<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="review-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">medsovet</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Медицинский Совет</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Meditsinskiy sovet = Medical Council</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">2079-701X</issn><issn pub-type="epub">2658-5790</issn><publisher><publisher-name>REMEDIUM GROUP Ltd.</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.21518/ms2024-072</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">medsovet-8252</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>ПРАКТИКА</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>PRACTICE</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Перспективы использования телемедицинских технологий на основе искусственного интеллекта при проведении медицинского осмотра</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Prospects for the use of telemedicine technologies based on artificial intelligence during medical examination</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0001-5623-4226</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Селивёрстов</surname><given-names>П. В.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Seliverstov</surname><given-names>P. V.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Селивёрстов Павел Васильевич, к.м.н., доцент 2-й кафедры (терапии усовершенствования врачей)</p><p>194044, Санкт-Петербург, ул. Академика Лебедева, д. 6</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Pavel V. Seliverstov, Cand. Sci. (Med.), Associate Professor of the 2nd Department (Therapy of Advanced Training of Doctors)</p><p>6, Akademik Lebedev St., St Petersburg, 194044</p></bio><email xlink:type="simple">seliverstov-pv@yandex.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Military Medical Academy named after S.M. Kirov</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2024</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>13</day><month>05</month><year>2024</year></pub-date><volume>0</volume><issue>5</issue><fpage>312</fpage><lpage>319</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Селивёрстов П.В., 2024</copyright-statement><copyright-year>2024</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Селивёрстов П.В.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Seliverstov P.V.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://www.med-sovet.pro/jour/article/view/8252">https://www.med-sovet.pro/jour/article/view/8252</self-uri><abstract><p>Телемедицинские технологии на основе искусственного интеллекта, безусловно, являются актуальными и перспективными направлениями развития медицины в России и мире. Благодаря их активному внедрению в практическое здравоохранение медицина перешла на новый уровень качества предоставления электронных медицинских услуг. Одной из актуальных проблем современного здравоохранения во всем мире является рост числа хронических неинфекционных заболеваний. На сегодняшний день связанные с их распространением экономические и социальные потери достигли значительных показателей в большинстве стран мира. В связи с чем возникает острая потребность в разработке мероприятий, направленных на раннее выявление факторов риска, способствующих развитию хронических неинфекционных заболеваний, и своевременную их коррекцию. В ряде стран уже сегодня использование современных технологий, в том числе на основе искусственного интеллекта, гарантирует выявление факторов риска и осложнений течения хронических неинфекционных заболеваний на ранней стадии, что в свою очередь позволяет повысить эффективность лечения и в конечном итоге улучшить качество оказания медицинской помощи. Применяя системы, способные обрабатывать огромные объемы медицинских данных и в течение нескольких секунд предоставлять врачу всестороннюю оценку имеющейся информации, можно существенно повысить эффективность работы доктора, при этом не удлиняя время приема и даже сократив нагрузку. Создаваемые телемедицинские системы на основе интеллектуальных технологий для практического применения должны пройти клинические испытания и проверку диагностической точности. Разработанная нами система, способная определять факторы риска хронических неинфекционных заболеваний и степень их выраженности, а также формировать рекомендации по ведению здорового образа жизни, успешно прошла испытания и уже сегодня используется при проведении профилактических медицинских осмотров.