ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ДИАГНОСТИКЕ ОСТРЫХ НАРУШЕНИЙ МОЗГОВОГО КРОВООБРАЩЕНИЯ (ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ)

  • Лариса Васильевна Щеглова Городская Мариинская больница. 191014, г. Санкт-Петербург, Литейный пр., 56
  • Алина Валерьевна Савинова Городская Мариинская больница. 191014, г. Санкт-Петербург, Литейный пр., 56 https://orcid.org/0000-0002-7036-5326
  • Ирина Григорьевна Камышанская Городская Мариинская больница. 191014, г. Санкт-Петербург, Литейный пр., 56
  • Никита Юльевич Харитонов Александровская больница. 193312, Российская Федерация, Санкт-Петербург, пр. Солидарности, д. 4
  • Ольга Валерьевна Рублева Городская Мариинская больница. 191014, г. Санкт-Петербург, Литейный пр., 56
DOI: https://doi.org/10.56871/MTP.2023.77.51.049
Ключевые слова: ишемический инсульт, ОНМК, терапевтическое окно, искусственный интеллект, лучевая диагностика

Аннотация

Своевременная диагностика и выбор оптимальной стратегии лечения острых нарушений мозгового кровообращения (ОНМК) остается актуальной задачей для системы здравоохранения. В мире исследуются возможности применения искусственного интеллекта (ИИ) в диагностике множества заболеваний, в том числе ОНМК. Цель данного обзора — анализ современных представлений об использовании ИИ в диагностике острого нарушения мозгового кровообращения по компьютерно-томографическим изображениям головного мозга. Проведён анализ доступных публикаций за последние 5 лет по ключевым словам: ишемический инсульт, ОНМК, терапевтическое окно, искусственный интеллект, машинное обучение, лучевая диагностика в русскоязычной литературе (e-library) и англоязычных базах данных (PubMed, Scopus, Web of Science).

Литература

Здравоохранение в России. 2021: Стат.сб./Росстат. М., З-46 2021. 171 с.

Клинические рекомендации «Ишемический инсульт и транзиторная ишемическая атака у взрослых 2021». Доступно по: https://cr.minzdrav.gov.ru/recomend/171_2 (дата обращения 01.10.2023).

Министерство здравоохранения Российской Федерации об итогах работы Министерства здравоохранения Российской Федерации в 2022 году и задачах на 2023 год. Доступно по: http://medinvestclub.ru/wp-content/uploads/2023/04/Об-итогах-работы.pdf (дата обращения 01.10.2023).

Паспорт федерального проекта «Борьба с сердечно-сосудистыми заболеваниями». Доступно по: https://static-0.minzdrav.gov.ru/system/attachments/attaches/000/046/710/original/FP_Bor’ba_s_serdechno-sosudistymi_zabolevaniyami.pdf?1565344425 (дата обращения 01.10.2023).

Паспорт федерального проекта «Искусственный интеллект» национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации» (приложение № 3 к протоколу Президиума Правительственной комиссии по цифровому развитию, использованию информационных технологий для улучшения качества жизни и условий ведения предпринимательской деятельности от 27.08.2020 № 17).

Указ Президента Российской Федерации от 10.10.2019 № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации». Доступно по: http://publication.pravo.gov.ru/Document/View/0001201910110003 (дата обращения 01.10.2023).

Barnett GO, Famiglietti KT, Kim RJ, Hoffer EP, Feldman MJ. DXplain on the Internet. Proc AMIA Symp. 1998:607-11.

Daniel M, Hájek P, Nguyen PH. CADIAG-2 and MYCIN-like systems. Artif Intell Med. 1997 Mar;9(3):241-59. DOI: 10.1016/s0933-3657(96)00376-4.

Jiang F., Jiang Y., Zhi H., Dong Y., Li H., Ma S., Wang Y., Dong Q., Shen H., Wang Y. Artificial intelligence in healthcare: past, present and future. Stroke Vasc Neurol. 2017 Jun 21;2(4):230-243. DOI: 10.1136/svn-2017-000101.

Kaul V, Enslin S, Gross SA. History of artificial intelligence in medicine. Gastrointest Endosc. 2020 Oct;92(4):807-812. DOI: 10.1016/j.gie.2020.06.040.

Kernbach J.M., Staartjes V.E. Foundations of Machine Learning-Based Clinical Prediction Modeling: Part II-Generalization and Overfitting. Acta Neurochir Suppl. 2022;134:15-21. DOI: 10.1007/978-3-030-85292-4_3.

Maegerlein C., Fischer J., Mönch S., Berndt M., Wunderlich S., Seifert C.L., Lehm M., Boeckh-Behrens T., Zimmer C., Friedrich B. Automated Calculation of the Alberta Stroke Program Early CT Score: Feasibility and Reliability. Radiology. 2019 Apr;291(1):141-148. DOI: 10.1148/radiol.2019181228.

RapidAI Artificial Intelligence-Powered Clinical Decision Support: The Value of Contextual Data in Vascular Medicine. Доступно по: https://www.rapidai.com/ai-powered-clinical-decision-support-for-vascular-rapidai (дата обращения 01.10.2023).

Shafaat O., Bernstock J.D., Shafaat A., Yedavalli V.S., Elsayed G., Gupta S., Sotoudeh E., Sair H.I., Yousem D.M., Sotoudeh H. Leveraging artificial intelligence in ischemic stroke imaging. J Neuroradiol. 2022 Jun;49(4):343-351. DOI: 10.1016/j.neurad.2021.05.001.

Soun J.E., Chow D.S., Nagamine M., Takhtawala R.S., Filippi C.G., Yu W., Chang P.D. Artificial Intelligence and Acute Stroke Imaging. AJNR Am J Neuroradiol. 2021 Jan;42(1):2-11. DOI: 10.3174/ajnr.A6883.

Stib M.T., Vasquez J., Dong M.P., Kim Y.H., Subzwari S.S., Triedman H.J., Wang A., Wang H.C., Yao A.D., Jayaraman M., Boxerman J.L., Eickhoff C., Cetintemel U., Baird G.L., McTaggart R.A. Detecting Large Vessel Occlusion at Multiphase CT Angiography by Using a Deep Convolutional Neural Network. Radiology. 2020 Dec;297(3):640-649. DOI: 10.1148/radiol.2020200334.

Sze G., Wintermark M., Law M., Mukherjee P., Hess C. Human neuroimaging and the BRAIN initiative: a joint statement from the ASNR and ASFNR, with the support of the RSNA, ACR, ARR, and ISMRM. AJNR Am J Neuroradiol. 2014 Feb;35(2):213-4. DOI: 10.3174/ajnr.A3874.

Опубликован
2024-07-07
Как цитировать
Щеглова, Л. В., Савинова, А. В., Камышанская, И. Г., Харитонов, Н. Ю., & Рублева, О. В. (2024). ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ДИАГНОСТИКЕ ОСТРЫХ НАРУШЕНИЙ МОЗГОВОГО КРОВООБРАЩЕНИЯ (ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ). Медицина: теория и практика, 8(4), 272-278. https://doi.org/10.56871/MTP.2023.77.51.049
Выпуск
Том 8 № 4 (2023)
Раздел
Статьи

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)

1 2 > >>