DOI
10.34229/KCA2522-9664.24.6.15
УДК 519.8.812.007
Н.І. АРАЛОВА
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України, Київ, Україна,
aralova@ukr.net
А.О. ЧИКРІЙ
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України, Київ, Україна,
g.ckikrii@gmail.com
Л.Я.-Г. ШАХЛІНА
Національний Університет фізичного виховання та спорту України, Київ, Україна,
sportmedkafedra@gmail.com
ІНТЕЛЕКТУАЛЬНА СИСТЕМА ДІАГНОСТИКИ АДАПТАЦІЇ ЛЮДИНИ
ДО ЕКСТРЕМАЛЬНИХ ЗБУРЕНЬ
Анотація. Запропоновано інтелектуальну систему діагностики адаптації організму людини до екстремальних збурень зовнішнього та внутрішнього середовища. Складовими елементами системи є математичні моделі транспорту та масообміну респіраторних газів, самоорганізації системи дихання та кровообігу, системи теплообміну і теплопередачі та системи імунного відклику, а також їхні взаємодія та взаємовплив.
Ключові слова: інтелектуальна система діагностики, математична модель функціональної системи дихання, взаємодія і взаємовплив функціональних систем організму, адаптація організму до екстремальних збурень.
повний текст
СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ
- 1. Аmisha, Malik P., Pathania M., Rathaur V.K. Overview of artificial intelligence in medicine. Journal of Family Medicine and Primary Care. 2019. Vol. 8(7). P. 2328–2331. URL: https://doi.org/10.4103 .
- 2. Artificial Intelligence in Control and Decision-making Systems. Dedicated to Professr Janusz Kacprzyk. Kondratenko Yu.P., Kreinovich V., Pedrycz W., Chikrii A., Gil-Lafuente A.M. (Eds.). Studies in Computational Intelligence. Vol. 1087. Springer, 2023. 388 р.
- 3. Pashkov V.M., Harkusha A.O., Harkusha Y.O. Аrtificial intelligence in medical practice: Regulative issues and perspectives. Wiad Lek. 2020. Vol. 73(12 cz 2). P. 2722–2727
- 4. Kulikowski C.A. Beginnings of artificial intelligence in medicine (AIM): Computational artifice assisting scientific inquiry and clinical art with reflections on present AIM challenges. Yearb Med Inform. 2019. Vol. 28(1). P. 249–256. URL: https://doi.org/10.1055 .
- 5. Mintz Y., Brodie R. Introduction to artificial intelligence in medicine. Minim Invasive Ther Allied Technol. 2019. Vol. 28(2). P. 73–81. URL: https://doi.org/10.1080 .
- 6. Torrente A., Maccora S., Prinzi F., Alonge P., Pilati L., Lupica A., Di Stefano V., Camarda C., Vitabile S., Brighina F. The clinical relevance of artificial intelligence in migraine. Brain Sci. 2024. Vol. 14(1). P. 85. URL: https://doi.org/10.3390 .
- 7. Nawab K., Athwani R., Naeem A., Hamayun M., Wazir M. A review of applications of artificial intelligence in gastroenterology. Cureus. 2021. Vol. 13(11). e19235. URL: https://doi.org/ 10.7759 .
- 8. Ahmed N., Abbasi M.S., Zuberi F., Qamar W., Halim M.S.B., Maqsood A., Alam M.K. Artificial intelligence techniques: Analysis, application, and outcome in dentistry-A systematic review. Biomed Res Int. 2021. 9751564. URL: https://doi.org/10.1155/2021 .
- 9. Talpur S., Azim F., Rashid M., Syed S.A., Talpur B.A., Khan S.J. Uses of different machine learning algorithms for diagnosis of dental caries. J Healthc Eng. 2022. 5032435. URL: https://doi.org/10.1155/2022 .
- 10. Ramesh A.N, Kambhampati C., Monson J.R., Drew P.J. Artificial intelligence in medicine. Annals of the Royal College of Surgeons of England. 2004. Vol. 86(5). P. 334–338. URL: https://doi.org/10.1308 .
- 11. Yang F., Chen R., Yang Y., Yang Z., Su Y., Ji M., Pang Z., Wang D. Computed tomography-based radiomics model to predict adverse clinical outcomes in acute pulmonary embolism. Journal of Thrombosis and Thrombolysis. 2024. Vol. 57. P. 428–436. URL: https://doi.org/10.1007 .
- 12. Larentzakis A., Lygeros N. Artificial intelligence (AI) in medicine as a strategic valuable tool. Pan African Medical Journal. 2021. Vol. 38. 184. URL: https://doi.org/10.11604 .
- 13. Sim J.Z.T., Fong Q.W., Huang W., Tan C.H. Machine learning in medicine: What clinicians should know. Singapore Medical Journal. 2023. Vol. 64(2). P. 91–97. URL: https://doi.org/ 10.11622 .
- 14. Liew C.J. Medicine and artificial intelligence: A strategy for the future, employing Porter’s classic framework. Singapore Medical Journal. 2020. Vol. 61(8). 447. URL: https://doi.org/ 10.11622 .
- 15. Koohy H. The rise and fall of machine learning methods in biomedical research. (Version 2; peer review: 2 approved). F1000Research. 2018. Vol. 6. 2012. URL: https://doi.org/10.12688 .
- 16. Tsai T.L., Fridsma D.B., Gatti G. Computer decision support as a source of interpretation error: The case of electrocardiograms. Journal of the American Medical Informatics Association. 2023. Vol. 10, Iss. 5. P. 478–483. URL: https://doi.org/10.1197 .
