References

milmed

Военная медицина

Military Medicine

2074-5044

Белорусский государственный медицинский университет

10.51922/2074-5044.2025.3.77

milmed-72

Research Article

МАТЕРИАЛЫ РЕСПУБЛИКАНСКОЙ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ С МЕЖДУНАРОДНЫМ УЧАСТИЕМ «АКТУАЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ ВОЕННОЙ МЕДИЦИНЫ», ПОСВЯЩЕННОЙ 30-ЛЕТИЮ ВОЕННО-МЕДИЦИНСКОГО ИНСТИТУТА в УО «БГМУ» (г. Минск, 5–6 июня 2025 г.)

CONFERENCE MATERIALS

Возможности применения технологий искусственного интеллекта в военной эпидемиологии.

The possibilities of using artificial intelligence technologies in military epidemiology

Федорова

И. В.

Fedorova

I. V.

Тумар

В. А.

Tumar

V. A.

УО «Белорусский государственный медицинский университет»BelarusГенеральный штаб Вооруженных Сил Республики БеларусьBelarus

2025

22082026

037784

2026

Федорова И.В., Тумар В.А.

Fedorova I.V., Tumar V.A.

Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.

https://milmed.ejournal.by/jour/article/view/72

В статье представлены перспективы применения технологий искусственного интеллекта в области военной эпидемиологии. Искусственный интеллект активно интегрируется в военное здравоохранение. Применение систем учёта, анализа, поддержки принятия решений технологиями искусственного интеллекта в области военной эпидемиологии возможно при мониторинге здоровья военнослужащих, оценке эпидемиологической ситуации, проведении санитарно-эпидемиологической разведки, прогнозировании вспышек и эпидемий инфекционных болезней, мониторинге биологических угроз, оптимизации медицинской логистики. Технологии ИИ в военной эпидемиологии могут применяться в качестве обеспечения автоматизации процессов учета и регистрации заболеваемости, ретроспективного и оперативного эпидемиологического анализа, установления механизма развития эпидемического процесса инфекционных болезней, моделирования ситуации и мониторинга возможных осложнений санитарно-эпидемиологической остановки с целью повышения эффективности своевременного принятия мер по недопущению возникновения и распространения инфекционных заболеваний в Вооруженных Силах.

The article presents the prospects of using artificial intelligence technologies in the field of military epidemiology. Artificial intelligence is being actively integrated into military healthcare. The use of accounting, analysis, and decision support systems with artificial intelligence technologies in the field of military epidemiology is possible when monitoring the health of military personnel, assessing the epidemiological situation, conducting sanitary and epidemiological reconnaissance, predicting outbreaks and epidemics of infectious diseases, monitoring biological threats, and optimizing medical logistics. AI technologies in military epidemiology can be used to automate the accounting and registration of morbidity, retrospective and operational epidemiological analysis, establish a mechanism for the development of the epidemic process of infectious diseases, modeling the situation and monitor possible complications of sanitary and epidemiological arrest in order to increase the effectiveness of timely measures to prevent the occurrence and spread of infectious diseases in the Armed Forces.

искусственный интеллектвоенная эпидемиологияэпидемический процесспротивоэпидемическая защита войск

artificial intelligencemilitary epidemiologyepidemic processanti-epidemic protection of troops

References1

Бакаев, В. В. Применение искусственного интеллекта для укрепления и развития системы эпидемиологического контроля (обзор литературы) / В. В. Бакаев, Т. Ю. Гашенко, С. С. Марданлы [и др.] // Эпидемиология и инфекционные болезни. – 2024. – Т. 29, № 3. – С. 126–134.

Bakaev, V. V. Primenenie iskusstvennogo intellekta dlya ukrepleniya i razvitiya sistemy epidemiologicheskogo kontrolya (obzor literatury) / V. V. Bakaev, T. Yu. Gashenko, S. S. Mardanly [i dr.] // Epidemiologiya i infekcionnye bolezni. – 2024. – T. 29, № 3. – S. 126–134.

Лаборатории информационно-аналитических систем и биоинформатики ОИПИ НАН Беларуси. Медицинские информационные системы, сервисы и биоинформатика [Электронный ресурс]. – URL: http://ehealth.by. – Дата доступа: 26.04.2025.

Laboratorii informacionno-analiticheskih sistem i bioinformatiki OIPI NAN Belarusi. Medicinskie informacionnye sistemy, servisy i bioinformatika [Elektronnyj resurs]. – URL: http://ehealth.by. – Data dostupa: 26.04.2025.

Мамедова, Л. Э. Основные аспекты технологии искусственного интеллекта / Л. Э. Мамедова, Л. Н. Иванова, Е. С. Алтаев // Известия высших учебных заведений. Серия «Экономика, финансы и управление производством». – 2023. – Т. 57, № 3. – С. 78–88.

