Анотація. Більшість досліджень властивостей води традиційно розглядають її як систему окремих молекул і оцінюють за стандартними фізико-хімічними показниками, зокрема рН, електропровідністю, концентрацією розчинених домішок та окисно-відновним потенціалом. Водночас такі параметри не повністю відображають структурну організацію води та її динамічні властивості як відкритої системи. У роботі розглянуто можливість дослідження структурно-енергетичних характеристик води методом реєстрації коронного газового розряду. Зображення коронного розряду навколо крапель води фіксували на рентгенівській плівці за допомогою пристрою реєстрації газорозрядного світіння рідкофазних об’єктів. Для обробки зображень застосовано інформаційний підхід, заснований на аналізі гістограм яскравості з використанням медіанних значень у 12 піддіапазонах. Досліджено зразки дистильованої, талої апаратної, бутильованої та криничної води. Отримані результати порівнювали з даними стандартних фізичних методів оцінювання води. Встановлено відповідність між параметрами коронного газового розряду та фізико-хімічними характеристиками зразків води. Показано, що зображення коронного розряду відображають особливості структурно-енергетичного стану води та можуть використовуватися як додатковий метод дослідження її властивостей.
У статті здійснено комплексний аналіз трансформації доказової медицини в умовах стрімкого розвитку науки про дані. Розглянуто обмеження традиційної ієрархії доказів, зокрема залежність від рандомізованих контрольованих досліджень і метааналізів, що не завжди відображають складність реальної клінічної практики. Проаналізовано вплив процесу цифровізації охорони здоров’я, поширення електронних медичних записів, переносних технологій та Інтернету речей на формування нових підходів до збору, інтеграції та інтерпретації медичних даних. Показано, що поєднання клінічних, лабораторних, геномних і популяційних даних з алгоритмами машинного навчання створює підґрунтя для переходу до адаптивної, персоналізованої моделі доказової медицини. Обґрунтовано доцільність інтеграції гібридних моделей «людина- штучний інтелект» для підвищення якості клінічних рішень та оптимізації управління медичною допомогою. Висновки акцентують необхідність стандартизації управління даними та розвитку міждисциплінарних аналітичних платформ.
Анотація. У статті досліджено сучасні виклики, пов’язані з впровадженням технологій штучного інтелекту в систему охорони здоров’я. Проаналізовано роль штучного інтелекту у розвитку персоналізованої медицини, мобільної охорони здоров’я та підвищенні ефективності діагностики й лікування хронічних захворювань. Розглянуто основні напрями застосування штучного інтелекту, зокрема аналіз медичних даних, підтримку клінічних рішень, прогнозування перебігу захворювань і використання мобільних медичних застосунків. Особливу увагу приділено проблемам і ризикам інтеграції штучного інтелекту, серед яких: забезпечення конфіденційності та безпеки персональних даних пацієнтів, відсутність стандартизованих методів оцінювання ефективності цифрових медичних технологій, недостатня відтворюваність результатів, обмежена узагальнювальна здатність моделей та високі вимоги до обчислювальних ресурсів. Окреслено етичні аспекти використання штучного інтелекту, включаючи забезпечення прозорості алгоритмів, відповідальності, справедливості та захисту автономії пацієнтів. Узагальнено підходи до подолання виявлених викликів, зокрема впровадження стандартів обробки даних, використання синтетичних даних, розробку освітніх програм для медичних працівників та формування нормативно-правової бази. Визначено перспективи широкого впровадження штучного інтелекту у сфері охорони здоров’я як інструменту підвищення якості медичної допомоги та ефективності управління здоров’ям населення.
Анотація. У статті здійснено комплексний аналіз можливостей інтеграції штучного інтелекту та телемедицини щодо управління хронічними захворюваннями. Розглянуто потенціал телемедичних технологій для дистанційного надання медичної допомоги, моніторингу стану пацієнтів і підвищення доступності медичних послуг, особливо для населення віддалених місцевостей. Проаналізовано можливості використання алгоритмів штучного інтелекту для обробки великих масивів медичних даних, підтримки клінічних рішень, прогнозування перебігу захворювань та персоналізації лікування. Показано, що інтеграція телемедицини з технологіями машинного навчання та предиктивного моделювання сприяє формуванню нових підходів до управління хронічними захворюваннями, включаючи системи дистанційного моніторингу, аналіз біометричних показників та автоматизовану інтерпретацію клінічної інформації. Водночас акцентовано увагу на проблематиках, пов’язаних із забезпеченням конфіденційності медичних даних, довірою до алгоритмів штучного інтелекту, якістю інформації та необхідністю збереження провідної ролі лікаря в ухваленні відповідних клінічних рішень. У висновках підкреслюється, що синергія телемедицини та штучного інтелекту створює передумови для формування більш доступної, ефективної та персоналізованої системи медичної допомоги при хронічних захворюваннях.
