Инновационные методы использования искусственного интеллекта для диагностики заболеваний: перспективы развития

Размещено на http://www.allbest.ru

Инновационные методы использования искусственного интеллекта для диагностики заболеваний: перспективы развития

Сикач Артём Сергеевич Студент 4 курса Юридической школы Дальневосточного федерального университета

Аннотация

В данной статье рассматривается роль искусственного интеллекта в сфере медицины. Последнее время большую популярность набирают цифровые технологии, применяющиеся в разных сферах, в том числе в медицине. Автором рассматривается историю возникновения ИИ в медицине, приводит зарубежный опыт его применения, приводит преимущества и недостатки его применения и на основании вышесказанного делает заключение о том, что ИИ имеет больше перспектив в его применении в разных видах медицинской деятельности.

Ключевые слова: искусственный интеллект, медицина, здравоохранение, сравнительный анализ, персональные данные, диагностика, пациент.

Annotation

This article examines the role of artificial intelligence in the field of medicine. Recently, digital technologies used in various fields, including medicine, have been gaining great popularity. The author examines the history of the emergence of AI in medicine, cites foreign experience of its application, cites the advantages and disadvantages of its use and, based on the above, concludes that AI has more prospects in its application in various types of medical activity.

Keywords: artificial intelligence, medicine, healthcare, comparative analysis, personal data, diagnostics, patient.

Идея этой темы научного исследования заключается в том, что цифровизация набирает больше популярности, жизнь общества изменилась по - другому, охватив все его сферы, в том числе медицину. Всё больше специалистов в области здравоохранения признают искусственный интеллект как полезный инструмент, способный принести пользу обществу. Прежде чем начать разбираться с темой применения ИИ в здравоохранении, не только в РФ, но и в зарубежных странах, следует разобраться с чего началось развитие ИИ и как пришло в медицину.

В 1954 году в МГУ под руководством профессора А. А. Ляпунова прошёл семинар «Автоматы и мышление». Именно это событие считают началом появления искусственного интеллекта в России. С 1956 года идёт работа по поиску моделей и алгоритма человеческого мышления и разработка первых программ кибернетиками. За последние 65 лет в этом направлении произошли существенные изменения Искусственныф интеллект в медицине: Как умные технологии меняют подход к лечению / Эрик Тополь ; Пер. с англ.

- М. : Альпина Паблишер, 2022. - 398 с.. Руководство каждого государства понимает важность и перспективность указанного курса. Искусственный интеллект - «одно из ключевых направлений технологического развития, которые определяют и будут определять будущее всего мира, если кто -то сможет обеспечить монополию в сфере искусственного интеллекта, - последствия нам всем понятны - тот станет властелином мира». Именно поэтому каждое государство начало активно разрабатывать концепции развития искусственного интеллекта. 10 октября 2019 года Президентом Российской Федерации В. В. Путиным подписан Указ № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации», в соответствии с которым была представлена Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года. В рамках статьи 22 «Использование технологий искусственного интеллекта в социальной сфере» предусмотрен пункт, касающийся сферы здравоохранения. При этом указанная сфера является наиболее перспективной. Размер глобального рынка ИИ в здравоохранении к 2028 году возрастёт в 28 раз. При этом в целях повышения качества услуг в сфере здравоохранения предусмотрены конкретные сферы применения ИИ. Это профилактические обследования, диагностика, основанная на анализе изображений, прогнозирование возникновения и развития заболеваний, подбор оптимальных дозировок лекарственных препаратов, сокращение угроз пандемий, автоматизация и точность хирургических вмешательств.

Благодаря тому, что наука не стоит на месте, цифровые технологии используются во всех жизни общества и государства, в том числе и в м медицине. Направление медицины сегодня считается одним из самых перспективных с точки зрения эффективного внедрения системы ИИ. Применение ИИ повышает массовость, эффективность и скорость лечения заболеваний посредством использования кибернетического подхода. Сегодня ИИ уже внедрен в работу в Google и в IBM для оценки состояния пациента и предварительной диагностики Искусственный интеллект в медицине: Как умные технологии меняют подход к лечению / Эрик Тополь ; Пер. с англ.

- М. : Альпина Паблишер, 2022. С. 30..

