Искусственный интеллект: объяснительная и прогностическая модели в медицине. Принципы построения и возможности использования

Кузнецов А.И.; Щепкина Е.В.; Сушинская Т.В.; Епифанова С.В.; Фаур Мохамадович; Каприн А.Д.; Стуклов Н.И.

Искусственный интеллект: объяснительная и прогностическая модели в медицине. Принципы построения и возможности использования

Кузнецов А.И., Щепкина Е.В., Сушинская Т.В., Епифанова С.В., Фаур Мохамадович, Каприн А.Д., Стуклов Н.И.

Дата публикации в реестре: 2025-05-27T14:23:02Z

Аннотация:

Цель исследования. Провести систематический анализ данных, имеющихся в современной литературе, о возможности использования искусственного интеллекта (ИИ) для построения математических моделей сложных систем, в том числе человеческого организма. Материал и методы. В обзор включены данные зарубежных и отечественных статей, найденных в Pubmed по данной теме, опубликованных за последние 10 лет. Результаты. Алгоритмы машинного обучения помогают определять ключевые переменные и взаимосвязи внутри системы, которые людям трудно или невозможно обнаружить. В статье рассматриваются различные типы математических моделей: объяснительные и прогностические, объясняется важность и назначение выбора и стандартизации составляющих модель переменных и знака перед коэффициентами в моделях. Заключение. Описательные и прогностические модели - это два распространенных типа моделей машинного обучения. Основное различие между ними заключается в цели их использования. Понимание этих различий важно для врачей-исследователей и аналитиков при выборе наиболее подходящего типа модели для своих исследований или для внедрения в процессы принятия решений.