bmjourБайкальский медицинский журналBaikal Medical Journal2949-0715Irkutsk State Medical University10.57256/2949-0715-2024-1-28-37bmjour-189Research ArticleОригинальные статьиOriginal articlesМЕТОДОЛОГИЯ СОЗДАНИЯ ИНДИВИДУАЛЬНОЙ МОДЕЛИ ЗДОРОВЬЯ ЧЕЛОВЕКА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТАMETHODOLOGY FOR CREATING AN INDIVIDUAL HUMAN HEALTH MODEL USING ARTIFICIAL INTELLIGENCEhttps://orcid.org/0009-0004-6711-7999СтепаненкоДарья АнатольевнаStepanenkoDaria A.

врач-терапевт, гастроэнтеролог, ассистент кафедры факультетской терапии ФГБОУ ВО ИГМУ Минздрава России

general practitioner, gastroenterologist, assistant of the Department of Faculty Therapy

dasha.st.806@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0001-5131-7401ПавловВладимир ИвановичPavlovVladimir I.

д.м.н., зав. отделения функциональной диагностики и спортивной медицины 

Dr. Sci. (Med.), professor, Head of the Department of Functional Diagnostics and Sports Medicine

mnpcsm@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-0083-8845КозловаНаталья МихайловнаKozlovaNatalia M.

д.м.н., заведующая кафедрой факультетской терапии, ФГБОУ ВО ИГМУ Минздрава России

Dr. Sci. (Med.), professor, chief of the Department of Faculty Therapy

natkova@yandex.ruФГБОУ ВО «Иркутский государственный медицинский университет» Минздрава России, 664003, г. Иркутск, ул. Красного Восстания, 1РоссияIrkutsk State Medical University, 664003, Irkutsk, st. Krasnogo Vosstaniya, 1Russian FederationГАУЗ «Московский научно-практический центр медицинской реабилитации, восстановительной и спортивной медицины Департамента здравоохранения города Москвы»,105120, г. Москва, Земляной вал, д. 53Россия«Moscow Scientific and Practical Center for Medical Rehabilitation, Rehabilitation and Sports Medicine of the Department of Health of the City of Moscow», 105120, Moscow, Zemlyanoy Val, 53Russian Federation202410032023312837Copyright © Степаненко Д.А., Павлов В.И., Козлова Н.М., 20242024Степаненко Д.А., Павлов В.И., Козлова Н.М.Stepanenko D.A., Pavlov V.I., Kozlova N.M.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.bmjour.ru/jour/article/view/189Актуальность

Актуальность. В современном мире роль искусственного интеллекта в здравоохранении становится все более существенной, предоставляя новые возможности для преобразования традиционных методов диагностики, лечения и управления медицинскими данными. Этот технологический прорыв не только улучшает эффективность медицинских процедур, но и открывает новые перспективы в области предотвращения и лечения заболеваний.

Цель написания статьи – подчеркнуть необходимость создания индивидуальной модели здоровья с использованием искусственного интеллекта для помощи человеку в достижении и поддержании оптимального состояния здоровья и благополучия.

В области персонализированного лечения искусственный интеллект играет важную роль, учитывая уникальные характеристики каждого пациента. Алгоритмы анализируют генетическую информацию, историю болезни и реакции на предыдущие виды терапии для разработки оптимальных планов лечения. Это открывает путь к индивидуализированной медицине, где подход к каждому пациенту формируется на основе его уникальных особенностей.

Несмотря на все положительные аспекты, внедрение искусственного интеллекта в здравоохранение также поднимает вопросы конфиденциальности данных, этических аспектов и безопасности технологий. Однако, если эти вопросы будут решены, искусственный интеллект обещает значительно улучшить качество и доступность медицинской помощи, открывая новые горизонты в области здравоохранения.

Результаты

Результаты. В этой статье мы описываем прорывы в технологиях искусственного интеллекта и биомедицинских приложениях, выявляем проблемы применения и дальнейшего развития в системах медицинского искусственного интеллекта и обобщаем экономические, правовые и социальные последствия использования искусственного интеллекта в здравоохранении, предлагаем схему построения модели индивидуального здоровья человека с использованием искусственного интеллекта.

Заключение

Заключение. Результаты анализа современной научной литературы, позволяют нам сделать вывод о потенциале создания более эффективных и персонализированных подходов к проблеме индивидуального здоровья с использованием интегрированных технологий искусственного интеллекта. Предложенная методология может послужить основой для разработки инновационных систем поддержки принятия решений в области медицины и повышения качества оказываемой медицинской помощи.