У статті розглянуто проблему підвищення релевантності функціонування систем штучного інтелекту шляхом упорядкування накопичених знань у межах концепції універсуму знань. Показано, що стрімке зростання обсягів інформації, розвиток хмарних технологій, глобальних інформаційних мереж та цифрових платформ значно розширили можливості створення й поширення знань, однак водночас призвели до ускладнення їх структурування та інтерпретації. Постійне доповнення інформації та реструктуризація існуючих знань можуть спричиняти втрату їх смислової цілісності та контексту. Як можливе рішення запропоновано використання концепції універсуму знань, який розглядається як динамічна, багатовимірна та взаємопов’язана система, що постійно розширюється завдяки розвитку науки і технологій. У дослідженні проаналізовано підходи до організації знань, зокрема класифікацію, категоризацію та використання онтологічних моделей. Показано, що онтології забезпечують формалізоване представлення концептів, їх властивостей та взаємозв’язків, що створює основу для семантичної інтеграції знань. Підкреслено, що інтеграція онтологій з великими мовними моделями сприяє підвищенню прозорості, інтерпретованості та надійності систем штучного інтелекту, а також створює передумови для розвитку пояснювального та відповідального штучного інтелекту, особливо у сфері медицини.
У статті розглянуто сучасні концепції розвитку предиктивної, прецизійної та профілактичної медицини як нової парадигми організації системи охорони здоров’я. Проаналізовано еволюцію підходів до оцінки стану здоров’я людини – від реактивної моделі лікування до проактивної, орієнтованої на раннє виявлення ризиків та прогнозування патологічних процесів. Показано, що сучасні біомедичні технології, зокрема геномне секвенування, протеоміка, аналіз великих масивів медичних даних, а також використання персональних переносних (сенсорних) пристроїв, систем дистанційного моніторингу та Інтернету речей, формують нові можливості для індивідуалізованої оцінки здоров’я та персоналізованого лікування. Окрему увагу приділено проблемам повноти та якості медичних даних, зокрема пропущеним результатам лабораторних досліджень, що можуть суттєво впливати на точність клінічних висновків і прогностичних моделей. Розглянуто методи статистичної та алгоритмічної імпутації даних, а також роль систем підтримки прийняття клінічних рішень на основі штучного інтелекту. Обґрунтовано, що інтеграція біомедичних технологій, цифрових інструментів моніторингу та методів математичного моделювання сприяє формуванню нових стратегій управління здоров’ям населення. Підкреслено необхідність розвитку відкритих інформаційних систем охорони здоров’я, підготовки медичних фахівців до роботи з великими даними та забезпечення етичного використання персоналізованої медичної інформації.
У статті досліджено сучасний стан розмінування прісноводних водойм і морських акваторій України та його значення в умовах воєнного стану для забезпечення безпеки цивільного населення, торговельного судноплавства та збереження екологічної рівноваги. Проаналізовано законодавчі акти, що регламентують процеси мінування та розмінування морських і прісноводних акваторій. Здійснено аналіз існуючих підводних вибухових пристроїв і розглянуто сучасні технології підводного розмінування, зокрема методи підводного виявлення мін, використання машинного навчання в процесі обробки сигналів ультразвукових датчиків, стратегії застосування морських і річкових мін, особливості конструкції підводних апаратів, а також інноваційні підходи до виявлення руху за допомогою мікрохвильових радарних датчиків. Оцінено роль дайверів, водолазів-підривників і водолазів-розвідників у розмінуванні водойм у провідних країнах світу, окреслено основні напрями їх діяльності та систему підготовки фахівців. Узагальнено міжнародний досвід і визначено перспективи комплексної підготовки спеціалістів різних напрямів в Україні для проведення підводного розмінування. Розглянуто особливості медичної та психологічної підготовки таких фахівців і методи їх реабілітації, а також акцентовано увагу на подальшому розвитку баромедицини.
