Abstract:
Современная гинекология сталкивается с растущей потребностью в
раннем выявлении злокачественных опухолей, таких как рак шейки матки,
эндометрия и яичников, что напрямую влияет на эффективность лечения и прогноз
пациентов. Традиционные методы диагностики, включая цитологию, ультразвуковое
исследование и лабораторные тесты, обладают определёнными ограничениями,
связанными с человеческим фактором и трудоёмкостью обработки данных. В
последние годы активное развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ)
открыло новые возможности для повышения точности и скорости диагностики.
Алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения позволяют анализировать
большие массивы клинической информации, цифровые изображения и генетические
данные, выявляя патологические изменения на ранних стадиях заболевания.
Применение ИИ в гинекологической онкологии способствует снижению числа
ложноположительных и ложноотрицательных результатов, оптимизации
процессов скрининга и поддержке принятия врачебных решений. В данной статье
рассматриваются современные подходы использования ИИ в диагностике
гинекологических опухолей, их преимущества и ограничения, а также перспективы
интеграции этих технологий в клиническую практику для улучшения исходов лечения
и качества жизни пациентов.