Background. In the modern world, the role of artificial intelligence in healthcare is becoming increasingly significant, providing new opportunities to transform traditional methods of diagnosis, treatment and medical data management. This technological breakthrough not only improves the efficiency of medical procedures, but also opens up new per-spectives in the prevention and treatment of diseases.The aim. To emphasize the need to create a personalized health model using artificial intelligence to help an individual achieve and maintain optimal health and well-being.In the field of personalized treatment, artificial intelligence plays an important role, taking into account the unique characteristics of each patient. Algorithms analyze genetic information, medical history and responses to previous therapies to develop optimal treatment plans. This opens the way to individualized medicine, where the approach to each patient is based on his or her unique characteristics.Despite all the positive aspects, the introduction of artificial intelligence in healthcare also raises questions of data privacy, ethical issues and technology security. However, if these issues are resolved, artificial intelligence promises to significantly improve the quality and accessibility of medical treatment, opening new horizons in healthcare.Results. In this article, we describe breakthroughs in artificial intelligence technologies and biomedical applications, identify problems of using and further development in medical artificial intelligence systems and summarize the economic, legal and social consequences of using artificial intelligence in healthcare, and propose a scheme for constructing a model of individual human health using artificial intelligence.Conclusion. The results of the analysis of modern scientific literature allow us to draw a conclusion about the potential for creating more effective and personalized approaches to the problem of individual health using integrated artificial intelligence technologies. The proposed methodology can serve as the basis for the development of innovative deci-sion support systems in medicine and improving the quality of medical care.

