Impact of automated medical image processing on clinical decisions in neurology

The article discusses the impact of automated medical image processing on clinical decisions in neurology. Given the rapid development of artificial intelligence and machine learning technologies, automated image processing systems are becoming increasingly important in medical practice. Their impact on the accuracy of diagnosis and the effectiveness of treatment of neurological diseases, such as strokes, brain tumors, and neurodegenerative disorders, is particularly relevant. This paper assesses the extent to which automated tools improve the accuracy of medical diagnoses and reduce the time required for image processing and analysis. The advantages and possible limitations of introducing these technologies into clinical practice, including their impact on the quality of medical care and treatment effectiveness, are also analyzed. Particular attention is paid to the analysis of the integration of automated systems into existing medical systems and the study of ethical and practical challenges that accompany this implementation. Recommendations for the further development of automated systems in neurology are also presented, taking into account the identified problems and needs, which will help improve the quality of medical care and the effectiveness of treatment of neurological diseases. The study emphasizes the need for an interdisciplinary approach for the successful integration of new technologies into clinical practice.

References

1. Баранов О. (2023) Визначення терміну «Штучний інтелект». Інформація і право, 1(44): 32–49. doi.org/10.37750/2616-6798.2023.1(44).287537.
2. Боженко А., Настенко Є., Корнієнко Г. та ін. (2024) Розробка системи накопичення та зберігання медичних зображень за допомогою Salesforce. Біомед. інжен. технол., 13(1): 1–10. doi.org/10.20535/2617-8974.2024.13.294099.
3. Гончарук М., Настенко Є., Алхімова С. (2023) Сучасні підходи до аналізу медичних зображень. Біомед. інжен. технол., 11(3): 1–6. doi.org/10.20535/2617-8974.2023.11.287960.
4. Грачов О. (2024) Інтеграція штучного інтелекту в економічній і соціальній системі: глобальний огляд. Наука і техніка, 6(34): 819–829. perspectives.pp.ua/index.php/nts/article/download/12712/12774.
5. Давидович І., Бабенко В. (2024) Методології аналізу зображень для діагностичних застосувань (огляд). Біомедична інженерія і технологія, 14(2): 1–10. doi.org/10.20535/2617-8974.2024.14.302135.
6. Зайцев Д., Філімончук Т., Гук А., Майстренко Г. (2024) Огляд засобів ефективної сегментації зображень з використанням методів кластеризації даних. Системи управління, навігації та зв’язку, 1(75): 77–81. doi.org/10.26906/SUNZ.2024.1.077.
7. Залевська О., Можаровський В., Суворов Л. та ін. (2024) Сегментація медичних зображень методом фрактальної кластеризації. Праці Таврійського державного агротехнологічного університету імені Дмитра Моторного, 24(3): 151–160. doi.org/10.32782/2078-0877-2024-24-3-13.
8. Лирчиков В., Байюуз О. (2021) Огляд сучасних медичних інформаційних систем. Актуальні проблеми автоматизації та інформаційних технологій, 25: 103–107. dx.doi.org/10.15421/432111.
9. Настенко Є., Павлов В., Носовець О. та ін. (2020) Застосування текстурного аналізу у вирішенні задачі класифікації медичних зображень. Біомед. інженер. технол., 4: 1–14. doi.org/10.20535/2617-8974.2020.4.221876.
10. Черненко Н. (2022) Штучний інтелект в управлінні персоналом. Таврійський наук. вісн., 12: 76–83. doi.org/10.32851/2708-0366/2022.12.11.
11. Четверик В. (2024) Ресурси зі штучним інтелектом у навчанні іноземним мовам: огляд можливостей та перспектив використання. Інформаційні технології та інноваційні методики навчання в освіті дорослих. 72: 205–219. vspu.net/sit/index.php/sit/article/download/5650/5078.
12. Шулигін Д., Настенко Є. (2021) Алгоритм порівняння двох зразків для аналізу медичних зображень шляхом співставлення патернів. Біомед. інженер. технол., 6: 1–9. doi.org/10.20535/2617-8974.2021.6.247780.
13. Dudin O., Mintser O., Sulaieva O. (2021) Artificial intelligence and next generation pathology: towards personalized medicine. Proceedings of the Shevchenko Scientific Society, 65(2). mspsss.org.ua/index.php/journal/article/view/447.
14. Lomonosov Y. (2022) Methods of selecting contours in multi-scale analysis of medical images. Computer-integrated technologies: education, science, production, 48: 83–88. doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2022-48-13.
15. Rizak G.V. (2023) Search for biologically active substances using the example of 2.4-dioxo- and 4-imino-2-oxo-3-phenyl-5-R-6-R`-thieno[2.3-d]pyrimidines, prospects for their usein pharmacy and medicine. Azerbaijan Pharmaceut. Pharmacother. J., 23(1): 29–46. dspace.uzhnu.edu.ua/jspui/handle/lib/52847.