<?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="research-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/ms2024-551</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">medsovet-8852</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>Психология адаптации пациентов к использованию искусственного интеллекта при проведении скрининга хронических неинфекционных заболеваний</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Psychology of patient adaptation to the use of artificial intelligence in screening for chronic noncommunicable diseases</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>Селиверстов</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>Селиверстов Павел Васильевич - к.м.н., доцент, 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 for Advanced Training of Physicians).</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>24</day><month>01</month><year>2025</year></pub-date><volume>0</volume><issue>23</issue><fpage>266</fpage><lpage>272</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Селиверстов П.В., 2024</copyright-statement><copyright-year>2024</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Селиверстов 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/8852">https://www.med-sovet.pro/jour/article/view/8852</self-uri><abstract><sec><title>Введение</title><p>Введение. Сегодня традиционная модель оказания медицинской помощи дополняется и частично замещается новыми формами ее реализации. Так, технологии на основе искусственного интеллекта берут на себя функции диагностики, лечения, скрининга и мониторинга хронических заболеваний.</p></sec><sec><title>Цель</title><p>Цель. Разработать медицинскую методологию дистанционного анкетного скрининга факторов риска хронических неинфекционных заболеваний (ФР ХНИЗ) у лиц молодого возраста для оптимизации их диагностики.</p></sec><sec><title>Материалы и методы</title><p>Материалы и методы. В исследовании приняли участие 3 155 студентов в возрасте 19,6 ± 1,5 года, из них мужчины составили 46,9%, женщины – 53,1%. При прохождении медицинского осмотра все участники воспользовались дистанционным анкетным скринингом.</p></sec><sec><title>Результаты</title><p>Результаты. Низкая степень риска была выявлена у 57,4%, средняя – у 30,9%, а высокая – у 11,7% обследуемых. С наибольшей частотой обследуемых беспокоят жалобы со стороны эндокринной (28,9%), пищеварительной (21,8%), дыхательной (21,1%), сердечно-сосудистой систем (20,1%) и онкологическая настороженность (8,1%). Наличие ФР по двум и более профилям патологии определялось у 75,7% обследованных. Среди часто встречающихся ФР девять относятся к самооценке эмоционально-личностной сферы. Удовлетворены телемедицинской системой 96,6% обследуемых и 91,7% медработников.</p></sec><sec><title>Выводы</title><p>Выводы. 1. Использование дистанционного анкетного скрининга ХНИЗ обеспечило широкий охват и высокую удовлетворенность медицинской услугой. 2. Система выделяет контингент обследуемых с высокой, средней и низкой степенью риска, а также лиц с критическими ФР, нуждающихся в первоочередной помощи. 3. Сочетание данных анамнестического дистанционного обследования и клинического осмотра повышает качество принятия врачебного решения и снижает его субъективную составляющую. 4. Применение статистических методов показало хорошую эффективность интегральной оценки здоровья и удовлетворительную для выявления ФР ХНИЗ. 5. Использование дистанционного анкетного скрининга ФР ХНИЗ у лиц молодого возраста сокращает затраты на лечение и повышает качество жизни пациентов.</p></sec></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><sec><title>Introduction</title><p>Introduction. Today, the traditional model of medical care is being supplemented and partially replaced by new forms of its implementation. Thus, technologies based on artificial intelligence take over the functions of diagnosis, treatment, screening and monitoring of chronic diseases.</p></sec><sec><title>Aim</title><p>Aim. To develop a medical methodology for remote questionnaire screening of chronic kidney disease in young people to optimize their diagnosis.</p></sec><sec><title>Materials and methods</title><p>Materials and methods. The study involved 3,155 students aged 19.6 ± 1.5 years, of whom 46.9% were men and 53.1% were women. During the medical examination, all participants used a remote questionnaire screening.</p></sec><sec><title>Results</title><p>Results. A low degree of risk was detected in 57.4%, an average in 30.9%, and a high in 11.7% of the subjects. The patients with the highest frequency are concerned about complaints from the endocrine (28.9%), digestive (21.8%), respiratory (21.1%), cardiovascular (20.1%) and oncological alertness (8.1%). The presence of FR in two or more pathology profiles was determined in 75.7% of the examined patients. Among the most common FR are nine related to the self-assessment of the emotional and personal sphere. 96.6% of the surveyed and 91.7% of the medical staff are satisfied with the telemedicine system.</p></sec><sec><title>Conclusions</title><p>Conclusions. 1. The use of remote questionnaire screening of HCNH provided wide coverage and high satisfaction with medical services. 2. The system allocates a contingent of subjects with high, medium and low risk, as well as people with critical disabilities in need of priority assistance. 3. The combination of data from anamnestic remote examination and clinical examination improves the quality of medical decision-making and reduces its subjective component. 