medecolМедицина и экологияMedicine and ecology2305-60452305-6053Карагандинский медицинский университет10.59598/ME-2305-6053-2025-114-1-137-140medecol-929Research ArticleТЕОРЕТИЧЕСКАЯ И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ МЕДИЦИНАTHEORETICAL AND EXPERIMENTAL MEDICINEВозможности использования искусственного интеллекта при разработке составов антигипертензивных фитопрепаратовPossibilities of artificial intelligence in the development of antihypertensive herbal preparationsТурехановаА. С.TurekhanovaA. S.

Аружан Сабиткызы Туреханова 

160019, г. Шымкент, площадь Аль-Фараби, 1/1

Aruzhan Sabitkyzy Turekhanova 

160019, Shymkent, Al-Farabi Square, 1/1

turekhanovaaruna@gmail.comТоксанбаеваЖ. С.ToksanbaevaZh. S.

160019, г. Шымкент, площадь Аль-Фараби, 1/1

160019, Shymkent, Al-Farabi Square, 1/1

medacadem@rambler.ruИбрагимоваА. Г.IbragimovaA. G.

160019, г. Шымкент, площадь Аль-Фараби, 1/1

160019, Shymkent, Al-Farabi Square, 1/1

medacadem@rambler.ruСыздыковаС. А.SyzdykovaS. A.

160019, г. Шымкент, площадь Аль-Фараби, 1/1

160019, Shymkent, Al-Farabi Square, 1/1

medacadem@rambler.ruКулбаеваМ. М.KulbayevaM. M.

160019, г. Шымкент, площадь Аль-Фараби, 1/1

160019, Shymkent, Al-Farabi Square, 1/1

medacadem@rambler.ruАО «Южно-Казахстанская медицинская академия»КазахстанSouth Kazakhstan Medical AcademyKazakhstan20251605202501137141Copyright © Туреханова А.С., Токсанбаева Ж.С., Ибрагимова А.Г., Сыздыкова С.А., Кулбаева М.М., 20252025Туреханова А.С., Токсанбаева Ж.С., Ибрагимова А.Г., Сыздыкова С.А., Кулбаева М.М.Turekhanova A.S., Toksanbaeva Z.S., Ibragimova A.G., Syzdykova S.A., Kulbayeva M.M.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://medecol.qmu.kz/jour/article/view/929

В современной фармацевтической индустрии применение искусственного интеллекта существенно улучшает процесс создания лекарственных средств. Недавние исследования выявили, что искусственный интеллект может значительно повысить эффективность лечения гипертонии путем оптимизации составов растительных сборов. В исследовании предложены три уникальных состава сборов, разработанных при помощи нейросети ChatGPT с учетом анализа данных о растениях, их взаимодействии и эффективности лечения. Каждый состав тщательно подобран для обеспечения максимальной эффективности и минимального количества побочных эффектов.

Инновационные подходы могут значительно улучшить качество жизни пациентов, предоставляя им более эффективные и безопасные средства для лечения гипертонии и других сердечно-сосудистых заболеваний. Прогресс открывает новые перспективы для будущего медицинского развития, подчеркивая значимость симбиоза между технологиями и медицинской практикой.

In the modern pharmaceutical industry, the application of artificial intelligence significantly enhances the process of drug development. Recent studies have revealed that artificial intelligence can notably improve the effectiveness of hypertension treatment by optimizing the compositions of herbal blends.

This study proposes three unique formulations of blends developed using the ChatGPT neural network. The three devised blend compositions are formulated based on the analysis of plant data, their interactions, and treatment effectiveness. Each composition is meticulously selected to ensure maximum efficacy and minimal side effects. These innovative approaches have the potential to significantly enhance patients' quality of life by providing them with more effective and safer means for treating hypertension and other cardiovascular conditions. This progress opens up new perspectives for future medical development, emphasizing the significance of the symbiosis between technology and medical practice.

искусственный интеллектантигипертензивный сбороптимизация составаэффективное лечениелекарственные растенияartificial intelligenceantihypertensive compositionoptimizationeffective treatmentmedicinal plantsReferencesSahu A., Mishra J., Kushwaha N. Artificial Intelligence (AI) in Drugs and Pharmaceuticals. Comb. Chem. High. Throughput. Screen. 2022; 25 (11): 1818-1837. https://doi.org/10.2174/1386207325666211207153943Sahu A., Mishra J., Kushwaha N. Artificial Intelligence (AI) in Drugs and Pharmaceuticals. Comb. Chem. High. Throughput. Screen. 2022; 25 (11): 1818-1837. https://doi.org/10.2174/1386207325666211207153943Карцхия А. А. Цифровая медицина – реальность сегодняшнего дня. Экономические и социальные проблемы России. 2021; 2 (46): 132-142.Karchija A. A. Cifrovaja medicina – real'nost' segodnjashnego dnja. Jekonomicheskie i social'nye problemy Rossii. 2021; 2 (46): 132-142.Честнов О.П., Бойцов С.А., Куликов А.А., Батурин Д.И. Мобильные технологии на службе охраны здоровья. Медицинские новости. 2015; 2 (245): 6-10.Chestnov O.P., Bojcov S.A., Kulikov A.A., Baturin D.I. Mobil'nye tehnologii na sluzhbe ohrany zdorov'ja. Medicinskie novosti. 2015; 2 (245): 6-10.Загородникова К.А. Организация мониторинга безопасности лекарственных средств в мире – методологические подходы. Тихоокеанский медицинский журнал. 2015; 1 (59): 11-15.Zagorodnikova K.A. Organizacija monitoringa bezopasnosti lekarstvennyh sredstv v mire – metodologicheskie podhody. Tihookeanskij medicinskij zhurnal. 2015; 1 (59): 11-15.Тавберидзе К. Ю. Цифровой маркетинг в сфере здравоохранения. Общественное здоровье и здравоохранение. 2023; 2 (77): 18-26.Tavberidze K. Ju. Cifrovoj marketing v sfere zdravoohranenija. Obshhestvennoe zdorov'e i zdravoohranenie. 2023; 2 (77): 18-26.Хусанов У.А.У., Кудратиллаев М.Б.У., Сиддиков Б.Н.У., Довлетова С.Б. Искусственный интеллект в медицине. Science and Education. 2023; 5: 772-782.Husanov U.A.U., Kudratillaev M.B.U., Siddikov B.N.U., Dovletova S.B. Iskusstvennyj intellekt v medicine. Science and Education. 2023; 5: 772-782.Yinlong L., Yilin L., Ziyue S., Xinggao L. Semisupervised contrastive regression for pharmaceutical processes. Expert Systems with Applications. 2024; 238: 121974. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.121974Yinlong L., Yilin L., Ziyue S., Xinggao L. Semisupervised contrastive regression for pharmaceutical processes. Expert Systems with Applications. 2024; 238: 121974. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.121974Agatonovic-Kustrin S., Beresford R. Basic concepts of artificial neural network (ANN) modeling and its application in pharmaceutical research. Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis. 2000; 22 (5): 717-727. https://doi.org/10.1016/S0731-7085(99)00272-1Agatonovic-Kustrin S., Beresford R. Basic concepts of artificial neural network (ANN) modeling and its application in pharmaceutical research. Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis. 2000; 22 (5): 717-727. https://doi.org/10.1016/S0731-7085(99)00272-1

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