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>Telemedicine technologies based on artificial intelligence are certainly relevant and promising areas of medical development in Russia and the world. Thanks to their active implementation in practical healthcare, medicine has moved to a new level of quality in the provision of electronic medical services. One of the urgent problems of modern healthcare worldwide is the growing number of chronic non-communicable diseases. To date, the economic and social losses associated with their spread have reached significant levels in most countries of the world. In this connection, there is an urgent need to develop measures aimed at early identification of risk factors contributing to the development of chronic non-communicable diseases and their timely correction. In a number of countries, today the use of modern technologies, including those based on artificial intelligence, which guarantee the identification of risk factors and complications of chronic noncommunicable diseases at an early stage, which, in turn, allows to increase the effectiveness of treatment, and ultimately improve the quality of medical care. By using systems capable of processing huge amounts of medical data and providing the doctor with a comprehensive assessment of the available information within a few seconds, it is possible to significantly increase the efficiency of the doctor’s work, while not lengthening the appointment time and even reducing the workload. Telemedicine systems based on intelligent technologies that are being created for practical use must undergo clinical trials and verification of diagnostic accuracy. Systems for determining risk factors for chronic noncommunicable diseases that have been successfully tested are already being used today for preventive medical examinations. </p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>телемедицина</kwd><kwd>скрининг</kwd><kwd>факторы риска</kwd><kwd>цифровизация</kwd><kwd>профосмотр</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>telemedicine</kwd><kwd>screening</kwd><kwd>risk factors</kwd><kwd>digitalization</kwd><kwd>occupational examination</kwd></kwd-group><funding-group><funding-statement xml:lang="ru">Исследование частично финансируется Министерством науки и высшего образования Российской Федерации в рамках программы исследовательского центра мирового уровня «Передовые цифровые технологии» (контракт № 075-15-2022-311 от 20.04.2022)</funding-statement><funding-statement xml:lang="en">The study is funded in part by the Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation under the Advanced Digital Technologies Program of the World-Class Research Center (Contract No. 075-15-2022-311 dated 20.04.2022)</funding-statement></funding-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Драпкина ОМ, Концевая АВ, Калинина АМ, Авдеев С Н, Агальцов МВ, Александрова ЛМ и др. Профилактика хронических неинфекционных заболеваний в Российской Федерации. Национальное руководство 2022. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2022;21(4):3235. https://doi.org/10.15829/1728-8800-2022-3235.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Drapkina OM, Kontsevaya AV, Kalinina AM, Avdeev SN, Agaltsov MV, Alexandrova LM et al. 2022 Prevention of chronic non-communicable diseases in the Russian Federation. National guidelines. Cardiovascular Therapy and Prevention (Russian Federation). 2022;21(4):3235. (In Russ.) https://doi.org/10.15829/1728-8800-2022-3235.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Селиверстов ПВ, Бакаева СР, Шаповалов ВВ, Алешко ОВ. Телемедицинские технологии: от теории к практике. Медицинский совет. 2022;16(23):366–372. https://doi.org/10.21518/2079-701X-2022-16-23-366-372.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Seliverstov PV, Bakaeva SR, Shapovalov VV, Aleshko OV. Telemedical technologies: from theory to practice. Meditsinskiy Sovet. 2022;16(23):366–372. (In Russ.) https://doi.org/10.21518/2079-701X-2022-16-23-366-372.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Карпов ЮА. Новый вектор в лечении артериальной гипертонии: американские рекомендации – 2017. Медицинский совет. 2018;(5):8–14. https://doi.org/10.21518/2079-701X-2018-5-8-14.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Karpov YuA. New perspectives for the treatment of arterial hypertension: 2017 аmerican guidelines. Meditsinskiy Sovet. 2018;(5):8–14. (In Russ.) https://doi.org/10.21518/2079-701X-2018-5-8-14.