Автоматизация Процессов На Основе Машинного Обучения Для Телемедицинской Информационной Системы
Year: 2025
Type: article
Abstract: Интеграция методов машинного обучения в информационные системы телемедицины произвела революцию в области дистанционного оказания медицинской помощи, оптимизируя процессы мониторинга пациентов, диагностики и лечения. Тем не менее, автоматизация таких систем по-прежнему сталкивается с рядом проблем, особенно в сферах совместимости данных, безопасности и масштабируемости. В исследовании рассматривается роль автоматизации, основанной на машинном обучении, в преодолении указанных вызовов, проводится анализ современных тенденций, препятствий и существующих исследовательских пробелов. Отмечается, что технологии прогнозной аналитики и распознавания изображений значительно продвигают возможности телемедицины, однако сохраняются такие проблемы, как фрагментированность данных, отсутствие единых стандартов и вопросы конфиденциальности. Особое внимание уделяется необходимости создания надежных архитектур, интегрирующих методы машинного обучения для повышения надежности и эффективности информационных систем телемедицины, особенно в условиях ограниченных ресурсов.На основе анализа последних достижений работа подчеркивает важность внедрения комплексных стратегий автоматизации, усиленных инструментами машинного обучения, для стимулирования инноваций в области телемедицины.
Source: КазУТБ
Authors: А. Сейтенов, Т. Жукабаева
Language: Russian
Field: Medicine
Domain: Health Sciences
Open Access status: hybrid
OpenAlex ID: W7117901572