• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Найдены 3 публикации
Сортировка:
по названию
по году
Статья
Ясницкий Л. Н., Мартынов А. И. Терапия. 2020. Т. 6. № 3(37). С. 149-154.

Несмотря на успехи современной медицины, до сих пор остается нерешенной важная этическая проблема взаимоотношений врача и пациента. Суть ее заключается в том, что врачи часто назначают пациентам курсы лечения и наблюдают: «поможет» или «не поможет». Если «не поможет», назначают другие лекарства и т.д. Физики и инженеры называют такой способ работы «экспериментированием на натурном объекте», каковым в случае медицины является живой человек. Но экспериментировать на пациентах аморально. В настоящей статье обосновывается предположение, что развитие и применение методов искусственного интеллекта в медицинской практике позволит решить эту важную этическую проблему. Врачи, прежде чем назначать лекарственные препараты, получат возможность предварительно проводить апробацию и оптимизацию курсов лечения, выполняя виртуальные эксперименты не на самих пациентах, а на их компьютерных моделях.

Добавлено: 28 ноября 2020
Статья
Ясницкий Л. Н., Думлер А. А., Черепанов Ф. М. Терапия. 2018. № 1(19). С. 109-118.

Статья посвящена методологическим вопросам применения нейросетевых технологий в области превентивной медицины. На примере заболеваний сердечно-сосудистой системы показано, что нейросетевое математическое моделирования позволяет не только ставить диагнозы заболеваний, но и на количественном уровне прогнозировать их появление и развитие в будущие периоды жизни, а также подбирать оптимальную стратегию профилактики и лечения с учетом индивидуальных параметров пациента. Сделан вывод о том, что рекомендации по профилактике и лечению кардиологических больных следует давать строго индивидуально с учетом физиологических особенностей организма пациентов. Если для одних пациентов такие рекомендации, как: «отказаться от курения», «ограничить употребление сладкого», «принимать препараты, снижающие артериальное давление» и т.д., действительно полезны, то для других пациентов они могут причинить вред. Выявить таких нестандартных пациентов и избежать ошибочных рекомендаций, можно с помощью предлагаемой интеллектуальной системы. Демонстрационный прототип диагностико-прогностической системы выложен в разделе «Проекты» на сайте www.PermAi.ru.

Добавлено: 9 января 2019
Статья
Власов В. В., Аксенов В. А. Терапия. 2016. Т. 2. № 1. С. 58-66.

Ранняя диагностика артериальной гипертензии (АГ) приводит к тому, что большинство пациентов, которым назначается антигипертензивная терапия (АГТ), имеют АГ 1 степени (АГ1). Накопленные научные доказательства эффективности и безопасности АГТ при АГ1 недостаточны для про- ведения активной терапии, вызывают сомнения в благоприятном балансе пользы и вреда АГТ. Разработка российских национальных рекомендаций нового поколения по ведению больных с АГ применительно к АГ1 должна учитывать как совокупность научных доказательств, так и перспек- тиву национального лекарственного обеспечения. Наилучшим образом это может быть сделано уточнением методики диагностики АГ1 и рекомендациями не начинать лекарственную АГТ при низком сердечно-сосудистом риске.

Добавлено: 14 марта 2016