ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ БОЛЬШИХ ДАННЫХ И МАШИННОГООБУЧЕНИЯ В ПРОГНОСТИЧЕСКОЙ МЕДИЦИНЕ

APPLICATION OF BIG DATA AND MACHINE LEARNING TECHNOLOGIES INPREDICTIVE MEDICINE

Tokebaev Ayan Dumanuly

Student, Karaganda Technical University named after Abylkas Saginov,

Kazakhstan, Karaganda

Eleukeshov Aibek Yergalievich

Scientific supervisor, lecturer of the Department of Physical Education, Karaganda Technical University named after Abylkas Saginov,

Kazakhstan, Karagandа

АННОТАЦИЯ

В статье рассматриваются возможности использования Больших данных (Big Data) и Машинного обучения (ML) для развития прогностической медицины. Анализируется роль искусственного интеллекта (ИИ) в обработке геномных, клинических и образных данных, способствующих раннему выявлению заболеваний и персонализации лечения. Основное внимание уделено методам глубокого обучения (DL), применяемым для анализа медицинских изображений и прогнозирования рисков. Обозначены ключевые проблемы внедрения ИИ: конфиденциальность данных, необходимость стандартизации медицинских записей и развитие концепции Объяснимого ИИ (XAI).

ABSTRACT

The article examines the potential of using Big Data and Machine Learning (ML) technologies for the development of predictive medicine. The role of artificial intelligence (AI) in processing genomic, clinical, and imaging data, which contributes to early disease detection and treatment personalization, is analyzed. The main focus is on deep learning (DL) methods applied for the analysis of medical images and risk prediction. Key challenges of AI implementation are outlined: data privacy, the need for standardization of medical records, and the development of Explainable AI (XAI).

Ключевые слова: прогностическая медицина; Большие данные; машинное обучение; глубокое обучение; персонализация лечения; медицинская диагностика.

Keywords: predictive medicine; Big Data; machine learning; deep learning; treatment personalization; medical diagnosis.

Введение

Современное здравоохранение сталкивается с экспоненциальным ростом объемов накапливаемых медицинских данных, формирующих массивы Больших данных [5]. Традиционные методы анализа недостаточны для работы с геномными, клиническими и образными данными. Прогностическая медицина (ПМ), основанная на прогнозировании вероятности развития заболевания, становится возможной благодаря интеграции Искусственного интеллекта (ИИ) и Машинного обучения (ML). Цель статьи – проанализировать, как интеграция Big Data и ML трансформирует медицинскую диагностику, способствуя переходу к персонализированному здравоохранению.

1. Обработка Больших данных в медицине

ПМ требует эффективного объединения и анализа разнородных данных.

• Геномные данные. Анализ генетических вариаций с помощью ML позволяет выявлять маркеры предрасположенности к сложным заболеваниям. Для работы с высокой размерностью данных используются методы, такие как PCA.
• Электронные медицинские карты (ЭМК). Алгоритмы Обработки естественного языка (NLP) структурируют неформализованные текстовые записи врачей, преобразуя их в формат, пригодный для ML-анализа [2, с. 352].
• Данные мониторинга. Анализ потоков данных с носимых устройств позволяет моделям Рекуррентных нейронных сетей (RNN) прогнозировать острые состояния (например, сердечные аритмии) в реальном времени.

2. Машинное обучение в ранней диагностике

ML играет центральную роль в задачах классификации и прогнозирования клинических исходов.

• Анализ медицинских изображений. Глубокое обучение (DL), в частности, Сверточные нейронные сети (CNN), показало высокую эффективность в анализе рентгенограмм, КТ и МРТ. CNN автоматически обнаруживают паттерны, указывающие на ранние стадии опухолей, достигая высокой точности [4, с. 280].
• Прогнозирование рисков. Алгоритмы Случайного леса (Random Forest) и Градиентного бустинга используются для оценки индивидуального риска развития заболеваний (например, сердечно-сосудистых) на основе комбинации клинических параметров.

3. Персонализация лечения и разработка лекарств

ML обеспечивает переход от стандартизированных протоколов к персонализированным подходам.

• Выбор индивидуализированной терапии. На основе интеграции данных о генетическом профиле пациента, ML-модели рекомендуют наиболее эффективные препараты и дозировки, минимизируя токсичность.
• Разработка новых препаратов. Алгоритмы ИИ ускоряют процесс открытия лекарств и репозиционирования, прогнозируя взаимодействие молекул с белками-мишенями.
• Системы поддержки принятия решений (СППР). Комплексные СППР, интегрирующие все типы данных, предоставляют врачу научно обоснованные рекомендации, повышая точность и безопасность клинической практики.

4. Проблемы и перспективы

Внедрение ИИ в прогностическую медицину сталкивается с барьерами.

• Конфиденциальность данных. Для защиты чувствительных персональных данных используются гомоморфное шифрование [1, с. 336] и архитектура федеративного обучения.
• Недостаток объяснимости (Explainability). Модели DL часто действуют как "черный ящик", что создает этические риски. Развитие Объяснимого ИИ (XAI) является ключевой перспективой, обеспечивающей прозрачность решений.
• Стандартизация. Для эффективной работы универсальных ML-моделей необходима стандартизация форматов медицинских данных и электронных записей.

Заключение

Интеграция технологий Больших данных и машинного обучения является ключевым фактором, определяющим будущее прогностической и персонализированной медицины. Применение ИИ обеспечивает раннее выявление заболеваний, повышение точности диагностики и оптимизацию лечения. Преодоление проблем, связанных с конфиденциальностью и объяснимостью моделей, приведет к повсеместному внедрению интеллектуальных СППР в клиническую практику.

Список литературы:

1. Березовин Н.А. Основы криптографии: учеб. пособие. Мн.: Новое знание, 2004. — 336 с.
2. Мижериков В.А., Юзефавичус Т.А. Введение в информационные технологии: учеб. пособие. М.: Информатика, 2005. — 352 с.
3. Сабиров В.Ш. Предмет исследования защиты информации // Судебный вестник. — 2004. — № 6. [электронный ресурс] — Режим доступа: http://www.it.ru/article.php?no=317 (дата обращения: 12.12.2012).
4. Кузнецов А.А. Искусственный интеллект в кибербезопасности. — М.: Академия, 2023. — 280 с.
5. Gartner Research. AI in Cybersecurity: Trends and Forecasts. — 2024. — URL: https://www.gartner.com (дата обращения: 01.10.2025).