искусственный интеллектиндивидуальная модель здоровьяперсонифицированная медицинаartificial intelligenceindividual health modelpersonalized medicineReferencesКомар П.А., Дмитриев В.С., Ледяева А.М. и др. Рейтинг стартапов в области искусственного интеллекта: перспективы здравоохранения в России. Российский журнал телемедицины и электронного здравоохранения 2021;7(3)32-41 [Кomar P.A., Dmitriev V.S., Ledyaeva A.M. et al. Rating of artificial intelligence startups: prospects for healthcare in Russia. Russian Journal of Telemedicine and E-Health. 2021;7(3)32-41(In Russian)]. DOI:10.29188/2712-9217-2021-7-3-32-41Althoff T, et al. Large-scale physical activity data reveal worldwide activity inequality. Nature. 2017;547(7663):336–9.Subramanian M, Wojtusciszyn A, Favre L, et al. Precision medicine in the era of artificial intelligence: implications in chronic disease management. J Transl Med. 2020;18(1):472. DOI:10.1186/s12967-020-02658-5Baltutite I. V. Legal problems of the use of artificial intelligence in the field of healthcare // Legal Concept = The legal paradigm. – 2022. – Vol. 21, No. 2. – pp. 140-148. – DOI: https://doi.org/10.15688/lc .jvolsu.2022.2.18Zitnik M., Nguyen F., Wang B. et al. Machine Learning for Integrating Data in Biology and Medicine: Principles, Practice, and Opportunities. Inf Fusion. 2019;50:71-91. DOI:10.1016/j.inffus.2018.09.012Booth FW, Roberts CK, Laye MJ. Lack of exercise is a major cause of chronic diseases. Compr Physiol. 2012;2(2):1143–211.Garvey K.V., Thomas Craig K.J., Russell R. et al. Considering Clinician Competencies for the Implementation of Artificial Intelligence-Based Tools in Health Care: Findings From a Scoping Review. JMIR Med Inform. 2022;10(11):e37478. DOI:10.2196/37478Chaganti S, et al. Discovering novel disease comorbidities using electronic medical records. PLoS ONE. 2019;14(11):e0225495.Strachna O., Asan O.. Systems Thinking Approach to an Artificial Intelligence Reality within Healthcare: From Hype to Value, 2021 IEEE International Symposium on Systems Engineering (ISSE), Vienna, Austria, 2021:1-8. DOI: 10.1109/ISSE51541.2021.9582546.Cohen IG, Mello MM. HIPAA and protecting health information in the 21st century. JAMA. 2018;320(3):231–2.Price W.N. 2nd, Cohen I.G. Privacy in the age of medical big data. Nat Med. 2019;25(1):37–43. DOI: 10.1038/s41591-018-0272-7Ernesto Diaz-Flores, Tim Meyer, Alexis Giorkallos. Evolution of Artificial Intelligence-Powered Technologies in Biomedical Research and Healthcare. Adv Biochem Eng Biotechnol. 2022;182:23-60. doi: 10.1007/10_2021_189. PMID: 35262750Ho D, Quake SR, McCabe ERB, et al. Enabling Technologies for Personalized and Precision Medicine. Trends Biotechnol. 2020;38(5):497-518. DOI:10.1016/j.tibtech.2019.12.021Escher BI, Stapleton HM, Schymanski EL. Tracking complex mixtures of chemicals in our changing environment. Science. 2020;367(6476):388–92.Chaganti S, Welty VF, Taylor W, et al. Discovering novel disease comorbidities using electronic medical records. PLoS One. 2019;14(11):e0225495. DOI:10.1371/journal.pone.0225495Gerke S, Minssen T, Cohen G. Ethical and legal challenges of artificial intelligence-driven healthcare. Artificial Intelligence in Healthcare. 2020; p. 295–336.He J, Baxter SL, Xu J, Xu J, Zhou X, Zhang K. The practical implementation of artificial intelligence technologies in medicine. Nat Med. 2019;25(1):30-36. DOI:10.1038/s41591-018-0307-0He J, et al. The practical implementation of artificial intelligence technologies in medicine. Nat Med. 2019;25(1):30–6.Obermeyer Z., Emanuel E.J. Predicting the future—big data, machine learning, and clinical medicine. N Engl J Med. 2016;375(13):1216–9. DOI: 10.1056/NEJMp1606181Ho D, et al. Enabling technologies for personalized and precision medicine. Trends Biotechnol. 2020;38(5):497–518.Levine D.M., Co Z., Newmark L.P. et al. Design and testing of a mobile health application rating tool. NPJ Digit Med. 2020;3:74. DOI:10.1038/s41746-020-0268-9Ho D. Artificial intelligence in cancer therapy. Science. 2020;367(6481):982–3.Chen M., Decary M. Artificial intelligence in healthcare: An essential guide for health leaders. Healthc Manage Forum. 2020;33(1):10-18. DOI:10.1177/0840470419873123Kantarjian H, Yu PP. Artificial intelligence, big data, and cancer. JAMA Oncol. 2015;1(5):573–4.Subramanian M., Wojtusciszyn A., Favre L. et al. Precision medicine in the era of artificial intelligence: implications in chronic disease management. J Transl Med. 2020;18(1):472. DOI:10.1186/s12967-020-02658-5Komar P.A., Dmitriev V.S., Ledyaeva A.M., Shaderkin I.A., Zelensky M.M. Rating of artificial intelligence startups: prospects for healthcare in Russia. Russian Journal of Telemedicine and E-Health 2021;7(3)32-41; https://doi.org/10.29188/2712-9217-2021-7-3-32-41Diaz-Flores E., Meyer T., Giorkallos A. Evolution of Artificial Intelligence-Powered Technologies in Biomedical Research and Healthcare. Adv Biochem Eng Biotechnol. 