Стаття присвячена комплексному аналізу сучасних технологій медичного штучного інтелекту (ШІ) та оцінюванні його трансформаційного потенціалу для системи охорони здоров’я та професійної освіти. Розглянуто ключові поняття й концепції, що створюють базу для розуміння ролі медичного ШІ в клінічній практиці. Обґрунтовано, що медичний ШІ є комплексом технологій, спрямованих на розв’язання актуальних медичних завдань, таких як діагностика, лікування, реабілітація та моніторинг показників здоров’я пацієнтів.Аргументовано, що базовими технологічними складовими медичного ШІ є алгоритми машинного та глибокого навчання, великі мультимодальні моделі, обробка природної мови, комп’ютерний зір для розпізнання медичних зображень, експертні системи та інтелектуальна робототехніка. Зазначено, що ці технології можуть забезпечувати комплексний аналіз різноманітних медичних даних, таких як медичні зображення, електронні медичні записи, геномні дані, дані носимих пристроїв та інтернету медичних речей для прийняття клінічних рішень, заснованих на найкращих доступних доказах. Наголошено, що завдяки здатності аналізувати великі обсяги даних, виявляти приховані закономірності та генерувати прогнози, медичний ШІ має потенціал удосконалити медичну допомогу, зробивши її точнішою, персоналізованою та більш ефективною.Розглянуто основи машинного та глибокого навчання з детальною характеристикою їхніх базових алгоритмів. Пояснюються концепції генеративного ШІ та великих мультимодальних моделей. Встановлено, що медичний ШІ створює широкі можливості для інтеграції з інноваційними технологіями, такими як носимі пристрої та інтернет медичних речей. Особлива увага приділяється формуванню у лікарів компетентності для роботи з медичним ШІ, оскільки недостатнє розуміння основних концепцій ШІ та відсутність практичних навиків є ключовими перешкодами для його ефективної інтеграції у клінічну практику. Проведений аналіз сприяє не лише глибшому розумінню потенціалу медичного ШІ, але й визначає перспективи його впровадження в охорону здоров’я та професійну освіту, закладаючи основу для подальших досліджень.
Проаналізовано роль предиктивної медицини в становленні майбутньої охорони здоров’я. Підкреслено, що серед різних методологій таких, як геноміка, протеоміка та цитоміка найбільш фундаментальний спосіб прогнозування майбутніх захворювань базується на генетиці. Розглянуто етичні проблеми, пов’язані з особистою відповідальністю, що викликають епігенетичні тести прогнозування ризику розвитку захворювань. Поява нових методів лікування з предиктивними біомаркерами для визначення пацієнтів, які найімовірніше чи менш ймовірно отримають користь, ускладнює розроблення лікарських засобів. Хоча для багатьох нових онкологічних препаратів це єдиний науково обґрунтований підхід, що має збільшити шанси на успіх. З’ясовано, що предиктивна медицина може призвести до більшої узгодженості результатів у випробуваннях і має очевидні переваги для зменшення кількості пацієнтів, які в кінцевому підсумку отримують дорогі ліки, що наражає їх на ризик побічних ефектів, але не приносить користі. Предиктивна медицина має велике потенційне значення для контролю суспільних витрат на охорону здоров’я. Розроблення методів лікування за допомогою прогностичних біомаркерів вимагає серйозних змін у стандартних парадигмах планування та аналізу клінічних випробувань. Використання методів предиктивної медицини потребує перегляду низки дизайнів клінічних випробувань для спільного створення методів лікування та прогностичних біомаркерів. Відповідно нові підходи до планування можуть стати основою для нового покоління предиктивних клінічних випробувань, що надають надійну індивідуалізовану інформацію.
