Вступ
У сучасній медицині автоматизовані технології оброблення медичних зображень набули суттєвого значення, зокрема в неврології, де точність і швидкість діагностики є критично важливими. Розвиток алгоритмів машинного навчання та штучного інтелекту (ШІ) дозволяє здійснювати автоматизований аналіз медичних зображень, таких як магнітно-резонансну томографію (МРТ) і комп’ютерну томографію (КТ), з високою швидкістю і точністю. Ці інноваційні технології не лише полегшують виявлення та оцінювання патології, але й надають нові можливості для моніторингу прогресу захворювань та ефективності лікування.
Такі автоматизовані системи, як алгоритми розпізнавання образів і глибинного навчання, дозволяють лікарям швидше і точніше інтерпретувати складні зображення головного мозку, що має величезне значення для раннього виявлення неврологічних розладів, зокрема, інсультів, пухлин або нейродегенеративних захворювань. Завдяки цьому процес ухвалення клінічних рішень стає більш обґрунтованим, а лікарі отримують додаткові інструменти для створення персоналізованих планів лікування.
Проте впровадження автоматизованих систем також супроводжується викликами, зокрема питаннями довіри до технологій, етичними аспектами та необхідністю інтеграції нових інструментів у вже наявні медичні практики. Тому важливо дослідити, як ці технології впливають на клінічні рішення в неврології, розглянути їх переваги та можливі обмеження, а також оцінити їх вплив на якість медичної допомоги та результати лікування.
Мета дослідження: визначити, як автоматизоване оброблення медичних зображень впливає на клінічні рішення в неврології.
Об’єкт і методи дослідження
Об’єкт дослідження: процес ухвалення клінічних рішень у неврології в разі використання автоматизованих систем оброблення медичних зображень. Це включає використання алгоритмів машинного навчання, нейронних мереж та інших технологій ШІ для аналізу зображень, отриманих з медичних обстежень, таких як МРТ, КТ та ін.
Для досягнення мети дослідження використовували різноманітні методи. Експериментальний метод передбачає проведення експериментів із застосуванням автоматизованих систем оброблення медичних зображень на вибірках зображень, отриманих від пацієнтів, та порівняння результатів, отриманих за допомогою автоматизованих систем, з результатами, отриманими вручну лікарями-неврологами.
Метод моделювання включає розроблення і тестування моделей для автоматизованого оброблення медичних зображень, створення симуляцій для оцінювання впливу різних алгоритмів на точність та швидкість ухвалення клінічних рішень.
Статистичний аналіз застосовують для аналізу даних, отриманих в експериментах, зокрема для оцінювання кореляції між використанням автоматизованих систем та якістю клінічних рішень.
Клінічні дослідження спрямовані на перевірку ефективності автоматизованих систем у реальних умовах медичної практики, включаючи спостереження за процесом ухвалення рішень лікарями-неврологами під час використання автоматизованих систем.
Метод порівняльного аналізу дає змогу зіставити результати клінічних рішень, ухвалених з використанням автоматизованих систем та без них, з метою аналізу переваг і недоліків кожного підходу.
Результати та їх обговорення
Автоматизоване оброблення медичних зображень, зокрема завдяки застосуванню технологій ШІ та машинного навчання, має значний потенціал для зміни підходів до діагностики та лікування в неврології. Ці технології дозволяють автоматизувати аналіз зображень, таких як МРТ та КТ, що забезпечує швидший і точніший процес діагностики [1].
Однією з головних переваг автоматизованих систем є підвищення точності діагностики: алгоритми машинного навчання здатні виявляти тонкі патерни, які можуть бути пропущені людським оком, що має особливе значення для раннього виявлення таких захворювань, як пухлини головного мозку, інсульти та нейродегенеративні розлади. Крім того, автоматизовані системи можуть значно зменшити час оброблення зображень, що дозволяє лікарям отримувати результати швидше і, відповідно, ухвалювати рішення оперативніше. Ці інструменти також ефективно відстежують зміни в стані пацієнтів протягом часу, що полегшує моніторинг прогресу лікування і коригування терапевтичних стратегій. Проте із впровадженням автоматизованих систем виникають певні виклики, зокрема такі, як необхідність інтеграції нових технологій у вже наявні медичні практики, етичні питання довіри до автоматизованих діагнозів і відповідальність за можливі помилки. Для успішного використання автоматизованих систем у неврології необхідно вирішити ці питання та забезпечити відповідний рівень точності й надійності нових технологій [2].
