Сайт использует файлы cookie для повышения удобства пользователей
Больше не показывать
Кузьмин А.А., Борисова У.С. Искусственный интеллект в здравоохранении: обзор зарубежных публикаций
Научная статья
УДК 316.4:614.2
https://doi.org/10.24158/spp.2025.10.2
 

Искусственный интеллект в здравоохранении: обзор зарубежных публикаций

 
Алексей Андреевич Кузьмин1, Ульяна Семеновна Борисова2
1,2Северо-Восточный федеральный университет имени М.К. Аммосова, Якутск, Россия 
1geengenade@mail.ru, https://orcid.org/0009-0002-7388-150X
2ulsem2012@mail.ru, https://orcid.org/0000-0002-5686-433X
 
Аннотация. В последние годы искусственный интеллект (ИИ) активно внедряется в различные сферы медицины, трансформируя диагностику, лечение и прогнозирование заболеваний. В данной статье представлен обзор современных исследований зарубежных авторов, посвященных роли ИИ в здравоохранении. Рассматриваются ключевые направления, включая анализ медицинских изображений, прогностическое моделирование, персонализированную медицину и автоматизацию клинических процессов. Среди рассмотренных работ – исследование Ф. Амиша, П. Малик, М. Патания и В.К. Ратаур, посвященное применению ИИ в диагностике онкологических заболеваний, а также труды К. Куликовского и З. Ахмада с коллегами, анализирующие этические и правовые аспекты внедрения ИИ. Вклад Д. Хольцнер с соавторами охватывает использование машинного обучения в эпидемиологических исследованиях, тогда как Ф. Гама, Д. Тискбо и др. рассматривают ИИ в управлении больничными системами. Особое внимание уделено вызовам, связанным с интеграцией ИИ в клиническую практику, включая вопросы доверия, интерпретируемости алгоритмов и защиты данных. Статья обобщает текущие достижения и перспективы развития ИИ в медицине, опираясь на мнения ведущих экспертов в данной области.
Ключевые слова: искусственный интеллект, диагностика, персонализированное лечение, прогностическое моделирование, алгоритмы, этика ИИ, безопасность данных
Финансирование: инициативная работа.
Для цитирования: Кузьмин А.А., Борисова У.С. Искусственный интеллект в здравоохранении: обзор зарубежных публикаций // Общество: социология, психология, педагогика. 2025. № 10. С. 20–26. https://doi.org/10.24158/spp.2025.10.2.
 
Original article
 

Artificial Intelligence in Healthcare: A Review of Foreign Publications

 
Alexey A. Kuzmin1, Ulyana S. Borisova2
1,2North-Eastern Federal University named after M.K. Ammosov, Yakutsk, Russia
1geengenade@mail.ru, https://orcid.org/0009-0002-7388-150X
2ulsem2012@mail.ru, https://orcid.org/0000-0002-5686-433X
 
Abstract. In recent years, artificial intelligence (AI) has been actively implemented into various fields of medicine, transforming the diagnosis, treatment and prognosis of diseases. This article provides an overview of current research by foreign authors on the role of AI in healthcare. Key areas are considered, including medical image analysis, predictive modeling, personalized medicine, and automation of clinical processes. Among the reviewed works is a study by F. Amisha, P. Malik, M. Patania and V.K. Rathaur, dedicated to the use of AI in the diagnosis of cancer, as well as the works of K. Kulikovski and Z. Ahmad and colleagues, analyzing the ethical and legal aspects of the introduction of AI. The contributions of D. Holzner et al. cover the use of machine learning in epidemiological research, while F. Gama, D. Tiskbo et al. consider AI in the management of hospital systems. Special attention is paid to the challenges associated with the integration of AI into clinical practice, including issues of trust, interpretability of algorithms and data protection. The article summarizes the current achievements and prospects for the development of AI in medicine, based on the opinions of leading experts in the field.
Keywords: artificial intelligence, diagnostics, personalized treatment, predictive modeling, algorithms, AI ethics, data security
Funding: Independent work.
For citation: Kuzmin, A.A. & Borisova, U.S. (2025) Artificial Intelligence in Healthcare: A Review of Foreign Publications. Society: Sociology, Psychology, Pedagogics. (10), 20–26. Available from: doi:10.24158/spp.2025.10.2 (In Russian).