Дослідження присвячене аналізу шляхів та обміну інформацією між імунною і нервовою системами. Інформація про наявність бактеріальних антигенів та ліпополісахаридів (LPS) у черевній порожнині, кишечнику та паренхіматозних органах надходить у мозок по парасимпатичних шляхах, а при перерізанні nervus vagus нейтрони ЦНС не реагують на їх уведення. Електрофізіологічні дослідження й аналіз структур гіпоталамуса на клітинах мозку для заміщення білка c–Fos як маркера активації нейронів, свідчать про те, що патерн активації структур мозку при введенні різних антигенів різний. Суттєво наголосити, що алгоритм змінення електронейрограми характерний для реакції на певний цитокін. Надходження будь- яких антигенів в організм ініціює продукцію цитокінів (IL-1, TNFα, IL-6, IFNy тощо), рецептори до яких знаходяться на периферичних нейтронах і нервових закінченнях вагусу, тобто аферентні закінчення та нейтрони n. vagus можуть відповідати на дії цитокінів і ці сигнали передаються в нейрони ЦНС. Комплекс наявних у літературі даних про надходження в мозок інформації про бактеріальні антигени, LPS та ініціацію запальної відповіді дозволив розробити лікувальні прийоми подразнення n. vagus у клініці при захворюваннях запальної, алергічної та аутоалергічної природи. Також поширені багаторівневі математичні моделі імунної відповіді, що описують складну ієрархію імунних процесів на клітинному, молекулярному та генетичному рівнях. Моделювання включає опис клітинної та гуморальної ланок імунної відповіді з урахуванням диференціювання Т-хелперів (Th – лімфоцитів) у три фенотипи – Th1, Th2, та Th17. Особливістю моделювання являється дослідження рівнів у частинних похідних для опису процесів проліферації та диференціювання лімфоцитів із збереженням пам’яті про кількість поділів, пройдених кожною клітиною, що в майбутньому допоможе побудувати точніші моделі імунної відповіді, які враховують генетичні особливості динаміки цих клітинних процесів, а також синтезу цитокінів IL-17, IL-21. Авторами розглянуто гіпотезу організації процесу передавання інформації про імунну систему в мозок із вегетативних нервів. Підкреслюється, що цей процес відбувається протягом хвилин, а відповідь на інформацію про антигенну дію в мозок реалізується за механізмом рефлексу, тобто протягом частки секунди, що показано при розвитку запальної відповіді. Це являється новим у розумінні регуляції функцій імунної системи. Для розкриття інформації, пов’язаної з імунологією людини та її функцій у біомедичних дослідженнях, широко використовуються методи імунноінформатики – проводиться інтеграція комплексних експериментів у масштабі геному з урахуванням байєсівської статистичної інтеграції, орієнтованої на імунологічні шляхи. Для розвитку сучасної системної імунології та її нової міждисциплінарної області – математичної імунології необхідне продовження систематичного розвитку багатомасштабних математичних моделей, що описують розвиток імунних реакцій на таких рівнях деталізації: 1) внутрішньоклітинної регуляції активності компонентів імунної системи; 2) популяційної динаміки клітин в органах; 3) системних імунно- фізіологічних процесів у всьому організмі. Розвиток математичного моделювання в області інфекційних захворювань у живому організмі дозволить обґрунтовано перейти до постановки завдань оптимального лікування несприятливих форм хвороб на основі системних моделей, що інтегрують динаміку поширення патогенів при розвитку імунних реакцій і розподіл лікарських засобів.
Проаналізовано тенденції розвитку носимих інноваційних засобів для діагностики та догляду за пацієнтами у випадках надзвичайних ситуацій, а також у клінічних умовах у відділах невідкладної медичної допомоги, моніторингу станів тощо. Особливу увагу приділено використанню логіки сталих станів пацієнтів при обґрунтуванні корекційних дій. Окремо розглянуто технології дистанційного моніторингу. Наведено конкретні принципи застосування дронів. Дослідження спрямовано на узагальнення досвіду оцінювання та моніторингу стану пацієнтів. Визначення, оцінювання та управління персональним здоров’ям слід розцінювати сьогодні як найважливіші соціальні проблеми, що потребують невідкладного рішення. Авторами запропоновано нову концепцію визначення й оцінювання індивідуального та популяційного здоров’я, в основу якого покладено стаціонарність, а також дисперсійні характеристики критеріїв стану організму при неекстремальних впливах навколишнього середовища. Оціночний алгоритм дозволяє: використовувати різнорідну інформацію про діапазони можливого варіювання значень вагових коефіцієнтів; використовувати нечислову інформацію про порівняльну вагомість окремих показників. Виявлено, що існуючи системи моніторингу, на жаль, не здійснюють визначення трендів показників, що не дає можливості забезпечити ефективне управління загальним станом організму. Тому важливо створити аналітичну методику динамічної ідентифікації станів організму людини, засновану на концепції тимчасової сталості, що дозволить ідентифікувати та кількісно оцінити мережеві взаємодії між різними фізіологічними системами в завданнях моніторингу.Орієнтовна мінімальна кількість ознак/показників організму людини для оцінювання його стану в завданнях мобільної медицини визначається ступенем відхилення функціонального стану організму в конкретний час дослідження від базового стану. При сталому стані організму та незначному відхиленні достатньо декількох показників (зазвичай не більше 2-3). Для своєчасного виявлення відхилень від «норми» необхідно забезпечити постійний моніторинг показників функціонального стану організму людини.