При автоматизованому обробленні медичних зображень використовуються різноманітні технології, зокрема алгоритми глибинного навчання, які можуть ефективно ідентифікувати складні патерни в зображеннях. Це дозволяє не лише виявляти аномалії, але й прогнозувати можливий розвиток захворювання на основі аналізу великого обсягу історичних даних. Наприклад, алгоритми можуть передбачити ймовірність прогресії нейродегенеративних захворювань, таких як хвороба Альцгеймера, що дає змогу лікарям планувати довгострокові стратегії лікування [1].
Крім того, автоматизовані системи можуть інтегруватися з іншими медичними даними, такими як електронні медичні картки і лабораторні результати, що створює більш цілісну картину про стан пацієнта і дозволяє здійснювати комплексний підхід до діагностики і лікування, підвищуючи його ефективність.
Ще однією вагомою перевагою є можливість використання автоматизованих систем у віддалених або недостатньо оснащених медичних установах. Це дозволяє лікарям у віддалених районах отримувати доступ до передових технологій аналізу зображень, що раніше було можливим лише у великих медичних центрах [3, 5].
Проте під час впровадження автоматизованих технологій необхідно враховувати й аспекти безпеки даних і конфіденційності пацієнтів. Технології повинні відповідати високим стандартам захисту інформації, щоб уникнути потенційних ризиків витоку особистих медичних даних. Не менш важливою є потреба в постійній валідації й оновленні алгоритмів, щоб забезпечити їх ефективність у різних клінічних умовах. Це включає проведення клінічних випробувань і тестування нових систем у реальних умовах медичної практики для підтвердження їх надійності і точності [4, 9].
Основні переваги та недоліки автоматизованого оброблення медичних зображень у неврології надано в таблиці.
Таблиця. Аспекти впливу автоматизованого оброблення медичних зображень на клінічні рішення в неврології (власна розробка автора)
| Аспект | Опис | Переваги | Виклики та обмеження |
|---|---|---|---|
| Технології | Використання ШІ, машинного навчання, алгоритмів глибинного навчання для оброблення зображень | Підвищення точності діагностики, швидкість оброблення зображень | Необхідність постійного оновлення алгоритмів і технологій, інтеграція з наявними системами |
| Точність діагностики | Поліпшення виявлення патологій, таких як пухлини головного мозку, інсульти, нейродегенеративні захворювання | Раннє виявлення захворювань, зниження ймовірності людських помилок | Можливість помилок у разі неправильного навчання алгоритмів або неякісних даних |
| Час оброблення | Зменшення часу, необхідного для аналізу й інтерпретації медичних зображень | Швидше ухвалення клінічних рішень, зменшення черг у лікарнях | Потреба у високих обчислювальних ресурсах і ефективному програмному забезпеченні |
| Інтеграція даних | Комбінація даних зображень з іншими медичними даними для створення комплексних моделей | Розроблення персоналізованих планів лікування, покращення прогнозування захворювань | Складність інтеграції з іншими медичними системами і даними |
| Навчання персоналу | Потреба в навчанні медичних працівників для роботи з новими технологіями | Підвищення кваліфікації лікарів, можливість використання нових інструментів у практиці | Тривалий процес навчання, витрати на освітні програми |
| Клінічні результати | Вплив на результати лікування пацієнтів, покращення загальної якості медичної допомоги | Зменшення тривалості захворювань, підвищення якості життя пацієнтів | Можливість залежності від технологій і необхідність підтвердження результатів на практиці |
Оцінювання ефективності автоматизованих систем оброблення медичних зображень у точності діагностики та лікування неврологічних захворювань показує, що ці технології мають значний потенціал для покращення медичних процесів. Автоматизовані системи, що використовують ШІ та машинне навчання, забезпечують високу точність у виявленні різних неврологічних хвороб завдяки їх здатності швидко аналізувати великі обсяги інформації у вигляді медичних зображень [6].
