Искусственный интеллект в рентгенодиагностике заболеваний легких
DOI:
https://doi.org/10.52692/1857-0011.2024.2-79.35Ключевые слова:
искусственный интеллект, рентгенодиагностика, заболевания легких, глубокое обучение, CAD4TB, точность диагностикиАннотация
Искусственный интеллект (ИИ) играет ключевую роль в рентгенодиагностике заболеваний легких, повышая точность и скорость диагностики. Методы глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети (CNN), позволяют ИИ обнаруживать мельчайшие патологические изменения на рентгеновских снимках, часто недоступные при визуальном анализе. Системы, такие как CheXNet и CAD4TB, доказали свою эффективность в диагностике пневмонии, туберкулеза и рака легких, что особенно важно в условиях массового скрининга. Применение ИИ снижает нагрузку на врачей и обеспечивает более высокую точность диагностики, особенно в условиях перегруженности здравоохранения и нехватки специалистов.
Библиографические ссылки
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
Загрузки
Опубликован
Лицензия
Copyright (c) 2025 Вестник Академии Наук Молдовы. Медицина
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
