НАУКА ПРО ДАНІ ТА ДОКАЗОВА МЕДИЦИНА

О.П. Мінцер; Л. Ю. Бабінцева; П.П. Ганінец; О.В. Сарканич; О.О. Суханова; А.Г. Габович

doi:10.11603/mie.1996-1960.2025.1-2.15990

Автор(и)

О.П. Мінцер Національний університет охорони здоров’я України імені П. Л. Шупика
Л. Ю. Бабінцева Національний університет охорони здоров’я України імені П. Л. Шупика
П.П. Ганінец Національний університет охорони здоров’я України імені П. Л. Шупика
О.В. Сарканич Національний університет охорони здоров’я України імені П. Л. Шупика
О.О. Суханова Національний університет охорони здоров’я України імені П. Л. Шупика
А.Г. Габович Національний університет охорони здоров’я України імені П. Л. Шупика

DOI:

https://doi.org/10.11603/mie.1996-1960.2025.1-2.15990

Ключові слова:

Доказова медицина, мета-аналіз, прецизійна медицина, систематичні огляди, Наука про дані, Інтернет речей, штучний інтелект, «Великі дані», цифрові технології

Анотація

У статті здійснено комплексний аналіз трансформації доказової медицини в умовах стрімкого розвитку науки про дані. Розглянуто обмеження традиційної ієрархії доказів, зокрема залежність від рандомізованих контрольованих досліджень і метааналізів, що не завжди відображають складність реальної клінічної практики. Проаналізовано вплив процесу цифровізації охорони здоров’я, поширення електронних медичних записів, переносних технологій та Інтернету речей на формування нових підходів до збору, інтеграції та інтерпретації медичних даних. Показано, що поєднання клінічних, лабораторних, геномних і популяційних даних з алгоритмами машинного навчання створює підґрунтя для переходу до адаптивної, персоналізованої моделі доказової медицини. Обґрунтовано доцільність інтеграції гібридних моделей «людина- штучний інтелект» для підвищення якості клінічних рішень та оптимізації управління медичною допомогою. Висновки акцентують необхідність стандартизації управління даними та розвитку міждисциплінарних аналітичних платформ.

Посилання

Agrawal, S., Magoon, R., Choudhary, N. et al. (2024). Evidence-based medicine: A narrative review on the evolving opportunities and challenges. J. Card. Crit. Care TSS, 8, 122–128. doi: 10.25259/JCCC_51_2023.

Subrahmanya, S. V. G., Shetty, D. K., Patil, V. et al. (2022). The role of data science in healthcare advancements: Applications, benefits, and future prospects. Irish Journal of Medical Science, 191(4), 1473–1483. doi: 10.1007/s11845-021-02730-z.

De Mauro, A., Greco, M., Grimaldi, M. (2016). A formal definition of big data based on its essential features. Library Review, 65(3), 122–135. doi: 10.1108/lr-06-2015-0061.

Lorkowski, J., Pokorski, M. (2022). Medical records: A historical narrative. Biomedicines, 10(10), 2594. doi: 10.3390/biomedicines10102594.

Gillum, R. F. (2013). From papyrus to the electronic tablet: A brief history of the clinical medical record with lessons for the digital age. American Journal of Medicine, 126(10), 853–857.

Angus, D. et al. (2024). The integration of clinical trials with the practice of medicine: Repairing a house divided. JAMA, 332, 153–162.

Accad, M., Francis, D. (2018). Does evidence- based medicine adversely affect clinical judgment? BMJ, 362, k2799. doi: 10.1136/bmj.k2799.

Møller, M. H., Ioannidis, J. P. A., Darmon, M. (2018). Are systematic reviews and meta-analyses still useful research? We are not sure. Intensive Care Medicine, 44, 518–520. doi: 10.1007/s00134-017-5039-y.

Ioannidis, J. P. (2016). The mass production of redundant, misleading, and conflicted systematic reviews and meta-analyses. Milbank Quarterly, 94, 485–514.

Laney, D. (2001). 3D data management: Controlling data volume, velocity, and variety (Application Delivery Strategies, File 949). Stamford, CT: META Group Inc.

Munir, T., Akbar, M. S., Ahmed, S. et al. (2022). A systematic review of internet of things in clinical laboratories: Opportunities, advantages, and challenges. Sensors, 22(20), 8051. doi: 10.3390/s22208051.

Gubbi, J., Buyya, R., Marusic, S., Palaniswami, M. (2013). Internet of Things (IoT): A vision, architectural elements, and future directions. Future Generation Computer Systems, 29(7), 1645–1660. doi: 10.1016/j.future.2013.01.010.

Vishnu, S., Jino Ramson, S. R., Jegan, R. (2020). Internet of Medical Things (IoMT): An overview. In 2020 5th International Conference on Devices, Circuits and Systems (ICDCS). IEEE. doi: 10.1109/ ICDCS48716.2020.243558.

Yin, Y., Zeng, Y., Chen, X., Fan, Y. (2016). The internet of things in healthcare: An overview. Journal of Industrial Information Integration, 1, 3–13. doi: 10.1016/j.jii.2016.03.004.

Columb, M. O., Hopkins, P. M. (2015). Programmes, guidelines and protocols – The antithesis of precision medicine? British Journal of Anaesthesia, 115, 485–487.

Cho, B., Geng, E., Arvind, V. et al. (2022). Understanding artificial intelligence and predictive analytics: A clinically focused review of machine learning techniques. JBJS Reviews, 10(3), e21.00142. doi: 10.2106/JBJS.RVW.21.00142.

Bellini, V., Cascella, M., Cutugno, F. et al. (2022). Understanding basic principles of artificial intelligence: A practical guide for intensivists. Acta Biomedica, 93, e2022297.

Gottlieb, M., Kline, J. A., Schneider, A. J., Coates, W. C. (2023). ChatGPT and conversational artificial intelligence: Friend, foe, or future of research? American Journal of Emergency Medicine, 70, 81–83.