Категории
Сменить пароль!
Сброс пароля!
Метод визуализации поджелудочной железы с использованием искусственного интеллекта не просто совершенствует диагностику — он изменяет представление о прецизионной медицине, ускоряя оценку патоморфологический картины и адаптируя стратегии лечения.
В новом обзоре, опубликованном в журнале United European Gastroenterology (UEG), рассматривается, как искусственный интеллект (ИИ) меняет методы визуализации поджелудочной железы, повышая точность диагностики, совершенствуя стратегии лекарственной терапии и улучшая выживаемость пациентов.
Заболевания поджелудочной железы — от острого и хронического панкреатита до агрессивных злокачественных новообразований, таких как протоковая аденокарцинома поджелудочной железы (ПАПЖ), — представляют серьезные проблемы для здравоохранения во всем мире. ПАПЖ, которая диагностируется на поздних стадиях и характеризуется неблагоприятным прогнозом, требует более точных диагностических инструментов. Несмотря на то, что современные методы визуализации улучшили обнаружение ПАПЖ, по-прежнему решающее значение в диагностике имеет подтверждение биопсией. ИИ, в частности машинное обучение и глубокое обучение, делает шаг вперед, повышая точность диагностики, совершенствуя и персонализируя стратегии лечения.
На основе Предпочтительных параметров отчётности для систематических обзоров и метаанализа (PRISMA) по точности диагностических тестов была изучена роль ИИ в визуализации поджелудочной железы с использованием баз данных PubMed, Scopus и Кокрейновский библиотеки. Исследования, опубликованные до 31 марта 2024 года и посвященные ИИ, машинному обучению, глубокому обучению и радиомике в визуализации поджелудочной железы, были проанализированы на предмет релевантности и инновационности.
Недавние достижения продемонстрировали способность ИИ выявлять и дифференцировать заболевания поджелудочной железы с исключительной точностью. Свёрточные нейронные сети продемонстрировали высокую эффективность в сегментации тканей поджелудочной железы и различении доброкачественных и злокачественных новообразований. Модели глубокого обучения на основе искусственного интеллекта могут прогнозировать выживаемость, риски рецидива и эффективность терапии у людей с раком поджелудочной железы. Кроме того, радиомика, использующая данные компьютерной томографии, магнитно-резонансной томографии и эндоскопического ультразвукового исследования, значительно повысила точность диагностики с использованием ИИ.
Несмотря на перспективность, внедрение ИИ в визуализацию поджелудочной железы сталкивается с препятствиями, включая правовые и этические проблемы, прозрачность алгоритмов и опасения по поводу безопасности данных. В то же время дальнейшее развитие искусственного интеллекта может в ближайшие годы произвести революцию в лечении заболеваний поджелудочной железы благодаря более ранней диагностике и точно назначенному лечению.
United European Gastroenterology - UEG Journal
Artificial Intelligence in Pancreatic Imaging: A Systematic Review
Nicoleta Podină и соавт.
Комментарии (0)