Искусственный интеллект в гастроэнтерологии.

Раз уж тема ИИ уже открыта в моем прошлом посте, сделаю шаг в сторону своего направления 🧭 

Поскольку, область гастроэнтерологии и гепатологии, в значительной степени зависит от огромного количества визуальных исследований, она не является исключением. Клиническое применение систем ИИ в этом направлении включает в себя ‼️ идентификацию злокачественных поражений, ‼️ разработку объективных систем оценки для стратификации риска, ‼️ прогнозирование заболевания или ответа на лечение (например, определение выживаемости у пациентов после резекции гепатоцеллюлярной карциномы), ‼️ определение, какие пациенты с воспалительным заболеванием кишечника «выиграют» от биологической терапии, или же ‼️ оценку таких показателей, как подготовка кишечника, ‼️ качество эндоскопического исследования.

С ростом признания важности ИИ в гастроэнтерологии в конце 2019 года в Вашингтоне, состоялся первый глобальный саммит ИИ в области гастроэнтерологии и эндоскопии, в котором приняли участие несколько экспертов. Консорциум ожидал, что в ближайшие 10 лет клиническое применение ИИ в гастроэнтерологии положительно повлияет на уход за пациентами и клинический рабочий процесс. Консорциум признал важность тесного междисциплинарного сотрудничества между гастроэнтерологами, промышленностью и регулирующими органами в разработке и применении новых технологий в клинических условиях.

(Для вашего понимания расшифровка)

🫸ИИ с машинным обучением (Machine Learning, ML)

🫸ИИ с глубоким обучением (Deep Learning, DL)

ML и DL могут помочь врачам в диагностике новообразований желудочно-кишечного тракта и печени, кровотечений, инфекции и воспалительного процесса, а также прогнозировать показатели результатов в этих условиях. Последние достижения в области искусственного интеллекта в гастроэнтерологии и гепатологии многообещающие для аспекта многих областей клинической помощи, от обнаружения опухолевых поражений до прогнозирования реакции лечения. Применение ИИ к большим и сложным наборам данных может помочь в выявлении новых связей между переменными, что потенциально может привести к изменениям в клинической практике. Кроме того, использование технологий с помощью искусственного интеллекта может значительно улучшить качество ухода. Наконец, наступило время для точной медицины с помощью, когда ИИ может адаптировать схему лечения или потенциально предсказать реакцию на лечение у конкретного пациента на основе большого количества клинических данных из больших наборов данных пациентов. Но опять таки, ✅ важно понимать, что, хотя ИИ в настоящее время не заменяет клинические рассуждения человека, у него есть светлое будущее в улучшении ухода за пациентами.

#ИИ