Архив статей журнала
Показатели заболеваемости населения Российской Федерации патологиями системы кровообращения за прошедшие два десятилетия постоянно повышались, и с 2000 г. до 2019 г. увеличились в 2,047 раза. Процесс кальцификации сосудов включает отложение солей кальция в стенке артерий, что приводит к ремоделированию сосудистой стенки. Лучевые методы исследования — золотой стандарт диагностики кальцификации сосудов. Однако в связи с возрастающим объёмом данных и необходимостью сокращения времени постановки диагноза неизбежно снижается эффективность работы. Активное развитие и внедрение в клиническую практику искусственного интеллекта открыло перед специалистами возможности для решения этих проблем.
Цель — проанализировать отечественную и зарубежную литературу, посвящённую использованию искусственного интеллекта в диагностике различных типов кальцификации сосудов, а также обобщить прогностическую ценность кальцификации сосудов и оценить аспекты, препятствующие диагностике кальцификации сосудов без применения искусственного интеллекта.
Материалы и методы. Авторы провели поиск публикаций в электронных базах данных PubMed, Web of Science, Google Scholar и eLibrary. Поиск проводился по следующим ключевым словам: «artificial intelligence», «machine learning», «vascular calcification», «искусственный интеллект», «машинное обучение», «кальцификация сосудов». Поиск проводился во временном интервале с момента основания соответствующей базы данных до июля 2023 года.
Результаты. Основная методология включённых в обзор исследований заключалась в сравнении диагностических способностей клиницистов и искусственного интеллекта с применением одних и тех же изображений и последующей оценкой точности, скорости и других показателей. Участки возникновения сосудистых кальцификаций весьма разно-образны, что обусловливает их различную прогностическую ценность.
Заключение. Искусственный интеллект отлично зарекомендовал себя в диагностике сосудистой кальцификации. Помимо повышения точности и эффективности, способности к детализации превосходят возможности ручного метода диагностики. Искусственный интеллект достиг уровня, позволяющего помогать врачам инструментальной диагностики в автоматическом выявлении кальцификации сосудов. Возможности искусственного интеллекта могут способствовать эффективному развитию рентгенологии в будущем.