Однією з основних переваг автоматизованих систем є їх здатність виявляти ранні ознаки таких тяжких захворювань, як хвороба Альцгеймера, інсульти або пухлини головного мозку. Це дозволяє лікарям своєчасно розпочати лікування, що може значно поліпшити прогноз для пацієнтів. Дослідження свідчать, що автоматизовані системи, використовуючи алгоритми, що ґрунтуються на глибинному навчанні, часто перевищують можливості лікарів-фахівців у точності виявлення таких видів патології, особливо у випадках з невеликими або тонкими змінами в зображеннях, які можуть бути пропущені під час традиційного аналізу [8].
Також існують питання етичного характеру, наприклад, відповідальність за можливі помилки в діагностиці і захист конфіденційності даних пацієнтів. Інтеграція автоматизованих систем з іншими медичними даними і системами може бути складною, але вона відкриває нові можливості для створення комплексних моделей прогнозування та персоналізації лікування [6].
Загалом автоматизовані системи оброблення медичних зображень мають значний потенціал для підвищення точності діагностики й ефективності лікування неврологічних захворювань. Їх використання може сприяти значному поліпшенню якості медичної допомоги, зменшенню часу на діагностику та лікування і підвищенню точності діагнозів, що є критично важливим для пацієнтів з неврологічними розладами.
Медичні працівники, які використовують автоматизовані системи оброблення медичних зображень, загалом високо оцінюють їх зручність та ефективність. Однак деякі лікарі можуть виявляти обережність через недостатнє розуміння принципів роботи таких систем або побоювання щодо надійності результатів. Незважаючи на це, зростаюча кількість клінічних досліджень демонструє високу ефективність автоматизованих систем, що сприяє підвищенню рівня довіри до них серед медичних працівників. Інтеграція автоматизованих систем у клінічну практику потребує належного навчання та підтримки для медичного персоналу [7].
Автоматизоване оброблення медичних зображень дозволяє значно скоротити час, необхідний для аналізу зображень та ухвалення клінічних рішень. Завдяки цьому лікарі можуть швидше реагувати на медичні виклики та оперативно ухвалювати рішення щодо лікування пацієнтів. Наприклад, при підозрі на інсульт швидкість ухвалення рішень є критичною для запобігання незворотним пошкодженням головного мозку. Автоматизовані системи можуть миттєво аналізувати зображення та надавати рекомендації, що значно підвищує шанси на успішне лікування [10–12].
Впровадження автоматизованих систем оброблення медичних зображень має значний економічний потенціал. Хоча початкові витрати на придбання та налаштування таких систем можуть бути високими, в довгостроковій перспективі вони здатні суттєво знизити загальні витрати на охорону здоров’я. Завдяки підвищенню точності діагностики та ефективності лікування автоматизовані системи сприяють зменшенню кількості повторних госпіталізацій та ускладнень. Крім того, скорочення часу на аналіз зображень дозволяє підвищити продуктивність медичних закладів та оптимізувати використання ресурсів [7].
Перспективи розвитку автоматизованих систем оброблення медичних зображень у неврології є дуже обнадійливими. Сучасні досягнення в галузі ШІ та машинного навчання відкривають нові можливості для вдосконалення існуючих систем. Майбутні дослідження можуть спрямовуватися на розробку більш точних та ефективних алгоритмів, інтеграцію нових типів медичних зображень та поліпшення інтерфейсу для користувачів. Важливо також враховувати етичні та правові аспекти використання таких систем, щоб забезпечити безпеку та конфіденційність даних пацієнтів [2].
