Актуальність дослідження зумовлено щораз більшою потребою
в підвищенні точності та швидкості діагностичних процесів у клінічних
лабораторіях шляхом упровадження інтелектуальних систем оброблення
медичних даних. В умовах збільшення обсягів даних і зростання кількості
діагностичних тестів інтеграція штучного інтелекту стає важливим
інструментом для оптимізації лабораторних процесів, зменшення кількості
помилок та забезпечення своєчасного виявлення патологічних змін.
Мета дослідження полягає в розробленні рекомендацій щодо застосування
штучного інтелекту для автоматизації лабораторних діагностичних тестів з
акцентом на оброблення медичних даних, виявлення аномалій та прогнозування
результатів з урахуванням вимог до сумісності та захисту даних.
Методологія. Застосовано структурно-функціональний, інформаційноаналітичний та системний підходи, що забезпечило комплексне оцінювання
впливу штучного інтелекту на лабораторні процеси. Використано методи
порівняльного аналізу для визначення переваг та обмежень сучасних алгоритмів
машинного навчання, а також методи експертного оцінювання для формування
рекомендацій з оптимізації процесів автоматизації.
Результати. Виявлено, що впровадження алгоритмів машинного навчання
дозволяє підвищити точність діагностичних тестів та зменшити кількість
хибнопозитивних результатів. Установлено, що рекурентні нейромережі ефективні для прогнозування ризиків розвитку ускладнень, тоді як згорткові
нейромережі демонструють високу точність у виявленні онкологічних патологій
на основі аналізу медичних зображень. Доведено, що інтеграція інтелектуальних
систем до лабораторних інформаційних систем сприяє стандартизації даних та
зменшує ризики втрат інформації під час обміну даними між модулями.
Висновки. Обґрунтовано доцільність запровадження адаптивних алгоритмів машинного навчання для виявлення прихованих патернів у даних пацієнтів,
що сприяє своєчасному виявленню патологій та підвищенню точності діагностики. Рекомендовано впроваджувати протоколи HL7 та FHIR для забезпечення
сумісності лабораторних систем та застосовувати багаторівневі системи
шифрування для захисту персональних даних пацієнтів.
Перспективи подальших досліджень включають розроблення адаптивних
моделей машинного навчання для автоматизації аналізу великих масивів
медичних даних та створення цифрових платформ для прогнозування ризиків на
основі аналізу динаміки біохімічних показників.
The relevance of the study is determined by the ever-increasing need
to improve the accuracy and speed of diagnostic processes in clinical laboratories
through the introduction of intelligent medical data processing systems. With the
increase in data volumes and the growing number of diagnostic tests, the integration of
artificial intelligence is becoming an important tool for optimizing laboratory
processes, reducing errors, and ensuring the timely detection of pathological changes. The aim of the study is to develop recommendations for the use of artificial
intelligence to automate laboratory diagnostic tests with a focus on medical data
processing, anomaly detection, and result prediction, taking into account data
compatibility and protection requirements.
Methodology Structural-functional, information-analytical, and systemic
approaches were used to ensure a comprehensive assessment of the impact of artificial
intelligence on laboratory processes. Comparative analysis methods were used to
identify the advantages and limitations of modern machine learning algorithms, as well
as expert assessment methods to form recommendations for optimizing automation
processes.
Results It was found that the implementation of machine learning algorithms
allows improving the accuracy of diagnostic tests and reducing the number of false
positive results. It was established that recurrent neural networks are effective for
predicting the risk of complications, while convolutional neural networks demonstrate
high accuracy in detecting oncological pathologies based on the analysis of medical
images. It has been proven that the integration of intelligent systems into laboratory
information systems contributes to data standardization and reduces the risk of
information loss during data exchange between modules.
Conclusions. The feasibility of introducing adaptive machine learning
algorithms to detect hidden patterns in patient data has been substantiated, which
contributes to the timely detection of pathologies and improves diagnostic accuracy. It
is recommended to implement HL7 and FHIR protocols to ensure the compatibility of
laboratory systems and to use multi-level encryption systems to protect patients'
personal data.
Prospects for further research include the development of adaptive machine
learning models for automating the analysis of large medical data sets and the creation
of digital platforms for risk prediction based on the analysis of biochemical indicator
dynamics.
