ПЕРСПЕКТИВЫ ВНЕДРЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ТЕЛЕМЕДИЦИНЕ ПРИ ОБСЛУЖИВАНИИ ХРОНИЧЕСКИХ БОЛЬНЫХ СТАРШЕГО ПОКОЛЕНИЯ

139 Vol. 5, No. 11 – Special Issue (EJMNS) ISSN: 2181-287X MTPHMPOI International Scientific and Practical Conference on Medical Tourism, Public Health and Management: Problems, Opportunities, and Innovations Tashkent, November 11, 2025 in-academy.uz/index.php/ejmns ПЕРСПЕКТИВЫ ВНЕДРЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ТЕЛЕМЕДИЦИНЕ ПРИ ОБСЛУЖИВАНИИ ХРОНИЧЕСКИХ БОЛЬНЫХ СТАРШЕГО ПОКОЛЕНИЯ Расулев. Б.А, д.м.н. Мусаев. У.Ю. Ташкентский государственный медицинский университет https://doi.org/10.5281/zenodo.17617203 Актуальность. С увеличением продолжительности жизни в развитых странах наблюдается рост числа пожилых пациентов с хроническими заболеваниями — сердечно-сосудистыми, эндокринными, респираторными и неврологическими патологиями. Дистанционная медицина (telemedicine) становится важнейшим инструментом обеспечения непрерывного мониторинга и оптимизации лечения этой группы пациентов. Интеграция технологий искусственного интеллекта (ИИ) позволяет персонализировать уход, прогнозировать осложнения и повышать качество жизни пожилых пациентов. Цель исследования. Определить современные подходы и перспективы применения ИИ в дистанционной медицине для поддержки хронических больных старшего возраста в международной практике. Материал и методы. Проведен анализ публикаций и систематических обзоров, посвященных использованию ИИ в дистанционной медицине пожилых пациентов, включая мониторинг жизненно важных показателей, прогнозирование обострений хронических заболеваний и персонализированные алгоритмы вмешательства. Метод исследования — аналитический обзор и сравнительная оценка эффективности цифровых платформ и нейросетевых алгоритмов в разных странах. Применение ИИ в удаленном мониторинге. Современные исследования показывают, что алгоритмы машинного обучения эффективно обрабатывают данные телеметрии, включая сердечный ритм, давление, уровень глюкозы, и позволяют своевременно выявлять ухудшение состояния (Topol, E., 2019; Ryu, S., 2021). Прогнозирование осложнений. Нейросетевые модели демонстрируют высокую точность прогнозирования обострений хронической сердечной недостаточности и диабета у пожилых пациентов, что снижает частоту госпитализаций (Shamliyan, T., et al., 2022; Li, X. et al., 2023). Персонализированные рекомендации. ИИ интегрируется в платформы дистанционного консультирования, адаптируя рекомендации по лекарственной терапии и образу жизни к индивидуальным особенностям пациента (Bresnick, J., 2022; Katsanos, K. et al., 2023). Международный опыт. В странах Европы и США применяются комплексные цифровые системы для контроля хронических заболеваний у пожилых людей, включая интеллектуальные носимые устройства и виртуальные ассистенты на базе ИИ, что подтверждает эффективность снижения осложнений и экономию ресурсов здравоохранения (WHO, 2024; Smith, A., et al., 2023). Этические и социальные аспекты. Использование ИИ в дистанционной медицине требует соблюдения принципов конфиденциальности, информированного согласия и адаптации интерфейсов для лиц старшего возраста с ограниченными цифровыми навыками (Morley, J., et al., 2020). Заключение. Интеграция технологий искусственного интеллекта в дистанционную медицину для пожилых пациентов с хроническими заболеваниями демонстрирует высокую эффективность в раннем выявлении ухудшений состояния, персонализации терапии и снижении частоты госпитализаций. Международный опыт подтверждает необходимость расширения использования ИИ для повышения качества жизни старшего поколения и оптимизации систем здравоохранения.