Абрамова А. В., Игнатьев А. Г., Панова М. С. Этика в области искусственного интеллекта – от дискуссии к научному обоснованию и практическому применению: аналитический доклад / Московский гос. ин-т междунар. отношений (университет) М-ва иностр. дел РФ, Центр искусственного интеллекта. М.: МГИМО-Университет, 2021.

Акулин И. М., Махова О. А., Чеснокова Е. А. Обеспечение безопасности при применении медицинских изделий. М.: Директ-Медиа, 2021.

Акулин И. М., Чеснокова Е. А., Пресняков Р. А., Прядко А. Е., Гурьянова Н. Е. Основные положения конвенции совершенствования наднационального правового регулирования в ЕАЭС в сфере здравоохранения в условиях развития инновационных цифровых технологий // Врач и информационные технологии. 2022. № 2. С. 74–82.

Архипов В. В., Наумов В. Б. Искусственный интеллект и автономные устройства в контексте права: о разработке первого в России Закона о робототехнике // Труды СПИИ РАН. 2017. Вып. 6 (55). С. 46–62. https://doi.org/10.15622/sp.55.2

Блажеев В. В. Цифровое право: учебник / под общ. ред. В. В. Блажеева, М. А. Егоровой. М.: Проспект, 2020.

Глизница П. В., Тахчиди Х. П., Светозарский С. Н., Бурсов А. И., Шустерзон К. А. Машинное обучение в диагностике и лечении офтальмологических заболеваний // Head and neck / Голова и шея: Российский журнал. 2022. № 10 (1). С. 83–90.

Грудцына Л. Ю. Цифровое будущее права: к вопросу об аддитивных технологиях // Журнал российского права. 2021. № 7. С. 5–14.

Гусев А. В., Добриднюк С. Л. Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении // Информационное общество. 2017. № 4–5. С. 78–93.

Гусев А. В., Морозов С. П., Кутичев В. А., Новицкий Р. Э. Нормативно-правовое регулирование программного обеспечения для здравоохранения, созданного с применением технологий искусственного интеллекта, в Российской Федерации // Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2021. № 1 (43). С. 36–45.

Гусев А. Обзор российских систем искусственного интеллекта для здравоохранения // Webiomed. 2023. https://webiomed.ru/blog/obzor-rossiiskikh-sistem-iskusstvennogo-intellekta-dlia-zdravookhraneniia/ (дата обращения: 18.09.2023).

Димитриади Т. А., Кит О. И., Бурцев Д. В. Скрининг рака шейки матки. Мировой опыт. Ситуация в России // Естественные науки. 2017. № 4–2. С. 26–32.

Жданова Е. В., Рубцова Е. В. Опыт внедрения пилотного проекта «Искусственный интеллект» в работе участкового терапевта на территории Ямало-Ненецкого автономного округа: пилотное одномоментное скрининговое обсервационное исследование // Кубанский научный медицинский вестник. 2022. Т. 29, № 4. С. 14–31.

Записная Т. В. О формировании цифрового медицинского права // Медицинское право. 2022. № 1. С. 34–38.

Каталевская Е. А., Каталевский Д. Ю., Тюриков М. И., Велиева И. А., Большунов А. В. Перспективы использования искусственного интеллекта в диагностике и лечении заболеваний сетчатки // РМЖ. Клиническая офтальмология. 2022. № 1. С. 36–43.

Комарь П. А., Дмитриев В. С., Ледяева А. М., Шадеркин И. А., Зеленский М. М. Рейтинг стартапов искусственного интеллекта: перспективы для здравоохранения России // Российский журнал телемедицины и электронного здравоохранения. 2021. № 7 (3). С. 32–41. https://doi.org/10.29188/2712-9217-2021-7-3-32-41

Лаптев В. А. Понятие искусственного интеллекта и юридическая ответственность за его работу // Право. Журнал Высшей школы экономики. 2019. № 2. С. 79–102.