2022;182:23-60. DOI:10.1007/10_2021_189Kotas ME, Medzhitov R. Homeostasis, inflammation, and disease susceptibility. Cell. 2015;160(5):816–27.Althoff T., Sosič R., Hicks J.L. et al. Large-scale physical activity data reveal worldwide activity inequality. Nature. 2017;547(7663):336-339. DOI:10.1038/nature23018Kun-Hsing Yu, Andrew L Beam, Isaac S Kohane. Artificial intelligence in healthcare. Nat Biomed Eng. 2018 Oct;2(10):719-731. doi: 10.1038/s41551-018-0305-z. Epub 2018 Oct 10. PMID: 31015651Kotas M.E., Medzhitov R. Homeostasis, inflammation, and disease susceptibility. Cell. 2015;160(5):816–27. DOI: 10.1016/j.cell.2015.02.010Levine DM, et al. Design and testing of a mobile health application rating tool. NPJ Digit Med. 2020;3:74.Cohen I.G., Mello M.M. HIPAA and protecting health information in the 21st century. JAMA. 2018;320(3):231–2. DOI: 10.1001/jama.2018.5630.Mei Chen, Michel Decary. Artificial intelligence in healthcare: An essential guide for health leaders. Healthc Manage Forum. 2020 Jan; 33(1):10-18. doi: 10.1177/0840470419873123. Epub 2019 Sep 24. PMID: 31550922Kantarjian H., Yu P.P. Artificial intelligence, big data, and cancer. JAMA Oncol. 2015;1(5):573–4. DOI: 10.1001/jamaoncol.2015.1203Obermeyer Z, Emanuel EJ. Predicting the future—big data, machine learning, and clinical medicine. N Engl J Med. 2016;375(13):1216–9.Strohman R. Maneuvering in the complex path from genotype to phenotype. Science. 2002;296(5568):701–3. DOI: 10.1126/science.1070534Price ND, et al. A wellness study of 108 individuals using personal, dense, dynamic data clouds. Nat Biotechnol. 2017;35(8):747–56.Escher B.I., Stapleton H.M., Schymanski E.L. Tracking complex mixtures of chemicals in our changing environment. Science. 2020;367(6476):388–92. DOI: 10.1126/science.aay6636Price WN 2nd, Cohen IG. Privacy in the age of medical big data. Nat Med. 2019;25(1):37–43.He J., Baxter S.L., Xu J. et al. The practical implementation of artificial intelligence technologies in medicine. Nat Med. 2019;25(1):30-36. DOI:10.1038/s41591-018-0307-0Schussler-Fiorenza Rose SM, et al. A longitudinal big data approach for precision health. Nat Med. 2019;25(5):792–804.Wainberg M., Merico D., Delong A., Frey B.J. Deep learning in biomedicine. Nat Biotechnol. 2018;36(9):829-838. DOI:10.1038/nbt.4233Strohman R. Maneuvering in the complex path from genotype to phenotype. Science. 2002;296(5568):701–3.Schüssler-Fiorenza Rose S.M., Contrepois K., Moneghetti K.J. et al. A longitudinal big data approach for precision health. Nat Med. 2019;25(5):792-804. DOI:10.1038/s41591-019-0414-6Subramanian, M., Wojtusciszyn, A., Favre, L. et al. Precision medicine in the era of artificial intelligence: implications in chronic disease management. J Transl Med 18, 472 (2020). https://doi.org/10.1186/s12967-020-02658-5Topol E.J. High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nat Med. 2019;25(1):44–56. DOI: 10.1038/s41591-018-0300-7Topol EJ. High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nat Med. 2019;25(1):44–56.van Assen M., Lee S.J., De Cecco C.N. Artificial intelligence from A to Z: from neural network to legal framework. Eur J Radiol. 2020;129:109083. DOI: 10.1016/j.ejrad.2020.109083van Assen M, Lee SJ, De Cecco CN. Artificial intelligence from A to Z: from neural network to legal framework. Eur J Radiol. 2020;129:109083.Yang Y.C., Islam S.U., Noor A. et al. Influential Usage of Big Data and Artificial Intelligence in Healthcare [retracted in: Comput Math Methods Med. 2023 Oct 11;2023:9854236]. Comput Math Methods Med. 2021;2021:5812499. DOI:10.1155/2021/5812499Vermeulen R, et al. The exposome and health: Where chemistry meets biology. Science. 2020;367(6476):392–6.Booth F.W., Roberts C.K., Laye M.J. Lack of exercise is a major cause of chronic diseases. Compr Physiol. 2012;2(2):1143–211. DOI: 10.1002/cphy.c110025Wainberg M, et al. Deep learning in biomedicine. Nat Biotechnol. 2018;36(9):829–38.Gerke S., Minssen T., Cohen G. Ethical and legal challenges of artificial intelligence-driven healthcare. Artificial Intelligence in Healthcare. 2020:295–336. DOI:10.1016/B978-0-12-818438-7.00012-5Yan Cheng Yang, Saad Ul Islam, Asra Noor, Sadia Khan, Waseem Afsar, Shah Nazir. Influential Usage of Big Data and Artificial Intelligence in Healthcare. Comput Math Methods Med. 2021 Sep 6;2021:5812499. doi: 10.1155/2021/5812499. eCollection 2021. PMID: 34527076Yu K.H., Beam A.L., Kohane I.S. Artificial intelligence in healthcare. Nat Biomed Eng. 2018;2(10):719-731. DOI:10.1038/s41551-018-0305-zZitnik M, et al. Machine learning for integrating data in biology and medicine: principles, practice, and opportunities. Inf Fusion. 2019;50:71–91.Vermeulen R, Schymanski E.L., Barabási A.L., Miller G.W. The exposome and health: Where chemistry meets biology. Science. 2020;367(6476):392-396. DOI:10.1126/science.aay3164Vermeulen R, Schymanski E.L., Barabási A.L., Miller G.W. The exposome and health: Where chemistry meets biology. Science. 2020;367(6476):392-396. DOI:10.1126/science.aay3164

The authors declare that there are no conflicts of interest present.