Перспективи та виклики теоретичної медицини最新文献

{"title":"Машинне навчання для прогнозування й ранньої діагностики серцево-судинних захворювань: методи й перспективи","authors":"","doi":"10.57125/pmed.2024.01.29.04","DOIUrl":"https://doi.org/10.57125/pmed.2024.01.29.04","url":null,"abstract":"У статті було передбачено огляд ключових алгоритмів та технік машинного навчання, їхньої ефективності та придатності у контексті кардіологічних досліджень. Особлива увага приділена оцінці потенційних переваг та обмежень цих методів, а також розгляду перспектив їх подальшого розвитку та інтеграції у клінічну практику для підвищення точності діагностики та ефективності лікування серцево-судинних захворювань.\u0000\u0000Мета: систематизація та аналіз сучасних методів машинного навчання, які використовуються для прогнозування та ранньої діагностики серцево-судинних захворювань.\u0000\u0000Методи: Для вирішення поставленої мети проаналізовано сучасну наукову літературу, яка доступна в базах даних Scopus, PubMed, Google та інших.\u0000\u0000Результати: Для досягнення поставленої мети роботи проаналізовано наукову літературу й визначено, що сучасні праці охоплюють моделі на основі машинного навчання для прямого прогнозування серцево-судинних захворювань, що ґрунтується на факторах ризику або результатах медичної візуалізації й гемодинаміки із судинною геометрією, рівняннями й методами для непрямої оцінки серцево-судинних захворювань. Для передбачення ризику й оцінки цих захворювань традиційно використовуються статистичні моделі. Проте в сучасну епоху розвитку технологій для оцінки ризиків у пацієнтів і прогнозування розвитку серцево-судинних захворювань швидко впроваджується підхід із використанням штучного інтелекту. Такі фактори ризику серцево-судинних захворювань, як вік, стать, раса, соціально-економічний статус, діабет й ожиріння, пов'язані з летальністю. Біомаркери, включно з ЕКГ, сироватковими маркерами й параметрами візуалізації, запропоновані як ефективні предиктори у разі інтегрованого підходу машинного навчання. Для машинного навчання з метою виявлення захворювань серця на ранній стадії як один із методів класифікації широко використовуються Decision Trees – «дерева рішень».\u0000\u0000У клінічних умовах він має сильні сторони на противагу іншим методам класифікації завдяки його доступності сприйняття й придатності для класифікації даних.\u0000\u0000Висновки: Зважаючи на розповсюдженість серцево-судинних захворювань, а також їхніх ускладнень у всьому світі, дуже важливим є використання машинного навчання для виявлення початкових ознак розвитку/ризику цих захворювань і для своєчасної профілактики, діагностики й ефективного лікування.","PeriodicalId":518379,"journal":{"name":"Перспективи та виклики теоретичної медицини","volume":"48 12","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2024-01-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"140529770","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"Біохакінг як спосіб розвитку та вдосконалення когнітивних функцій: теорія, практика та ризики","authors":"","doi":"10.57125/pmed.2024.01.29.03","DOIUrl":"https://doi.org/10.57125/pmed.2024.01.29.03","url":null,"abstract":"Дослідження охоплює вивчення теоретичних аспектів біохакінгу, його практичного застосування, а також аналіз потенційних ризиків, пов'язаних з цим напрямком.\u0000\u0000Мета статті полягає у комплексному аналізі феномену біохакінгу як засобу для розвитку та вдосконалення когнітивних функцій людини.\u0000\u0000Методи: аналіз сучасних наукових джерел, експериментальних і клінічних досліджень у галузі біохакінгу; систематизація існуючих знань та теоретичних підходів; оцінка ефективності різних методів біохакінгу з точки зору їх впливу на когнітивні функції; аналіз ризиків та можливих наслідків застосування методів біохакінгу. Дослідження базується на комплексному підході до оцінки явища біохакінгу, що включає як теоретичний аналіз, так і вивчення практичних аспектів.\u0000\u0000Результати: Було встановлено, що глобалізація, наявність передових технологій та зростаючий особистий простір індивіда призводять до бажання людей максимізувати можливості свого тіла та розуму. Це явище стає особливо актуальним у сучасному світі, і Україна не залишається осторонь цих глобальних процесів. Розуміння цього явища є пріоритетним для розкриття психологічних особливостей розвитку сучасного суспільства. Наразі біохакінг не реалізований до кінця через відсутність всебічно обґрунтованої наукової бази. Втім, згідно з науковими дослідженнями, результати можуть бути досить ефективними та корисними для розвитку особистості. Біохакери мають можливість самостійно експериментувати з максимізацією властивостей свого тіла та мозку, використовуючи такі засоби, як спорт, медитації, дієту, а також застосування різних речовин, що посилюють когнітивні чи фізичні можливості.\u0000\u0000Висновки: Проблема біохакінгу, зокрема нейрохакінгу, ще не отримала достатньої уваги в дослідженнях, тому вимагає більш детального вивчення та систематизації. Вдосконалення власних когнітивних функцій ґрунтується на посиленні або розширенні можливостей мозку завдяки вдосконаленню внутрішніх і зовнішніх систем обробки інформації","PeriodicalId":518379,"journal":{"name":"Перспективи та виклики теоретичної медицини","volume":"228 3","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2024-01-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"140529679","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}