Липчанская М. А., Заметина Т. В. Социальные права граждан в условиях использования искусственного интеллекта: правовые основы и пробелы законодательного регулирования в России // Журнал российского права. 2020. № 11. С. 78–96.

Лукичев П. М., Чекмарев О. П. Экономика искусственного интеллекта: возможности и проблемы использования в здравоохранении // Вопросы инновационной экономики. 2022. Т. 12, № 2. С. 1111–1130.

Малышева Д. С., Касимов А. В. Технические и философские основания для создания сильного искусственного интеллекта. Ч. I // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Культура. История. Философия. Право. 2016. № 3. С. 75–85.

Овчинский В. С. Криминология цифрового мира. М.: Норма, 2018.

Отбеткина Т. А. История искусственного интеллекта // Вопросы устойчивого развития общества. 2022. № 8. С. 843–858.

Павлов Н. А., Андрейченко А. Е., Владзимирский А. В., Ревазян А. А., Кирпичев Ю. С., Морозов С. П. Эталонные медицинские датасеты (MosMedData) для независимой внешней оценки алгоритмов на основе искусственного интеллекта в диагностике // Digital Diagnostics. 2021. Т. 2, № 1. С. 49–66.

Паневин Д. И. Направления применения технологий искусственного интеллекта на примере MED-Tech стартапа Simptomio // За нами будущее: взгляд молодых ученых на инновационное развитие общества: сб. науч. ст. 3-й Всероссийской молодежной научной конференции, Курск, 3 июня 2022 г. Курск: Юго-Западный государственный университет, 2022. С. 507–511.

Переверзев В. С., Казьмин А. И., Сажнев М. Л., Пантелеев А. А., Колесов С. В. Искусственный интеллект для прогнозирования различных состояний в вертебрологии: систематический обзор // Гений ортопедии. 2021. Т. 27, № 6. С. 813–820.

Родионов Д. М., Карчков Д. А., Москаленко В. А., Никольский А. В., Осипов Г. В., Золотых Н. Ю. Диагностика синусового ритма и мерцательной аритмии средствами искусственного интеллекта // Проблемы информатики. 2022. № 1 (54). С. 77–88.

Столбов А. П. О кибербезопасности медицинской деятельности // Вестник Росздравнадзора. 2020. № 3. С. 44–52.

Столбов А. П. О классификации рисков применения программного обеспечения медицинского назначения // Вестник Росздравнадзора. 2019. № 3. С. 36–42.

Терентьева А. Медтех тренды: что будет в фокусе в 2021 году. https://vc.ru/azof/203653-medteh-trendy-chto-budet-v-fokuse-v-2021-godu (дата обращения: 12.09.2022).

Тихонова С. В. На пути к политико-правовому развитию информационного общества в России. «Стратегия развития информационного общества в Российской Федерации на 2017–2030 гг.» // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия Экономика. Управление. Право. 2017. Т. 17, вып. 4. С. 452–457.

Толмачев Д. Е., Чукавина К. В., Игошина Е. Д. Технологические предприниматели российского происхождения: образование, география, отрасли // Журнал Новой экономической ассоциации. 2022. № 1 (53). С. 231–240.

Хабриева Т. Я. Циклические нормативные массивы в праве // Государство и право в современном мире: проблемы теории и истории. 2019. № 1. С. 5–18.

Хабриева Т. Я., Черногор Н. Н. Право в условиях цифровой реальности // Журнал российского права. 2018. № 1. С. 85–102.

Хапай А. А. Стратегия развития информационного общества в Российской Федерации: инновационные подходы реализации на современном этапе // Теория и практика общественного развития. 2015. № 17. С. 90–94.

Хисамова З. И., Бегишев И. Р. Уголовная ответственность и искусственный интеллект: теоретические и прикладные аспекты // Всероссийский криминологический журнал. 2019. № 4. https://cyberleninka.ru/article/n/ugolovnaya-otvetstvennost-i-iskusstvennyy-intellekt-teoreticheskie-i-prikladnye-aspekty (дата обращения: 17.07.2022).

