Nanorevolution in medicine: synergy of nanotechnology, artificial intelligence and digital innovation

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

This article analyses the potential of integrating nanotechnology, artificial intelligence and digital innovations in medicine. Promising applications of these technologies are discussed, including personalised nanomedicine, the fight against antibiotic resistance and the development of neuronanointerfaces. Particular attention is paid to the role of artificial intelligence in analysing data from nanosensors, designing nanostructures and controlling nanorobots. Ethical and legal aspects of the application of nanotechnology in medicine are discussed, including issues of data security and privacy.

作者简介

Daniil Seliverstov

“Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education “I.P. Pavlov First St. Petersburg State Medical University” of the Ministry of Healthcare of the Russian Federation

编辑信件的主要联系方式.
Email: daniilseliverstov766@mail.ru
ORCID iD: 0009-0007-9828-9453

student of the Faculty of Dentistry

俄罗斯联邦, 6-8, Lev Tolstoy St., St. Petersburg, 197022

参考

  1. Seliverstov P. V. Prospects for the use of telemedicine technologies based on artificial intelligence in medical examination. Medical Council. 2024; (5): 312–319. https://doi.org/10.21518/ms2024-072
  2. Tkachenko E.A., Pleshkov B.S., Raevskaya A.I. et al. Current epidemiological features of risk factors for acute cerebrovascular accident in people of different ages. Vrach. 2021; 32 (12): 63–68. https://doi.org/10.29296/25877305-2021-12-10
  3. Borodulina E.A., Gribova V.V., Vdoushkina E.S., Kiryushina T.M., Agarkova A.S. Artificial intelligence technologies in medicine. Problems of establishment. Vrach. 2023; (3): 5–8 https://doi.org/10.29296/25877305-2023-03-01
  4. Seliverstov P.V., Grinevich V.V.B., Shapovalov V.V. et al. Improving the efficiency of screening of chronic non-infectious diseases using artificial intelligence-based technologies. Lechachachy Vrach. 2024; 4 (27): 97–104. https://doi.org/10.51793/OS.2024.27.4.014
  5. Gavrilov D.V., Serova L.M., Korsakov I.N. et al. Cardiovascular diseases prediction by integrated risk factors assessment by means of machine learning. Vrach. 2020; 31 (5): 41–46. https://doi.org/10.29296/25877305-2020-05-08.
  6. What is deep learning? https://www.oracle.com/cis/artificial-intelligence/machine-learning/what-is-deep-learning/ (date of reference: 06.09.2024).
  7. Bayesian statistics in medical research. https://www.editverse.com/ru/bayesian-statistics-powering-medical-research-for-starters/#google_vignette (date of reference: 20.09.2024).
  8. Shelomentsev A.G., Bessonova T.N., Goncharova K.S., Modern models of population adaptation to dynamically changing socio-economic conditions of life. Vestnik ZabGU. 2020; (10). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennye-modeli-adaptatsii-naseleniya-k-dinamichno-menyayuschimsya-sotsialno-ekonomicheskim-usloviyam-zhizni (date of reference: 26.09.2024).
  9. Nagarajan V.D., Lee S.L., Robertus J.L. et al. Artificial intelligence in the diagnosis and treatment of arrhythmias. Eur Heart J. 2021; 42 (38): 3904–3916. doi: 10.1093/eurheartj/ehab544
  10. Don E.S., Tarasov A.V., Epstein O.I. et al. Biomarkers in medicine: search, selection, study and validation. Clinical Laboratory Diagnostics. 2017; (1). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/biomarkery-v-meditsine-poisk-vybor-izuchenie-i-validatsiya (date of reference: 16.09.2024).
  11. Romanchuk N.P., Bulgakova S.V., Volobuev A.N. et al. Alzheimer’s disease: biophysics, genetics, epigenetics, neuroimaging, bioelementology, nutritionology, treatment, prevention and neurotraining. Bulletin of Science and Practice. 2023; (2). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/altsgeymera-bolezn-biofizika-genetika-epigenetika-neyrovizualizatsiya-bioelementologiya-nutritsiologiya-lechenie-profilaktika-i (date of reference: 01.09.2024).
  12. Tishkov D.S. Introduction of global learning and intercultural knowledge and competences in the practice of a dentist to increase oncological caution. ANI: pedagogy and psychology. 2020; 33 (4). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vnedrenie-globalnogo-obucheniya-i-mezhkulturnyh-znaniy-i-kompetentsiy-v-praktike-vracha-stomatologa-dlya-povysheniya (date of reference: 26.09.2024).
  13. Burkov V.D., Krapivin V.F., Soldatov V.Yu. et al. Nanotechnologies and problems of ecological monitoring. Vestnik MSUL - Lesnoy vestnik. 2011; (3). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/nanotehnologii-i-problemy-ekologicheskogo-monitoringa (date of reference: 06.09.2024).
  14. Seliverstov P.V., Shapovalov V.V., Aleshko O.V. Introducing telemedicine technologies based on artificial intelligence in the practice of outpatient and polyclinic care for medical examination. Medical Alphabet. 2023; (28): 44–49. https://doi.org/10.33667/2078-5631-2023-28-44-49.
  15. Shishkova V.N., Adasheva T.V., Stakhovskaya L.V. The importance of metabolic markers in the development of a second ischemic stroke. Vrach. 2020; 31 (10): 65–68. https://doi.org/10.29296/25877305-2020-10-12.
  16. What is AI model training? https://engage-ai.co/ru/какое-обучение-модели-ИИ. (date of reference: 26.09.2024).
  17. Brusov O.S., Kuznetsova A.V., Senko O.V. Friendly artificial intellect in the betterment of public health. Vrach. 2020; (5): 80–84. https://doi.org/10.29296/25877305-2020-05-19.
  18. Gorokhov V. Social problems of nanotechnology. Higher education in Russia. 2008; (3). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sotsialnye-problemy-nanotehnologii (date of reference: 26.09.2024).

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. pfoto

下载 (128KB)
索引源数据

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».