Искусственный интеллект в УЗИ: как машинное обучение улучшает диагностику

Abstract

В статье подробно рассматривается применение искусственного интеллекта (ИИ), в частности методов машинного обучения, в ультразвуковой диагностике (УЗИ). Описаны принципы работы различных алгоритмов машинного обучения, таких как сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети и генеративно-состязательные сети, применительно к анализу медицинских изображений. Приведены примеры успешного использования ИИ в УЗИ для выявления различных патологий, включая опухоли молочной железы, печени, щитовидной железы, а также пороки развития у плода и другие заболевания. Обсуждаются преимущества и ограничения использования ИИ в УЗИ, включая вопросы интерпретируемости результатов, объема необходимого обучающего материала и валидации моделей. Подчеркивается важность интеграции ИИ в клиническую практику для повышения точности, скорости и доступности ультразвуковой диагностики.