4. The use of statistical methods has shown good effectiveness of the integrated assessment of health and satisfactory for the detection of chronic kidney disease. 5. The use of remote questionnaire screening of HRH in young people reduces treatment costs and improves the quality of life of patients.</p></sec></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>цифровая медицина</kwd><kwd>телемедицина</kwd><kwd>опрос</kwd><kwd>факторы риска</kwd><kwd>лица молодого возраста</kwd><kwd>комплексная оценка здоровья</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>digital medicine</kwd><kwd>telemedicine</kwd><kwd>survey</kwd><kwd>risk factors</kwd><kwd>young people</kwd><kwd>comprehensive health assessment</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Davenport T, Kalakota R. The potential for artificial intelligence in healthcare. Future Healthc J. 2019;6(2):94–98. https://doi.org/10.7861/futurehosp.6-2-94.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Davenport T, Kalakota R. The potential for artificial intelligence in healthcare. Future Healthc J. 2019;6(2):94–98. https://doi.org/10.7861/futurehosp.6-2-94.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Селиверстов ПВ. Искусственный интеллект в сестринской практике. Правовые аспекты и трансформация профессиональной роли медицинской сестры. Медицинская сестра. 2024;26(8):11–19. https://doi.org/10.29296/25879979-2024-08-02.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Селиверстов ПВ. Искусственный интеллект в сестринской практике. Правовые аспекты и трансформация профессиональной роли медицинской сестры. Медицинская сестра. 2024;26(8):11–19. https://doi.org/10.29296/25879979-2024-08-02.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Третьякова ЕП. Использование искусственного интеллекта в здравоохранении: распределение ответственности и рисков. Цифровое право. 2021;2(4):51–60. https://doi.org/10.38044/2686-9136-2021-2-4-51-60.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Третьякова ЕП. Использование искусственного интеллекта в здравоохранении: распределение ответственности и рисков. Цифровое право. 2021;2(4):51–60. https://doi.org/10.38044/2686-9136-2021-2-4-51-60.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Jarrahi MH. Artificial intelligence and the future of work: human-AI symbiosis in organizational decision making. Bus Horiz. 2018;61(4):577–586. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2018.03.007.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Jarrahi MH. Artificial intelligence and the future of work: human-AI symbiosis in organizational decision making. Bus Horiz. 2018;61(4):577–586. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2018.03.007.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Селивёрстов ДП. Нанореволюция в медицине: синергия нанотехнологий, искусственного интеллекта и цифровых инноваций. Медицинская сестра. 2024;26(7):44–48. https://doi.org/10.29296/25879979-2024-07-06.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Селивёрстов ДП. Нанореволюция в медицине: синергия нанотехнологий, искусственного интеллекта и цифровых инноваций. Медицинская сестра. 2024;26(7):44–48. https://doi.org/10.29296/25879979-2024-07-06.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">McGenity C, Clarke EL, Jennings C, Matthews G, Cartlidge C, Freduah-Agyemang H et al. Artificial intelligence in digital pathology: a diagnostic test accuracy systematic review and meta-analysis. arXiv. 2023;arXiv:2306.07999. https://doi.org/10.48550/arXiv.2306.07999.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">McGenity C, Clarke EL, Jennings C, Matthews G, Cartlidge C, Freduah-Agyemang H et al. Artificial intelligence in digital pathology: a diagnostic test accuracy systematic review and meta-analysis. arXiv. 2023;arXiv:2306.07999. https://doi.org/10.48550/arXiv.2306.07999.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Dreyer K, Allen B. Artificial Intelligence in Health Care: Brave New World or Golden Opportunity? J Am Coll Radiol. 2018;15(4):655–657. https://doi.org/10.1016/j.jacr.2018.01.010.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Dreyer K, Allen B. Artificial Intelligence in Health Care: Brave New World or Golden Opportunity? J Am Coll Radiol. 2018;15(4):655–657. https://doi.org/10.1016/j.jacr.2018.01.010.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</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">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></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Esmaeilzadeh P, Mirzaei T, Dharanikota S. Patients’ Perceptions Toward Human – Artificial Intelligence Interaction in Health Care: Experimental Study. J Med Internet Res. 2021;23(11):e25856. https://doi.org/10.2196/25856.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Esmaeilzadeh P, Mirzaei T, Dharanikota S. Patients’ Perceptions Toward Human – Artificial Intelligence Interaction in Health Care: Experimental Study. J Med Internet Res. 2021;23(11):e25856. https://doi.org/10.2196/25856.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</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 id="cit11"><label>11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Селивёрстов ПВ. Перспективы использования телемедицинских технологий на основе искусственного интеллекта при проведении медицинского осмотра. Медицинский совет. 2024;18(5):312–319. https://doi.org/10.21518/ms2024-072.