Асосий контентга ўтиш
AkademIndex

Маҳсулотлар

Ишлаб чиқувчилар учун

AkademBaseЭкотизим учун очиқ API
Мақола

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ УЛЬТРАЗВУКОВОЙ ДИАГНОСТИКИ УЗЛОВ ЩИТОВИДНОЙ ЖЕЛЕЗЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА (ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ)

Бекжон Бахридлинович СаттаровTashkent State Medical University, Tashkent, UzbekistanГулнора Акмаловна ЮсупалиеваTashkent State Medical University, Tashkent, Uzbekistan
Open MINDrepository2026
ABI

Аннотация

Резюме. Узлы щитовидной железы широко распространены среди населения и представляют собой важную диагностическую проблему в клинической практике. Несмотря на то что большинство узлов являются доброкачественными, в определённой их части сохраняется риск злокачественного новообразования, что делает их корректную оценку крайне значимой. Ультразвуковое исследование является основным методом визуализации узлов щитовидной железы, однако его диагностическая точность в значительной степени зависит от опыта специалиста и характеризуется выраженной межнаблюдательной вариабельностью. Эти ограничения могут приводить к увеличению числа необоснованных инвазивных вмешательств, в частности тонкоигольных аспирационных биопсий. В последние годы активно изучаются системы компьютерной поддержки диагностики на основе искусственного интеллекта (ИИ), в частности алгоритмов глубокого обучения, с целью повышения точности и воспроизводимости ультразвуковой диагностики. Анализ современной литературы показывает, что системы ИИ обладают высокой диагностической эффективностью при оценке риска злокачественности узлов щитовидной железы, особенно повышая объективность и воспроизводимость диагностики у специалистов с низким или средним уровнем опыта. Кроме того, применение ИИ способствует снижению субъективности оценки, более объективной риск-стратификации и уменьшению числа необоснованных биопсий. В то же время внедрение систем ИИ в клиническую практику сопряжено с рядом ограничений, включая зависимость от качества изображений, различия между ультразвуковыми аппаратами и недостаточную интерпретируемость алгоритмов. В целом, имеющиеся научные данные указывают на целесообразность рассмотрения ИИ не как инструмента, заменяющего врача, а как вспомогательной технологии поддержки клинического принятия решений. Ключевые слова: узлы щитовидной железы, ультразвуковая диагностика, искусственный интеллект, глубокое обучение, компьютерная поддержка диагностики.

Ҳали таржима қилинмаган

Мавзулар

Идентификаторлар

Иқтибослар ва манбалар

0 та иқтибос0 та фойдаланилган манба