Персонализированная медицина: выявление биомаркеров, генетическая информация, объединение данных multi-omics. применение ии в терапии на основе профиля пациента.

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность: персонализированная медицина открывает новые возможности для лечения заболеваний, делая терапию более точной и эффективной. Объединение данных разных типов помогает понять причины болезней. Использование ИИ способствует быстрому и точному принятию решений в медицине. Поэтому исследование таких методов важно для развития здравоохранения и повышения качества жизни.

Проблема: текущие методы диагностики и лечения не всегда дают желаемый результат, так как не учитывают индивидуальные особенности организма каждого пациента. Объединение данных из разных областей науки требует новых технологий и методов анализа. Это создает необходимость в разработке современных подходов к персонализированной терапии. Постоянное развитие искусственного интеллекта может помочь снизить эти проблемы.

Цель: изучить методы выявления биомаркеров и использовать генетическую информацию, объединяя данные multi-omics, для разработки персонализированных методов терапии с помощью искусственного интеллекта.

Задачи:

1. 1) Изучить теоретические основы персонализированной медицины;
2. 2) Разобрать методы определения биомаркеров и использование генетики;
3. 3) Рассмотреть возможности объединения данных multi-omics;
4. 4) Провести социальный опрос;
5. 5) Подвести итоги.

Предмет исследования: персонализированная медицина и современные методы диагностики

Объект исследования: биомаркеры, генетическая информация, данные multi-omics, искусственный интеллект

Гипотеза: использование анализа данных multi-omics и искусственного интеллекта позволяет повысить точность диагностики и эффективности лечения в персонализированной медицине.

Методы исследования:

1. 1) Анализ научной литературы и онлайн-источников.
2. 2) Сравнение и сопоставление полученных данных.
3. 3) Социологический опрос.