У статті здійснено аналіз практичних аспектів застосування медичного штучного інтелекту (ШІ), що охоплюють широкий спектр завдань у галузі охорони здоров’я та професійної освіти. Розглянуто використання спеціалізованих рішень на основі ШІ, інтеграцію експертних систем та інтелектуальної робототехніки в клінічну практику з метою вдосконалення діагностики, лікування, реабілітації та моніторингу показників здоров’я пацієнтів.Приділено увагу характеристиці платформ для розроблення та впровадження медичних рішень на основі ШІ, зокрема рішень Google Health. Проаналізовано функціональні можливості компонентів Google Health, таких як Med-PaLM, призначений для оброблення природної мови й аналізу текстових даних, включаючи електронні медичні записи (EHR), клінічні протоколи та наукові статті, та мультимодальної моделі Med-Gemini, що забезпечує аналіз текстових, візуальних і сигнальних медичних даних, прогнозування ризиків і підтримку діагностики. Відзначено високу ефективність Med-Gemini в автоматизації аналізу медичних зображень, опрацюванні клінічних запитів, прогнозуванні ризиків захворювань і генерації медичних звітів із експертним оцінюванням. Наведено класифікацію типів промтів у клінічній практиці та приклади їх застосування з використанням Med-Gemini.Обґрунтовано, що сучасні технології ШІ здатні не лише вдосконалити існуючі експертні системи, але й інтегрувати їх в електронні медичні записи, створюючи єдину екосистему для підтримки клінічних рішень. Така інтеграція дозволяє лікарям оперативно отримувати релевантні рекомендації під час надання медичної допомоги, знижувати кількість діагностичних помилок і підвищувати ефективність лікування. Розглянуто функціональні можливості провідних експертних систем в охороні здоров’я, таких як IBM Watson, UpToDate, Epocrates, та їх потенціал для інтеграції з електронними медичними записами. Підкреслено роль інтелектуальної робототехніки з алгоритмами ШІ в упровадженні інноваційних підходів у хірургії, реабілітації та догляді за пацієнтами.Результати дослідження підтверджують, що медичний ШІ являється потужним інструментом, здатним не лише суттєво покращити якість медичної допомоги, але й значно підвищити рівень професійної підготовки професіоналів сфери охорони здоров’я.
У статті аргументовано доведено доцільність впровадження методів телереабілітації онкологічних пацієнтів із раком молочної залози на підставі Міжнародної класифікації функціонування, обмеження життєдіяльності та здоров’я. Проаналізовано міжнародний досвід використання методів та засобів телереабілітації онкологічних пацієнтів із раком молочної залози. На основі виконаного аналізу міжнародного досвіду, сформовано напрями практичного застосування сучасних інформаційно-технологічних засобів телереабілітації в сфері охорони здоров’я України.