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Аксенова ЕИ, Короткова ЕО, Горбатов СЮ, Камынина НН. Мониторинг факторов риска неинфекционных заболеваний взрослого населения: международный опыт. М.: ГБУ «НИИОЗММ ДЗМ»; 2022. 70 с. Режим доступа: https://niioz.ru/upload/iblock/cbf/cbf27e29bd8b5c7e31a25aa5006d17cf.pdf.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Аксенова ЕИ, Короткова ЕО, Горбатов СЮ, Камынина НН. Мониторинг факторов риска неинфекционных заболеваний взрослого населения: международный опыт. М.: ГБУ «НИИОЗММ ДЗМ»; 2022. 70 с. Режим доступа: https://niioz.ru/upload/iblock/cbf/cbf27e29bd8b5c7e31a25aa5006d17cf.pdf.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Прокопенко ЮИ. Системные риски здоровью. Екатеринбург: Издательские решения; 2015. 202 с. Режим доступа: https://ridero.ru/books/sistemnye_riski_zdorovyu.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Прокопенко ЮИ. Системные риски здоровью. Екатеринбург: Издательские решения; 2015. 202 с. Режим доступа: https://ridero.ru/books/sistemnye_riski_zdorovyu.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Friebel R, Molloy A, Leatherman S, Dixon J, Bauhoff S, Chalkidou K. Achieving high-quality universal health coverage: a perspective from the National Health Service in England. BMJ Glob Health. 2018;3(6):e000944. https://doi.org/10.1136/bmjgh-2018-000944.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Friebel R, Molloy A, Leatherman S, Dixon J, Bauhoff S, Chalkidou K. Achieving high-quality universal health coverage: a perspective from the National Health Service in England. BMJ Glob Health. 2018;3(6):e000944. https://doi.org/10.1136/bmjgh-2018-000944.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Селиверстов ПВ, Безручко ДС, Васин АВ, Гриневич ВБ, Семенов КП, Алешко ОВ, Шаповалов ВВ. Телемедицинский дистанционный многопрофильный анкетный скрининг как инструмент раннего выявления хронических неинфекционных заболеваний. Медицинский совет. 2023;17(6):142–152. https://doi.org/10.21518/ms2023-070.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Seliverstov PV, Bezruchko DS, Vasin AV, Grinevich VB, Semenov KP, Aleshko OV, Shapovalov VV. Telemedicine remote multidisciplinary questionnaire screening as a tool for early detection of chronic non-communicable diseases. Meditsinskiy Sovet. 2023;17(6):142–152. (In Russ.) https://doi.org/10.21518/ms2023-070.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Селиверстов ПВ, Шаповалов ВВ, Алешко ОВ. Внедрение телемедицинских технологий на основе искусственного интеллекта в практику оказания амбулаторно-поликлинической помощи для проведения медицинского осмотра. Медицинский алфавит. 2023;(28):44–49. https://doi.org/10.33667/2078-5631-2023-28-44-49.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Seliverstov PV, Shapovalov VV, Aleshko OV. Introduction of telemedicine technologies based on artificial intelligence into practice of providing outpatient care for medical examination. Medical Alphabet. 2023;(28):44–49. (In Russ.) https://doi.org/10.33667/2078-5631-2023-28-44-49.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Гусев АВ, Кузнецова ТЮ, Корсаков ИН. Искусственный интеллект в оценке рисков развития сердечно-сосудистых заболеваний. Российский журнал телемедицины и электронного здравоохранения. 2018;(4):85–90. https://doi.org/10.29188/2542-2413-2018-4-3-85-90.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Gusev AV, Kuznetsova TYu, Korsakov IN. Artificial intelligence for cardiovascular risks assessment. Russian Journal of Telemedicine and E-Health. 2018;(4):85–90. (In Russ.) https://doi.org/10.29188/2542-2413-2018-4-3-85-90.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Мухина СМ, Орлова ЕВ. Исходы, сообщаемые пациентами: обзор направлений применения. Реальная клиническая практика: данные и доказательства. 2022;2(2):1–7. https://doi.org/10.37489/2782-3784-myrwd-12.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Mukhina SM, Orlova EV. Patient-reported outcomes: an overview of applications. Real-World Data &amp; Evidence. 2022;2(2):1–7. (In Russ.) https://doi.org/10.37489/2782-3784-myrwd-12.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit11"><label>11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Березной АВ, Сайгитов РТ. «Цифровая революция» и инновационные бизнес-модели в здравоохранении: глобальные тренды и российские реалии. Вестник Российской академии медицинских наук. 2016;71(3):200–213. https://doi.org/10.15690/vramn682.