- 17. Wang H., Zu Q., Chen J., Yang Z., Ahmed M.A. Application of artificial intelligence in acute coronary syndrome: A brief literature review. 2021. Vol. 38. P. 5078–5086. URL: https://doi.org/ 10.1007 .
- 18. Miller D.D. Machine intelligence in cardiovascular medicine. Cardiology in Review. 2020. Vol. 28(2). P. 53–64. URL: https://doi.org/10.1097 .
- 19. Ng B., Nayyar S., Chauhan V.S. The role of artificial intelligence and machine learning in clinical cardiac electrophysiology. Canadian Journal of Cardiology. 2022. Vol. 38, Iss. 2. P. 246–258. URL: https://doi.org/10.1016 .
- 20. Juarez-Orozco L.E., Kl?n R., Niemi M., Ruijsink B., Daquarti G., van Es R., Benjamins J.W., Yeung M.W., van der Harst P., Knuuti J. Artificial intelligence to improve risk prediction with nuclear cardiac studies. Current Cardiology Reports. 2022. Vol. 24(4). P. 307–316. URL: https://doi.org/10.1007 .
- 21. Aung Y.Y.M., Wong D.C.S., Ting D.S.W. The promise of artificial intelligence: A review of the opportunities and challenges of artificial intelligence in healthcare. British Medical Bulletin. 2021. Vol. 139, Iss. 1. P. 4–15. URL: https://doi.org/10.1093 .
- 22. Jassar S., Adams S.J., Zarzeczny A., Burbridge B.E. The future of artificial intelligence in medicine: Medical-legal considerations for health leaders. Healthcare Management Forum. 2022. Vol. 35, Iss. 3. P. 185–189. URL: https://doi.org/10.1177 .
- 23. Mayer M.A. Inteligencia artificial en atencin primaria: un escenario de oportunidades y desafios [Artificial intelligence in primary care: A scenario of opportunities and challenges]. Atencion Primaria. 2023. Vol. 55, Iss. 11. 102744. URL: https://doi.org/10.1016 .
- 24. Pongtriang P., Rakhab A., Bian J., Guo Y., Maitree K. Challenges in adopting artificial intelligence to improve healthcare systems and outcomes in Thailand. Healthcare Informatics Research. 2023. Vol. 29(3). P. 280–282. URL: https://doi.org/10.4258 .
- 25. Lee D., Yoon S.N. Application of artificial intelligence-based technologies in the healthcare industry: Opportunities and challenges. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2021. Vol. 18(1). 271. URL: https://doi.org/10.3390 .
- 26. Mudgal S.K., Agarwal R., Chaturvedi J., Gaur R., Ranjan N. Real-world application, challenges and implication of artificial intelligence in healthcare: an essay. Pan African Medical Journal. 2022. Vol. 43. 3. URL: https://doi.org/10.11604 .
- 27. Vnnen A., Haataja K., Vehvilinen-Julkunen K., Toivanen P. Proposal of a novel artificial intelligence distribution service platform for healthcare. (Version 1; peer review: 2 approved). F1000Research. 2021. Vol. 10. 245. URL: https://doi.org/10.12688 .
- 28. Rogers W.A., Draper H., Carter S.M. Evaluation of artificial intelligence clinical applications: Detailed case analyses show value of healthcare ethics approach in identifying patient care issues. Bioethics. 2021. Vol. 35(7). P. 623–633. URL: https://doi.org/10.1111 .
- 29. Srivastava R. Applications of artificial intelligence in medicine. Exploratory Research and Hypothesis in Medicine. 2024. Vol. 9(2). P. 138–146. URL: https://doi.org/10.14218 .
- 30. Moor M., Banerjee O., Abad Z.S.H., Krumholz H.M., Leskovec J., Topol E.J., Rajpurkar P. Foundation models for generalist medical artificial intelligence. Nature. 2023. Vol. 616. P. 259–265. URL: https://doi.org/10.1038 .
- 31. Kolossvary M., De Cecco C.N., Feuchtner G., Maurovich-Horvat P. Advanced atherosclerosis imaging by CT: Radiomics, machine learning and deep learning. J Cardiovasc Comput Tomogr. 2019. Vol. 13, Iss. 5. P. 274–280. URL: https://doi.org/10.1016 .
- 32. Онопчук Ю.Н. Гомеостаз функциональной системы дыхания как результат внутрисистемного и системно-средового информационного взаимодействия. Биоэкомедицина. Единое информационное пространство. 2001. С. 59–82
- 33. Онопчук Ю.Н. Гомеостаз функциональной системы кровообращения как результат внутрисистемного и системно-средового информационного взаимодействия. Биоэкомедицина. Единое информационное пространство. 2001. С. 82–104
- 34. Аралова Н.И. Математические модели функциональной системы дыхания для решения прикладных задач медицины труда и спорта. Saarbrcken: LAP LAMBERT Academic Publishing GmbH&Co, KG. 2019. 368 с.
- 35. Полинкевич К.Б., Онопчук Ю.Н. Конфликтные ситуации при регулировании основной функции системы дыхания организма и математические модели их разрешения. Кибернетика. 1986. № 3. С. 100–104
- 36. Филиппов А.Ф. Дифференциальные уравнения с разрывной правой частью. Москва: Наука, 1985. 224 с.
- 37. Ермакова И.И. Температурный гомеостаз как результат внутрисистемного и системно-средового информационного взаимодействия. Биоэкомедицина. Единое информационное пространство. 2001. С. 104–116
- 38. Марчук Г.И. Простейшая математическая модель вирусного заболевания. Препринт. Новосибирск, ВЦ СЩ АН СССР, 1975. 36 с.