Mamedova, L. E. Osnovnye aspekty tekhnologii iskusstvennogo intellekta / L. E. Mamedova, L. N. Ivanova, E. S. Altaev // Izvestiya vysshih uchebnyh zavedenij. Seriya «Ekonomika, finansy i upravlenie proizvodstvom». – 2023. – T.57, № 3. – S. 78–88.

Федеральный закон от 24.04.2020 N 123-ФЗ «О проведении эксперимента по установлению специального регулирования в целях создания необходимых условий для разработки и внедрения технологий искусственного интеллекта в субъекте Российской Федерации [Электронный ресурс]. – URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_351127/ – Дата доступа: 18.03.2025.

Federal’nyj zakon ot 24.04.2020 N 123-FZ «O provedenii eksperimenta po ustanovleniyu special’nogo regulirovaniya v celyah sozdaniya neobhodimyh uslovij dlya razrabotki i vnedreniya tekhnologij iskusstvennogo intellekta v sub”ekte Rossijskoj Federacii [Elektronnyj resurs]. – URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_351127/ – Data dostupa: 18.03.2025.

Adib, B. R. Artifi al Intelligence in the Military: An Overview of the Capabilities, Applications, and Challenges [Electronic resource] / International Journal of Intelligent Systems. – Mode of access: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1155/2023/8676366#reference.– Date ofaccess: 23.04.2025.

Adib, B. R. Artificial Intelligence in the Military: An Overview of the Capabilities, Applications, and Challenges [Electronic resource] // International Journal of Intelligent Systems. – Mode of access: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1155/2023/8676366#reference. – Date of access: 23.04.2025.

Brockmann, K. BIO PLUS X: Arms Control and the Convergence of Biology and Emerging Technologies [Electronic resource] / Stockholm International Peace Research Institute, March 2019. – Mode of access: https://www.sipri.org/sites/default/files/2019-03/sipri2019_bioplusx_0.pdf – Access date: 23.04.2025.

Deadman, P. A. role for goal-oriented autonomous agents in modeling people-environment interactions in forest recreation / P. Deadman, R. H. Gimblett // Mathematical and Computer Modelling. – 1994. – Vol. 20, № 8. – P. 121–133.

Du, M. DeepLog: anomaly detection and diagnosis from system logs through deep learning [Electronic resource] / Conference on Computer and Communications Security, New York, November 2017. – Mode of access: https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/08839514.2024.2440692#abstract. – Date of access: 26.04.2025.

Hussain, S. A. survey on conversational agents/ chatbots classifcation and design techniques / S. Hussain, O. A. Sianaki, N. Ababneh // Advances in Intelligent Systems and Computing. – 2019. – Vol. 927. – P. 946–956.

Lentzos, F. How to protect the world from ultra-targeted biological weapons [Electronic resource] / Bulletin of the Atomic Scientists, 7 December 2020. – Mode of access: https://thebulletin.org/premium/202012/how-to-protect-the-world-fromultra-targeted-biological-weapons/ – Access date: 25.04.2025.

Pataranutaporn P. AI-generated characters for supporting personalized learning and well-being / P. Pataranutaporn, V. Danry, J. Leong [et al.] // Nature Machine Intelligence. – 2021. – Vol. 3, № 12. – P. 1013–1022.

Shamir, L. Pattern recognition software and techniques for biological image analysis / L. Shamir, J. D. Delaney, N. Orlov [et al.] // PLoS Computational Biology. – 2010. – Vol. 6, № 11. – P. 1–10.

Shmueli, G. Predictive analytics in information systems research / G. Shmueli, O. R. Koppius // SSRN Electronic Journal. – 2011. – Vol. 35, № 3. – P. 533–572.

Zhang, T. Current trends in the development of intelligent unmanned autonomous systems / T. Zhang, Q. Li, C. Zhang [et al.] // Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering. – 2017. – Vol. 18, № 1. – P. 65–85.

T. Zhang, T. Current trends in the development of intelligent unmanned autonomous systems / Zhang, Q. Li, C. Zhang [et al.] // Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering. – 2017. – Vol. 18, № 1. – P. 65–85.

Zhaohui, Su. Threats with Artificial Intelligence and 6G Technologies: Literature Review and Critical Insights [Electronic resource] / J Med. Internet. Res., 2021. – Mode of access: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8153034. – Date of access: 26.04.2025.

Zhaohui, Su. Threats with Artificial Intelligence and 6G Technologies: Literature Review and Critical Insights [Electronic resource] // J Med. Internet. Res., 2021. – Mode of access: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8153034. – Date of access: 26.04.2025.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.