ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ МОНИТОРИНГА БРОНХИАЛЬНОЙ АСТМЫ: СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ
Keywords:
бронхиальная астма, искусственный интеллект, машинное обучение, телемедицина, цифровое здравоохранение, мониторинг, AsthmaVision, прогнозирование обострений.Abstract
Бронхиальная астма является одним из наиболее распространённых хронических заболеваний дыхательной системы, затрагивающим более 300 миллионов человек во всём мире. Несмотря на достижения современной фармакотерапии, значительная часть пациентов страдает от недостаточного контроля заболевания, частых обострений и низкого качества жизни. В последние годы технологии искусственного интеллекта (ИИ) открывают принципиально новые возможности для персонализированного мониторинга и управления астмой. Настоящая статья представляет собой обзор современного состояния применения методов машинного обучения, глубоких нейронных сетей и алгоритмов компьютерного зрения в диагностике, мониторинге и прогнозировании течения бронхиальной астмы. Рассматриваются архитектурные решения интеллектуальных платформ, анализируется клинический опыт их применения, обсуждаются перспективы разработки отечественных систем, в частности системы AsthmaVision, а также этические и регуляторные аспекты внедрения ИИ в клиническую практику.
References
1. Global Initiative for Asthma (GINA). Global strategy for asthma management and prevention [Электронный ресурс]. – 2023. – Режим доступа: GINA (дата обращения: 14.05.2026).
2. World Health Organization. Asthma. Fact sheet [Электронный ресурс]. – 2023. – Режим доступа: World Health Organization – Asthma (дата обращения: 14.05.2026).
3. Lorentz M.N., Khatri S.S., Scheck A.M. et al. Machine learning prediction of asthma exacerbations using electronic health record data // Journal of Allergy and Clinical Immunology: In Practice. – 2021. – Vol. 9, № 4. – P. 1652–1660.
4. Pramono R.X.A., Bowyer S., Rodriguez-Villegas E. Automatic adventitious respiratory sound analysis: a systematic review // PLoS ONE. – 2019. – Vol. 14, № 5. – e0215667.
5. Bonini M., Gramiccioni C., Fioretti D. et al. Asthma, allergy and the Olympics: a 12-year survey in elite athletes // Current Opinion in Allergy and Clinical Immunology. – 2015. – Vol. 15, № 2. – P. 184–192.
6. Himes B.E., Fuchs E., Jiang X. et al. Predicting medication regimen changes using natural language processing and rule-based decision support systems // Asthma Research and Practice. – 2021. – Vol. 7, № 1. – P. 1–10.
7. Hui C.Y., McKinstry B., Walton R. et al. The use of digital health technologies in asthma management: systematic review // Journal of Medical Internet Research. – 2022. – Vol. 24, № 1. – e28177.
8. Wiecha J.M., Adams W.G., Rybin D. et al. Evaluation of a web-based asthma self-management system: a randomised controlled pilot trial // BMC Pulmonary Medicine. – 2015. – Vol. 15. – P. 7.
9. Pérez-Lara V., Quirce S., Cañas J.A. et al. Artificial intelligence applications in asthma: current knowledge and future perspectives // Journal of Clinical Medicine. – 2022. – Vol. 11, № 23. – P. 6987.
10. Kosorok M.R., Laber E.B. Precision medicine // Annual Review of Statistics and Its Application. – 2019. – Vol. 6, № 1. – P. 263–286.
11. Ding H., Karunanithi M., Kanagasingam Y. et al. A pilot study of a mHealth application for healthcare workers in asthma management // Journal of Telemedicine and Telecare. – 2013. – Vol. 19, № 4. – P. 231–234.
12. Finkelstein J., Wood J. A feasibility study of an automated phone-based self-management support system for asthma patients // Journal of Asthma. – 2012. – Vol. 49, № 2. – P. 216–222.
13. European Commission. Ethics guidelines for trustworthy artificial intelligence [Электронный ресурс]. – Brussels, 2019. – Режим доступа: European Commission – Ethics Guidelines for Trustworthy AI (дата обращения: 14.05.2026).
14. OECD. Principles on AI [Электронный ресурс]. – Paris: OECD Publishing, 2019. – Режим доступа: OECD AI Principles (дата обращения: 14.05.2026).
15. World Bank. Digital health systems: strengthening data use in the health sector [Электронный ресурс]. – Washington DC, 2022. – Режим доступа: World Bank – Digital Health Systems (дата обращения: 14.05.2026).
16. Reddel H.K., Bacharier L.B., Bateman E.D. et al. Global Initiative for Asthma strategy 2021: executive summary and rationale for key changes // American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine. – 2022. – Vol. 205, № 1. – P. 17–35.
17. Закон Республики Узбекистан «О персональных данных» от 2 июля 2019 года № ЗРУ-547 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: LexUZ – Закон о персональных данных (дата обращения: 14.05.2026).