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Селивёрстов ПВ. Перспективы использования телемедицинских технологий на основе искусственного интеллекта при проведении медицинского осмотра. Медицинский совет. 2024;18(5):312–319. https://doi.org/10.21518/ms2024-072.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit12"><label>12</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Choudhury A, Elkefi S. Acceptance, initial trust formation, and human biases in artificial intelligence: Focus on clinicians. Front Digit Health. 2022;4:966174. https://doi.org/10.3389/fdgth.2022.966174.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Choudhury A, Elkefi S. Acceptance, initial trust formation, and human biases in artificial intelligence: Focus on clinicians. Front Digit Health. 2022;4:966174. https://doi.org/10.3389/fdgth.2022.966174.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit13"><label>13</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Кошечкин КА, Хохлов АЛ. Этические проблемы внедрения искусственного интеллекта в здравоохранении. Медицинская этика. 2024;(1):11–17. https://doi.org/10.24075/medet.2024.006.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Кошечкин КА, Хохлов АЛ. Этические проблемы внедрения искусственного интеллекта в здравоохранении. Медицинская этика. 2024;(1):11–17. https://doi.org/10.24075/medet.2024.006.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit14"><label>14</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Mudey AB, Dhonde AS, Chandrachood MV. Artificial Intelligence in Healthcare With an Emphasis on Public Health. Cureus. 2024;16(8):e67503. https://doi.org/10.7759/cureus.67503.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Mudey AB, Dhonde AS, Chandrachood MV. Artificial Intelligence in Healthcare With an Emphasis on Public Health. Cureus. 2024;16(8):e67503. https://doi.org/10.7759/cureus.67503.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit15"><label>15</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Donnelly DL. First Do No Harm: Legal Principles Regulating the Future of Artificial Intelligence in Health Care in South Africa. Potchefstroom Electron Law J. 2022;25:10.17159/1727-3781/2022/v25ia11118. https://doi.org/10.17159/1727-3781/2022/v25i0a11118.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Donnelly DL. First Do No Harm: Legal Principles Regulating the Future of Artificial Intelligence in Health Care in South Africa. Potchefstroom Electron Law J. 2022;25:10.17159/1727-3781/2022/v25ia11118. https://doi.org/10.17159/1727-3781/2022/v25i0a11118.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit16"><label>16</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Коваль ЕА, Мартынова МД, Жадунова НВ. Информированное согласие в эпоху больших данных: необходимость нормативного обновления. Этическая мысль. 2020;20(2):115–131. https://doi.org/10.21146/2074-4870-2020-20-2-115-131.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Коваль ЕА, Мартынова МД, Жадунова НВ. Информированное согласие в эпоху больших данных: необходимость нормативного обновления. Этическая мысль. 2020;20(2):115–131. https://doi.org/10.21146/2074-4870-2020-20-2-115-131.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit17"><label>17</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Brunton F, Nissenbaum H. Obfuscation: A User’s Guide for Privacy and Protest. Cambridge: MIT Press; 2016. 136 p. Available at: https://books.google.com/books?id=eGIrEAAAQBAJ&amp;hl=ru&amp;source=gbs_book_other_versions.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Brunton F, Nissenbaum H. Obfuscation: A User’s Guide for Privacy and Protest. Cambridge: MIT Press; 2016. 136 p. Available at: https://books.google.com/books?id=eGIrEAAAQBAJ&amp;hl=ru&amp;source=gbs_book_other_versions.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit18"><label>18</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Murdoch B. Privacy and artificial intelligence: challenges for protecting health information in a new era. BMC Med Ethics. 2021;22(1):122. https://doi.org/10.1186/s12910-021-00687-3.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Murdoch B. Privacy and artificial intelligence: challenges for protecting health information in a new era. BMC Med Ethics. 2021;22(1):122. https://doi.org/10.1186/s12910-021-00687-3.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit19"><label>19</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Mehta N, Pandit A, Shukla S. Transforming healthcare with big data analytics and artificial intelligence: A systematic mapping study. J Biomed Inform. 2019;100:103311. https://doi.org/10.1016/j.jbi.2019.103311.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Mehta N, Pandit A, Shukla S. Transforming healthcare with big data analytics and artificial intelligence: A systematic mapping study. J Biomed Inform. 2019;100:103311. https://doi.org/10.1016/j.jbi.2019.103311.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit20"><label>20</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Мамина РИ, Пирайнен ЕВ. Эмоциональный искусственный интеллект какинструмент взаимодействия человека и машины. Дискурс. 2023;9(2):35–51. https://doi.org/10.32603/2412-8562-2023-9-2-35-51.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Мамина РИ, Пирайнен ЕВ. Эмоциональный искусственный интеллект какинструмент взаимодействия человека и машины. Дискурс. 2023;9(2):35–51. https://doi.org/10.32603/2412-8562-2023-9-2-35-51.