Принцип работы ИИ в диагностике заключается в следующем, в ИИ вносятся данные пациента, его жалобы, где происходит анализ полученных данных, следовательно опровергается или подтверждается тот или иной диагноз, либо ИИ самостоятельно ставит диагноз.

Искусственный интеллект MedWhat на сегодняшний день заменяет личного доктора. Это мобильное приложение, с распознаванием речи, в котором говорящий чатбот может ответить на любые вопросы пациента, а также контролировать состояние здоровья последнего.

Рассматривая практический феномен применения искусственного интеллекта, нельзя не отметить технологию IBM Watson, которая использует когнитивные вычисления для интерпретации клинической информации о больных раком и определения курса лечения на основе фактических данных.

ИИ Deep Patient был обучен медицинской диагностике на базе данных примерно в составе 700 000 человек и при тестировании новых данных пациентов он показал невероятно хорошие результаты в прогнозировании заболеваний. Без каких-либо специальных инструкций ИИ обнаружил закономерности, которые не являются явно видными для лечащего врача и указывают на более широкий спектр проблем (включая рак печени).

На практике это значит, что в программу загружается большой массив данных по онкологическим вопросам и врачу предоставляются последующие рекомендации на основании Big-data. На основе машинного обучения данный массив максимально быстро анализирует данные (в т.ч. выпадающие зоны) и максимально быстро дает предложения лечащему врачу Атабеков А.Р. Анализ подходов определения юридической ответственности за действия искусственного интеллекта в медицинской сфере: опыт США и России // Юридические исследования. 2023. № 6. С. 3-5..

На сегодняшний день в связи с развитием технологий искусственного интеллекта наблюдается «рост уровня его сознания», что подтверждается следующим фактом: в медицинской сфере искусственный интеллект способен осуществлять функции робота-психотерапевта. Так, в настоящее время наблюдается стремительный рост рынка искусственного интеллекта в области психического здоровья, главными игроками в котором стали Universal Health Services, Magellan Health Inc. и другие.

Искусственный интеллект сегодня предлагают внедрить в область психиатрии как средство оперативного выявления психически больных людей и предотвращения их появления путём отнесения лиц к «группе риска развития психического расстройства» и предварительного назначения им препаратов. Учёные в области психиатрической медицины аргументируют своё мнение о внедрении в эту сферу искусственного интеллекта тем, что на сегодня не имеется ни единого медицинского теста, позволяющего подтвердить какое-либо психическое расстройство, и психиатры в буквальном смысле методом голосования вводят в существование диагнозы, основанные главным образом на видах поведения, определённых произвольным образом. искусственный интеллект медицина

Кроме того, в 2017 г. японская компания NTT Resonant разработала искусственный интеллект Oshi-el, который по сей день работает в качестве онлайн-психолога, выслушивает людей и даёт им рекомендации. Oshi-el постоянно обучается, поэтому его советы не являются шаблонными, а основаны на приобретённом опыте, ввиду чего исследователи убеждены, что искусственный интеллект не всегда система, основывающая свои выводы исключительно на алгоритмах Японские исследователи разработали искусственный интеллект Oshi-el: Новости науки и техники, кибернетические организмы, технологии будущего // URL: https://kiborg.pro/ iskusstvennyj-intellekt/yaponskie-issledovateli/ (дата обращения: 06.04.2022).. Однако данные доводы следует опровергнуть. Группа исследователей из Колорадского университета в Боулдере, считающая язык важнейшим направлением распознавания психического состояния пациента, долгое время работает над применением машинного обучения в психиатрии, чтобы использовать мобильное приложение на основе речи, которое позволит классифицировать состояние психического здоровья пациента. Данное приложение побуждает пациентов выполнить ряд повторяющихся вербальных упражнений, например рассказывать историю и отвечать на вопросы о своём эмоциональном состоянии. Затем искусственный интеллект производит оценку этих звуковых сигналов на наличие признаков психического расстройства, анализируя, как они соотносятся с реакциями индивидуума, наблюдавшимися в прошлом, а также сравнивая эти записи с реакциями широкого круга пациентов Ducharme, Jamie. 2019. «Artificial Intelligence Could Help Solve America's Impending Mental Health Crisis.» New York Times, November 20, 2019..

