Preview

Российский журнал гериатрической медицины

Расширенный поиск

Искусственный интеллект в гериатрической медицине: потенциал и вызовы. Систематический обзор

https://doi.org/10.37586/2686-8636-4-2025-557-570

Аннотация

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.

Об авторе

А. В. Мартыненко
ООО «Многофункциональный медицинский центр» M-clinic
Узбекистан

Мартыненко Александр Владимирович

Ташкент



Список литературы

1. World Health Organization. Ageing and health. [Электронный ресурс] / WHO. 2022. Режим доступа: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/ageing-andhealth, свободный.

2. Демографический ежегодник России. 2023: Стат. сб. [Электронный ресурс] / Росстат. 2023.

3. Kemoun P., Ader I., Planat-Benard V., et al. A gerophysiology perspective on healthy ageing. Ageing Res Rev. 2022 ; 73 : 101537. doi: 10.1016/j.arr.2021.101537.

4. Majumder A., Sen D. Artificial intelligence in cancer diagnostics and therapy: current perspectives. Indian J Cancer. 2021 ; 58 (4) : 481–492. doi: 10.4103/ijc.IJC_399_20.

5. Itchhaporia D. Artificial intelligence in cardiology. Trends Cardiovasc Med. 2022 ; 32 (1) : 34–41. doi: 10.1016/j.tcm.2020.11.007.

6. Wang H., Fu T., Du Y., et al. Scientific discovery in the age of artificial intelligence. Nature. 2023 ; 620 (7972) : 47–60. doi: 10.1038/s41586-023-06221-2.

7. Lyu Y. X., Fu Q., Wilczok D., et al. Longevity biotechnology: bridging AI, biomarkers, geroscience and clinical applications for healthy longevity. Aging (Albany NY). 2024 ; 16 (20) : 12955–12976. doi: 10.18632/aging.206135.

8. Yu K. H., Healey E., Leong T. Y., et al. Medical Artificial Intelligence and Human Values. N Engl J Med. 2024 ; 390 (20) : 1895–1904. doi: 10.1056/NEJMra2214183.

9. Keskinbora K. H. Medical ethics considerations on artificial intelligence. J Clin Neurosci. 2019 ; 64 : 277–282. doi: 10.1016/j.jocn.2019.03.001.

10. Page M. J., McKenzie J. E., Bossuyt P. M., et al. The PRISMA 2020 statement: an updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ. 2021 ; 372 : n71. doi: 10.1136/bmj.n71.

11. Umeda-Kameyama Y., Kameyama M., Tanaka T., et al. Screening of Alzheimer’s disease by facial complexion using artificial intelligence. Aging (Albany NY). 2021 ; 13 (2) : 1765–1772. doi: 10.18632/aging.202545.

12. Wang Y., Ye Y., Shi S., et al. Prediagnosis recognition of acute ischemic stroke by artificial intelligence from facial images. Aging Cell. 2024 ; 23 (8) : e14196. doi: 10.1111/acel.14196.

13. Yang J., Liao M., Wang Y., et al. Opportunistic osteoporosis screening using chest CT with artificial intelligence. Osteoporos Int. 2022 ; 33 (12) : 2547–2561. doi: 10.1007/s00198-022-06491-y.

14. Voltan G., Di Giovannantonio G., Carretta G., et al. A novel case-finding strategy based on artificial intelligence for the systematic identification and management of individuals with osteoporosis or at varying risk of fragility fracture. Arch Osteoporos. 2024 ; 19 (1) : 45. doi: 10.1007/s11657-024-01403-5.

15. Gao J. M., Ren Z. H., Pan X., et al. Identifying peripheral arterial disease in the elderly patients using machine-learning algorithms. Aging Clin Exp Res. 2022 ; 34 (3) : 679–685. doi: 10.1007/s40520-021-01985-x.

16. Chen H., Du H., Yi F., et al. Artificial intelligenceassisted oculo-gait measurements for cognitive impairment in cerebral small vessel disease. Alzheimers Dement. 2024 ; 20 (12) : 8516–8526. doi: 10.1002/alz.14288.

