<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">vector</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Вектор молодёжной медицинской науки</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>The vector of youth medical science</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="epub">3033-5663</issn><publisher><publisher-name>Курский государственный медицинский университет</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">vector-113</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>Обзоры литературы</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННАЯ МЕДИЦИНА НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title></trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0009-0009-7377-449X</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Игнатенко</surname><given-names>Алина Юрьевна</given-names></name></name-alternatives><email xlink:type="simple">aiu20040302@gmail.com</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0009-0000-4731-3184</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Смирнова</surname><given-names>Ирина Сергеевна</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>студентка 2 курса лечебного факультета</p></bio><email xlink:type="simple">irisha2704smir@mail.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0009-0003-4841-064X</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Горюшкин</surname><given-names>Евгений Игоревич</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>к.п.н., доцент кафедры физики, информатики и математики</p></bio><email xlink:type="simple">GorushkinEI@kursksmu.net</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff xml:lang="ru" id="aff-1"><institution>Курский государственный медицинский университет</institution><country>Russian Federation</country></aff><pub-date pub-type="collection"><year>2024</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>15</day><month>07</month><year>2024</year></pub-date><volume>0</volume><issue>2</issue><fpage>113</fpage><lpage>119</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Игнатенко А.Ю., Смирнова И.С., Горюшкин Е.И., 2024</copyright-statement><copyright-year>2024</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Игнатенко А.Ю., Смирнова И.С., Горюшкин Е.И.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Игнатенко А.Ю., Смирнова И.С., Горюшкин Е.И.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://www.vektor-journal.ru/jour/article/view/113">https://www.vektor-journal.ru/jour/article/view/113</self-uri><abstract><p>Цель – изучить проблемы развития персонализированной медицины, её преимущества и недостатки, рассмотреть возможности современных технологий машинного обучения для анализа больших объемов данных о здоровье пациентов, оптимизации их лечения.</p><sec><title>Материалы и методы</title><p>Материалы и методы. При написании работы использовались общетеоретические методы синтеза, анализа, обобщения литературных данных, а также был проведен социологический опрос среди населения Курской области. Для написания данной статьи авторами был проведен социологический опрос среди 128 респондентов, относящихся кразличным возрастным группам. Целью анкетирования являлось узнать отношение населения Курской области к использованию данной технологии на практике.</p></sec><sec><title>Результаты</title><p>Результаты. В ходе опроса, который проводился среди граждан Курской области, было выявлено, что, по мнению респондентов, технология использования персонализированной медицины с алгоритмами машинного обучения на данной территории развита недостаточно.Установлено, что большинство респондентов знакомо с данной отраслью медицины, но не изучали её преимущества. В современном здравоохранении создаются новые инновационные технологии, так, например, в НМИЦ им. В.А. Алмазова МинздраваРоссии и Национального центра сервисной интеграции и компании WaveAccess направлено на разработку медицинского устройства, которое использует технологии искусственного интеллекта для автоматического определения размеров сердца, объемных характеристик и других параметров, ранее доступных только на дорогостоящем оборудовании экспертного уровня.</p></sec><sec><title>Заключение</title><p>Заключение. Анализ литературы по использованию искусственного интеллекта в медицине показал его новый вектор, который заключается в смещении его применения в сторону персонализированной медицины. В результате проведенной работы были изучены общие аспекты и направления персонализированной медицины с использованиемалгоритмов машинного обучения. Благодаря проведенному социологическому опросу были выделены преимущества и недостатки персонализированной медицины и отношение к ней жителей Курской области.