Питер Фольц, профессорисследователь Института когнитивистики, приводит такой пример: если фразы и высказывания выбиваются из логических установившихся схем, это может быть критическим симптомом при шизофрении iStock-Jackie, Niam. 2019. «AI in psychiatry: detecting mental illness with artificial intelligence.» Health Europa, November 19, 2019.. Изменения в тоне голоса или темпе речи могут указывать на манию или депрессию, а провалы в памяти могут сигнализировать о когнитивных и психических проблемах. IBM сегодня также создаёт автоматизированное приложение для анализа речи, которое работает с мобильного устройства. Приняв примерно минуту речевых данных, система использует преобразование текста в речь, продвинутую аналитику, машинное обучение, технологии обработки естественного языка и вычислительную биологию для того, чтобы в режиме реального времени предоставить отчёт о психическом здоровье пациента.

Все приведённые примеры свидетельствуют о том, что искусственный интеллект способен проводить психиатрические исследования, основываясь лишь на определённых алгоритмах («норма» тембра или тона голоса). Анализируя полученные данные, робот способен увидеть отклонение от нормальных стандартов, на основании чего и заключаются поставленные им диагнозы Абоян, А. А. Возможности и ограничения нормативного регулирования уголовной ответственности за применение технологий искусственного интеллекта в области медицины / А. А. Абоян, Д. В. Парин // Юридическая наука. - 2022. - № 7. - С. 89-90..

В настоящее время существуют огромные возможности для лечения пациентов. Это требует от врача знания большого объема медицинской литературы Рязанова С.В., Комков А.А., Мазаев В.П. Перспективы медицинских технологий искусственного интеллекта // Научное обозрение. Медицинские науки. - 2022. - № 4. - С. 91-93.. Ежедневно в мире публикуется 15 тыс. рекомендательных статей. Человек не в силах обработать такое количество информации, а ИИ это может сделать очень быстро. Но в первую очередь польза ИИ для человека прежде всего будет наиболее выражена в диагностике заболеваний. ИИ сможет помочь быстро квалифицировать любой случай благодаря доступу к большому массиву научной информации из интернета Искусственный интеллект в медицине: технологии, методы и польза // Центр2М. [Электронный ресурс]. URL: https://center2m.ru/ai-medicine (дата обращения: 24.06.2022)..

ИИ для пациента может предложить навигацию в системе здравоохранения Искусственный интеллект в медицине: революция в диагностике и лечении // Научные Статьи.Ру -- портал для

студентов и аспирантов. -- Дата последнего обновления статьи: 15.10.2023. -- URL

https://nauchniestati.ru/spravka/iskusstvennyj-intenekt-v-mediczine/ (дата обращения: 15.05.2024).. Указав на симптомы, человек может получить подсказку, в какое медицинское учреждение ему надо обратиться. Разработчики из Соединенного королевства создали программу Your.MD (также известную как Healthily) на основе ИИ, позволяющую просто сказать чат-боту симптом, например «Кашляю», и приложение выдает информацию о возможных заболеваниях и в какие проверенные учреждения обратиться за консультацией и лечением. Подобные системы автоматического общения пациента с машиной могут в значительной степени сэкономить ресурсы и занять медицинские кадры более важными делами, не требующими рутинного исполнения Гусев А.В. Д.С.Л. Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении // Информационное общество. 2017. Vol. 4-5. P. 78-93..

Множество медицинских данных, включающих в себя информацию о разработке новых лекарств и методик, информацию о пациенте, полученную в ходе его лечения и исследования, информацию от различных медицинских гаджетов, клиник, фарминдустрии, научную литературу из медицинских источников, может быть консолидировано и обработано с помощью ИИ Калайда И. Big Data. Большие данные в медицине. Доказательная медицина для всех 2016. [Электронный ресурс]. URL: https://medspecial.ru/news/1/28048/ (дата обращения: 24.04.2022).. В России создается Единая государственная информационная система в сфере здравоохранения, которая предполагает сбор и обработку медицинских данных с медицинских информационных систем всех клиник Федеральный проект «Создание единого цифрового контура в здравоохранении на основе единой государственной информационной системы в сфере здравоохранения (ЕГИСЗ)» 2019. [Электронный ресурс]. URL: https://minzdrav.gov.ru/poleznye-resursy/natsproektzdravoohranenie/tsifra (дата обращения: 19.04.2022)..