Сучасний період розвитку людства характеризується значним впливом технологій, зокрема інформаційних, що забезпечують поширення інформаційних потоків, утворюючи глобальний інформаційний простір. Вони швидко перетворилися на життєво важливий стимул розвитку не тільки світової економіки, а й інших сфер людської діяльності. Основне завдання сучасних наукових технологій – упровадження новаторських, ефективних рішень, починаючи з повсякденного життя кожної людини та закінчуючи впровадженням розробок у промисловому виробництві, охороні здоров’я, аграрному секторі тощо.В галузі охорони здоров’я технології допомагають покращити якість надання медичних послуг, налагодити комунікацію та відносини між медичними працівниками і пацієнтами й, безумовно, надають швидкі й ефективні рішення стосовно діагностики та лікування різноманітних захворювань. Залучення інформаційно-комунікаційних і цифрових технологій, мікроелектроніки пов’язують з появою цифрової охорони здоров’я, телемедициною, мобільною медициною тощо. Слід також пам’ятати, що від рівня достовірності досліджень залежить прийняття лікарем рішень про діагностування, профілактику та лікування пацієнта. Отже, представлено новітнє бачення здобуття освіти майбутніх докторів філософії за спеціальністю 224 «Технології медичної діагностики та лікування» галузі знань 22 «Охорона здоров’я». Виходячи з мети підвищення якості й ефективності надання медичної допомоги, уніфіковано сучасні технології клінічних лабораторних і променевих методів дослідження; методи променевої терапії, а також методи прийняття рішень у діагностиці, лікуванні та прогнозуванні станів пацієнта. Зміст освiтньо-наукової програми спрямований на підготовку висококваліфікованих і конкурентоспроможних спеціалістів, здобуття ними необхідних теоретичних знань та комплексу практичних умінь, навиків і компетентностей для виконання інноваційних наукових досліджень та впровадження отриманих результатів у практичну охорону здоров’я.По завершенню навчання, здобувачі вищої освіти третього рівня мають оволодіти загальнонауковими компетентностями, здобути універсальні навики дослідника та мовні компетентності. Тематика курсів професійної підготовки розроблена з метою сприяння здатності інтегрувати знання та розв’язувати складні завдання в мультидисциплінарних і трансдисциплінарних контекстах.
Розглянуто питання використання чат-ботів у психології. Відстежено динаміку змінення завдань при застосуванні чат-ботів, напрями використання, ризики впровадження технології. Дослідження спрямовано на обґрунтування особливості стратегії створення чат-боту з психології. Особливості розроблення чат-ботів полягають, перш за все, в розумінні потреб і мотивації користувачів. Такі розмовні інтерфейси користувача для взаємодії з даними та послугами значно змінюють спосіб, у який дизайнери та розробники звикли мислити про взаємодію та потреби користувачів. Чат-боти змінюють поведінку користувачів, а також їхні потреби. Чат-боти можуть принести користь людям із проблемами психічного здоров’я, але вони також створюють ризики та виклики. Етичні проблеми, перш за все, стосуються наявності належної доказової бази, використання та безпеки даних.
Високий тиск електродів біполярних електрохірургічних інструментів призводить до значної деформації м’яких біологічних тканин, що спричиняє руйнування мембран клітин і зневоднення тканин. У результаті цих процесів суттєво змінюються електричні та теплофізичні характеристики м’яких біологічних тканин, знання яких потрібне для дослідження механізму зварювання тканин. Проведено фізичне та математичне моделювання, досліджено зміну електричних і теплофізичних властивостей м’яких біологічних тканин у процесі їх стиснення. Результати досліджень показали, що при стисненні тканин може відбуватися значна (у рази) зміна питомої електропровідності м’яких біологічних тканин. Досліджено вплив температури нагрівання та частоти джерела струму на імпеданс моделі.
Обговорюються існуючі моделі теорії навчання та пропонується нова трансдисциплінарна модель для представлення ролі штучного інтелекту (ШІ) в удосконаленні процесів навчання та процедурах прийняття рішень. Дослідження присвячено концептуалізації основоположних ідей для моделі, що може стати основою розроблення додатків штучного інтелекту для підтримки процесів навчання на різних рівнях трансферу знань. Результати дослідження виявили, що випадкове використання методу навчання не може забезпечити високі результати трансферу знань, оскільки вкрай важливим є обґрунтована селективна стратегія передавання знань. Розроблення високоякісних і надійних симуляційних середовищ для відпрацювання алгоритмів передавання знань в охороні здоров’я може полегшити розроблення та валідацію методів навчання поза обмежень ретроспективних досліджень. Застосування методів, перевірених у таких симуляційних середовищах у реальних клінічних умовах із одночасним наглядом клініцистів дозволить вирішити проблеми вибору алгоритмів.
