Prospects for the use and potential problems of the introduction of artificial intelligence into medical practice

2022

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.32921/2225-9929-2022-3-48-37-44
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

The introduction of innovative technologies in various sectors of the economy contributes to increasing the efficiency and speed of production by automating the process, which in turn leads to the development of human capital. The world experience in the development and application of information technology solutions in the field of healthcare testifies to its unlimited potential in solving many problems of modern medicine and the key place in this issue is occupied by artificial intelligence, which can be used in solving a wide range of tasks both in clinical practice and in public health. Healthcare is a complex system in which processes are closely related to each other and are in constant interaction, which creates the need for specialists involved in the promotion of artificial intelligence technologies in various fields of medicine to develop an accurate strategy to resolve issues that hinder their widespread implementation. Taking into account the need to ensure high reliability of systems in healthcare, the study of the safety of artificial intelligence should become the subject of special research at the international level.Keywords: Health Information Technology, Artificial Intelligence, Machine Learning, Clinical Medicine, Clinical Decision-Making.