РОЛЬ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В ОПТИМІЗАЦІЇ УЛЬТРАЗВУКОВОЇ ДІАГНОСТИКИ АДЕНОМІОЗУ ТА ЕНДОМЕТРІОЗУ ТАЗОВОЇ ЛОКАЛІЗАЦІЇ

Анотація

Застосування штучного інтелекту (далі – ШІ) в медичній діагностиці відкриває нові можливості для підвищення точності, оперативності та ефективності обстеження пацієнток із гінекологічною патологією. Ультразвукова діагностика аденоміозу (далі – УЗД) та ендометріозу тазової локалізації залишається складним завданням через варіативність клінічних проявів, нечіткі межі уражених тканин та індивідуальні анатомічні особливості. Метою дослідження є всебічний аналіз ролі алгоритмів ШІ в оптимізації УЗД, підвищенні точності діагностичних висновків та зниженні ймовірності діагностичних помилок. На основі сучасних досліджень і міжнародних клінічних рекомендацій проаналізовано методи автоматизованої обробки ультразвукових зображень, застосування алгоритмів машинного навчання для ідентифікації патологічних змін у структурі ендометрію та міометрію, а також інтеграцію рішень ШІ в роботу лікаря-діагноста. Обґрунтовано доцільність застосування моделей глибокого навчання для автоматичного виділення зон ураження, прогнозування тяжкості захворювання та моніторингу ефективності лікування. Особливу увагу приділено клінічним перевагам упровадження ШІ, зокрема скороченню часу обстеження, мінімізації суб’єктивного впливу дослідника, підвищенню відтворюваності результатів та можливості раннього виявлення патологій, що істотно впливає на вибір індивідуальної терапії. Акцентовано також на економічній ефективності інтеграції ШІ, оскільки автоматизація процесу обстеження дає змогу оптимізувати робочий час персоналу та знизити витрати на повторні дослідження. Отже, поєднання клінічного досвіду лікаря та інтелектуальних алгоритмів сприяє створенню високоточної та надійної системи УЗД аденоміозу та ендометріозу, що відповідає сучасним вимогам персоналізованої медицини. Упровадження ШІ в рутинну практику обстежень гінекологічних пацієнток є важливим кроком до підвищення якості медичної допомоги та оптимізації ресурсів клініки