</p></sec><sec><title>Objective</title><p>Objective:to study the problems of the development of personalized medicine, its advantages and disadvantages, to consider the possibilities of modern machine learning technologies for analyzing large amounts of data on the health of patients, optimizing their treatment.</p></sec><sec><title>Materials and methods</title><p>Materials and methods. When writing the work, general theoretical methods of synthesis, analysis, generalization of literary data were used, and a sociological survey was conducted among the population of the Kursk region. To write this article, the authors conducted a sociological survey among 128 respondents belonging to various age groups. The purpose of the survey was to find out the attitude of the population of the Kursk region to the use ofthis technology in practice.</p></sec><sec><title>Results</title><p>Results.It was revealed that the majority of respondents are familiar with this branch of medicine, but have not studied its benefits.During the survey, which was conducted among citizens of the Kursk region, it was revealed that, in the opinion of respondents, the technology of using personalized medicine with machine learning algorithms in this territory is not sufficiently developed.New innovative technologies are being created in modern healthcare, for example, at the Almazov NMIC of the Ministry of Health of the Russian Federation and the National Center for Service Integration and WaveAccess company, it is aimed at developing a medical device that uses artificial intelligence technologies to automatically determine the size of the heart, volumetric characteristics and other parameters previously available only on expensive expert-level equipment.</p></sec><sec><title>Conclusion</title><p>Conclusion. An analysis of the literature on the use of artificial intelligence in medicine has shown its new vector, which consists in shifting its application towards personalized medicine. As a result of the work carried out, the general aspects and directions of personalized medicine using machine learning algorithms were studied. Thanks to the conducted sociological survey, the advantages and disadvantages of personalized medicineand the attitude of residents of the Kursk region towards it were highlighted.</p></sec></abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>персонализированная медицина</kwd><kwd>технология машинного обучения</kwd><kwd>генетические данные</kwd><kwd>индивидуальный подход.</kwd></kwd-group><funding-group><funding-statement xml:lang="ru">авторы заявляют об отсутствии финансирования</funding-statement></funding-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Грицков И.О., Говоров А.В., Васильев А.О., Ходырева Л.А., Ширяев А.А., Пушкарь Д.Ю. Data Science – глубокое обучение нейросетей и их применение в здравоохранении. Здоровье мегаполиса. 2021;2(2):109-115. DOI: 10.47619/2713-2617.zm.2021.v2i2;109-115. – EDN: SGWBPD.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Грицков И.О., Говоров А.В., Васильев А.О., Ходырева Л.А., Ширяев А.А., Пушкарь Д.Ю. Data Science – глубокое обучение нейросетей и их применение в здравоохранении. Здоровье мегаполиса. 2021;2(2):109-115. DOI: 10.47619/2713-2617.zm.2021.v2i2;109-115. – EDN: SGWBPD.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Белоусов Д.Ю. Будущее развитие прецизионной и персонализированной медицины. Пациентоориентированная медицина и фармация. 2023;1(4):8-14. DOI: 10.37489/2949-1924-0027. EDN: QQLIYP.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Белоусов Д.Ю. Будущее развитие прецизионной и персонализированной медицины. Пациентоориентированная медицина и фармация. 2023;1(4):8-14. DOI: 10.37489/2949-1924-0027. EDN: QQLIYP.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Берг Л.Н. Персонализированная медицина: правовые и организационные основы медицины будущего. Lex Genetica. 2023;2(1):7-23. DOI: 10.17803/lexgen-2023-2-1-7-23. EDN: ERZFVM.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Берг Л.Н. Персонализированная медицина: правовые и организационные основы медицины будущего. Lex Genetica. 2023;2(1):7-23. DOI: 10.17803/lexgen-2023-2-1-7-23. EDN: ERZFVM.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Бодрин К.А., Красноперова А.А. Использование технологий машинного обучения в медицине. Теория и практика современной науки. 