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Bereznoy AV, Saygitov RT. Digital Revolution and Innovative Business Models in Healthcare: Global Trends and Russian Realities. Annals of Russian Academy of Medical Sciences. 2016;71(3):200–213. (In Russ.) https://doi.org/10.15690/vramn682.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit12"><label>12</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Жданова ЕВ, Рубцова ЕВ. Опыт внедрения пилотного проекта «Искусственный интеллект» в работе участкового терапевта на территории Ямало-Ненецкого автономного округа: пилотное одномоментное скрининговое обсервационное исследование. Кубанский научный медицинский вестник. 2022;29(4):14–31. https://doi.org/10.25207/1608-6228-2022-29-4-14-31.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Zhdanova EV, Rubtsova EV. Implementing an Artificial Intelligence System in the Work of General Practitioner in the Yamalo-Nenets Autonomous Okrug: Pilot Cross-sectional Screening Observational Study. Kuban Scientific Medical Bulletin. 2022;29(4):14–31. (In Russ.) https://doi.org/10.25207/1608-6228-2022-29-4-14-31.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit13"><label>13</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Бородулина ЕА, Грибова ВВ, Вдоушкина ЕС. Технологии искусственного интеллекта в медицине. Проблемы становления. Врач. 2023;34(3):5–8. Режим доступа: https://vrachjournal.ru/en/25877305-2023-03-01.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Borodulina EA, Gribova VV, Vdoushkina ES. Artificial intelligence technologies in medicine. Problems of establishment. Vrach. 2023;34(3):5–8. (In Russ.) Available at: https://vrachjournal.ru/en/25877305-2023-03-01.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit14"><label>14</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Гусев АВ, Шарова ДЕ. Этические проблемы развития технологий искусственного интеллекта в здравоохранении. Общественное здоровье. 2023;3(1):42–50. https://doi.org/10.21045/2782-1676-2023-3-1-42-50.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Gusev AV, Sharova DE. Ethical problems of the development of artificial intelligence technologies in healthcare. Public Health. 2023;3(1):42–50. (In Russ.) https://doi.org/10.21045/2782-1676-2023-3-1-42-50.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit15"><label>15</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Lin SY, Mahoney MR, Sinsky CA. Ten Ways Artificial Intelligence Will Transform Primary Care. J Gen Intern Med. 2019;34(8):1626–1630. https://doi.org/10.1007/s11606-019-05035-1.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Lin SY, Mahoney MR, Sinsky CA. Ten Ways Artificial Intelligence Will Transform Primary Care. J Gen Intern Med. 2019;34(8):1626–1630. https://doi.org/10.1007/s11606-019-05035-1.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit16"><label>16</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Baker A, Perov Y, Middleton K, Baxter J, Mullarkey D, Sangar D, Butt M, DoRosario A, Johri S. A Comparison of Artificial Intelligence and Human Doctors for the Purpose of Triage and Diagnosis. Front Artif Intell. 2020;(3):543405. https://doi.org/10.3389/frai.2020.543405.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Baker A, Perov Y, Middleton K, Baxter J, Mullarkey D, Sangar D, Butt M, DoRosario A, Johri S. A Comparison of Artificial Intelligence and Human Doctors for the Purpose of Triage and Diagnosis. Front Artif Intell. 2020;(3):543405. https://doi.org/10.3389/frai.2020.543405.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit17"><label>17</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Juravle G, Boudouraki A, Terziyska M, Rezlescu C. Trust in artificial intelligence for medical diagnoses. Prog Brain Res. 2020;253:263–282. https://doi.org/10.1016/bs.pbr.2020.06.006.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Juravle G, Boudouraki A, Terziyska M, Rezlescu C. Trust in artificial intelligence for medical diagnoses. Prog Brain Res. 2020;253:263–282. https://doi.org/10.1016/bs.pbr.2020.06.006.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit18"><label>18</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Lin SY, Mahoney MR, Sinsky CA. Ten Ways Artificial Intelligence Will Transform Primary Care. J Gen Intern Med. 2019;34(8):1626–1630. https://doi.org/10.1007/s11606-019-05035-1.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Lin SY, Mahoney MR, Sinsky CA. Ten Ways Artificial Intelligence Will Transform Primary Care. J Gen Intern Med. 2019;34(8):1626–1630. https://doi.org/10.1007/s11606-019-05035-1.