Розглянуто питання розроблення, застосування та перспектив імерсивних технологій в охороні здоров’я та біомедичній освіті. Проаналізовано можливості застосування імерсивних технологій у біомедичній освіті, їх переваги та обмеження, а також перспективи подальшого розвитку. Імерсивні технології уже сьогодні є перспективним інструментом для біомедичної практики та освіти. Однак поточні дослідження для здобувачів медичної освіти занадто багато зосереджуються на питаннях, пов’язаних із хірургією та анатомією. Технологія занурення широко прийнята та використовується як у біомедичній практиці, так і в освіті для зменшення існуючих недоліків. Інтерактивна технологія може створити освітній процес, орієнтований на здобувачів (студентів), дозволяючи їм отримати інтерактивний і персоналізований практичний досвід, використовуючи можливість перекладу та портативність пристроїв VR/AR/MR/XR. Відповідно до результатів метааналізів запровадження технології занурення в освітньому процесі може суттєво підвищити показники здатності здобувачів освіти, зокрема студентів і аспірантів, виконувати медичні процедури. З огляду на ці переваги, важливо розглянути можливість широкого впровадження технології занурення в біомедичну практику та освіту.
У роботі розглянуто питання використання сучасних доступних інструментів цифрової патології (перед усім програмного забезпечення з відкритим кодом), що можуть полегшити роботу лікаря-патологоанатома при морфологічній діагностиці гепатитів різного генезу та метаболічної жирової хвороби печінки (MAFLD). Головне завдання полягало в аналізі доступного програмного забезпечення, а також розробленні або доопрацюванні окремих його модулів для побудови системи управління зображеннями (СУЗ), перегляду цифрових сканів мікропрепаратів і спрощення оцінювання експресії імуногістохімічних (ІГХ) маркерів CD3, CD68, CD163, CD34 та α-SMA з кінцевою метою покращення вивчення ролі різних субпопуляцій печінкових макрофагів, синусоїдальних ендотеліальних клітин і фібробластів у прогресуванні захворювань печінки та розвитку фіброзу. За результатами проведеної роботи встановлено можливість розроблення програмного забезпечення для дослідження кількості та співвідношення різних популяцій клітин макрофагів, синусоїдальних ендотеліальних клітин, фібробластів і лімфоцитів у тканині печінки з використанням програмного забезпечення з відкритим кодом. Розроблене та вдосконалене автором програмне забезпечення дозволило створити зручний масив даних із цифрових сканованих зображень мікропрепаратів тканин печінки, з пришвидшеним і зручним доступом до відповідних даних. Модель потребує подальшого вдосконалення для покращення її чутливості в сенсі розпізнавання клітин конкретного типу.
Дослідження загальних властивостей і закономірностей розвитку живих організмів, вивчення видового різноманіття, а також хімічні процеси, що відбуваються всередині живих організмів, – ці знання, які надають науки біологія та біохімія, сприяють розв’язанню проблем людства: доступності достатньої кількості їжі, збереження здоров’я населення, збереження та покращення якості довкілля. Перебуваючи в постійному розвитку та вивчаючи ці важливі питання сучасні біологія та біохімія являють собою трансдисциплінарні галуззі знань, що потребують конкурентоспроможних, ініціативних, кваліфікованих, інтегрованих в європейський і світовий науково-освітній простір спеціалістів. Біологія та біохімія поряд із іншими природничими науками сприяють новим відкриттям, що істотно підсилюють рівень світової сучасної охорони здоров’я: від персональної медицини до біологічних основ психології людини, від розроблення нових біонічних матеріалів і пристроїв до клітинної інженерії. Життя розглядається на різних рівнях його організації – від молекули до біосфери, а узагальнення біохімії допомагають висвітлити еволюцію органічного світу та питання про виникнення життя на Землі.Отже, представлено новітнє бачення здобуття освіти майбутніх докторів філософії за спеціальністю 091 «Біологія та біохімія» галузі знань 09 «Біологія». Серед особливостей сучасної біології та біохімії виділяємо: комплексність та невизначеність умов, що передбачають застосування законів, теорій і методів природничих наук; вивчення взаємозв’язку біологічного та соціального розвитку людини; системну біомедицину; процедури і методи для вивчення діагностики та терапії захворювань і оцінювання здоров’я. Безумовно, ці особливості та всі напрями спеціальності, пов’язані із застосуванням інформаційних і цифрових технологій, штучного інтелекту.По завершенню навчання, здобувачі вищої освіти третього рівня мають оволодіти загальнонауковими компетентностями, здобути універсальні навики дослідника та мовні компетентності. Тематика курсу професійної підготовки розроблена з метою сприяння здатності інтегрувати знання та розв’язувати складні завдання в мультидисциплінарних і трансдисциплінарних контекстах.
