Year: 2025
Type: article
Abstract: У 2020 році кількість вперше встановлених онкопатологій у світі склала 19,29 мільйона випадків, кількість смертей -9,96 мільйона.В Україні протягом 2023 року було зареєстровано 106151 випадок вперше виявлених злоякісних новоутворень, кількість смертей склала 42642 випадки.Останні десятиліття спостерігається збільшення ролі штучного інтелекту в скрінінгу, діагностиці, прогнозах виникнення та ускладнень онкопатологій.Різні моделі нейронних мереж демонструють спроможність працювати з різними типами даних, обробляти великий масиви даних.Метою статті є окреслити основні перспективи та проблеми використання нейронних мереж в аналізі та інтерпретації візуальних даних в онкології, а саме при діагностиці та прогнозуванні онкопатологій на основі візуальних даних.Літературні джерела для аналізу відбирали в загальнодоступній базі даних PubMed.Ключові слова для пошуку використовували «oncology», «artificial intelligence», «visualisation».Для аналізу відбиралися статті, опубліковані з 2020 по 2025 рік.Звернення до бази даних робили 21.03.2025року.Загалом було знайдено 2131 дослідження.аналіз літературних джерел продемонстрував, що для інтерпретації зображень таких, як гістопатологічні знімки, ендоскопія, УЗД, МРТ, КТ, ренгенографія, переважно використовуються алгоритми deep learning.Всі проаналізовані статті, де ШІ використовувався для аналізу медичних зображень вказували на AUC вище 0,75.В дослідженнях, що проводили порівняння ефективності діагностики злоякісних новоутворень за допомогою ШІ та профільним лікарем, їх AUC не мала статистично значимої різниці.Проте, дослідження проводяться на ретроспективних даних, тобто навчання ШІ проходить у ідеалізованих умовах.
Authors: Zhydko A.V., Shkuropat A.V.
Language: English
Topic: AI in cancer detection
Subfield: Artificial Intelligence
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: diamond
OpenAlex ID: W4412093475