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit19"><label>19</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Морозов СП, Владзимирский АВ, Кляшторный ВГ, Андрейченко АЕ, Кульберг НС, Гомболевский ВА. Клинические испытания программного обеспечения на основе интеллектуальных технологий (лучевая диагностика): серия «Лучшие практики лучевой и инструментальной диагностики». Вып. 23. М.: Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы; 2019. 33 с. Режим доступа: https://www.elibrary.ru/cbfyfl.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Морозов СП, Владзимирский АВ, Кляшторный ВГ, Андрейченко АЕ, Кульберг НС, Гомболевский ВА. Клинические испытания программного обеспечения на основе интеллектуальных технологий (лучевая диагностика): серия «Лучшие практики лучевой и инструментальной диагностики». Вып. 23. М.: Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы; 2019. 33 с. Режим доступа: https://www.elibrary.ru/cbfyfl.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit20"><label>20</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Harwich E, Laycock K. Thinking on its own: AI in the NHS. 2018. Available at: https://people.brunel.ac.uk/~cssrajt/home_files/AI-in-Healthcare-report_.pdf.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Harwich E, Laycock K. Thinking on its own: AI in the NHS. 2018. Available at: https://people.brunel.ac.uk/~cssrajt/home_files/AI-in-Healthcare-report_.pdf.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit21"><label>21</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Delshad S, Dontaraju VS, Chengat V. Artificial Intelligence-Based Application Provides Accurate Medical Triage Advice When Compared to Consensus Decisions of Healthcare Providers. Cureus. 2021;13(8):e16956. https://doi.org/10.7759/cureus.16956.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Delshad S, Dontaraju VS, Chengat V. Artificial Intelligence-Based Application Provides Accurate Medical Triage Advice When Compared to Consensus Decisions of Healthcare Providers. Cureus. 2021;13(8):e16956. https://doi.org/10.7759/cureus.16956.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit22"><label>22</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Lekadir K, Quaglio G, Tselioudis Garmendia A, Gallin C. Artificial intelligence in healthcare – Applications, risks, and ethical and societal impacts. European Parliament; 2022. 85 p. Available at: https://data.europa.eu/doi/10.2861/568473.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Lekadir K, Quaglio G, Tselioudis Garmendia A, Gallin C. Artificial intelligence in healthcare – Applications, risks, and ethical and societal impacts. European Parliament; 2022. 85 p. Available at: https://data.europa.eu/doi/10.2861/568473.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit23"><label>23</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Гусев АВ, Реброва ОЮ. Осведомленность и мнения руководителей в сфере здравоохранения России о медицинских технологиях искусственного интеллекта. Врач и информационные технологии. 2023;(1):28–39. Режим доступа: https://www.vit-j.ru/journal/articles/viit-1-2023/osvedomlennost-i-mneniya-rukovoditeley-v-sfere-zdravookhraneniyarossii-o-meditsinskikh-tekhnologiya/.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Gusev AV, Rebrova OYu. Survey of awareness and opinions of Russian healthcare managers on artificial intelligence. Medical Doctor and Information Technology. 2023;(1):28–39. (In Russ.) Available at: https://www.vit-j.ru/journal/articles/viit-1-2023/osvedomlennost-i-mneniya-rukovoditeley-vsfere-zdravookhraneniya-rossii-o-meditsinskikh-tekhnologiya/.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit24"><label>24</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Tyson A, Pasquini G, Spencer A, Funk C. 60% of Americans Would Be Uncomfortable With Provider Relying on AI in Their Own Health Care. Pew Research Center. 2023. Available at: https://www.pewresearch.org/science/2023/02/22/60-of-americans-would-be-uncomfortable-withprovider-relying-on-ai-in-their-own-health-care/</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Tyson A, Pasquini G, Spencer A, Funk C. 60% of Americans Would Be Uncomfortable With Provider Relying on AI in Their Own Health Care. Pew Research Center. 2023. Available at: https://www.pewresearch.org/science/2023/02/22/60-of-americans-would-be-uncomfortable-withprovider-relying-on-ai-in-their-own-health-care/</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