17. Maleki S. F., Yousefi M., Sobhi N., et al. Artificial Intelligence in Eye Movements Analysis for Alzheimer’s Disease Early Diagnosis. Curr Alzheimer Res. 2024 ; 21 (3) : 155–165. doi: 10.2174/0115672050322607240529075641.

18. Prada A. G., Stroie T., Diculescu R. I., et al. Artificial Intelligence as a Tool in Diagnosing Inflammatory Bowel Disease in Older Adults. J Clin Med. 2025 ; 14 (4) : 1360. doi: 10.3390/jcm14041360.

19. Obuchi S. P., Kojima M., Suzuki H., et al. Artificial intelligence detection of cognitive impairment in older adults during walking. Alzheimers Dement (Amst). 2024 ; 16 (3) :e70012. doi: 10.1002/dad2.70012.

20. Yenişehir S. Artificial intelligence based on falling in older people: A bibliometric analysis. Aging Med (Milton). 2024 ; 7 (2) : 162–170. doi: 10.1002/agm2.12302.

21. Wang Y., Bai L., Yang J., et al. Artificial intelligence measuring the aortic diameter assist in identifying adverse blood pressure status including masked hypertension. Postgrad Med. 2022 ; 134 (1) : 111–121. doi: 10.1080/00325481.2021.2003150.

22. Papathanail I., Brühlmann J., Vasiloglou M. F., et al. Evaluation of a Novel Artificial Intelligence System to Monitor and Assess Energy and Macronutrient Intake in Hospitalised Older Patients. Nutrients. 2021 ; 13 (12) : 4539. doi: 10.3390/nu13124539.

23. Yang F., Chen H., Shan Y., et al. Preventing postoperative moderate-and high-risk pressure injuries with artificial intelligence-powered smart decompression mattress on in middle-aged and elderly patients. Br J Hosp Med (Lond). 2024 ; 85 (8) : 1–13. doi: 10.12968/hmed.2024.0112.

24. Chien S. C., Yen C. M., Chang Y. H., et al. Use of Artificial Intelligence, Internet of Things, and Edge Intelligence in LongTerm Care for Older People. J Med Internet Res. 2025 ; 27 : e56692. doi: 10.2196/56692.

25. Wilson P. M., Ramar P., Philpot L. M., et al. Effect of an Artificial Intelligence Decision Support Tool on Palliative Care Referral in Hospitalized Patients: A Randomized Clinical Trial. J Pain Symptom Manage. 2023 ; 66 (1) : 24–32. doi: 10.1016/j.jpainsymman.2023.02.317

26. Murawski A., Ramirez-Zohfeld V., Mell J., et al. NegotiAge: Development and pilot testing of an artificial intelligence-based family caregiver negotiation program. J Am Geriatr Soc. 2024 ; 72 (4) : 1112–1121. doi: 10.1111/jgs.18775.

27. Padhan S., Mohapatra A., Ramasamy S. K., Agrawal S. Artificial Intelligence (AI) and Robotics in Elderly Healthcare: Enabling Independence and Quality of Life. Cureus. 2023 ; 15 (8) : e42905. doi: 10.7759/cureus.42905.

28. Tanaka K., Okazaki H., Omura T., et al. Enhancing Diabetes Management for Older Patients: The Potential Role of ChatGPT. Geriatr Gerontol Int. 2024 ; 24 (8) : 816–817. doi: 10.1111/ggi.14933.

29. Sun M. Y., Wang Y., Zheng T., et al. Health economic evaluation of an artificial intelligence (AI)-based rapid nutritional diagnostic system for hospitalised patients. Clin Nutr. 2024 ; 43 (10) : 2327–2335. doi: 10.1016/j.clnu.2024.08.030.

30. Rosen T., Zhang Y., Bao Y., et al. Can artificial intelligence help identify elder abuse and neglect? J Elder Abuse Negl. 2020 ; 32 (1) : 97–103. doi: 10.1080/08946566.2019.1682099.

31. Piscitello G. M., Rogal S., Schell J., et al. Equity in Using Artificial Intelligence Mortality Predictions to Target Goals of Care Documentation. J Gen Intern Med. 2024 ; 39 (15) : 3001–3008. doi: 10.1007/s11606-024-08849-w.

