Ключевые слова
Аннотация
В статье представлен научный анализ интеграции информатики в современную медицину и её важнейшей роли в клинической практике, диагностике, лечебных процессах и управлении здравоохранением. Исследование охватывает ключевые компоненты медицинской информатики, включая электронные медицинские карты, системы поддержки клинических решений на основе искусственного интеллекта, телемедицинские сервисы, анализ больших данных и инфраструктуру безопасности данных. Результаты показывают, что медицинская информатика значительно повышает точность диагностики, укрепляет безопасность пациентов, улучшает эпидемиологический надзор и повышает общую эффективность предоставления медицинской помощи. Кроме того, исследование подчёркивает важность решения этических и кибербезопасных задач, связанных с цифровыми системами здравоохранения.
В заключение делается вывод, что медицинская информатика является фундаментальным и стратегическим элементом для дальнейшего развития устойчивых, эффективных и ориентированных на пациента систем здравоохранения.
Библиографические ссылки
Hersh, W. R. (2022). Health Informatics: Practical Guide. Springer Publishing.
Shortliffe, E. H., & Cimino, J. J. (2021). Biomedical Informatics: Computer Applications in Health Care and Biomedicine. Springer.
Hoyt, R. E., & Yoshihashi, A. (2020). Introduction to Health Informatics. Lulu Publishing.
Ben-Assuli, O. (2015). Electronic health records, adoption, quality of care, legal and financial aspects: A review. Health Policy, 119(3), 315–329.
Topol, E. (2019). Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again. Basic Books.
Kellermann, A. L., & Jones, S. S. (2013). What it will take to achieve the as-yet-unfulfilled promises of health information technology. Health Affairs, 32(1), 63–68.
Raghupathi, W., & Raghupathi, V. (2014). Big data analytics in healthcare: Promise and potential. Health Information Science and Systems, 2(3), 1–10.
Muidinov, F. F. (2020). Abdumanonov AA CLOUD TECHNOLOGIES-IN THE EDUCATIONAL PROCESS OF MEDICAL UNIVERSITIES. University science: a look into the future, 784-786.
Муйдинов, Ф. (2024). Будущие возможности искусственного интеллекта в медицине. Общество и инновации, 5(10/S), 111-120.
Adnan, M. M., Farkhodjonovich, M. F., Shrivastava, R., Bhandari, A., Aravind, A. R., & Kumar, S. (2024, September). Enhancing 5G Network Throughput Using Reinforcement Learning. In 2024 IEEE International Conference on Communication, Computing and Signal Processing (IICCCS) (pp. 1-5). IEEE.