Шахназаров Б. А. Применение технологий искусственного интеллекта при создании вакцин и иных объектов интеллектуальной собственности (правовые аспекты) // Актуальные вопросы российского права. 2020. Т. 15, № 7 (116). С. 76–90.

Ageism in artificial intelligence for health: WHO policy brief. Geneva: World Health Organization, 2022.

Cheng L.-F., Prasad N., Engelhardt B. E. An Optimal Policy for Patient Laboratory Tests in Intensive Care Units. Pacifc Symposium on Biocomputing. 2019. No. 24. P. 320–331. https://www.researchgate.net/publication/331743037_An_Optimal_Policy_for_Patient_Laboratory_Tests_in_Intensive_Care_Units (дата обращения: 26.11.2022).

de Montjoye Y. A., Hidalgo C. A., Verleysen M., Blondel V. D. Unique in the crowd: Te privacy bounds of human mobility // Scientifc Reports. 2013. No. 3. P. 1376.

Declaration of Astana // Global Conference on Primary Health Care, Astana, 25–26 October 2018. Geneva: World Health Organization, 2018. https://www.who.int/docs/default-source/primary-health/declaration/gcphc-declaration.pdf (дата обращения: 12.02.2022).

Draft Report with Recommendations to the Commission on Civil Law Rules on Robotics. 2015/2103 (INL) // European Parliament. 2017. http://www.europarl.europa.eu/sides/getDoc.do?pubRef=-//EP//NONSGML+COMPAR-L+PE-582.443+01+DOC+PDF+V0//EN&language=EN (дата обращения: 18.07.2021).

Ethical Principles for AI in Medicine // Te Royal Australian and New Zealand College of Radiologists. 2019. https://www.ranzcr.com/college/document-library/ethical-principles-for-aiin-medicine (дата обращения: 05.11.2022).

Ethics and governance of artificial intelligence for health: WHO guidance. Geneva: World Health Organization, 2021.

European ethical charter on the use of artificial intelligence in judicial systems and their environment. Strasbourg: Council of Europe, 2018. https://rm.coe.int/ethical-charter-en-forpublication-4-december-2018/16808f699c (дата обращения: 12.02.2022).

Generating evidence for artificial intelligence-based medical devices: A framework for training, validation and evaluation. Geneva: World Health Organization, 2021.

Global strategy to accelerate the elimination of cervical cancer as a public health problem. Geneva: World Health Organization, 2020.

Golden R., Delanois J. E., Sanda P., Bazhenov M. Sleep prevents catastrophic forgetting in spiking neural networks by forming a joint synaptic weight representation // PLoS Comput. Biol. 2022. No. 18 (11). https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1010628

Guidelines on artificial intelligence and data protection. Strasbourg: Council of Europe, 2019. https://rm.coe.int/guidelines-on-artificial-intelligence-and-data-protection/168091f9d8 (дата обращения: 12.02.2022).

Gulshan V., Peng L., Coram M., Stumpe M. C., Wu D., Narayanaswamy A., Venugopalan S., Widner К., Madames Т. Cuadros J., Kim R., Raman R., Nelson F. K., Mega J. L., Webster D. R. Development and Validation of a Deep Learning Algorithm for Detection of Diabetic Retinopathy in Retinal Fundus Photographs // JAMA. 2016. December 13. No. 316 (22). P. 2402–2410.

Hallevy G. When Robots Kill: Artifcial Intelligence Under Criminal Law. Boston: Northeastern University Press, 2013.

Hellwig F. Change in Copyright Law as a Market Intervention to Realize the Welfare Potential of Text Mining in Scientifc Research // SSRN Electronic Journal. 2013. https://doi.org/10.2139/ssrn.2386238

International Bioethics Committee. Report of the IBC on big data and health. Paris: United Nations Educational, Cultural and Scientifc Organization. 2017. http://unescoblob.blob.core.windows.net/pdf/UploadCKEditor/REPORT%20OF%20THE%20IBC%20ON%20BIG%20DATA%20AND%20HEALTH%20%2015.09.17.pdf (дата обращения: 15.10.2022).