Крім того, автоматизовані системи оброблення зображень можуть включати функції навчання на основі зворотного зв’язку, що дозволяє постійно покращувати їх точність та ефективність. Ці системи можуть навчатися на нових даних і коригувати свої алгоритми, щоб адаптуватися до нових типів патології або змін у медичних практиках. Інтеграція автоматизованих систем може також сприяти зменшенню витрат на медичні послуги. Швидше і точніше діагностування можуть зменшити кількість необов’язкових додаткових обстежень і лікувальних заходів, а також скоротити загальний час лікування, що позитивно вплине на економічні аспекти медичних установ [14, 15].
Завдяки автоматизованим системам можливо реалізувати інноваційні підходи до персоналізованої медицини. Наприклад, алгоритми можуть використовувати дані про генетичні особливості пацієнтів для розроблення індивідуалізованих планів лікування, що дозволяє враховувати специфічні ризики щодо кожного пацієнта та його потреби.
Висновок
Впровадження автоматизованих систем оброблення медичних зображень значно впливає на клінічні рішення в неврології. Однією з ключових переваг є підвищення точності діагностики, що дозволяє лікарям швидше та ефективніше діагностувати неврологічні захворювання. Завдяки автоматизації знижується ризик людської помилки та покращується виявлення дрібних патологічних змін, які можуть бути непоміченими при ручному аналізі. Автоматизовані системи також сприяють стандартизації процесу діагностики, що дає змогу забезпечити більш об’єктивні та узгоджені результати незалежно від досвіду і кваліфікації лікаря.
Крім того, автоматизовані технології дозволяють значно скоротити час аналізу зображень, що є критично важливим у випадках, коли необхідно швидко ухвалити рішення, наприклад, при гострих неврологічних станах. Це також розвантажує лікарів, дозволяючи їм зосередитися на більш складних та невідкладних клінічних завданнях. Використання таких систем також сприяє накопиченню та аналізу великої кількості даних, що може бути використано для проведення наукових досліджень та вдосконалення лікувальних підходів.
Автоматизовані системи оброблення медичних зображень відкривають нові можливості для телемедицини, даючи змогу проводити дистанційні консультації та діагностику, що особливо важливо в умовах обмеженого доступу до спеціалізованої медичної допомоги. Таким чином, автоматизація процесу оброблення медичних зображень у неврології сприяє підвищенню якості медичних послуг, точності та швидкості діагностики, а також розширює можливості для досліджень та інновацій у цій галузі.
Список використаної літератури
- 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.
Інформація про авторів:
Юрик Ольга Єфремівна — докторка медичних наук, професорка, завідувачка лабораторії нейроортопедії та проблем болю, Державна установа «Інститут травматології та ортопедії Національної академії медичних наук України», Київ, Україна. orcid.org/0000-0003-2245-9333. E-mail: [email protected] Башкірова Людмила Михайлівна — кандидатка медичних наук, асистентка, кафедра неврології, медичний факультет, Національний університет охорони здоров’я України імені П.Л. Шупика, Київ, Україна. orcid.org/0000-0002-1521-260X Кіт Ірина Валеріївна — кандидатка медичних наук, доцентка кафедри анатомії людини, Тернопільський національний медичний університет імені І.Я. Горбачевського, Тернопіль, Україна. orcid.org/0000-0001-6145-9286 |
Information about the authors:
Yuryk Olha Ye. — Doctor of Medical Sciences, Professor, Head of the Laboratory of Neuroorthopedics and Pain Problems, State Institution «The Institute of Traumatology and Orthopedics» by the NAMS of Ukraine, Kyiv, Ukraine. orcid.org/0000-0003-2245-9333. E-mail: [email protected] Bashkirova Liudmyla M. — PhD in Medical Science, Assistant, Department of Neurology, Faculty of Medicine, Shupyk National Healthcare University of Ukraine, Kyiv, Ukraine. orcid.org/0000-0002-1521-260X Kit Iryna V. — PhD in Medical Sciences, Associate Professor of the Department of Human Anatomy, Ternopil National Medical University named after I.Ya. Gorbachevsky, Ternopil, Ukraine. orcid.org/0000-0001-6145-9286 |
Надійшла до редакції/Received: 29.07.2024
Прийнято до друку/Accepted: 13.08.2024