32. Skuban-Eiseler T., Orzechowski M., Denkinger M., Kocar T. D., Leinert C., Steger F. Artificial Intelligence-Based Clinical Decision Support Systems in Geriatrics: An Ethical Analysis. J Am Med Dir Assoc. 2023 ; 24 (9) : 1271–1276.e4. doi: 10.1016/j.jamda.2023.06.008.

33. Aranda Rubio Y., Baztán Cortés J. J., Canillas Del Rey F. Is Artificial Intelligence ageist? Eur Geriatr Med. 2024 ; 15 (6) : 1957–1960. doi: 10.1007/s41999-024-01070-2.

34. Brender T. D., Smith A. K., Block B. L. Can Artificial Intelligence Speak for Incapacitated Patients at the End of Life? JAMA Intern Med. 2024 ; 184 (9) : 1005–1006. doi: 10.1001/jamainternmed.2024.2676.

35. Chu C. H., Nyrup R., Leslie K., et al. Digital Ageism: Challenges and Opportunities in Artificial Intelligence for Older Adults. Gerontologist. 2022 ; 62 (7) : 947–955. doi: 10.1093/geront/gnab167.

36. Ho A. Are we ready for artificial intelligence health monitoring in elder care? BMC Geriatr. 2020 ; 20 (1) : 358. doi: 10.1186/s12877-020-01764-9.

37. Choudhury A., Renjilian E., Asan O. Use of machine learning in geriatric clinical care for chronic diseases: a systematic literature review. JAMIA Open. 2020 ; 3 (3) : 459–471. doi: 10.1093/jamiaopen/ooaa034.

38. Gallistl V., Banday M. U .L., Berridge C., et al. Addressing the Black Box of AI — A Model and Research Agenda on the Coconstitution of Aging and Artificial Intelligence. Gerontologist. 2024 ; 64 (6) : gnae039. doi: 10.1093/geront/gnae039.

39. Burnazovic E., Yee A., Levy J., et al. Application of Artificial intelligence in COVID-19-related geriatric care: A scoping review. Arch Gerontol Geriatr. 2024 ; 116 : 105129. doi: 10.1016/j.archger.2023.105129.

40. Zhang L., Li J. Prospects for the application of artificial intelligence in geriatrics. J Transl Int Med. 2025 ; 12 (6) : 531–533. doi: 10.1515/jtim-2024-0034.

41. Stefanacci R. G. Artificial intelligence in geriatric medicine: Potential and pitfalls. J Am Geriatr Soc. 2023 ; 71 (11) : 3651–3652. doi: 10.1111/jgs.18569.

42. Haque N. Artificial intelligence and geriatric medicine: New possibilities and consequences. J Am Geriatr Soc. 2023 ; 71 (6) : 2028–2031. doi: 10.1111/jgs.18334.

43. Rosselló-Jiménez D., Docampo S., Collado Y., et al. Geriatrics and artificial intelligence in Spain (Ger-IA project): talking to ChatGPT, a nationwide survey. Eur Geriatr Med. 2024 ; 15 (4) : 1129–1136. doi: 10.1007/s41999-024-00970-7.

44. Woodman R. J., Mangoni A. A. A comprehensive review of machine learning algorithms and their application in geriatric medicine: present and future. Aging Clin Exp Res. 2023 ; 35 (11) : 2363–2397. doi: 10.1007/s40520-023-02552-2.

45. Bednorz A., Mak J. K. L., Jylhävä J., Religa D. Use of Electronic Medical Records (EMR) in Gerontology: Benefits, Considerations and a Promising Future. Clin Interv Aging. 2023 ; 18 : 2171–2183. doi: 10.2147/CIA.S400887.

46. Kameyama M., Umeda-Kameyama Y. Applications of artificial intelligence in dementia. Geriatr Gerontol Int. 2024 ; 24 (Suppl 1) : 25–30. doi: 10.1111/ggi.14709.

47. Ho S. Y., Chien T. W., Lin M. L., Tsai K. T. An app for predicting patient dementia classes using convolutional neural networks (CNN) and artificial neural networks (ANN). Medicine (Baltimore). 2023 ; 102 (4) : e32670. doi: 10.1097/MD.0000000000032670.

