ИНТЕГРАЦИЯ ПРОГНОСТИЧЕСКОГО ТЕЛЕМОНИТОРИНГА И ПОВЕДЕНЧЕСКОЙ АНАЛИТИКИ ДЛЯ РЕВОЛЮЦИИ В УХОДЕ ЗА ХРОНИЧЕСКИМИ ПАЦИЕНТАМИ В НЕДОСТАТОЧНО ОБСЛУЖИВАЕМЫХ РЕГИОНАХ С ПОМОЩЬЮ ИИ

Авторы

  • S. Kosimov Kokand Universiteti Andijon filiali
  • Anum Kokand Universiteti Andijon filiali

Ключевые слова:

Telemonitoring, Predictive Analytics, Behavioral Health Analytics, Chronic Disease Management, Remote Patient Monitoring, Anticipatory Healthcare, AI in Medicine, Digital Health, Patient Digital Twin

Аннотация

Телемониторинг давно обещал удаленное управление хроническими заболеваниями, но
его полный потенциал остается неиспользованным. Это исследование предлагает новую модель, объединяющую
прогностическую аналитику на основе ИИ, распознавание поведенческих моделей и учитывающие культурные особенности телекоммуникационные
стратегии для создания системы, которая не просто контролирует — она понимает и предвидит. Эта диссертация
предлагает критический анализ текущих ограничений телемониторинга и представляет собой структуру, проверенную
с помощью имитированных наборов данных и тематических исследований.

Библиографические ссылки

Kitsiou, S., Paré, G., & Jaana, M. (2015). Effects of home telemonitoring interventions on patients with chronic heart failure: An overview of systematic reviews. Journal of Medical Internet Research, 17(3), e63. https://doi.org/10.2196/jmir.4174

Bashi, N., Karunanithi, M., Fatehi, F., Ding, H., & Walters, D. (2017). Remote monitoring of patients with heart failure: An overview of systematic reviews. Journal of Medical Internet Research, 19(1), e18. https://doi.org/10.2196/jmir.6571

Gajarawala, S. N., & Pelkowski, J. N. (2021). Telehealth benefits and barriers. The Journal for Nurse Practitioners, 17(2), 218–221. https://doi.org/10.1016/j.nurpra.2020.09.013

Obermeyer, Z., & Emanuel, E. J. (2016). Predicting the future — big data, machine learning, and clinical medicine. New England Journal of Medicine, 375(13), 1216–1219. https://doi.org/10.1056/NEJMp1606181

Beam, A. L., & Kohane, I. S. (2018). Big data and machine learning in health care. JAMA, 319(13), 1317–1318. https://doi.org/10.1001/jama.2017.18391

Mohr, D. C., Zhang, M., & Schueller, S. M. (2017). Personal sensing: Understanding mental health using ubiquitous sensors and machine learning. Annual Review of Clinical Psychology, 13, 23–47. https://doi.org/10.1146/annurev-clinpsy-032816-044949

Загрузки

Опубликован

2025-06-16

Выпуск

Том 2 № 4.5 (2025): Международная научно-практическая конференция «СОВРЕМЕННЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ И НОВОСТИ НАУКИ В ФАРМАЦИИ, БИОТЕХНОЛОГИИ И БИОМЕДИЦИНЕ» Андижан. 23-24 апреля 2025 г.

Раздел

Статьи

Лицензия

Copyright (c) 2025 S. Kosimov, Anum

Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.

Как цитировать

ИНТЕГРАЦИЯ ПРОГНОСТИЧЕСКОГО ТЕЛЕМОНИТОРИНГА И ПОВЕДЕНЧЕСКОЙ АНАЛИТИКИ ДЛЯ РЕВОЛЮЦИИ В УХОДЕ ЗА ХРОНИЧЕСКИМИ ПАЦИЕНТАМИ В НЕДОСТАТОЧНО ОБСЛУЖИВАЕМЫХ РЕГИОНАХ С ПОМОЩЬЮ ИИ. (2025). Универсал международный научный журнал, 2(4.5), 898-899. https://universaljurnal.uz/index.php/jurnal/article/view/2637