2018;10(40):52-56. EDN: YRRZOP.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Бодрин К.А., Красноперова А.А. Использование технологий машинного обучения в медицине. Теория и практика современной науки. 2018;10(40):52-56. EDN: YRRZOP.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Бритвина П.В. Машинное обучение в медицине: революция диагностики, лечения и персонализации. Вестник науки. 2024;1(70):442-444. EDN: OSVAMF.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Бритвина П.В. Машинное обучение в медицине: революция диагностики, лечения и персонализации. Вестник науки. 2024;1(70):442-444. EDN: OSVAMF.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Бурсов А.И. Применение искусственного интеллекта для анализа медицинских данных. Альманах клинической медицины. 2019;47(7):630-633. DOI: 10.18786/2072-0505-2019-47-071. EDN: CSBOEB.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Бурсов А.И. Применение искусственного интеллекта для анализа медицинских данных. Альманах клинической медицины. 2019;47(7):630-633. DOI: 10.18786/2072-0505-2019-47-071. EDN: CSBOEB.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Гусев А.В., Добриднюк С.Л. Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении. Информационное общество. 2017;4(5):78-93. EDN: YUVYNE.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Гусев А.В., Добриднюк С.Л. Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении. Информационное общество. 2017;4(5):78-93. EDN: YUVYNE.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Зворыкина Е.И., Зворыкина Ю.В. Инновации в персонализированной медицине. Менеджмент и бизнес-администрирование. 2019;1:129-139. EDN: VWEFEK.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Зворыкина Е.И., Зворыкина Ю.В. Инновации в персонализированной медицине. Менеджмент и бизнес-администрирование. 2019;1:129-139. EDN: VWEFEK.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Каминская А.А. Информатизация сферы здравоохранения. Международный студенческий научный вестник. 2018;4(6):924-926. EDN: USCEBY.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Каминская А.А. Информатизация сферы здравоохранения. Международный студенческий научный вестник. 2018;4(6):924-926. EDN: USCEBY.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Кузнецова А.В., Кузнецова Ю.О., Сенько О.В. Преодоление проблемы "черного ящика" при использовании методов машинного обучения в медицине. Врач и информационные технологии. 2018;1:74-80. EDN: YMKAOL.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Кузнецова А.В., Кузнецова Ю.О., Сенько О.В. Преодоление проблемы "черного ящика" при использовании методов машинного обучения в медицине. Врач и информационные технологии. 2018;1:74-80. EDN: YMKAOL.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit11"><label>11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Николаев В.А. Инновационные технологии персонализированной медицины. Forcipe. 2019;2(3):40-41. EDN UEPRRX.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Николаев В.А. Инновационные технологии персонализированной медицины. Forcipe. 2019;2(3):40-41. EDN UEPRRX.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit12"><label>12</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Литвин А.А., Стома И.О, Шаршакова Т.М. Новые возможности искусственного интеллекта в медицине: описательный обзор. Проблемы здоровья и экологии. 2024;21(1):7-17. DOI: 10.51523/2708-6011.2024-21-1-01. EDN: BUJXUJ.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Литвин А.А., Стома И.О, Шаршакова Т.М. Новые возможности искусственного интеллекта в медицине: описательный обзор. Проблемы здоровья и экологии. 2024;21(1):7-17. DOI: 10.51523/2708-6011.2024-21-1-01. EDN: BUJXUJ.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit13"><label>13</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Айдынов З.П., Нурутдинов А.М. Перспектива использования технологии машинного обучения в медицине. Приоритетные направления инновационной деятельности в промышленности: Сборник научных статей по итогам пятой международной научной конференции. Казань: Общество с ограниченной ответственностью "КОНВЕРТ". 2020;2:70-73. EDN: USWAAW.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Айдынов З.П., Нурутдинов А.М. Перспектива использования технологии машинного обучения в медицине. Приоритетные направления инновационной деятельности в промышленности: Сборник научных статей по итогам пятой международной научной конференции. Казань: Общество с ограниченной ответственностью "КОНВЕРТ". 