Дальневосточный государственный медицинский университет Поиск | Личный кабинет | Авторизация
Поиск статьи по названию
Поиск книги по названию
Каталог рубрик
в коллекциюДобавить в коллекцию

Применение искусственного интеллекта в онкогинекологии: современное состояние и перспективы развития


Аннотация:

Онкогинекологические заболевания представляют значительную проблему современного здравоохранения, требующую внедрения инновационных подходов к диагностике, лечению и прогнозированию исходов. Искусственный интеллект (ИИ) революционизирует онкологическую практику, открывая новые возможности для улучшения ведения пациентов с гинекологическими злокачественными новообразованиями. Данный обзор посвящен оценке современного состояния применения ИИ в онкогинекологии на основе систематического анализа литературы. Методология включала поиск в базах данных PubMed, Web of Science и Scopus за период 2010-2024 гг. с использованием ключевых терминов «искусственный интеллект», «машинное обучение», «глубокое обучение» в сочетании с терминами «рак шейки матки», «рак яичников», «рак эндометрия». Результаты показывают, что из 71 исследования 34 посвящены раку шейки матки, 21 - раку яичников и 13 - раку эндометрия, при этом 49% исследований использовали данные визуализации, а 51% - числовые данные. ИИ демонстрирует высокую точность в скрининге рака шейки матки (до 95%), значительно улучшает прогнозирование исходов при раке яичников (AUC 0,77-0,88) и показывает многообещающие результаты в диагностике рака эндометрия. Радиомические модели машинного обучения достигают С-индекса 0,85 для прогнозирования выживаемости без болезни и общей выживаемости при раке шейки матки после химиолучевой терапии. Дискуссия выявляет теоретическую значимость ИИ для персонализированной медицины в онкогинекологии и его практическую важность для улучшения клинических исходов, однако отмечает необходимость решения проблем валидации, этических аспектов и интеграции в клиническую практику. Перспективы включают развитие мультимодальных моделей, интеграцию большего количества данных и создание объяснимых алгоритмов для повышения доверия клиницистов.

Авторы:

Калькина Г.Н.
Чуруксаева О.Н.
Коломиец Л.А.

Издание: Опухоли женской репродуктивной системы
Год издания: 2025
Объем: 10с.
Дополнительная информация: 2025.-N 4.-С.136-145. Библ. 27 назв.
Просмотров: 1

Рубрики
Ключевые слова
алгоритм
анализ
аспекты
базы
болезнь
большая
валидация
ведение
визуализация
внедрение
возможности
выживаемости
высокий
гинекология
глубокая
данные
диагностика
доверие
заболевания
здравоохранение
злокачественная
значимость
инновационный
интеграция
интеллект
искусственная
искусственный
использование
исследование
исход
клиническая
клиническое
ключ
количество
компьютер
лечение
литература
математические
матка
машинное
медицин
медицина
методологии
методы
модели
мультимодальный
нейронные
необходимости
новообразования
новые
обзор
обучение
обучения
общей
одного
онкогинекология
онкологическая
основа
оценка
пациент
период
персонализированная
перспективы
повышение
подход
поиск
после
практика
практическая
применение
проблема
прогнозирование
радиомика
радиомический
развитие
рака
революционер
результата
решения
сети
синее
систематические
скрининг
слова
современная
современное
создание
состояние
теоретическая
терапия
термины
точная
химиолучевое
число
шейка
эндометрий
этический
яичниковый
Ваш уровень доступа: Посетитель (IP-адрес: 10.1.237.155)
Яндекс.Метрика