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit21"><label>21</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Petersson L, Larsson I, Nygren JM, Nilsen P, Neher M, Reed JE et al. Challenges to implementing artificial intelligence in healthcare: a qualitative interview study with healthcare leaders in Sweden. BMC Health Serv Res. 2022;22(1):850. https://doi.org/10.1186/s12913-022-08215-8.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Petersson L, Larsson I, Nygren JM, Nilsen P, Neher M, Reed JE et al. Challenges to implementing artificial intelligence in healthcare: a qualitative interview study with healthcare leaders in Sweden. BMC Health Serv Res. 2022;22(1):850. https://doi.org/10.1186/s12913-022-08215-8.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit22"><label>22</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Morrow E, Zidaru T, Ross F, Mason C, Patel KD, Ream M, Stockley R. Artificial intelligence technologies and compassion in healthcare: A systematic scoping review. Front Psychol. 2023;13:971044. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.971044.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Morrow E, Zidaru T, Ross F, Mason C, Patel KD, Ream M, Stockley R. Artificial intelligence technologies and compassion in healthcare: A systematic scoping review. Front Psychol. 2023;13:971044. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.971044.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit23"><label>23</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Толстикова ИИ, Игнатьева ОА, Кондратенко КС, Плетнев АВ. Цифровое поведение и характеристики личности поколения Z в условиях глобальной цифровизации. Информационное общество: образование, наука, культура и технологии будущего. 2020;(4):103–115. https://doi.org/10.17586/2587-8557-2020-4-103-115.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Толстикова ИИ, Игнатьева ОА, Кондратенко КС, Плетнев АВ. Цифровое поведение и характеристики личности поколения Z в условиях глобальной цифровизации. Информационное общество: образование, наука, культура и технологии будущего. 2020;(4):103–115. https://doi.org/10.17586/2587-8557-2020-4-103-115.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit24"><label>24</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Alowais SA, Alghamdi SS, Alsuhebany N, Alqahtani T, Alshaya AI, Almohareb SN et al. Revolutionizing healthcare: the role of artificial intelligence in clinical practice. BMC Med Educ. 2023;23(1):689. https://doi.org/10.1186/s12909-023-04698-z.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Alowais SA, Alghamdi SS, Alsuhebany N, Alqahtani T, Alshaya AI, Almohareb SN et al. Revolutionizing healthcare: the role of artificial intelligence in clinical practice. BMC Med Educ. 2023;23(1):689. https://doi.org/10.1186/s12909-023-04698-z.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit25"><label>25</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Кобякова ОС, Кадыров ФН. Проблемы развития телемедицинских технологий в России сквозь призму зарубежного опыта. Национальное здравоохранение. 2021;2(2):13–20. https://doi.org/10.47093/2713-069X.2021.2.2.13-20.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kobyakova OS, Kadyrov FN. Problems of development of telemedicine technologies in Russia through the prism of foreign experience. National Health Care (Russia). 2021;2(2):13–20. (In Russ.) https://doi.org/10.47093/2713-069X.2021.2.2.13-20.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit26"><label>26</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Васюта ЕА, Подольская ТВ. Проблемы и перспективы внедрения искусственного интеллекта в медицине. Государственное и муниципальное управление. Ученые записки. 2022;(1):25–32. https://doi.org/10.22394/2079-1690-2022-1-1-25-32.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Vasyuta EA, Podolskaya TV. Challenges and Prospects for the Introduction of Artificial Intelligence in Medicine. State and Municipal Management. Scholar Notes. 2022;(1):25–32. (In Russ.). https://doi.org/10.22394/2079-1690-2022-1-1-25-32.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit27"><label>27</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="cit28"><label>28</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Селивёрстов ПВ, Гриневич ВБ, Шаповалов ВВ, Крюков ЕВ. Повышение эффективности скрининга хронических неинфекционных заболеваний с использованием технологий на основе искусственного интеллекта. Лечащий врач. 2024;4(27):97–104. https://doi.org/10.51793/OS.2024.27.4.014.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Seliverstov PV, Grinevich VB, Shapovalov VV, Kryukov EV. Improving the effectiveness of screening for chronic noncommunicable diseases using artificial intelligence-based technologies. Lechaschi Vrach. 2024;4(27):97–104. (In Russ.) https://doi.org/10.51793/OS.2024.27.4.014.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit29"><label>29</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Севостьянова ЕВ, Николаев ЮА, Поляков ВЯ. Проблема полиморбидности в современной терапевтической клинике. Бюллетень сибирской медицины. 2022;21(1):162–170. https://doi.org/10.20538/1682-0363-2022-1-162-170.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Sevostyanova EV, Nikolaev YuA, Polyakov VYa. The problem of multimorbidity in a modern therapeutic clinic. Bulletin of Siberian Medicine. 2022;21(1): 162–170. (In Russ.) https://doi.org/10.20538/1682-0363-2022-1-162-170.</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>
