Мартыненко Александр Владимирович
Ташкент
Martynenko Alexandr Vladimirovich
Tashkent
АКТУАЛЬНОСТЬ. Глобальное старение населения увеличивает потребность гериатрической медицины в инновационных решениях для выполнения сложных задач. Искусственный интеллект (ИИ) предлагает перспективные инструменты для улучшения ухода, но сталкивается с уникальными вызовами в этой области.
ЦЕЛЬ. Оценить потенциал ИИ в улучшении диагностики пожилых пациентов, мониторинга их состояния и ухода за ними в гериатрической медицине, а также выявить ключевые проблемы на пути его внедрения.
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ. Систематический обзор проведен в соответствии с рекомендациями PRISMA. Поиск осуществлялся в базах PubMed, Scopus и РИНЦ (2020–2025 гг.) с использованием ключевых слов, связанных с ИИ и гериатрией. Включались исследования, описывающие клиническое применение ИИ у пациентов ≥ 60 лет. Из 1 243 записей после исключения дубликатов и нерелевантных публикаций проанализировано 50 исследований. Качество оценено по шкалам AMSTAR-2 и Newcastle-Ottawa.
РЕЗУЛЬТАТЫ. ИИ эффективен в ранней диагностике деменции (точность до 90 %), остеопороза (89 %) и сердечно-сосудистых заболеваний (91 %), а также в мониторинге падений (92 %) и питательного статуса (90 %). Основные вызовы включают этические проблемы (конфиденциальность, предвзятость алгоритмов), ограниченную доступность технологий (40 % в сельских регионах) и недостаток подготовки персонала (30 % гериатров владеют навыками ИИ).
ВЫВОДЫ. ИИ обладает значительным потенциалом для трансформации гериатрической медицины, но требует адаптации к нуждам пожилых пациентов, разработки этических и технических стандартов, а также образовательных программ для персонала. Обзор подчеркивает необходимость интеграции ИИ как части человекоцентричной системы ухода.
BACKGROUND. The growing global aging population increases the demand for innovative solutions in geriatric medicine to address complex health challenges. AI offers promising tools for enhancing care, but faces unique challenges in this area.
OBJECTIVE. To evaluate the potential of AI to enhance diagnosis, monitoring and care for elderly patients in geriatric medicine and to identify key challenges to its implementation.
MATERIALS AND METHODS. A systematic review was conducted according to PRISMA guidelines. Literature searches were conducted in PubMed, Scopus and RSCI databases (2020-2025), using keywords related to AI and geriatrics. Studies focused on clinical applications of AI in patients aged 60 years and over were included. After removing duplicates and irrelevant publications from 1,243 records, 50 studies were analyzed. The quality of the studies was assessed using the AMSTAR-2 and the Newcastle-Ottawa scales.
RESULTS. AI demonstrates high efficacy in early diagnosis of dementia (up to 90 % accuracy), osteoporosis (89 %), and cardiovascular diseases (91 %), as well as in monitoring falls (92 %) and nutritional status (90 %). Key challenges include ethical concerns (privacy, algorithmic bias), limited technology access (40 % in rural areas), and insufficient staff training (only 30 % of geriatricians are AI-proficient).
CONCLUSIONS. AI holds transformative potential for geriatric medicine but requires adaptation to the unique needs of older adults, development of ethical and technical standards, and enhanced training programs for healthcare professionals. This review underscores the need to integrate AI as part of a person-centered care ecosystem.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.