CC BY
0
2. Петров, А. И. (2021). Беспроводные технологии 5G и их применение. Санкт-Петербург: Техносфера.
3. Иванов, С. В. (2020). Интернет вещей: технологии и перспективы. Москва: ЭКСМО.
4. Кларк, Д. (2022). Эволюция связи: от телеграфа до спутников. Лондон: Routledge.
© Овезова Г., Акымова Я., Розыев Г., 2024
УДК 62
Пирлиев К.
Преподаватель
Туркменский государственный архитектурно-строительный институт,
Туркменистан, г. Ашхабад Чарыев О.
Преподаватель
Туркменский государственный архитектурно-строительный институт,
Туркменистан, г. Ашхабад Аманов С.
Студент
Туркменский государственный архитектурно-строительный институт,
Туркменистан, г. Ашхабад
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНЕ: ОТ ДИАГНОСТИКИ ДО ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННОГО ЛЕЧЕНИЯ
Аннотация
Развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) оказывает значительное влияние на различные сферы, и медицина не является исключением. Данная статья рассматривает применение ИИ в медицине, от улучшения диагностики и обработки медицинских изображений до разработки новых лекарств и персонализированных методов лечения.
Ключевые слова:
искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение, медицина, диагностика, обработка изображений, анализ данных, персонализированная медицина, телемедицина, разработка лекарств.
Медицина постоянно развивается, и внедрение ИИ открывает новые возможности для улучшения качества медицинской помощи. ИИ позволяет автоматизировать рутинные задачи, обрабатывать большие объемы данных, выявлять закономерности и делать прогнозы, что способствует более точной диагностике, эффективному лечению и профилактике заболеваний.
Применение вычислительных методов в медицине началось задолго до появления современного ИИ, но с развитием вычислительных мощностей и алгоритмов машинного обучения эта область получила мощный импульс.
1960-е - 1970-е: Появление первых экспертных систем, предназначенных для помощи в диагностике заболеваний.
1980-е - 1990-е: Развитие методов обработки медицинских изображений, таких как компьютерная томография (КТ) и магнитно-резонансная томография (МРТ).
2000-е: Активное применение методов машинного обучения для анализа медицинских данных и создания прогностических моделей.
2010-е - настоящее время: Бурный рост применения глубокого обучения (Deep Learning), особенно в области обработки изображений, анализа геномных данных и разработки лекарств. Современные применения ИИ в медицине: углубленный анализ:
Диагностика: ИИ используется для анализа медицинских изображений (рентген, КТ, МРТ, УЗИ) с целью выявления патологий, таких как опухоли, переломы, заболевания сердца и др. Алгоритмы глубокого обучения демонстрируют высокую точность, часто превосходящую возможности врачей-радиологов.
Обработка медицинских изображений: ИИ помогает улучшить качество изображений, автоматизировать процесс их анализа и создавать трехмерные модели органов и тканей.
Анализ данных: ИИ используется для анализа больших массивов медицинских данных (электронные медицинские карты, результаты лабораторных исследований, геномные данные) с целью выявления закономерностей, прогнозирования рисков развития заболеваний и оптимизации процессов лечения.
Персонализированная медицина: ИИ позволяет разрабатывать индивидуальные планы лечения, учитывая генетические особенности пациента, историю болезни и другие факторы.
Разработка лекарств: ИИ используется для моделирования молекул, прогнозирования их свойств и ускорения процесса разработки новых лекарственных препаратов.
Телемедицина: ИИ помогает в проведении удаленных консультаций, мониторинге состояния пациентов и предоставлении медицинской помощи на расстоянии. Список использованной литературы:
1. Stallings, W. (2018). Cryptography and network security: Principles and practice. Pearson Education Limited.
2. Vacca, J. R. (2013). Computer and information security handbook. Morgan Kaufmann.
3. NIST. Cybersecurity Framework.
© Пирлиев К., Чарыев О., Аманов С., 2024
УДК 62
Пирлиев К.
Преподаватель
Туркменский государственный архитектурно-строительный институт,
Туркменистан, г. Ашхабад Менлиева А. Преподаватель
Туркменский государственный архитектурно-строительный институт,
Туркменистан, г. Ашхабад Аманов М. Студент
Туркменский государственный архитектурно-строительный институт,
Туркменистан, г. Ашхабад
КИБЕРБЕЗОПАСНОСТЬ В ЭПОХУ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ: УГЛУБЛЕННЫЙ АНАЛИЗ УГРОЗ И МЕТОДОВ ЗАЩИТЫ
Аннотация
Цифровая трансформация общества и бизнеса привела к экспоненциальному росту объемов данных
