Хронические неинфекционные заболевания (ХНИЗ) составляют 74% всех причин смерти в мире. Развитие искусственного интеллекта (ИИ) и технологий машинного обучения (ML/DL) открывает возможности для перехода от реактивной модели здравоохранения к проактивной и персонализированной медицине.
ЦЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ
Проанализировать по данным литературы (2022—2025 гг.) применение искусственного интеллекта в диагностике, оценке риска и персонализации профилактики основных хронических неинфекционных заболеваний: сахарного диабета, сердечно-сосудистых заболеваний, хронической респираторной патологии, ожирения и метаболического синдрома.
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ
Поиск проведен в PubMed, Scopus и Web of Science. Из 3442 работ в финальный анализ включено 102 публикации, соответствующие критериям качества согласно PRISMA.
РЕЗУЛЬТАТЫ
Доказана высокая эффективность технологий ИИ в стратификации рисков. Модели ML/DL превосходят традиционные шкалы в прогнозировании сахарного диабета (точность >91%, AUC 0,93 для гестационного диабета), сердечно-сосудистых событий (C-статистика 0,773 по сравнению с 0,759, p<0,0001), хронической обструктивной болезни легких (точность >80%) и метаболического синдрома (AUC 0,85—0,95). Цифровые двойники и анализ данных носимых устройств позволяют персонализировать вмешательства по модификации образа жизни.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Искусственный интеллект обладает значительным потенциалом для трансформации профилактической медицины. Однако широкое внедрение ограничивается проблемами валидации моделей, алгоритмической предвзятостью и потребностью в защите данных. Необходимо применение стандартов отчетности (TRIPOD-AI) и междисциплинарное сотрудничество.