2020;2:70-73. EDN: USWAAW.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit14"><label>14</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Курдюмов Д.А., Кашин А.В., Рябов Н.Ю. Опыт применения технологий искусственного интеллекта для развития профилактического здравоохранения на примере Кировской области. Менеджер здравоохранения. 2023;6:62-69. DOI:10.21045/1811-0185-2023-6-62-69. EDN: UHHGTM.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Курдюмов Д.А., Кашин А.В., Рябов Н.Ю. Опыт применения технологий искусственного интеллекта для развития профилактического здравоохранения на примере Кировской области. Менеджер здравоохранения. 2023;6:62-69. DOI:10.21045/1811-0185-2023-6-62-69. EDN: UHHGTM.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit15"><label>15</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ацапкина А.А., Гусева М.Н., Соколов А.А. Персонализированная медицина и лечение редких болезней – новая парадигма современной медицины. Вопросы гематологии/онкологии и иммунопатологии в педиатрии. 2010;9(3):6-12. EDN: NYNRYX.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Ацапкина А.А., Гусева М.Н., Соколов А.А. Персонализированная медицина и лечение редких болезней – новая парадигма современной медицины. Вопросы гематологии/онкологии и иммунопатологии в педиатрии. 2010;9(3):6-12. EDN: NYNRYX.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit16"><label>16</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Антонюк М.В., Гвозденко Т.А., Лебедев С.В., Юбицкая Н.С. Перспективы персонализированной восстановительной медицины. Бюллетень физиологии и патологии дыхания. 2021;79:117-126. DOI: 10.36604/1998-5029-2021-79-117-126. EDN: REDYQY.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Антонюк М.В., Гвозденко Т.А., Лебедев С.В., Юбицкая Н.С. Перспективы персонализированной восстановительной медицины. Бюллетень физиологии и патологии дыхания. 2021;79:117-126. DOI: 10.36604/1998-5029-2021-79-117-126. EDN: REDYQY.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit17"><label>17</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Гусев А.В., Драпкина О.М., Концевая А.В., Мишкин И.А. Прогнозирование сердечно-сосудистых событий с помощью моделей пропорциональных рисков и моделей машинного обучения: систематический обзор. Кардиологический вестник. 2023;18(2):133-134. EDN: MTYMSY.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Гусев А.В., Драпкина О.М., Концевая А.В., Мишкин И.А. Прогнозирование сердечно-сосудистых событий с помощью моделей пропорциональных рисков и моделей машинного обучения: систематический обзор. Кардиологический вестник. 2023;18(2):133-134. EDN: MTYMSY.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit18"><label>18</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Адамов А.А., Гндоян И.А., Дятчина А.И., Храмов В.Н. Разработка классификатора фотоизображений патологий для ультрамалого набора. Математическая физика и компьютерное моделирование. 2023;26(1):33-48. DOI: 10.15688/mpcm.jvolsu.2023.1.3. EDN: EITBFN.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Адамов А.А., Гндоян И.А., Дятчина А.И., Храмов В.Н. Разработка классификатора фотоизображений патологий для ультрамалого набора. Математическая физика и компьютерное моделирование. 2023;26(1):33-48. DOI: 10.15688/mpcm.jvolsu.2023.1.3. EDN: EITBFN.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit19"><label>19</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Шадеркин И.А. Слабые стороны искусственного интеллекта в медицине. Российский журнал телемедицины и электронного здравоохранения. 2021;7(2): 50-56. DOI: 10.29188/2712-9217-2021-7-2-50-52. EDN: JNVMQF.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Шадеркин И.А. Слабые стороны искусственного интеллекта в медицине. Российский журнал телемедицины и электронного здравоохранения. 2021;7(2): 50-56. DOI: 10.29188/2712-9217-2021-7-2-50-52. EDN: JNVMQF.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit20"><label>20</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Щербо С.Н., Щербо Д.С. Лабораторная медицина как основа персонализированной медицины. Применение биочипов в медицине. Клиническая лабораторная диагностика. 2014;59(5):4-11. EDN: SIKMFL.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Щербо С.Н., Щербо Д.С. Лабораторная медицина как основа персонализированной медицины. Применение биочипов в медицине. Клиническая лабораторная диагностика. 2014;59(5):4-11. EDN: SIKMFL.</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
