18+

 

Номер №2, 2021 - стр. 46-51

Искусственный интеллект в онкоурологии DOI: 10.29188/2222-8543-2021-14-2-46-51

Для цитирования: Рева С.А., Шадеркин И.А., Зятчин И.В., Петров С.Б. Искусственный интеллект в онкоурологии. Экспериментальная и клиническая урология 2021;14(2):46-51;
https://doi.org/10.29188/2222-8543-2021-14-2-46-51
Рева С.А., Шадеркин И.А., Зятчин И.В., Петров С.Б.
Сведения об авторах:
  • Рева С.А. – к.м.н., заведующии 6 онкологическим отделением (андрологии и онкоурологии), ̆ НИЦ Урологии, ФГБОУ ВО «Первыи Санкт-Петербургскии ̆ государственныи ̆ медицинскии ̆ ̆ университет им. акад. И.П. Павлова», научныи сотрудник ФГБУ «НМИЦ онкологии ̆ им. Н.Н. Петрова»; Санкт-Петербург, Россия; РИНЦ AuthorID 801853
  • Шадеркин И.А. – к.м.н., заведующий лабораторией электронного здравоохранения Института цифровой медицины Первого Московского государственного медицинского университета им. И.М. Сеченова; Москва, Россия; РИНЦ Author ID 695560
  • Зятчин И.В. – студент 6 курса ФГБОУ ВО «Первыи Санкт-Петербургскии ̆ государственныи ̆ ̆ медицинскии университет им. акад. И.П. Павлова»; Москва, Россия; ̆РИНЦ AuthorID 1057059
  • Петров С.Б. – д.м.н., профессор, руководитель НИЦ Урологии, ФГБОУ ВО «Первый Санкт-Петербургскии государственныи ̆ медицинскии ̆ университет им. акад. И.П. Павлова», ̆ ведущии научныи ̆ сотрудник ФГБУ «НМИЦ онкологии имени Н.Н. Петрова», ̆ Санкт-Петербург, Россия;  РИНЦ AuthorID 938083
150

Введение. Искусственный интеллект (ИИ) относят к вычислительным технологиям, имитирующим интеллектуальные процессы человека. Применение ИИ в ближайшее время будет способствовать широкому внедрению в практику телемедицинских технологий.

Материалы и методы. Авторы проанализировали публикации в базе данных PubMed и Электронной научной библиотеке России по ключевым словам «онкология», «урология», «онкоурология», «искусственный интеллект», «oncology», «urology», «cancer urology», «artificial intelligence». В PubMed из 127 статей, отвечающих запросам, было отобрано 32 публикации, в Электронной научной библиотеке было отобрано 3 статьи.

Результаты. При раке почки перспективным можно считать КТ-текстурный анализ с методом опорных векторов (SVM), с целью прогнозирования рецидива рака мочевого пузыря применяют алгоритмы машинного обучения (метод опорных векторов) для идентификации рецидива рака мочевого пузыря посредством выявления микро-РНК мочи. С целью снижения количества ненужных биопсий на основе клинических характеристик разработана искусственная нейронная сеть, осуществляющая прогноз наличия рака предстательной железы.

Заключение. Методы искусственного интеллекта постоянно развиваются, расширяется спектр их применения в области онкоурологии. В ближайшем будущем не идет речь о замене традиционных методов, но в дополнение к ним искусственный интеллект может давать больше информации о пациенте. Для широкого внедрения данных методов должны быть разработаны механизмы надзора за безопасностью и эффективностью алгоритмов искусственного интеллекта. Нужны дополнительные исследования по клиническому и статистическому сравнению результатов, полученных с помощью ИИ, с результатами, полученными традиционными методами.

Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Прикрепленный файлРазмер
Скачать статью617.54 кб
онкоурология; урология; искусственный интеллект; телемедицина; искусственные нейронные сети; глубокое машинное обучение

Readera - Социальная платформа публикаций

Crossref makes research outputs easy to find, cite, link, and assess