Технологии искусственного интеллекта в медико-биологических исследованиях адаптации и дезадаптации человека к различным факторам среды

Количество факторов внешней среды, воздействующих на человека одномоментно, чрезвычайно велико. Отслеживание их в динамике стало возможно благодаря развитию технологий искусственного интеллекта, включая алгоритмы машинного обучения, глубокого обучения и генеративный искусственный интеллект. Внедрение данного спектра технологических решений нового поколения в медико-биологические науки позволяет обнаруживать неявные взаимозависимости исследуемых элементов и процессов, упускаемые ранее. В контексте исследований механизмов адаптации и дезадаптации человека особое внимание следует уделить экзогенной гипоксии как одному из наиболее значимых факторов внешний среды, исследуемых в рамках экологии, физиологии и клинической медицины. Тема индивидуальных маркеров устойчивости человека к гипоксии до сих пор остаётся открытой и регулярно освещаемой в физиологических и патофизиологических работах. В последних методы машинного и глубокого обучения уже нашли широкое применение, включая анализ мультимодальных физиологических данных. Например, разработана модель машинного обучения, прогнозирующая развитие острой горной болезни с чувствительностью 0,998 и специфичностью 0,978. Для обучения модели использовались физиологические показатели испытуемых и климатические данные, фиксируемые в режиме реального времени. Таким образом, применение инструментов искусственного интеллекта для планирования научных исследований, обработки полученных данных и создания прогностических моделей существенно расширяет горизонт актуального понимания физиологических механизмов адаптации человека к гипоксии и позволяет на новом технологическом уровне подойти к анализу других факторов внешней среды.