Дата публикации: 2019

DOI: 10.31917/2001021

В статье содержится краткий обзор истории развития и современных достижений в области искусственного интеллекта, а также возможностей его применения в сфере профилактики, диагностики и лечения онкологических заболеваний. Обсуждается прогресс в области машинного обучения, связанный с разработкой технологии глубоких обучения нейронных сетей. Рассматриваются достижения в области автоматического распознавания медицинских изображений с использованием глубокого обучения, включая цифровые микрофотографии и рентгенограммы. Обсуждаются возможности применения искусственного интеллекта к формированию групп повышенного риска для скрининговых программ. Рассматриваются проблемы внедрения искусственного интеллекта в практическую онкологию, связанные с необходимостью проведения тщательных клинических испытаний медицинских технологий с применением искусственного интеллекта и потребностью в больших объемах качественных данных для глубокого обучения нейронных сетей.

Издатель: ООО "Центр ТОММ", Пеховский Денис (Санкт-Петербург)

Тип: Article

Publication date: 2019

DOI: 10.31917/2001021

The article contains a brief overview of the history of development and modern achievements of artificial intelligence, as well as the possibilities of its application to cancer prevention, diagnosis and treatment. The progress of machine learning associated with the development of deep neural networks technology is discussed. The achievements in the automatic recognition of medical images including digital micrographs and radiographs are pointed out. The possibilities of applying artificial intelligence to high-risk groups formation for screening programs are discussed. The problems of introducing artificial intelligence into practical oncology are considered, which are related to the need of clinical trials of medical technologies based on artificial intelligence and the need for large volumes of qualitative data for neural networks training.

Издатель: ООО "Центр ТОММ", Пеховский Денис (Санкт-Петербург)

Тип: Article