвитку приховати ту низку ризиків і небезпек, що неодмінно будуть супроводжуватися з його популяризацією. Заміщення людей технологією неналежним чином може призвести до недовірливо ставлення пацієнтів до медичних закладів.

Результати наукових пошуків та досліджень більшості вчених, чиї актуальні роботи були проаналізовані вище, співзвучні висновкам поточної роботи та переконують у необхідності формування комунікації між людським чинником та ШІ в системі медичної інформатики за допомогою сучасного інструментарію моніторингу та контролю. Водночас, дослідники переконують, що інструменти ШІ надають медичним працівникам перевірені пропозиції щодо діагностики та лікування, у такий спосіб позиціонуючись як безальтернативна система підтримки прийняття рішень. Учені наголошують, що заклади охорони здоров'я можуть у перспективі широкого застосування ШІ мати справу з величезною кількістю пристроїв. Управління даними з них може стати складним завданням, а в разі виникнення системної помилки є ймовірність виходу з ладу самих пристроїв. Також автори звертають увагу на складність гарантування взаємодії пристроїв різних виробників, адже на сьогодні міжнародних стандартів сумісності для віддалених систем медичного моніторингу з елементами штучного інтелекту немає. Дослідники наполягають на актуальності проблем щодо забезпечення валідності отриманих даних.

За результатами численних досліджень було виявлено, що штучний інтелект, котрий почав існування ще в 1950 роках двадцятого століття, викликав суттєвий прорив у сфері охорони здоров'я. Технологія ШІ використовує складні алгоритми машинного навчання для аналітики значної кількості даних, навчання та формування ефективного кінцевого результату для вирішення чітко встановленої проблематики в медичній галузі. Пройшовши відповідне навчання, технології штучного інтелекту спроможні скоротити часові затрати лікарям на рутинні повсякденні справи, переписуючи нотатки, вводячи та впорядковуючи інформативні дані щодо стану здоров'я пацієнтів, персоналізуючи системи лікування, а також через проведення дистанційної діагностики пацієнтів, консультуванням їх та скеруванням до необхідних ресурсів. Великими перевагами застосування систем ШІ є їхня точність, можливість залучення до розроблення лікарських засобів, допомога в проведенні оперативних втручань. Окрім того, за допомогою специфічних алгоритмів, системи ШІ можуть заздалегідь ефективно діагностувати небезпечне захворювання в пацієнта ще на ранній його стадії, або навіть спрогнозувати ймовірність його виникнення.

Висновки наукових пошуків сучасних дослідників сприяють формуванню переконання, що залучення можливостей штучного інтелекту дає змогу оперативного інформування та впровадження дистанційних функцій системи охорони здоров'я. Водночас основним принципом ефективного впровадження технологій ШІ в медицину має стати жорстка безпекова політика в глобальному аспекті.

Зважаючи на результати, отримані у даному дослідженні, та висновки авторів вище проаналізованих робіт, можна спрогнозувати подальше зростання ролі технологій штучного інтелекту в реалізації успішної управлінської політики та динамічної оптимізації у сфері охорони здоров'я. Такий підхід дасть можливість значно підвищити показники продуктивності медичної інформатики, впроваджувати інноваційні рішення та забезпечити відповідність вимогам сучасного глобального процесу цифровізації всіх сфер життєдіяльності.

Висновки

У результаті проведеного дослідження вдалося проаналізувати багатофакторність сучасного впливу технологій штучного інтелекту на медичну інформатику, оцінити їхню роль і місце в системі цифрових перетворень сфери охорони здоров'я. У процесі роботи встановлено, що розвиток інструментарію ШІ в напрямі спрощення збору та обробки інформативних даних має велику вагу в підвищенні якості та доступності медичних послуг, зміцненні позиції штучного інтелекту як активного учасника в системі сучасних комунікативних та інформаційних технологій.

