ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ЗДРАВООХРАНЕНИИ НА ПРИМЕРЕ CHATGPT: ПРЕИМУЩЕСТВА И ПОТЕНЦИАЛЬНЫЕ РИСКИ

Авторы

DOI:

https://doi.org/10.52754/16948742_1(6)_12-2025

Ключевые слова:

информационные технологии, искусственный интеллект, ChatGPT, здравоохранение, медицинские приложения, питание челоека

Аннотация

Быстрая интеграция современных информационных технологий (ИТ) и систем искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранение создала новые возможности и вызовы. Данное исследование был проведено с целью изучения различных применений Chat Generative Pre-Trained Transformer (ChatGPT) в здравоохранении, а именно в медицинском образовании, нутрициологии, управлении лечением заболеваний и обосновании клинических решений. Автором были изучены статьи из ведущих медицинских журналов и баз данных, таких как SCOPUS, PubMed и РИНЦ. Исследование показало наличие ограничений для использования ИИ в медицине, чаще всего это проблемы с безопасностью использования данных. Изученные количественные данные продемонстрировали высокие показатели точности ChatGPT в обнаружении заболеваний, достаточности питательных веществ в генерируемых планах диеты и различных медицинских сценариях. Однако, могут быть упущены более тонкие качественные аспекты, такие как восприятие пользователей, опыт и этические вопросы. При внедрении ИИ следует фокусировать внимание на качестве данных и их интерпретируемости. Технологии ИИ требуют долгосрочной оценки влияния. ChatGPT демонстрирует перспективы в здравоохранении, но требует специализированного обучения для медицинского применения.

Библиографические ссылки

Adi Lahat, Sharif, K., Narmin Zoabi, Yonatan Shneor Patt, Sharif, Y., Fisher, L., Shani, U., Mohamad Arow, Levin, R., & Klang, E. (2024). Assessing Generative Pretrained Transformers (GPT) in Clinical Decision-Making: Comparative Analysis of GPT-3.5 and GPT-4. Journal of Medical Internet Research, (26), e54571–e54571. DOI: https://doi.org/10.2196/54571

Ashish Sarraju, Bruemmer, D., Van, E. H., Cho, L., Rodriguez, F., & Laffin, L. J. (2023). Appropriateness of Cardiovascular Disease Prevention Recommendations Obtained From a Popular Online Chat-Based Artificial Intelligence Model. JAMA, (329(10)), 842–842. DOI: https://doi.org/10.1001/jama.2023.1044

Ayoub, M., Ballout, A. A., Zayek, R. A., & Ayoub, N. F. (2023). Mind + Machine: ChatGPT as a Basic Clinical Decisions Support Tool. Cureus, (15(8)). DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.43690

Bays, H. E., Fitch, A., Cuda, S., Rickey, E., Hablutzel, J., Coy, R., & Censani, M. (2023). Artificial intelligence and obesity management: An Obesity Medicine Association (OMA) Clinical Practice Statement (CPS) 2023. Obesity Pillars, (6), 100065. DOI: https://doi.org/10.1016/j.obpill.2023.100065

Dave, T., Athaluri, S. A., & Singh, S. (2023). ChatGPT in medicine: an overview of its applications, advantages, limitations, future prospects, and ethical considerations. Frontiers in Artificial Intelligence, (6), 1169595. DOI: https://doi.org/10.3389/frai.2023.1169595

Fergus, S., Botha, M., & Ostovar, M. (2023). Evaluating Academic Answers Generated Using ChatGPT. Journal of Chemical Education, (100(4)), 1672–1675. DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jchemed.3c00087

Garcia, M. B. (2023). ChatGPT as a Virtual Dietitian: Exploring Its Potential as a Tool for Improving Nutrition Knowledge. Applied System Innovation, (6(5)), 96–96. DOI: https://doi.org/10.3390/asi6050096

Gilson, A., Safranek, C. W., Huang, T., Socrates, V., Chi, L., Taylor, R. A., & Chartash, D. (2023). How Does ChatGPT Perform on the United States Medical Licensing Examination? The Implications of Large Language Models for Medical Education and Knowledge Assessment. JMIR Medical Education, (9(9)), e45312. DOI: https://doi.org/10.2196/45312

Hieronimus, B., Hammann, S., & Podszun, M. C. (2024). Can the AI tools ChatGPT and Bard generate energy, macro- and micro-nutrient sufficient meal plans for different dietary patterns? Nutrition Research, (128), 105–114. DOI: https://doi.org/10.1016/j.nutres.2024.07.002

Курманалиева, А. О. (2025). Билим берүүдө жасалма интеллект. Жасалма интеллекттин инструменттери (нейрон тармактары), (2(1)), 386–392. DOI: https://doi.org/10.33514/BK-1694-7711-2024-2(1)-386-392

Lee, J., Yoo, I.-S., Kim, J.-H., Won Tae Kim, Hyun Jeong Jeon, Yoo, H.-S., Jae Gwang Shin, Kim, G.-H., Hwang, S., Park, S., & Kim, Y.-J. (2024). Development of AI-generated medical responses using the ChatGPT for cancer patients. Computer Methods and Programs in Biomedicine, (254), 108302–108302. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2024.108302