Kalakota R., Davenport T. Te potential for artificial intelligence in healthcare // Future Healthcare Journal. 2019. Vol. 6, no. 2. P. 94–98.

Kaul V., Enslin S., Gross S. A. History of artificial intelligence in medicine // Gastrointestinal Endoscopy. 2020. Vol. 92, issue 4. P. 807–812.

Liu X., Faes L., Kale A. U., Wagner S. K, Fu D. J., Bruynseels A., Mahendiran T., Moraes G., Shamdas M., Kern Ch., Ledsam J. R., Schmid M. K., Balaskas K., Topol E. J., Bachmann L. M., Keane P. A., Denniston A. K. A comparison of deep learning performance against health-care professionals in detecting diseases from medical imaging: A systematic review and meta-analysis // Lancet Digital Health. 2019. No. 1 (6). Р. 271–297.

Lizotte D. J., Laber E. B. Multi-objective Markov decision processes for data-driven decision support // Journal of Machine Learning Research. 2016. No. 17. https://jmlr.org/papers/volume17/15-252/15-252. pdf (дата обращения: 26.11.2022).

Machine Learning-enabled Medical Devices – A subset of Artifcial Intelligence-enabled Medical Devices: Key Terms and Definitions / IMDRF AIMD Working Group. 16 September 2021. https://www.imdrf.org/sites/default/files/2021-10/Machine%20Learning-enabled%20Medical%20Devices%20—%20A%20subset%20of%20Artifcial%20Intelligence-enabled%20Medical%20Devices%20-%20Key%20Terms%20and%20Defnitions. pdf (дата обращения: 26.10.2022).

Mao Q., Jay M., Hofman J. L., Calvert J. Multicentre validation of a sepsis prediction algorithm using only vital sign data in the emergency department, general ward and ICU. 2018. February 26. https://www.researchgate.net/publica-tion/322740246_Multicentre_validation_of_a_sepsis_prediction_algorithm_using_only_vital_sign_data_in_the_emergency_department_general_ward_and_ICU (дата обращения: 26.10.2022).

McNair D., Price W. N. Health care AI: Law, regulation, and policy // M. Mathe-ny, S. Tadaney Israni, M. Ahmed, D. Whicher (eds). Artifcial intelligence in health care: Te hope, the hype, the promise, the peril. Washington: National Academy of Medicine, 2019. P. 135–233.

Metcalf J., Moss E., Boyd D. Owning ethics: Corporate logics, Silicon Valley, and the institutionalisation of ethics // Social Research. 2019. No. 82 (2). P. 449–476.

Meyer A., Zverinski D., Pfahringer B. Kempfert J., Kuehne T., Sundermann S. H., Stamm C., Hofmann T., Falk V., Eickhof C. Machine learning for real-time prediction of complications in critical care: A retrospective study // Te Lancet. Respiratory Medicine. 2018. No. 6 (12). P. 905–914.

Ortiz Freuler J., Iglesias C. Algorithms and artificial intelligence in Latin America: A study of implementation by governments in Argentina and Uruguay. Washington: World Wide Web Foundation, 2018. http://webfoundation.org/docs/2018/09/WF_AI-in-LA_Report_Screen_AW.pdf (дата обращения: 12.02.2022).

Pasquale F. Te black box society: Te secret algorithms that control money and Information. Camridge: Harvard University Press, 2015.

Peña P., Varon J. Decolonising AI: A transfeminist approach to data and social justice // Artifcial intelligence: Human rights, social justice and development. Global Information Society Watch. Association for Progressive Communications. 2019. https://giswatch.org/sites/default/fles/gisw2019_web_th4.pdf (дата обращения: 12.02.2022).

Phoulady H. A., Chaudhury B., Goldgof D., Hall L. O., Mouton P. R., Hakam A., Si-gel A. M. Experiments with Large Ensembles for Segmentation and Classifca-tion of Cervical Cancer Biopsy Images // 2014 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics – SMC. 2014. P. 870–875. https://www.researchgate.net/publication/265684608_Experiments_with_Large_Ensembles_for_Segmentation_and_Classification_of_Cervical_Cancer_Biopsy_Images (дата обращения: 01.03.2022).

