Статья

Применение искусственного интеллекта в диагностике кальцификации артерий

Trusov, Yuri A., Chupakhina, Victoria S., Nurkaeva, Adilya S., Yakovenko, Natalia A., Ablenina, Irina V., Latypova, Roksana F., Pitke, Aleksandra P., Yazovskih, Anastasiya A., Ivanov, Artem S., Bogatyreva, Darya S., Popova, Ulyana A., Yuzlekbaev, Azat F., Трусов, Ю.А., Чупахина, В.С., Нуркаева, А.С., Яковенко, Н.А., Абленина, И.В., Латыпова, Р.Ф., Питке, А.П., Язовских, А.А., Иванов, А.С., Богатырева, Д.С., Попова, У.А., Юзлекбаев, А.Ф.
2024

Обоснование. Показатели заболеваемости населения Российской Федерации патологиями системы кровообращения за прошедшие два десятилетия постоянно повышались, и с 2000 г. до 2019 г. увеличились в 2,047 раза. Процесс каль-цификации сосудов включает отложение солей кальция в стенке артерий, что приводит к ремоделированию сосуди-стой стенки. Лучевые методы исследования — золотой стандарт диагностики кальцификации сосудов. Однако в связи с возрастающим объёмом данных и необходимостью сокращения времени постановки диагноза неизбежно снижается эффективность работы. Активное развитие и внедрение в клиническую практику искусственного интеллекта открыло перед специалистами возможности для решения этих проблем.Цель— проанализировать отечественную и зарубежную литературу, посвящённую использованию искусственного интеллекта в диагностике различных типов кальцификации сосудов, а также обобщить прогностическую ценность кальцификации сосудов и оценить аспекты, препятствующие диагностике кальцификации сосудов без применения искусственного интеллекта.Материалы и методы.Авторы провели поиск публикаций в электронных базах данных PubMed, Web of Science, Google Scholar и eLibrary. Поиск проводился по следующим ключевым словам: «artificial intelligence», «machine learning», «vascular calcification», «искусственный интеллект», «машинное обучение», «кальцификация сосудов». Поиск прово-дился во временном интервале с момента основания соответствующей базы данных до июля 2023 года.Результаты.Основная методология включённых в обзор исследований заключалась в сравнении диагностических способностей клиницистов и искусственного интеллекта с применением одних и тех же изображений и последующей оценкой точности, скорости и других показателей. Участки возникновения сосудистых кальцификаций весьма разно-образны, что обусловливает их различную прогностическую ценность. Заключение.Искусственный интеллект отлично зарекомендовал себя в диагностике сосудистой кальцификации. По-мимо повышения точности и эффективности, способности к детализации превосходят возможности ручного метода диагностики. Искусственный интеллект достиг уровня, позволяющего помогать врачам инструментальной диагностики в автоматическом выявлении кальцификации сосудов. Возможности искусственного интеллекта могут способствовать эффективному развитию рентгенологии в будущем.

Трусов, Ю.А., Чупахина, В.С., Нуркаева, А.С., Яковенко, Н.А., Абленина, И.В., Латыпова, Р.Ф., Питке, А.П., Язовских, А.А., Иванов, А.С., Богатырева, Д.С., Попова, У.А., Юзлекбаев, А.Ф. Применение искусственного интеллекта в диагностике кальцификации артерий. 2024; https://doi.org/10.17816/DD623196
Цитирование

Похожие публикации