2 статей
В обзоре анализируется применение ИИ и машинного обучения для прогнозирования несоблюдения пациентами режима приема лекарств при таких заболеваниях, как ВИЧ, диабет и гипертензия. Исследование показывает, что модели на основе электронных медкарт и паттернов аптечных закупок достигают высокой точности (AUC 0.70–0.95), но сталкиваются с барьерами в виде предвзятости алгоритмов и проблем интерпретируемости.
Данная работа представляет собой обзорный анализ (scoping review) эффективности и применения методов видеоконтролируемого приема лекарственных препаратов (VOT) среди пациентов, страдающих туберкулезом. Исследование фокусируется на переходе от традиционного прямого наблюдения (DOT) к цифровым решениям, использующим видеосвязь и мобильные технологии для мониторинга приверженности лечению. В статье анализируются методологические подходы к внедрению VOT, рассматриваются технические аспекты использования смартфонов и специализированных платформ. Ключевое внимание уделяется тому, как цифровой мониторинг влияет на показатели завершенности курсов терапии и снижает нагрузку на медицинский персонал. Результаты подчеркивают потенциал VOT как инструмента для повышения комплаентности в условиях удаленного наблюдения, однако отмечается необходимость стандартизации протоколов. Работа имеет высокую значимость для цифрового здравоохранения и оптимизации программ борьбы с туберкулезом в глобальном масштабе.
