Змінити пароль!
Скинути пароль!
Метод візуалізації підшлункової залози з використанням штучного інтелекту не просто вдосконалює діагностику — він змінює уявлення про прецизійну медицину, прискорюючи оцінку патоморфологічної картини та адаптуючи стратегії лікування.
У новому огляді, опублікованому в журналі United European Gastroenterology (UEG), розглядається, як штучний інтелект (ШІ) змінює методи візуалізації підшлункової залози, підвищуючи точність діагностики, удосконалюючи стратегії терапії та покращуючи виживання пацієнтів.
Захворювання підшлункової залози – від гострого та хронічного панкреатиту до агресивних злоякісних новоутворень, таких як протокова аденокарцинома підшлункової залози (ПАПЗ) — становлять серйозні проблеми для охорони здоров'я в усьому світі. ПАПЗ, що діагностується на пізніх стадіях та характеризується несприятливим прогнозом, потребує більш точних діагностичних інструментів. Незважаючи на те, що сучасні методи візуалізації покращили виявлення ПАПЗ, як і раніше, вирішальне значення в діагностиці має підтвердження біопсією. ШІ, зокрема машинне навчання та глибоке навчання, робить крок уперед, підвищуючи точність діагностики, удосконалюючи та персоналізуючи стратегії лікування.
На основі Переважних параметрів звітності для систематичних оглядів та метааналізу (PRISMA) за точністю діагностичних тестів була вивчена роль ШІ у візуалізації підшлункової залози з використанням баз даних PubMed, Scopus та Кокрейновської бібліотеки. Дослідження, опубліковані до 31 березня 2024 року та присвячені ШІ, машинному навчанню, глибокому навчанню та радіоміці у візуалізації підшлункової залози, були проаналізовані на предмет релевантності та інноваційності.
Нещодавні досягнення продемонстрували здатність ШІ виявляти та диференціювати захворювання підшлункової залози з винятковою точністю. Згорткові нейронні мережі продемонстрували високу ефективність у сегментації тканин підшлункової залози та розрізненні доброякісних та злоякісних новоутворень. Моделі глибокого навчання на основі штучного інтелекту можуть прогнозувати виживання, ризики рецидиву та ефективність терапії у людей із раком підшлункової залози. Крім того, радіоміка, яка використовує дані комп'ютерної томографії, магнітно-резонансної томографії та ендоскопічного ультразвукового дослідження, значно підвищила точність діагностики з використанням ШІ.
Незважаючи на перспективність, впровадження ШІ у візуалізацію підшлункової залози стикається з перешкодами, включаючи правові та етичні проблеми, прозорість алгоритмів та побоювання щодо безпеки даних. У той же час подальший розвиток штучного інтелекту може найближчими роками зробити революцію в лікуванні захворювань підшлункової залози завдяки більш ранній діагностиці та точно призначеному лікуванню.
United European Gastroenterology - UEG Journal
Artificial Intelligence in Pancreatic Imaging: A Systematic Review
Nicoleta Podină і співавт.
Коментарі (0)