Протезирование с применением машинного обучения

Реферат посвящён теме протезирования с использованием технологий машинного обучения. Работа рассматривает, как современные алгоритмы искусственного интеллекта меняют подход к созданию протезов и делают их максимально приближенными к естественным возможностям человека. Машинное обучение позволяет не только фиксировать простые движения, но и адаптировать протез к индивидуальным особенностям пользователя, учитывая его стиль движения и физиологические параметры.

В тексте раскрывается, каким образом алгоритмы обрабатывают сигналы от мышц и нервной системы, переводя их в команды управления протезом. Подчёркивается роль адаптивных моделей, которые «обучаются» вместе с пациентом и повышают точность движений в процессе эксплуатации. Описываются современные примеры бионических протезов, способных обеспечивать обратную связь и передавать тактильные ощущения, что открывает новые возможности для реабилитации и восстановления утраченных функций.

Особое внимание уделено перспективам развития этой области: удешевлению производства за счёт 3D-печати, внедрению интерфейсов «мозг–компьютер», интеграции протезов в систему телемедицины и расширению их функциональности до уровня, сопоставимого или даже превосходящего природные конечности. Вместе с тем рассматриваются и вызовы — необходимость больших массивов данных для обучения алгоритмов, вопросы кибербезопасности, медицинской этики и доступности высокотехнологичных решений для широкого круга пациентов.

Реферат написан академическим языком, основан на современных научных публикациях и примерах практического внедрения технологий. Материал будет полезен студентам медицинских вузов, а также обучающимся на инженерных, биотехнических и реабилитационных направлениях. Работа может использоваться как готовое учебное решение для подготовки к семинарам, написания курсовых и докладов, а также как основа для дальнейших исследовательских проектов, связанных с медициной будущего и применением искусственного интеллекта в здравоохранении.

Введение 3

1. Современное состояние протезирования 5

2. Машинное обучение в медицине 8

3. Интеграция машинного обучения в протезирование 12

4. Перспективы и вызовы применения машинного обучения в протезировании 16

Заключение 21

Список использованной литературы 23

1. Геетанджана Х. К., Хеттиге Б. Применение искусственного интеллекта в протезировании: обзор // Journal of Biomedical Engineering. — 2024. — Vol. 38. — P. 112–130.

2. Шаери М. А., Лю Ц., Шоаран М. Нейроинтерфейсы с машинным обучением для умных протезов и диагностики // International Journal of Neural Systems. — 2025. — Vol. 35. — № 4. — P. 1–18.

3. Иванов А. Е., Брагин А. В., Вергун Ю. Е., Куратова Л. М., Куратов И. А. Искусственный интеллект в ортопедии: литературный обзор // Проблемы медицины. — 2025. — № 21(2). — С. 11–19.

4. Чу Ю. Дж., Чанг М. Ч. Применение машинного обучения в протезировании: систематический обзор // Prosthetics and Orthotics International. — 2023. — Vol. 47. — P. 226–240.

5. Абдикенов Б., Чопра С. Прогресс в разработке протезов верхних конечностей с использованием искусственного интеллекта // Sensors. — 2025. — Vol. 25. — № 13. — P. 3892.

6. Гаветт Х. Этические перспективы применения машинного обучения в протезировании // Frontiers in Rehabilitation Sciences. — 2024. — Vol. 6. — P. 56–71.

7. Шанина А. Ю. Применение искусственного интеллекта в стоматологии // Вестник стоматологии. — 2023. — № 11. — С. 34–42.

8. Нигматов Р. Искусственный интеллект в практической медицине: концепции и технологии // Медицинские технологии. — 2024. — № 7. — С. 22–31.

9. Рузиев Ш. Использование искусственного интеллекта в медицинских устройствах // Вестник современной медицины. — 2024. — № 5. — С. 45–53.

10. Успенский В. Е. Машинное обучение и искусственный интеллект в протезировании // Перспективы медицины. — 2023. — № 3. — С. 12–25.

11. Чопра С. Перспективы применения искусственного интеллекта в протезировании // Journal of Rehabilitation Research. — 2024. — Vol. 51. — P. 77–92.

12. Иванова Н. П., Кузнецов В. А. Бионические протезы: современные тенденции и возможности // Медицинская инженерия. — 2023. — № 9. — С. 61–73.

13. Ким С. Х., Ли Дж. Х. Машинное обучение для управления протезами конечностей // IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. — 2024. — Vol. 32. — P. 210–223.

14. Петров А. И., Сидоров М. В. Адаптивные алгоритмы в протезировании с искусственным интеллектом // Вестник биоинженерии. — 2025. — № 2. — С. 15–28.

15. Ли Х., Чжоу К. Современные технологии протезирования с интеграцией ИИ // Journal of Prosthetics Research. — 2025. — Vol. 18. — P. 102–118.