Обзор систематизирует применение ИИ на всех этапах внебольничной помощи: от прогнозирования спроса и оптимизации маршрутов скорой помощи до поддержки принятия клинических решений при остановке сердца. Результаты показывают значительное улучшение эффективности (на 10–30%) и высокую точность диагностических моделей (AUC > 0.90).
Исследование оценивает эффективность ИИ-инструмента qER EU 2.0 в помощи рентгенологам и врачам скорой помощи при анализе КТ головы. Результаты показали значительное повышение чувствительности при обнаружении критических патологий и внутричерепных кровоизлияний, хотя и при некотором снижении специфичности.
В данной научной работе исследуется метод обеспечения кибербезопасности при передаче критически важных медицинских данных в условиях экстренной догоспитальной помощи. Авторы предлагают использовать механизм генерации динамических хаотических последовательностей для создания надежных алгоритмов шифрования. Основная цель исследования заключается в защите конфиденциальной информации пациентов, передаваемой от служб скорой помощи к госпиталям, от перехвата и несанкционированного доступа. Методология базируется на использовании свойств хаотических систем, которые обеспечивают высокую чувствительность к начальным условиям и сложность дешифрования для злоумышленников. Результаты работы демонстрируют потенциал применения математического хаоса в защите медицинских информационных систем. Данное исследование имеет значение для развития телемедицины и обеспечения безопасности цифровых протоколов передачи данных в экстренной медицине.