Під час дослідження встановлено, що сучасний розвиток інформаційних технологій та мікроелектроніки, інструментарію телекомунікацій та можливостей штучного інтелекту дає змогу розробляти та впроваджувати індивідуальні монітори здоров'я, що можуть бути оптимальним рішенням для пацієнтів із хронічними захворюваннями, а також персоналу, що працює в умовах великих фізичних та психологічних навантажень. Визначено, що дистанційне діагностування пацієнта за отриманими медичними параметрами з використанням штучного інтелекту, надання екстреної допомоги дистанційними інжекторами та іншими виконавчими механізмами наразі перебувають на стадії розроблення та потребують подальшого розвитку для майбутнього широкого застосування в медичній практиці.

У статті запропоновано низку превентивних заходів, які доцільно застосовувати в межах загальної тенденції впровадження засобів ШІ в медичну сферу. Виділено можливі негативні наслідки неконтрольованого застосування можливостей штучного інтелекту. Сформовано засади механізму адаптації наявних принципів функціонування медичної інформатики до вимог цифровізації, обґрунтовано доцільність трансформації такого спрямування.

На основі результатів, отриманих у роботі, запропоновано пріоритетні вектори подальших досліджень із теми, аргументовано необхідність організації доступності та систематизації практичної інформації щодо впровадження можливостей ШІ у сферу охорони здоров'я.

Обґрунтовано, що зростання рівня зацифрування та уніфікації медичних даних розширює можливості використання штучного інтелекту для прийняття точних та ефективних рішень у складних аналітичних процесах.

Особливу увагу в статті зосереджено на конверсії системи медичної інформатики, що має на меті реалізацію ефективної взаємодії фізичного та віртуального складників. Водночас встановлено, що базову функцію в процесі формування показників ефективності цифрової трансформації медичної сфери має виконувати нормативно-правове середовище, до функцій якого має належати формування адаптованих моделей використання інструментарію ШІ та встановлення жорстких рамок контролю за безпекою та конфіденційністю процесів.

Процес впровадження технологій штучного інтелекту в сучасну систему охорони здоров'я характеризується складністю та значними ризиками, проте професійний контроль та ріст інвестицій у розвиток ШІ здатні мінімізувати ймовірність виникнення суттєвих негативних наслідків, а можливості, які надає ефективне та безпечне використання ресурсів ШІ суспільству є прогностично революційними в розвитку медицини.

Література

1. Саєнко М. Штучний інтелект: сутність, сучасний стан розвитку та можливості його застосування у медицині: матеріали ІІ науково-практичної інтернет-конференції «Розвиток природничих наук як основа новітніх досягнень у медицині» (2022). С. 270-275. URL: http: // repository.pdmu.edu.ua/handle/123456789/18868

2. Стойка О., Крещук С., Хвостівський В. Концепція розробки комп'ютерних експертних медичних систем із штучним інтелектом: матеріали III Міжнародної студентської науково-технічної конференції «Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання» (2020). С. 127-128. URL: https://elartu.tntu.edu.Ua/bitstream/lib/32070/2/PGNAP_ 2020_Stoyka_O-Concept_of_development_of_127-128.pdf

3. Артамонова Н., Мирна О., Павліченко Ю. Сучасні цифрові медичні технології. Український радіологічний та онкологічний журнал. 2020. Вип. 28(1). С. 53-59.: URL: https://doi.org/10.46879/ukroj.1.2020

4. Sichkoriz O., Lototska L., Kolach T. Медична інформатика як перспективна складова вищої медичної освіти. Медична освіта. 2019. Вип. 3. С. 91-95. URL: https://doi.org/ 10.11603/me.2414-5998.2019.3.10486

5. Mintser O., Romanov V., Galelyuka I., Voronenko O. Artificial Intelligence technologies in medical practice. Medical Informatics and Engineering. 2020. № 2. P. 17-27. URL: https://doi.org/10.11603/mie.1996-1960.2020.2.11171