В медицине нейросети, обрабатывая огромные массивы данных, могут находить неожиданные факторы, влияющие на здоровье пациента, и точно диагностировать самые сложные заболевания Data Science: объясняем на картинках [Электронный ресурс]. URL: https://ain.ua/special/data-science/ (дата обращения: 24.04.2022)..

Развитие искусственного интеллекта в медицине началось еще в 1960 -х годах, когда появились первые компьютерные системы, способные анализировать и интерпретировать медицинские данные.

В 1980-х годах искусственный интеллект начал применяться для разработки экспертных систем, которые могли помочь врачам в принятии решений о диагностике и лечении. Экспертные системы основывались на знаниях и опыте врачей, которые были внедрены в компьютерные программы. Это позволяло системам анализировать симптомы пациента и предлагать возможные диагнозы и лечебные рекомендации.

В последние десятилетия искусственный интеллект в медицине стал использоваться для более сложных задач, таких как прогнозирование исходов лечения и определение оптимальных стратегий лечения. С помощью алгоритмов машинного обучения искусственный интеллект может анализировать большие объемы данных пациентов и выявлять закономерности, которые помогут врачам принимать более обоснованные решения Искусственный интеллект в медицине: революция в диагностике и лечении // Научные Статьи.Ру -- портал для

студентов и аспирантов. -- Дата последнего обновления статьи: 15.10.2023. -- URL

https://nauchniestati.ru/spravka/iskusstvennyj-intellekt-v-mediczine/ (дата обращения: 15.05.2024)..

Сегодня искусственный интеллект в медицине продолжает развиваться и находить все новые применения. Он используется для автоматизации процессов в медицинской документации, анализа генетических данных, разработки новых лекарственных препаратов и многое другое.

Искусственный интеллект (ИИ) играет все более важную роль в медицине, особенно в области лечения и прогнозирования исходов заболеваний. Использование ИИ позволяет улучшить эффективность и точность лечения, а также предсказать возможные исходы для пациентов.

Искусственный интеллект может быть использован для разработки индивидуальных планов лечения для пациентов. Он может анализировать медицинские данные пациента, такие как результаты тестов, историю болезни и лекарственные препараты, чтобы определить оптимальные методы лечения. ИИ также может предлагать альтернативные методы лечения, основываясь на данных о результатах лечения других пациентов с похожими характеристиками.

Кроме того, ИИ может помочь врачам в принятии решений о назначении лекарственных препаратов. Он может анализировать данные о пациенте, такие как возраст, пол, медицинскую историю и результаты тестов, чтобы определить наиболее эффективные и безопасные лекарственные препараты для данного пациента. Это помогает предотвратить нежелательные побочные эффекты и повысить эффективность лечения.

Применение ИИ в прогнозировании исходов

Искусственный интеллект может быть использован для прогнозирования исходов заболеваний. Он может анализировать большие объемы медицинских данных, включая данные о пациентах, результаты тестов, историю болезни и лечение, чтобы определить факторы, которые могут влиять на исходы заболевания.

ИИ может использовать эти данные для создания моделей прогнозирования, которые могут предсказывать вероятность развития определенных осложнений или рецидивов заболевания. Это помогает врачам принимать более обоснованные решения о лечении и предупреждать возможные проблемы заболевания.

Кроме того, ИИ может помочь врачам в прогнозировании эффективности определенных методов лечения. Он может анализировать данные о пациентах, такие как характеристики заболевания, результаты тестов и историю лечения, чтобы определить, какие методы лечения наиболее вероятно будут эффективными для данного пациента. Это помогает врачам выбирать наиболее подходящие методы лечения и повышает шансы на успешное восстановление пациента.

Действительно, в настоящее время наблюдается стремительный рост рынка ИИ в области психического здоровья, главными игроками в котором стали Universal Health Services, Magellan Health Inc., IBM Watson AI XPRIZE и другие. ИИ сегодня предлагают внедрить в область психиатрии как средство оперативного выявления психически больных людей и предотвращения их появления путём отнесения лиц к «группе риска развития психического расстройства» и предварительного назначения им препаратов.

Учёные в области психиатрической медицины аргументируют своё мнение о внедрении в эту сферу ИИ тем, что на сегодня не имеется ни единого медицинского теста, позволяющего подтвердить какое-либо психическое расстройство, и психиатры в буквальном смысле методом голосования вводят в существование диагнозы, основанные главным образом на видах поведения, определённых произвольным образом.

