Сайт издательства «Медиа Сфера»
содержит материалы, предназначенные исключительно для работников здравоохранения. Закрывая это сообщение, Вы подтверждаете, что являетесь дипломированным медицинским работником или студентом медицинского образовательного учреждения.
Хрянин А.А.
ФГБОУ ВО «Новосибирский государственный медицинский университет» Минздрава России;
РОО «Ассоциация акушеров-гинекологов и дерматовенерологов»
Бочарова В.К.
ФГБОУ ВО «Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И.П. Павлова» Минздрава России
Искусственный интеллект в дерматологии: возможности и перспективы
Журнал: Клиническая дерматология и венерология. 2024;23(3): 246‑252
Просмотров: 638
Загрузок: 11
Как цитировать:
Хрянин А.А., Бочарова В.К. Искусственный интеллект в дерматологии: возможности и перспективы. Клиническая дерматология и венерология.
2024;23(3):246‑252.
Khryanin AA, Bocharova VK. Artificial intelligence in dermatology: opportunities and prospects. Russian Journal of Clinical Dermatology and Venereology. 2024;23(3):246‑252. (In Russ.)
https://doi.org/10.17116/klinderma202423031246
Искусственный интеллект (ИИ) в последние годы становится самой обсуждаемой технологией в мире. ИИ на основе нейросетевых моделей демонстрирует значительные успехи в теледерматологии. Проблема крайне важна и актуальна, потому что телемедицина и ИИ, применяемые в дерматологии, дают возможность улучшить как качество медицинской помощи населению, так и рабочий процесс медицинских работников. Авторы представляют современный обзор возможностей, перспектив и проблем, связанных с интеграцией ИИ в клиническую практику врача-дерматолога. Например, как известно, немеланомные злокачественные новообразования (ЗНО) кожи являются наиболее распространенными видами рака в мире, а меланома — наиболее злокачественная форма рака кожи. Дерматоскопия повысила точность диагностики ЗНО кожи врачами, но, к сожалению, она остается сравнительно низкой. ИИ мог бы оказать неоценимую помощь в ранней оценке и диагностике ЗНО кожи. Исследования установили, что алгоритмы сверточных нейронных сетей могут классифицировать кожные поражения по дермоскопическим изображениям с очень высокой или, по крайней мере, эквивалентной производительностью по сравнению с клиницистами. При этом качественные данные и обратная связь от специалиста приводят к существенному скачку в качестве модели ИИ. Однако, несмотря на преимущества и скорость развития технологий на основе ИИ, возникают проблемы, связанные с необходимостью: а) улучшения кибербезопасности; б) уделять больше внимания медико-правовым и этическим вопросам; в) стандартизации международных и национальных нормативных актов.
Обзорной статьи — представить анализ современных достижений и ограничений ИИ в дерматологии, уделив особое внимание актуальности применения в клинической практике.
Ключевые слова:
Авторы:
Хрянин А.А.
ФГБОУ ВО «Новосибирский государственный медицинский университет» Минздрава России;
РОО «Ассоциация акушеров-гинекологов и дерматовенерологов»
Бочарова В.К.
ФГБОУ ВО «Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И.П. Павлова» Минздрава России
Дата поступления:
06.08.2023
Дата принятия в печать:
13.03.2024
Список литературы:
Закрыть метаданные
Подтверждение e-mail
На test@yandex.ru отправлено письмо со ссылкой для подтверждения e-mail. Перейдите по ссылке из письма, чтобы завершить регистрацию на сайте.
Подтверждение e-mail
Войдите на сайт, используя вашу учетную запись в одном из сервисов
Мы используем файлы cооkies для улучшения работы сайта. Оставаясь на нашем сайте, вы соглашаетесь с условиями использования файлов cооkies. Чтобы ознакомиться с нашими Положениями о конфиденциальности и об использовании файлов cookie, нажмите здесь.