6. Sapci A., Sapci H. Artificial Intelligence Education and Tools for Medical and Health Informatics Students: Systematic Review. JMIR Med Educ. 2020. Vol. 6(1). Available at: doi: 10.2196/19285

7. DeCamp M., Lindvall C. Latent bias and the implementation of artificial intelligence in medicine, Journal of the American Medical Informatics Association. 2020. Vol. 27(12). P. 2020-2023. Available at: https://doi.org/10.1093/jamia/ocaa094

8. Secinaro S., Calandra D., Secinaro A. The role of artificial intelligence in healthcare: a structured literature review. BMC Med Inform Decis Mak. 2021. Vol. 21(125). Available at: https://doi.org/10.1186/sl2911-021-01488-9

9. Park Y., Jackson G., Foreman M., Gruen D., Hu J., Das A. Evaluating artificial intelligence in medicine: phases of clinical research. JAMIA Open. 2020. Vol. 3(3). P. 326-331. Available at: https://doi.org/10.1093/jamiaopen/ooaa033

10. Ahmed M., Barua S., Begum S. Artificial Intelligence, Machine Learning and Reasoning in Health Informatics - Case Studies. Signal Processing Techniques for Computational Health Informatics. Intelligent Systems Reference Library. 2021. Vol. 192. Available at: https://doi.org/10.1007/978-3-030-54932-9_12

11. Guo Y., Hao Z., Zhao S., Gong J., Yang F. Artificial Intelligence in Health Care: Bibliometric Analysis. J Med Internet Res. 2021. Vol. 22(7). Available at: doi: 10.2196/18228

12. Payrovnaziri S., Chen Z., Rengifo-Moreno P., Miller T., Bian J., Chen J., Liu X. Explainable artificial intelligence models using real-world electronic health record data: a systematic scoping review. Journal of the American Medical Informatics Association. 2020. Vol. 27(7). P. 1173-1185. Available at: https://doi.org/10.1093/jamia/ocaa053

13. Shen J., Zhang C., Jiang B., Chen J., Song J., Liu Z., He Z., Wong S., Fang P., Ming W. Artificial Intelligence Versus Clinicians in Disease Diagnosis: Systematic Review. JMIR Med Inform. 2019. Vol. 7(3). Available at: doi: 10.2196/10010

14. Cabitza F. & Campagner A. The need to separate the wheat from the chaff in medical informatics: Introducing a comprehensive checklist for the (self)-assessment of medical AI studies. International Journal of Medical Informatics. 2021. Vol. 153. Available at: https://doi.org/ 10.1016/j.ij medinf.2021.104510

15. Panayides A. AI in Medical Imaging Informatics: Current Challenges and Future Directions. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics. 2020. Vol. 24(7). P. 1837-1857. Available at: doi: 10.1109/JBHI.2020.2991043

16. Briganti G., Le Morine O. Artificial Intelligence in Medicine: Today and Tomorrow. Front. Med. 2020. Vol. 7(27). Available at: doi: 10.3389/fmed.2020.00027

References

1. Saenko М. (2022). Shtuchnyj intelect: sytnist, sychasnij stan rozvutky ta mozshlyvosti jogo zastosyvannja y meducuni. Materialy ІІ naukovo-praktuchnoji internet-konferenciji «Rozvutok prurodnuchuh nauk jak osnova novitnih dosjagnen y meducuni», с. 270-275. Available at: http://repository.pdmu.edu.ua/handle/123456789/18868 [in Ukrainian]

2. Stojka О., Kreschyk S., Hvostivskiy V. (2020). Concepcija rozrobky kompjyternyh ekspertnyh medychnyh system iz shtuchnym intelectom. Materialy III Mignarodnoyi studentskoji naukovo-tehnichnoji konferenciji «Pryrodnychi ta gymanitarni nayku. Aktyalni putannja», с. 127-128. Available at: https://elartu.tntu.edu.ua/bitstream/lib/32070/2/PGNAP_2020_Stoyka_O-Concept_ of_development_of_127-128.pdf [in Ukrainian]