Кроме того, в 2017 г. японская компания NTT Resonant разработала ИИ Oshi-el, который по сей день работает в качестве онлайн -психолога, выслушивает людей и даёт им рекомендации. Oshi-el постоянно обучается, поэтому его советы не являются шаблонными, а основаны на приобретённом опыте, ввиду чего исследователи убеждены, что ИИ не всегда система, основывающая свои выводы исключительно на алгоритмах.

Однако данные доводы следует опровергнуть. Группа исследователей из Колорадского университета в Боулдере, считающая язык важнейшим направлением распознавания психического состояния пациента, долгое время работает над применением машинного обучения в психиатрии, чтобы использовать мобильное приложение на основе речи, которое позволит классифицировать состояние психического здоровья пациента. Данное приложение побуждает пациентов выполнить ряд повторяющихся вербальных упражнений, например рассказывать историю и отвечать на вопросы о своём эмоциональном состоянии. Затем ИИ производит оценку этих звуковых сигналов на наличие признаков психического расстройства, анализируя, как они соотносятся с реакциями индивидуума, наблюдавшимися в прошлом, а также сравнивая эти записи с реакциями широкого круга пациентов 1. Питер Фольц, профессор-исследователь Института когнитивистики, приводит такой пример - если фразы и высказывания выбиваются из логических установившихся схем, это может быть критическим симптомом при шизофрении. Изменения в тоне голоса или темпе речи могут указывать на манию или депрессию, а провалы в памяти - сигнализировать о когнитивных и психических проблемах.

IBM сегодня также создаёт автоматизированное приложение для анализа речи, которое работает с мобильного устройства. Приняв примерно минуту речевых данных, система использует преобразование текста в речь, продвинутую аналитику, машинное обучение, технологии обработки естественного языка и вычислительную биологию для того, чтобы в режиме реального времени предоставить отчёт о психическом здоровье пациента.

Все приведённые примеры свидетельствуют о том, что ИИ способен проводить психиатрические исследования, основываясь лишь на определённых алгоритмах («норма» тембра или тона голоса). Анализируя полученные данные, робот способен увидеть отклонение от нормальных стандартов, на основании чего и заключаются поставленные им диагнозы.

В целом, применение искусственного интеллекта в лечении и прогнозировании исходов заболеваний позволяет улучшить эффективность и точность лечения, а также предсказать возможные исходы для пациентов Абоян, Агавни Арменаковна. Искусственный интеллект и проблемы признания его субъектом преступления [Рукопись]

: выпускная квалификационная работа на соискание степени Бакалавриат по специальности 40.03.01 - Юриспруденция / А. А. Абоян ; , 2022. - С. 46 - 48.. Однако, необходимо учитывать ограничения искусственного интеллекта, такие как возможность ошибок и недостаток человеческого фактора. Поэтому, врач всегда остается ключевым фигурантом в процессе лечения и принятия решений о лечении пациента.

Преимущества и ограничения использования искусственного интеллекта в медицине Преимущества:

Улучшение точности диагностики: Искусственный интеллект может анализировать большие объемы данных и выявлять скрытые паттерны, что помогает врачам более точно определить диагноз и предложить наиболее эффективное лечение.

Повышение эффективности лечения: Искусственный интеллект может помочь врачам выбрать оптимальные методы лечения и предсказать исходы, основываясь на анализе данных о прошлых случаях и результатов исследований.

Улучшение пациентского ухода: Искусственный интеллект может помочь автоматизировать рутинные задачи, такие как ведение медицинской документации, что позволяет врачам больше времени уделять непосредственному обслуживанию пациентов.

Расширение доступа к медицинской помощи: Искусственный интеллект может быть использован для разработки систем телемедицины, которые позволяют пациентам получать консультации и диагностику удаленно, что особенно полезно для людей, живущих в удаленных районах или с ограниченным доступом к медицинским услугам.

Ограничения:

Ошибки и недостаток человеческого фактора: Искусственный интеллект может совершать ошибки в анализе данных или принятии решений, особенно если используется неправильно или на неподходящих данных. Врач всегда должен оставаться ответственным за принятие окончательных решений.

