Нанореволюция в медицине: синергия нанотехнологий, искусственного интеллекта и цифровых инноваций

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В данной статье проанализирован потенциал интеграции нанотехнологий, искусственного интеллекта (ИИ) и цифровых инноваций в медицине. Рассматриваются перспективные направления применения этих технологий, включая персонализированную наномедицину, борьбу с антибиотикорезистентностью и развитие нейронаноинтерфейсов. Особое внимание уделяется роли ИИ в анализе данных, полученных с наносенсоров, проектировании наноструктур и управлении нанороботами. Обсуждаются этические и правовые аспекты применения нанотехнологий в медицине, включая вопросы безопасности и конфиденциальности данных.

Об авторах

Даниил Павлович Селивёрстов

ФГБОУ ВО «Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И.П. Павлова» Минздрава России

Автор, ответственный за переписку.
Email: daniilseliverstov766@mail.ru
ORCID iD: 0009-0007-9828-9453

студент стоматологического факультета

Россия, 197022, Санкт-Петербург, ул. Льва Толстого, д. 6-8

Список литературы

  1. Селивёрстов П.В. Перспективы использования телемедицинских технологий на основе искусственного интеллекта при проведении медицинского осмотра. Медицинский Совет. 2024; (5): 312–319. https://doi.org/10.21518/ms2024-072
  2. Ткаченко Е.А., Плешков Б.С., Раевская А.И. и др. Современные эпидемиологические особенности факторов риска острого нарушения мозгового кровообращения у лиц различных возрастов. Врач. 2021; 32 (12): 63–68. https://doi.org/10.29296/25877305-2021-12-10
  3. Бородулина Е.А., Грибова В.В., Вдоушкина Е.С. и др. Технологии искусственного интеллекта в медицине. Проблемы становления. Врач. 2023; (3): 5–8 https://doi.org/10.29296/25877305-2023-03-01
  4. Селивёрстов П.В., Гриневич В.Б., Шаповалов В.В. и др. Повышение эффективности скрининга хронических неинфекционных заболеваний с использованием технологий на основе искусственного интеллекта. Лечащий Врач. 2024; 4 (27): 97–104. https://doi.org/10.51793/OS.2024.27.4.014
  5. Гаврилов Д.В., Серова Л.М., Корсаков И.Н. и др. Предсказание сердечно-сосудистых событий при помощи комплексной оценки факторов риска с использованием методов машинного обучения. Врач. 2020; 31 (5): 41–46. https://doi.org/10.29296/25877305-2020-05-08
  6. Что такое глубокое обучение? https://www.oracle.com/cis/artificial-intelligence/machine-learning/what-is-deep-learning/ (дата обращения: 06.09.2024).
  7. Байесовская статистика в медицинских исследованиях. https://www.editverse.com/ru/bayesian-statistics-powering-medical-research-for-starters/#google_vignette (дата обращения: 20.09.2024).
  8. Шеломенцев А.Г., Бессонова Т.Н., Гончарова К.С., Современные модели адаптации населения к динамично меняющимся социально-экономическим условиям жизни. Вестник ЗабГУ. 2020; (10). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennye-modeli-adaptatsii-naseleniya-k-dinamichno-menyayuschimsya-sotsialno-ekonomicheskim-usloviyam-zhizni (дата обращения: 26.09.2024).
  9. Нагараджан В.Д., Ли С.Л., Робертус Дж.Л. и др. Искусственный интеллект в диагностике и лечении аритмий. Eur Heart J. 2021; 42 (38): 3904–3916. doi: 10.1093/eurheartj/ehab544
  10. Дон Е.С., Тарасов А.В., Эпштейн О.И. и др. Биомаркеры в медицине: поиск, выбор, изучение и валидация. Клиническая лабораторная диагностика. 2017; (1). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/biomarkery-v-meditsine-poisk-vybor-izuchenie-i-validatsiya (дата обращения: 16.09.2024).
  11. Романчук Н. П., Булгакова С. В., Волобуев А. Н. и др. Альцгеймера болезнь: биофизика, генетика, эпигенетика, нейровизуализация, биоэлементология, нутрициология, лечение, профилактика и нейротренинги. Бюллетень науки и практики. 2023; (2). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/altsgeymera-bolezn-biofizika-genetika-epigenetika-neyrovizualizatsiya-bioelementologiya-nutritsiologiya-lechenie-profilaktika-i (дата обращения: 01.09.2024).
  12. Тишков Д.С. Внедрение глобального обучения и межкультурных знаний и компетенций в практике врача стоматолога для повышения онконастороженности. АНИ: педагогика и психология. 2020; 33 (4). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vnedrenie-globalnogo-obucheniya-i-mezhkulturnyh-znaniy-i-kompetentsiy-v-praktike-vracha-stomatologa-dlya-povysheniya (дата обращения: 26.09.2024).
  13. Бурков В.Д., Крапивин В.Ф., Солдатов В.Ю. и др. Нанотехнологии и проблемы экологического мониторинга. Вестник МГУЛ – Лесной вестник. 2011; (3). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/nanotehnologii-i-problemy-ekologicheskogo-monitoringa (дата обращения: 06.09.2024).
  14. Селиверстов П.В., Шаповалов В.В., Алешко О.В. Внедрение телемедицинских технологий на основе искусственного интеллекта в практику оказания амбулаторно-поликлинической помощи для проведения медицинского осмотра. Медицинский алфавит. 2023; (28): 44–49. https://doi.org/10.33667/2078-5631-2023-28-44-49.
  15. Шишкова В.Н., Адашева Т.В., Стаховская Л.В. Значение метаболических маркеров в развитии повторного ишемического инсульта. Врач. 2020; 31 (10): 65–68. https://doi.org/10.29296/25877305-2020-10-12
  16. Что такое обучение модели ИИ? https://engage-ai.co/ru/какое-обучение-модели-ИИ. (дата обращения: 26.09.2024).
  17. Брусов О.С., Кузнецова А.В., Сенько О.В. Дружественный искусственный интеллект на службе у здравоохранения. Врач. 2020; (5): 80–84. https://doi.org/10.29296/25877305-2020-05-19
  18. Горохов В. Социальные проблемы нанотехнологии. Высшее образование в России. 2008; (3). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sotsialnye-problemy-nanotehnologii (дата обращения: 26.09.2024).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. операторская

Скачать (128KB)
Метаданные

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».