Polydor S., Czapska M., Roberts K. Chinese Dreamwriter Decision: a Dream Come True for AI-generated Works? https://www.connectontech.com/2020/04/20/chinese-dreamwriter-decision-a-dream-come-true-for-ai-generated-works (дата обращения: 10.11.2022).

Preliminary study on the technical and legal aspects relating to the desirability of a standard-setting instrument on the ethics of artificial intelligence. Paris: United Nations Educational, Cultural and Scientifc Organization, 2019. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000367422 (дата обращения: 22.11.2022).

Qin Z. Z., Ahmed S., Sarker M. S., Paul K., Adel A. S. S., Naheyan T., Banu S., Creswell J. Can Artifcial Intelligence (AI) Be Used to Accurately Detect Tuberculosis (TB) from Chest X-Rays? An Evaluation of Five AI Products for TB Triaging in a High TB Burden Setting. Rochester, New York: Social Science Research Network, 2020. https://papers.ssrn.com/abstract=3702975 (дата обращения: 01.03.2022).

Salim M., Wåhlin E., Dembrower K., Azavedo E., Foukakis T., Liu Y, Smith K., Eklund M., Strand F. External Evaluation of 3 Commercial Artifcial Intelligence Algorithms for Independent Assessment of Screening Mammograms // JAMA Oncol. 2020. October 1. No. 6 (10). P. 1581–1588.

Searle J. Minds, brains, and programs // Behavioral and Brain Sciences. 1980. No. 3 (3). P. 417–424.

Sendak M. P., Gao M., Brajer N., Balu S. Presenting machine learning model information to clinical end users with model facts labels // npj Digital Medicine. 2020. March 23. No. 3 (1). P. 1–4.

Shachar C., Gerke S., Minssen T. Is data sharing caring enough about patient privacy? Part I. Te background. Cambridge: Bill of Health, Harvard Law, Petrie Flom Center, 2019. https://blog.petriefom.law.harvard.edu/2019/07/29/privacy-data-sharing-regulation/ (дата обращения: 12.02.2022).

Sobre la predicción automática de embarazos adolescents. Buenos Aires: Universidad de Buenos Aires, Laboratorio de Inteligencia Artifcial Aplicada. 2018. https://www.dropbox.com/s/r7w4hln3p5xum3v/%5BLIAA%5D%20Sobre%20la%20predicci%C3%B3n%20autom%C3%A1tica%20de%20embarazos%20adolescentes.pdf (дата обращения: 17.09.2022).

Strategic Plan 2021–2025 // IMDRF. 2020. September 25. http://www.imdrf.org/docs/imdrf/fnal/procedural/imdrf-proc-n39-strategic-plan-200925. pdf (дата обращения: 01.03.2022).

Taherkhani A., Belatreche A., Li Yu., Cosma G., Maguire L. P., McGinnity T. M. A review of learning in biologically plausible spiking neural networks // Neural Networks. 2020. Vol. 122. P. 253–272. https://doi.org/10.1016/j.neu-net.2019.09.036

World Commission on the Ethics of Scientifc Knowledge and Technology. Report of COMEST on robotics ethics. Paris: United Nations Educational, Cultural and Scientifc Organization, 2017. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000253952 (дата обращения: 15.10.2022).

Xafs V., Schaefer G. O., Labude M. K., Brassington I., Ballantyne A., Lim H. Y., Lipworth W., Lysaght T., Stewart C., Sun S., Laurie G. T., Tai E. Sh. An ethics framework for big data in health and research //Asian Bioethics Rev. 2019. No. 11. P. 227–254.

Zhang X. Q., Zhao S.-G. Cervical image classifcation based on image segmentation preprocessing and a CapsNet network model // International Journal of Imaging Systems and Technology. 2019. No. 29 (3). P. 1–10.

Zubof S. Te age of surveillance capitalism. London: Principle Books, 2019.