3. Artamonova N., Murna О., Pavlichenko J. (2020). Sychasni cufrovi meduchni tehnologiji. Ukrajinskiy radiologichniy ta onkologichniy jurnal, 28(1), 53-59. Available at: https://doi.org/10.46879/ukroj.L2020.53-59 [in Ukrainian]

4. Sichkoriz O., Lototska L., Kolach T. (2019). Meduchna informatyka jak perspektyvna skladova vyschoji meduchnoji osvitu. Meduchna osvita, (3), 91-95. Available at: https://doi.org/ 10.11603/me.2414-5998.2019.3.10486 [in Ukrainian]

5. Mintser O., Romanov V., Galelyuka I., Voronenko O. (2020). Artificial Intelligence technologies in medical practice. Medical Informatics and Engineering, (2), 17-27. Available at: https://doi.org/10.11603/mie.1996-1960.2020.2.11171

6. Sapci A., Sapci H. (2020). Artificial Intelligence Education and Tools for Medical and Health Informatics Students: Systematic Review. JMIR Med Educ, 6(1). Available at: doi: 10.2196/19285

7. DeCamp M., Lindvall C. (2020). Latent bias and the implementation of artificial intelligence in medicine, Journal of the American Medical Informatics Association, 27(12), 2020-2023. Available at: https://doi.org/10.1093/jamia/ocaa094

8. Secinaro S., Calandra D., Secinaro A. (2021). The role of artificial intelligence in healthcare: a structured literature review. BMC Med Inform Decis Mak, 21(125). Available at: https://doi.org/10.1186/s12911-021-01488-9

9. Park Y., Jackson G., Foreman M., Gruen D., Hu J., Das A. (2020). Evaluating artificial intelligence in medicine: phases of clinical research. JAMIA Open, 3(3), 326-331. Available at: https://doi.org/10.1093/jamiaopen/ooaa033

10. Ahmed M., Barua S., Begum S. (2021). Artificial Intelligence, Machine Learning and Reasoning in Health Informatics - Case Studies. Signal Processing Techniques for Computational Health Informatics. Intelligent Systems Reference Library, 192. Available at: https://doi.org/ 10.1007/978-3-030-54932-9_12

11. Guo Y., Hao Z., Zhao S., Gong J., Yang F. (2020). Artificial Intelligence in Health Care: Bibliometric Analysis. J Med Internet Res, 22(7). Available at: doi: 10.2196/18228

12. Payrovnaziri S., Chen Z., Rengifo-Moreno P., Miller T., Bian J., Chen J., Liu X. (2020). Explainable artificial intelligence models using real-world electronic health record data: a systematic scoping review. Journal of the American Medical Informatics Association, 27(7), 1173-1185. Available at: https://doi.org/10.1093/jamia/ocaa053

13. Shen J., Zhang C., Jiang B., Chen J., Song J., Liu Z., He Z., Wong S., Fang P., Ming W. (2019). Artificial Intelligence Versus Clinicians in Disease Diagnosis: Systematic Review. JMIR Med Inform, 7(3). Available at: doi: 10.2196/10010

14. Cabitza F., Campagner A. (2021). The need to separate the wheat from the chaff in medical informatics: Introducing a comprehensive checklist for the (self)-assessment of medical AI studies. International Journal of Medical Informatics, 153. Available at: https://doi.org/ 10.1016/j.ij medinf.2021.104510.

15. Panayides A. (2020). AI in Medical Imaging Informatics: Current Challenges and Future Directions. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 24(7), 1837-1857. Available at: doi: 10.1109/JBHI.2020.2991043.

16. Briganti G., Le Morine O. (2020). Artificial Intelligence in Medicine: Today and Tomorrow. Front. Med, 7(27). Available at: doi: 10.3389/fmed.2020.00027

Размещено на Allbest.ru