Алгоритмы машинного обучения (МО) находят применение во всех сферах жизни человека. Пренатальный скрининг (ПС) не является исключением. Внедрение методов МО для оценки результатов ПС позволит преодолеть проблемы, присущие анализу людьми: снизить субъективность и вариабельность между разными специалистами при чтении медицинских изображений, сократить время исследования, стратифицировать беременных по группам риска с большей достоверностью. Настоящее исследование сконцентрировано на оценке диагностической результативности применения технологий, основанных на применении методов искусственного интеллекта (ИИ), для оценки результатов ПС. Исследование проводилось в соответствии с методологией обзора предметного поля. По результатам поиска в базах PubMed и eLibrary идентифицировано 27 релевантных работ. Все включенные работы продемонстрировали положительный потенциал методов ИИ для обнаружения, классификации или прогнозирования рисков развития врожденных аномалий (ВА). При интерпретации медицинских изображений МО позволяет сократить время диагностики, повысить ее качество, обеспечить возможность проведения данного варианта диагностики в удаленных и труднодоступных районах или в условиях кадрового дефицита, сохраняя при этом достаточную чувствительность и специфичность вне зависимости от квалификации врача. Алгоритмы на основе метаболомного анализа обладают преимуществами в точности и эффективности прогнозирования хромосомных аномалий. Системы поддержки принятия врачебных решений позволяют улучшить прогнозирование развития ВА в первом триместре беременности как с точки зрения точности скрининга, так и с точки зрения снижения стоимости программы скрининга.
Тем не менее текущие эмпирически подтверждённые знания в основном получены при внедрении систем ИИ с низкой автономностью действий, и авторы большинства включенных в анализ исследований описывают ряд ограничений, которые необходимо учитывать при внедрении подобных решений.
Концепция метавселенной является новой, активно развивающейся идеей, имеющей потенциал в различных сферах медицины. Сочетание мультисенсорной стимуляции и социального взаимодействия открывает широкие возможности для применения технологий метавселенной в реабилитации. Целью данного обзора является анализ сфер применения и перспектив развития метавселенной в реабилитации. Методы: Авторами был выполнен поиск в PubMed, ScienceDirect с использованием ключевых слов «metaverse», «метавселенная», среди которых в ручном режиме велся поиск исследований, связанных с различными аспектами реабилитации. Из найденных 1393 публикаций для дальнейшего анализа было отобрано 37. Результаты: Технологии метавселенной используются в медицинской реабилитации, помогая восстановить физические и когнитивные функции. Создание цифровых двойников-аватаров и использование машинного обучения для обработки данных о пациенте может сделать реабилитацию более персонализированной и эффективной. Обсуждение: Концепция метавселенной создает уникальную среду, в основе которой лежит синергия высоких технологий и социального взаимодействия. Новые возможности, которые открывает применение метавселенной в медицине, могут коренным образом изменить реабилитацию, сделав ее более эффективной и доступной.
- 1
- 2