48. Braithwaite D., Karanth S. D., Divaker J., et al. Evaluating ChatGPT’s accuracy in providing screening mammography recommendations among older women. J Am Geriatr Soc. 2024 ; 72 (7) : 2237–2240. doi: 10.1111/jgs.18854.

49. Abadir P., Oh E., Chellappa R., et al. Artificial Intelligence and Technology Collaboratories: Innovating aging research and Alzheimer’s care. Alzheimers Dement. 2024 ; 20 (4) : 3074–3079. doi: 10.1002/alz.13710.

50. Long V. Is artificial intelligence useful in the practice of geriatric dermatology? Clin Dermatol. 2024 ; 42 (5) : 443–446. doi: 10.1016/j.clindermatol.2024.06.012.

51. Cho H., Oh O., Greene N., et al. Engagement of Older Adults in the Design, Implementation and Evaluation of Artificial Intelligence Systems for Aging: A Scoping Review. J Gerontol A Biol Sci Med Sci. 2025 : glaf024. doi: 10.1093/gerona/glaf024.

52. White A., Maguire M. B., Brown A., Keen D. Impact of Artificial Intelligence on Nursing Students’ Attitudes toward Older Adults. Nurs Rep. 2024 ; 14 (2) : 1129–1135. doi: 10.3390/nursrep14020085.

53. Rodríguez-Sánchez I., Pérez-Rodríguez P. La revolución gerontotecnológica: integrando la inteligencia artificial para mejorar la vida de las personas mayores. Rev Esp Geriatr Gerontol. 2024 ; 59 (1) : 101409. doi: 10.1016/j.regg.2023.101409.

54. Chen L. K. Gerontechnology and artificial intelligence: Better care for older people. Arch Gerontol Geriatr. 2020 ; 91 : 104252. doi: 10.1016/j.archger.2020.104252.

55. Wang J., Liang Y., Cao S., et al. Application of Artificial Intelligence in Geriatric Care: Bibliometric Analysis. J Med Internet Res. 2023 ; 25 : e46014. doi: 10.2196/46014.

56. Tang A., Ho R., Yu R., et al. Editorial: Can artificial intelligence help us overcome challenges in geriatrics? Geriatr Nurs. 2023 ; 52 : A1-A2. doi: 10.1016/j.gerinurse.2023.06.007.

57. Karim H. T., Vahia I. V., Iaboni A., Lee E. E. Editorial: Artificial Intelligence in Geriatric Mental Health Research and Clinical Care. Front Psychiatry. 2022 ; 13 : 859175. doi: 10.3389/fpsyt.2022.859175.

58. Abadir P., Chellappa R. Artificial Intelligence in Geriatrics: Riding the Inevitable Tide of Promise, Challenges, and Considerations. J Gerontol A Biol Sci Med Sci. 2024 ; 79 (2) : glad279. doi: 10.1093/gerona/glad279. Erratum in: J Gerontol A Biol Sci Med Sci. 2024 ;79 (5) : glae111. doi: 10.1093/gerona/glae111.

59. Haque N. Reply to: Artificial intelligence in geriatric medicine: Potentials and pitfalls. J Am Geriatr Soc. 2023 ; 71 (11) : 3652–3653. doi: 10.1111/jgs.18567.

60. Fontecha-Gómez B. J., Betancor-Santana É. Inteligencia artificial en geriatría. Impacto de ChatGPT e IA. Rev Esp Geriatr Gerontol. 2023 ; 58 (6) : 101403. doi: 10.1016/j.regg.2023.101403.


Дополнительные файлы

Рецензия

Для цитирования:


Мартыненко А.В. Искусственный интеллект в гериатрической медицине: потенциал и вызовы. Систематический обзор. Российский журнал гериатрической медицины. 2025;(4):557-570. https://doi.org/10.37586/2686-8636-4-2025-557-570

For citation:


Martynenko A.V. Artificial intelligence in geriatric medicine: potential and challenges. Systematic review. Russian Journal of Geriatric Medicine. 2025;(4):557-570. (In Russ.) https://doi.org/10.37586/2686-8636-4-2025-557-570

Просмотров: 731

JATS XML


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons BY-NC-SA 4.0.


ISSN 2686-8636 (Print)
ISSN 2686-8709 (Online)