ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННЫЙ ПОДХОД К ЛЕЧЕ- НИЮ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ AI: МОБИЛЬНОЕ ПРИЛОЖЕНИЕ ДЛЯ ТЕРАПЕВТИЧЕСКОГО MОНИТОРИНГА ЛЕКАРСТВ
Annotatsiya
Влияние лекарственных средств на активность различных биохимических процессов редко носит однозначный характер: обычно усиление одних процессов сопровождается истощением других, а также стимуляция или угнетение одних и тех же механизмов может в разных тканях и органах приводить к совершенно противоположным биологическим и клиническим последствиям. Амиодарон – антиаритмическое средство, наиболее часто используемое при лечении злокачественных форм желудочковых и наджелудочковых аритмий, которые сопровождаются тяжелой клинической симптоматикой и/или угрожают жизни больного и рефрактерны к терапии обычными антиаритмическими препаратами. Уникальная и сложная фармакокинетика и фармакодинамика не позволяют точно предсказать индивидуальный ответ на амиодарон у конкретного пациента. Побочные явления как со стороны сердечно_сосудистой системы, так и со стороны других органов и систем редко, но все_таки могут носить фатальный характер. Взаимодействие с рядом лекарственных препаратов часто осложняет подбор терапии. В статье рассматривается разработка мобильного приложения, использующего искусственный интеллект (AI) для автоматического подбора лекарственных препаратов, оптимизации комбинаций лечения и корректной дозировки для пациентов. Приложение также визуализирует прогресс терапии, обеспечивая удобный мониторинг состояния здоровья пользователя. Представленные решения направлены на повышение точности и эффективности лечения, а также на предотвращения нежелательных побочных реакций лекарств, в частности амиодарона.References
- Beddows SA, Page SR, Taylor AH, et al Cytotoxic Effects of Amiodarone and Desethylamiodarone on Human Thyrocytes. Biochem Pharmacol. 1989;38:4397-403
- Holt DW, Tucker GT, Jackson PR, Storey GC. Amiodarone pharmacokinetics. Am Heart J. 1983 Oct;106(4 Pt 2):840-7
- КЛИНИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ «Амиодарон-индуцированная дисфункция щи- товидной железы» 2021. Российская ассоциация эндокринологов и Российское кардиологиче- ское общество
- Yamato M, Wada K, Hayashi T et al. Association between Serum Amiodarone and NDesethylamiodarone Concentrations and Development of Thyroid Dysfunction. Clin Drug Investig. 2018;38(1): 39-48
- Алиходжаева М.И., Атаханов А.Ш., Жалилов Ф.С. “Определение амиодарона в лекарственных препаратах и биологических объектах” учебно-методическое пособие. 2024
- Topol, E. J. (2019). Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Hu- man Again. Basic Books
- Esteva, A., Robicquet, A., Ramsundar, B., et al. (2019). A guide to deep learning in healthcare. Nature Medicine, 25(1), 24–29. [https://doi.org/10.1038/s41591-018-0316- z](https://doi.org/10.1038/s41591-018-0316-z)
- Shortliffe, E. H., & Sepúlveda, M. J. (2018). Clinical Decision Support in the Era of Arti- ficial Intelligence. JAMA, 320(21), 2199–2200. [https://doi.org/10.1001/jama.2018.17163](https://doi.org/10.1001/jama.2018.17163)
- Razzak, M. I., Imran, M., & Xu, G. (2019). Big data analytics for preventive medicine. Neural Computing and Applications, 32, 1719–1733. [https://doi.org/10.1007/s00521-018-3483- 6](https://doi.org/10.1007/s00521-018-3483-6)
- Kaul, V., Enslin, S., & Gross, S. (2020). Artificial Intelligence in Healthcare: Transform- ing the Practice of Medicine. Current Oncology Reports, 22(8), 77. [https://doi.org/10.1007/s11912- 020-00934-0](https://doi.org/10.1007/s11912-020-00934-0)
- Beknazarova, S., Abdullayev, S., Abdullayeva, O., Abdullayev, Z. Machine Learning Method for Predicting Human Movements/AIP Conference Proceedings 3244(1)
- Beknazarova, S., Abdullayeva, O., Abdullayev, S., Abdullayev, Z. Images processing: Face recognition by neural networks/E3S Web of Conferences 587
Yuklab olishlar
Yuklab olish ma’lumotlari hali mavjud emas.