© Кузьмин А.А., Борисова У.С., 2025

Список источников:
 
Artificial intelligence (AI) in medicine, current applications and future role with special emphasis on its potential and promise in pathology: present and future impact, obstacles including costs and acceptance among pathologists, practical and philosophical considerations. A comprehensive review / Z. Ahmad [et al.] // Diagnostic Pathology. 2021. Vol. 16, no. 1. Article 24. http://doi.org/10.1186/s13000-021-01085-4.
Attitudes and acceptance towards artificial intelligence in medical care / D. Holzner [et al.] // Studies in Health Technology and Informatics. 2022. Vol. 294. P. 68–72. https://doi.org/10.3233/SHTI220044.
Future medical artificial intelligence application requirements and expectations of physicians in German university hospitals: web-based survey / O. Maassen [et al.] // Journal of Medical Internet Research. 2021. Vol. 23, no. 3. Article e26646. https://doi.org/10.2196/26646.
Implementation frameworks for artificial intelligence translation into health care practice: scoping review / F. Gama [et al.] // Journal of Medical Internet Research. 2022. Vol. 24, no. 1. Article e32215. https://doi.org/10.2196/32215.
Influence of computer-aided detection on performance of screening mammography / J.J. Fenton [et al.] // New England Journal of Medicine. 2007. Vol. 356. P. 1399–1409. https://doi.org/10.1056/NEJMoa066099.
Kuckartz U. Einführung in die computergestützte Analyse qualitativer Daten. Wiesbaden, 2010. 269 p. https://doi.org/10.1007/978-3-531-92126-6. (на нем. яз.)
Kulikowski C.A. Beginnings of artificial intelligence in medicine (AIM): Computational artifice assisting scientific inquiry and clinical art ‒ with Reflections on Present AIM Challenges // Yearbook of Medical Informatics. 2019. Vol. 28, no. 1. P. 249–256. https://doi.org/10.1055/s-0039-1677894.
Lindberg D.A., Humphreys B.L., McCray A.T. The Unified Medical Language System // Methods of Information in Medicine. 1993. Vol. 32, no. 4. P. 281–291. https://doi.org/10.1055/s-0038-1634945.
Overview of artificial intelligence in medicine / F. Amisha [et al.] // Journal of Family Medicine and Primary Care. 2019. Vol. 8, no. 7. P. 2328–2331. https://doi.org/10.4103/jfmpc.jfmpc_440_19.
Using artificial intelligence to reduce the risk of nonadherence in patients on anticoagulation therapy / D.L. Labovitz [et al.] // Stroke. 2017. Vol. 48, no. 5. P. 1416–1419. https://doi.org/10.1161/STROKEAHA.116.016281.
 
References:
 
Ahmad, Z., Rahim, S., Zubair, M. & Abdul-Ghafar, J. (2021) Artificial intelligence (AI) in medicine, current applications and future role with special emphasis on its potential and promise in pathology: present and future impact, obstacles including costs and acceptance among pathologists, practical and philosophical considerations. A comprehensive review. Diagnostic Pathology. 16 (1), 24. Available from: doi:10.1186/s13000-021-01085-4.
Amisha, F., Malik, P., Pathania, M. & Rathaur, V.K. (2019) Overview of artificial intelligence in medicine. Journal of Family Medicine and Primary Care. 8 (7), 2328–2331. Available from: doi:10.4103/jfmpc.jfmpc_440_19.
Fenton, J.J., Taplin, S.H., Carney, P.A., Abraham, L., Sickles, E.A. & D’Orsi, C.J. et al. (2007) Influence of computer-aided detection on performance of screening mammography. New England Journal of Medicine. 356, 1399–1409. Available from: doi:10.1056/NEJMoa066099.
Gama, F., Tyskbo, D., Nygren, J., Barlow, J., Reed, J. & Svedberg, P. (2022) Implementation frameworks for artificial intelligence translation into health care practice: Scoping review. Journal of Medical Internet Research. 24 (1), e32215. Available from: doi:10.2196/32215.
Holzner, D., Apfelbacher, T., Rödle, W., Schüttler, C., Prokosch, H.U. & Mikolajczyk, R. et al. (2022) Attitudes and acceptance towards artificial intelligence in medical care. Studies in Health Technology and Informatics. 290, 68–72. Available from: doi:10.3233/SHTI220044.
Kuckartz, U. (2010) Einführung in die computergestützte Analyse qualitativer Daten. Wiesbaden. 269 p. Available from: doi:10.1007/978-3-531-92126-6. (In German)
Kulikowski, C.A. (2019) Beginnings of artificial intelligence in medicine (AIM): Computational artifice assisting scientific inquiry and clinical art. Yearbook of Medical Informatics. 28 (1), 249–256. Available from: doi:10.1055/s-0039-1677894.
Labovitz, D.L., Shafner, L., Reyes Gil, M., Virmani, D. & Hanina, A. (2017) Using artificial intelligence to reduce the risk of nonadherence in patients on anticoagulation therapy. Stroke. 2017. 48 (5), 1416–1419. Available from: doi:10.1161/STROKEAHA.116.016281.
Lindberg, D.A., Humphreys, B.L. & McCray, A.T. (1993) The Unified Medical Language System. Methods of Information in Medicine. 32 (4), 281–291. Available from: doi:10.1055/s-0038-1634945.
Maassen, O., Fritsch, S., Palm, J., Deffge, S., Kunze, J. & Marx, G. et al. (2021) Future medical artificial intelligence application requirements and expectations of physicians in German university hospitals: web-based survey. Journal of Medical Internet Research. 23 (3), e26646. Available from: doi:10.2196/26646.