Недостаток персонального подхода: Искусственный интеллект может быть ограничен в способности учитывать индивидуальные особенности пациента и его контекст. Врач, с его опытом и интуицией, может принимать во внимание множество факторов, которые не всегда могут быть учтены искусственным интеллектом.

Проблемы конфиденциальности и безопасности: Использование искусственного интеллекта в медицине требует обработки больших объемов медицинских данных, что может повлечь за собой риски утечки конфиденциальной информации или злоупотребления данными. Необходимы строгие меры безопасности для защиты данных пациентов.

Этические вопросы: Применение искусственного интеллекта в медицине вызывает этические вопросы, такие как ответственность за ошибки, прозрачность алгоритмов и принятие решений, а также вопросы о справедливости доступа к медицинским услугам.

В целом, использование искусственного интеллекта в медицине имеет множество преимуществ, но также сопряжено с ограничениями и вызывает важные этические вопросы. Поэтому, врачи и разработчики технологий должны работать вместе, чтобы максимально использовать потенциал искусственного интеллекта в медицине, соблюдая высокие стандарты безопасности, этики и качества медицинской помощи. Благодаря постоянному развитию технологий искусственного интеллекта, медицина становится более точной, эффективной и доступной для пациентов.

Список источников

Атабеков А.Р. Анализ подходов определения юридической ответственности за действия искусственного интеллекта в медицинской сфере: опыт США и России // Юридические исследования. 2023. № 6. С. 1-9.

Абоян, А. А. Возможности и ограничения нормативного регулирования уголовной ответственности за применение технологий искусственного интеллекта в области медицины / А. А. Абоян, Д. В. Парин // Юридическая наука. - 2022. - № 7. - С. 88-91.

Рязанова С.В., Комков А.А., Мазаев В.П. Перспективы медицинских технологий искусственного интеллекта // Научное обозрение. Медицинские науки. - 2022. - № 4. - С. 90-94.

Искусственный интеллект в медицине: революция в диагностике и

лечении // Научные Статьи.Ру -- портал для студентов и аспирантов. -- Дата последнего обновления статьи: 15.10.2023. -- URL

https://nauchniestati.ru/spravka/iskusstvennyj-intellekt-v-mediczine/ (дата

обращения: 15.05.2024).

Абоян, Агавни Арменаковна. Искусственный интеллект и проблемы

признания его субъектом преступления [Рукопись] : выпускная

квалификационная работа на соискание степени Бакалавриат по

специальности 40.03.01 - Юриспруденция / А. А. Абоян ; , 2022. - 60 с.

Японские исследователи разработали искусственный интеллект Oshi -

el: Новости науки и техники, кибернетические организмы, технологии будущего // URL: https://kiborg.pro/ iskusstvennyj-intellekt/yaponskie-

issledovateli/ (дата обращения: 06.04.2022).

Ducharme, Jamie. 2019. «Artificial Intelligence Could Help Solve America's Impending Mental Health Crisis.» New York Times, November 20, 2019.

iStock-Jackie, Niam. 2019. «AI in psychiatry: detecting mental illness with artificial intelligence.» Health Europa, November 19, 2019.

Искусственный интеллект в медицине: технологии, методы и польза // Центр2М. [Электронный ресурс]. URL: https://center2m.ru/ai-medicine (дата обращения: 24.06.2022).

Гусев А.В. Д.С.Л. Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении // Информационное общество. 2017. Vol. 4-5. P. 78-93.

Калайда И. Big Data. Большие данные в медицине. Доказательная

медицина для всех 2016. [Электронный ресурс]. U RL:

https://medspecial.ru/news/1/28048/ (дата обращения: 24.04.2022).

Федеральный проект «Создание единого цифрового контура в

здравоохранении на основе единой государственной информационной системы в сфере здравоохранения (ЕГИСЗ)» 2019. [Электронный ресурс]. URL: https://minzdrav.gov.ru/poleznye-resursy/natsproektzdravoohranenie/tsifra

(дата обращения: 19.04.2022).

Data Science: объясняем на картинках [Электронный ресурс]. URL: https://ain.ua/special/data-science/ (дата обращения: 24.04.2022).

Искусственный интеллект в медицине: Как умные технологии меняют подход к лечению / Эрик Тополь ; Пер. с англ. - М. : Альпина Паблишер, 2022. - 398 с.

Размещено на Allbest.ru