INTELIGENȚA ARTIFICIALĂ ÎN DIAGNOSTICUL RADIOLOGIC AL BOLILOR PULMONARE
DOI:
https://doi.org/10.52692/1857-0011.2024.2-79.35Cuvinte cheie:
inteligență artificială, diagnosticare cu raze X, boli pulmonare, învățare profundă, CAD4TB, acuratețea diagnosticuluiRezumat
Inteligența artificială (AI) joacă un rol-cheie în diagnosticul radiologic al bolilor pulmonare, îmbunătățind precizia și rapiditatea diagnosticului. Tehnicile de „deep learning”, cum ar fi rețelele neuronale convoluționale (CNN), permit AI să detecteze cele mai mici modificări patologice pe radiografii, adesea inaccesibile prin analiză vizuală. Sisteme precum CheXNet și CAD4TB s-au dovedit a fi eficiente în diagnosticarea pneumoniei, tuberculozei și cancerului pulmonar, ceea ce este deosebit de important în situațiile de screening în masă. Aplicarea inteligenței artificiale reduce povara asupra medicilor și oferă o precizie mai mare a diagnosticului, în special în contextul congestionării sistemului de sănătate și al lipsei de specialiști.
Referințe
Ardila, D., et al. End-to-End Lung Cancer Screening with Three-Dimensional Deep Learning on Low-Dose Chest Computed Tomography. Nature Medicine, vol. 25, no. 6, 2019, pp. 954-961. DOI: 10.1038/s41591-019-0447-x.
CAD for TB: proven. Artificial Intelligence. https://www.checktb.com/ai-description
Delft Imaging delivered the first CAD4TB software to Moldova. https://delft.care/moldova/
Doshi-Velez, Finale, and Been Kim. Towards a Rigorous Science of Interpretable Machine Learning. arXiv preprint, arXiv:1702.08608, 2017, https://arxiv.org/abs/1702.08608.
LeCun, Yann, Yoshua Bengio, and Geoffrey Hinton. Deep Learning. Nature, vol. 521, 2015, pp. 436-444. DOI: 10.1038/nature14539.
Litjens, Geert, et al. A Survey on Deep Learning in Medical Image Analysis. Medical Image Analysis, vol. 42, 2017, pp. 60-88. DOI: 10.1016/j. media.2017.07.005.
Melendez, J., et al. Automated Detection of Pulmonary Tuberculosis in Chest Radiographs. IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 35, no. 5, 2016, pp. 1160– 1171. DOI: 10.1109/TMI.2016.2528120.
Rajpurkar, Pranav, et al. CheXNet: Radiologist-Level Pneumonia Detection on Chest X-Rays with Deep Learning. arXiv preprint, arXiv:1711.05225, 2017, https://arxiv.org/abs/1711.05225.
Shah, Preeti, et al. Artificial Intelligence in Medical Imaging: Enhancing Personalized Healthcare. Radiology, vol. 297, no. 3, 2020, pp. 487-495. DOI: 10.1148/radiol.2020200171.
Shortliffe EH. Mycin: A Knowledge-Based Computer Program Applied to Infectious Diseases. Proc Annu Symp Comput Appl Med Care. 1977 Oct 5:66–9. PMCID: PMC2464549.
TB REP 2.0. Facebook, https://www.facebook.com/@StopTBPartnership/?locale=ru_RU
Wang, Linda, et al. COVID-Net: A Tailored Deep Convolutional Neural Network Design for Detection of COVID-19 Cases from Chest X-Ray Images. arXiv preprint, arXiv:2003.09871, 2020, https://arxiv.org/abs/2003.09871.
WHO Global tuberculosis report 2024. Geneva: World Health Organization, 2024. 68 p. https://iris.who.int/bitstream/handle/10665/379339/9789240101531-eng.pdf?sequence=1
Descărcări
Publicat
Număr
Secțiune
##category.category##
Licență
Copyright (c) 2025 Buletinul Academiei de Științe a Moldovei. Științe medicale
Această lucrare este licențiată în temeiul Creative Commons Attribution 4.0 International License.
