КЛЮЧЕВЫЕ ПУБЛИКАЦИИ 2021–2025 ГОДОВ ПО МЕТОДАМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ПРОИЗВОДСТВЕ И ДИАГНО-СТИКЕ МЕДИЦИНСКИХ ИЗДЕЛИЙ ДЛЯ ГЛИКЕМИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА

2026

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.54309/ijict.2026.27.3.018
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

В последние годы методы искусственного интеллекта все активнее применяются в производстве и диагностике медицинских изделий, включая системы гликемического мониторинга, для которых особенно важны точность, надежность и контроль качества. Целью настоящего исследования яв-ляется систематизация ключевых публикаций 2021–2025 годов, посвященных применению искусственного интеллекта в производстве и диагностике медицинских изделий для гликемического мониторинга, а также выявление основ-ных технологических направлений, практических возможностей и ограничений внедрения. Обзор выполнен на основе 68 публикаций, отобранных из баз Scopus, Web of Science, PubMed, IEEE Xplore и официальных регуляторных источников. В результате анализа выделены пять основных тематических направлений: ком-пьютерное зрение и обнаружение дефектов, предиктивное управление качеством и выявление аномалий, искусственный интеллект в системах непрерывного мо-ниторинга глюкозы и биосенсорах, базовые вычислительные архитектуры с биомедицинским потенциалом, а также нормативные стандарты и руководства. Полученные результаты показывают переход от экспериментальных исследова-ний к практико-ориентированным и регуляторно-адаптированным решениям. Сделан вывод о высоком потенциале методов искусственного интеллекта для обеспечения качества производства, калибровки биосенсоров и сопровождения жизненного цикла медицинских изделий.