Статья

Современные возможности применения технологий искусственного интеллекта в сердечно-сосудистой визуализации

Islamgulov, Almaz Kh., Bogdanova, Alina S., Sufiiarov, Damir I., Chernyavskaya, Alina V., Bairakaeva, Elena R., Maksimova, Anastasia A., Nemychnikov, Nikita V., Bikieva, Dina R., Shakhmaeva, Alsu I., Burdina, Lyubov A., Bolekhan, Aleksandr V., Akimov, Egor I., Исламгулов, А.Х., Богданова, А.С., Суфияров, Д.И., Чернявская, А.В., Байракаева, Е.Р., Максимова, А.А., Немычников, Н.В., Бикиева, Д.Р., Шахмаева, А.И., Бурдина, Л.А., Болехан, А.В., Акимов, Е.И., Шуракова, З.З.
2025

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.

Исламгулов, А.Х., Богданова, А.С., Суфияров, Д.И., Чернявская, А.В., Байракаева, Е.Р., Максимова, А.А., Немычников, Н.В., Бикиева, Д.Р., Шахмаева, А.И., Бурдина, Л.А., Болехан, А.В., Акимов, Е.И., Шуракова, З.З. Современные возможности применения технологий искусственного интеллекта в сердечно-сосудистой визуализации. 2025; https://doi.org/10.17816/DD640895
Цитирование

Похожие публикации