Manickam, P., Mariappan, S. A., Murugesan, S. M., Hansda, S., Kaushik, A., Shinde, R., & Thipperudraswamy, S. P. (2022). Artificial Intelligence (AI) and Internet of Medical Things (IoMT) Assisted Biomedical Systems for Intelligent Healthcare. Biosensors, (12(8)), 562. DOI: https://doi.org/10.3390/bios12080562

Mijwel, M. M. (2015). History of Artificial Intelligence. (3 (special issue)), 1–8. DOI: https://doi.org/10.13140/RG.2.2.16418.15046

Moritz, S., Bernd Romeike, Christoph Stosch, & Tolks, D. (2023). Generative AI (gAI) in medical education: Chat-GPT and co. PubMed, (40(4)), Doc54–Doc54. DOI: https://doi.org/10.3205/zma001636

Naik, N., Hameed, B. M. Z., Shetty, D. K., Swain, D., Shah, M., Paul, R., Aggarwal, K., Ibrahim, S., Patil, V., Smriti, K., Shetty, S., Rai, B. P., Chlosta, P., & Somani, B. K. (2022). Legal and Ethical Consideration in Artificial Intelligence in Healthcare: Who Takes Responsibility? Frontiers in Surgery, (9(862322)), 1–6. Frontiers. DOI: https://doi.org/10.3389/fsurg.2022.862322

Nino Fijačko, Prosen, G., Abella, B. S., Špela Metličar, & Gregor Štiglic. (2023). Can novel multimodal chatbots such as Bing Chat Enterprise, ChatGPT-4 Pro, and Google Bard correctly interpret electrocardiogram images? Resuscitation, (193), 110009–110009. DOI: https://doi.org/10.1016/j.resuscitation.2023.110009

Niszczota, P., & Rybicka, I. (2023). The credibility of dietary advice formulated by ChatGPT: robo-diets for people with

food allergies. Nutrition, (112), 112076. DOI: https://doi.org/10.1016/j.nut.2023.112076

Sallam, M. (2023). ChatGPT Utility in Healthcare Education, Research, and Practice: Systematic Review on the Promising Perspectives and Valid Concerns. Healthcare, (11(6)), 887. DOI: https://doi.org/10.3390/healthcare11060887

Shaderkin I.A. (2021). Weaknesses of artificial intelligence in medicine. Russian Journal of Telemedicine and E-Health, (7(2)), 50–52. DOI: https://doi.org/10.29188/2712-9217-2021-7-2-50-52

Шадеркина, В. А. (2024). ChatGPT в медицине: возможности и ограничения. Российский журнал телемедицины

и электронного здравоохранения. Jtelemed.ru. [Электронный ресурс]. URL:

https://jtelemed.ru/article/chatgpt-v-medicine-vozmozhnosti-i-ogranichenija

Skryd, A. & Lawrence, K. (2024). ChatGPT as a Tool for Medical Education and Clinical Decision-Making on the Wards: Case Study. JMIR Formative Research, (8), e51346–e51346. DOI: https://doi.org/10.2196/51346

Sng, G. G. R., Tung, J. Y. M., Lim, D. Y. Z. & Bee, Y. M. (2023). Potential and Pitfalls of ChatGPT and Natural-Language Artificial Intelligence Models for Diabetes Education. Diabetes Care, (46). DOI: https://doi.org/10.2337/dc23-0197

Tanaka, Y., Nakata, T., Ko Aiga, Takahide Etani, Muramatsu, R., Katagiri, S., Kawai, H., Fumiya Higashino, Enomoto, M., Noda, M., Mitsuhiro Kometani, Takamura, M., Yoneda, T., Hiroaki Kakizaki, & Nomura, A. (2024). Performance of Generative Pretrained Transformer on the National Medical Licensing Examination in Japan. PLOS Digital Health, (3(1)), e0000433–e0000433. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000433

Wang, L.-C., Zhang, H., Ginsberg, N., Ban, A. N., Kooman, J. P., & Kotanko, P. (2024). Application of ChatGPT to Support Nutritional Recommendations for Dialysis Patients – A Qualitative and Quantitative Evaluation. Journal of Renal Nutrition, (34(6)). DOI: https://doi.org/10.1053/j.jrn.2024.09.001

Загрузки

Опубликован

2025-05-29

Как цитировать

Базиева, А., & Камчиева, А. (2025). ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ЗДРАВООХРАНЕНИИ НА ПРИМЕРЕ CHATGPT: ПРЕИМУЩЕСТВА И ПОТЕНЦИАЛЬНЫЕ РИСКИ. Вестник Ошского государственного университета. Педагогика. Психология, (1(6), 101–111. https://doi.org/10.52754/16948742_1(6)_12-2025

Выпуск

Раздел

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ЦИФРОВЫЕ РЕШЕНИЯ