Дата публикации: 2025

DOI: 10.17816/DD640895

Сердечно-сосудистые заболевания являются основной причиной инвалидизации и смертности во всём мире. Появление новых технологий, внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения открыли перед врачами возможности повышения эффективности диагностических и терапевтических мероприятий. Экспоненциальное развитие технологий искусственного интеллекта, преимущественно в областях машинного и глубокого обучения, стремительно привлекает интерес клиницистов к созданию новых интегрированных, надёжных и эффективных методов диагностики с целью оказания медицинской помощи. Кардиологи используют большой спектр диагностических мероприятий, основанных на визуализации, что открывает им доступ к более обширным количественным сведениям о пациентах по сравнению со многими другими специалистами. В данном обзоре мы обобщили современные литературные данные о применении технологий искусственного интеллекта в диагностике сердечно-сосудистых заболеваний, а также выявить пробелы в знаниях, требующие проведения дальнейших исследований. Кардиология — одна из областей медицины, где методы машинного и глубокого обучения получили широкое распространение и продемонстрировали многообещающие результаты. Свёрточные нейронные сети успешно задействованы при измерении параметров сердечной функции по результатам эхокардиографии. Алгоритмы глубокого обучения способствовали более точному выявлению стеноза и кальцификации коронарных артерий, определению характеристик бляшек по данным компьютерной томографии сердца. Свёрточные нейронные сети применяли для решения таких задач, как автоматическая сегментация камер и структур сердца, определение свойств тканей и анализ перфузии по результатам магнитно-резонансной томографии. По мере развития технологий искусственного интеллекта, в частности машинного обучения, их интеграция открывает новые возможности. Таким образом, технологии искусственного интеллекта представляют большой интерес в сфере здравоохранения, поскольку они предоставляют возможность анализировать обширные объёмы информации в короткие сроки, демонстрируя высокую эффективность. Искусственный интеллект может предоставлять дополнительную помощь специалистам, способствуя повышению эффективности рабочего процесса и оказания медицинской помощи.

Издатель: Eco-Vector LLC

Тип: Article

Publication date: 2025

DOI: 10.17816/DD640895

Cardiovascular diseases are the leading cause of disability and mortality worldwide. The emergence of new technologies and integration of artificial intelligence with machine learning have broadened opportunities for doctors to improve the effectiveness of diagnostic and therapeutic measures. The development of artificial intelligence technologies, particularly in the fields of machine and deep learning, is rapidly attracting the interest of clinicians in creating novel, integrated, reliable, and efficient diagnostic methods to provide medical care. Cardiologists use various imaging-based diagnostic techniques, which provide more extensive quantitative data about patients. This review summarizes current literature on the application of artificial intelligence technologies in diagnosing cardiovascular diseases and identifies knowledge gaps that require further research. Machine and deep learning methods are widely used and have shown promising results in cardiology. Convolutional neural networks have been used to measure cardiac function parameters from echocardiography results. Deep learning algorithms provide more accurate identification of stenosis and calcification in coronary arteries and characterization of plaques in cardiac CT scans. Convolutional neural networks have been employed for tasks such as automatic segmentation of heart chambers and structures, tissue property determination, and perfusion analysis using magnetic resonance imaging results. As artificial intelligence technologies, particularly machine learning, continue to develop, their integration opens up new possibilities. Thus, artificial intelligence technologies are of great interest in healthcare, as they enable the rapid analysis of large amounts of data, demonstrating high effectiveness. artificial intelligence can provide additional assistance to specialists, contributing to enhanced workflow efficiency and improved medical care. © 2025, Eco-Vector LLC. All rights reserved.

Издатель: Eco-Vector LLC

Тип: Article