Журнал кардиореспираторных исследований 2024. №2

Maqola mavzusi

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И ЕГО РОЛЬ В УЛУЧШЕНИИ ДИАГНОСТИКИ КАРДИОЛОГИЧЕСКИХ СОСТОЯНИЙ (11-17)

Mualliflar

Alyavi A. L., Alavi B. A., Abdullaev A. Kh., Uzokov J. K., Muminov Sh. K., Iskhakov Sh. A., Virkhov I. P., Ashirbaev Sh. P.

Muassasa

Республиканский специализированный научно-практический медицинский центр терапии и медицинской реабилитации

Annotatsiya

На фоне быстрого развития искусственного интеллекта (ИИ) в медицине, его применение в кардиологии становится все более значимым. Данная статья обсуждает роль и влияние искусственного интеллекта на улучшение диагностики кардиологических состояний. Подробно рассматриваются методы машинного обучения и нейронные сети, применяемые для анализа различных типов медицинских данных, включая электрокардиографию (ЭКГ), коронарная ангиография (КАГ), и другие. Преимущества использования искусственного интеллекта включают повышенную точность и скорость диагностики, раннее обнаружение патологий, а также персонализированный подход к лечению. Обсуждаются перспективы дальнейшего развития данной области и возможности интеграции искусственного интеллекта в клиническую практику с целью улучшения здравоохранения и результатов лечения пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями.

Kalit so'zlar

Ключевые слова: Искусственный интеллект, Кардиология, Диагностика, Персонализированное лечение

Adabiyotlar

1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. Аляви А. Л., Аляви Б. А., Абдуллаев А. Х., Узоков Ж. К. Перспективы искусственного интеллекта в медицине // Journal of cardiorespiratory research, 2022, 1(4), 9-14. Uzokov J, Alyavi A, Alyavi B, Abdullaev A. How artificial intelligence can assist with ischaemic heart disease // Eur Heart J. 2024 Feb 10:ehae030. doi: 10.1093/eurheartj/ehae030. LeCun Y., Bengio Y., Hinton G. Deep learning. Nature. 2015;521:436–444. Rajpurkar P., Chen E., Banerjee O., Topol E.J. AI in health and medicine. Nat. Med. 2022;28:31–38. Alyavi A., Uzokov J. Treatment of stable angina pectoris: focus on the role of calcium antagonists and ACE inhibitors //Ont Health Technol Assess Ser. – 2017. – Т. 15. – №. 9. – С. 1-12. Brown K, Jones C. Machine Learning Approaches for Cardiac Diagnosis: A Comprehensive Review. European Heart Journal. 2017;38(14):1094-1100. Bengio Y., Goodfellow I., Courville A. Deep learning. Volume 1 MIT Press; Cambridge, MA, USA: 2017. Vasilakakis M.D., Iakovidis D.K., Koulaouzidis G. Public Health and Informatics. IOS Press; Amsterdam, The Netherlands: 2021. A Constructive Fuzzy Representation Model for Heart Data Classification; pp. 13–17. Zhang J., Gajjala S., Agrawal P., Tison G.H., Hallock L.A., Beussink-Nelson L., Lassen M.H., Fan E., Aras M.A., Jordan C., et al. Fully Automated Echocardiogram Interpretation in Clinical Practice. Circulation. 2018;138:1623–1635. 10. Wolterink J.M., Leiner T., de Vos B.D., van Hamersvelt R.W., Viergever M.A., Išgum I. Automatic coronary artery calcium scoring in cardiac CT angiography using paired convolutional neural networks. Med. Image Anal. 2016;34:123–136.