XVII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2025

Введение. Искусственный интеллект (ИИ) активно внедряется в современную жизнь, и медицина не является исключением. Специализированный ИИ лучше всего подходит для визуальной диагностики, например, для раннего выявления меланомы. В некоторых исследованиях решения на основе ИИ продемонстрировали чувствительность и специфичность, сравнимые с таковыми у опытных клиницистов и даже превосходящие их [2].

Искусственный интеллект (ИИ) представляет собой совокупность технологий и алгоритмов, предназначенную для выполнения задач, требующих человеческого интеллекта. На данный момент известно, что ИИ активно внедряется во все сферы жизни и продолжает быть объектом активных исследований. Одной из наиболее важных областей применения ИИ является медицина. Согласно статистике, рак выступает одной из ведущих причин смертности. Потому в стремлении решить данную проблему, ученые используют ИИ для ранней диагностики и изучения данного заболевания. Современные алгоритмы автоматизированного интеллекта способны анализировать медицинские данные и выявлять патологические изменения клеток на ранних стадиях, что значительно повышает шансы на успешное лечение.

Цель исследования. Целью данного исследования является изучение методов диагностики злокачественных и доброкачественных новообразований с использованием компьютерного разума. Также возможность понимать причины появления указанного недуга. Исследование посвящено анализу различных методов, использующих ИИ для диагностики раковых опухолей, а также оценке их эффективности.

Материал и методы исследования. Как известно факторами появления онкологических заболеваний являются:

1. Неправильный образ жизни, к которому относятся: употребление алкоголя и табака, нездоровое питание, низкая физическая активность, нахождение в загрязненном пространстве, частые стрессы и снижение иммунитета.

2. Ультрафиолетовое излучение, которое может вызвать меланому.

3. Генетическая предрасположенность.

Все эти факторы могут стать причиной развития как злокачественных, так и доброкачественных заболеваний. Также влияют канцерогены - они могут находиться в различных источниках: табачном дыме, питьевой воде (в некоторых случаях загрязненной промышленными выбросами), химических веществах, радиации, а также в некоторых пищевых добавках. Важным способом снижения заболеваемости раком и смертности является скрининг среди населения. С ростом осведомленности о скрининге здоровья изобретается все большее число интеллектуальных детекторов для улучшения раннего выявления рака [1]. Оценку состояния пациента врачи проводят самостоятельно, опираясь на собственные знания и опыт; однако для постановки точного диагноза они используют интеллектуальную машину, так как ее скорость обработки данных значительно выше. Известно, что раковые клетки распространяются на соседние ткани, образуя вторичные образования. Для предотвращения подобного явления ученые применяют созданные модели, разработанные специально для прогнозирования новообразований.

Некоторые модели прогнозирования:

1. Convolutional Neural Networks (CNNs) - используется для анализа медицинских изображений, таких как рентгеновские снимки и МРТ, целью которых является выявление подозрительных участков.

2. Support Vector Machines (SVMs) – применяются для классификации данных и могут использоваться для разделения пациентов на группы с высоким и низким риском развития рака.

3. Bayesian Networks – эти модели используют теорему Байеса для расчета вероятности возникновения заболеваний на основе различных факторов риска и данных пациента.

Результаты исследования и их обсуждение. Рассмотрены модели исследований, которые помогают в выявлении опухолей как доброкачественных, так и злокачественных. Изучены факторы, которые существенно влияют на риск развития заболевания, включая генетическую предрасположенность, воздействие канцерогенов, внешние экологические условия, а также образ жизни.

Искусственный интеллект существенно повышает точность диагностирования, способствует прогнозированию риска рака и значительно сокращает время, необходимое для постановки окончательного диагноза. Например, компания IBM разработала суперкомпьютер с искусственным интеллектом Watson (Ватсон), способный воспринимать, «понимать» и принимать решения на основе естественного языка. Его возможности используются в Мемориальном Раковом центре Слоун-Кеттеринг (Memorial Sloan Kettering Cancer Centre, Нью-Йорк) для оказания помощи в диагностике онкологических заболеваний и разработке планов терапии пациентов [4].

Выводы или заключение. В заключение следует отметить, что использование ИИ для выявления рака на ранних стадиях является перспективным направлением в области медицинской диагностики. Способность анализировать огромные объемы медицинских данных и выявлять закономерности, которые могут указывать на наличие рака, может, значительно повысить точность и эффективность диагностического процесса. Это может привести к более раннему обнаружению рака, что крайне важно для повышения шансов на успешное лечение [2]. Искусственный интеллект представляет собой мощный инструмент для решения глобальных проблем в различных сферах. Особое значение его применение приобретает в области медицины, где ИИ существенно улучшает диагностику, прогнозирование и лечение заболеваний. Он открывает новые горизонты в решении сложных задач, стоящих перед современным обществом. В медицине его роль особенно важна, так как ИИ значительно повышает точность диагностики, способствует раннему выявлению и лечению онкологических заболеваний, помогает точно спрогнозировать мутации ДНК, и появление новых метастазов.

Список литературы

1. Чжан К., Сюй Дж., Тан Р. и др. Новые исследования и будущие перспективы искусственного интеллекта в диагностике и лечении рака [Текст] / Чжан К., Сюй Дж., Тан Р. и др. // Journal of Hematology & Oncology. — 2023.

2. Мягков, А. А., Куликов, А. А. ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ ОНКОЛОГИЧЕСКИХ ЗАБОЛЕВАНИЙ В СОВРЕМЕННОЙ МЕДИЦИНЕ [Текст] / А. А. Мягков, А. А. Куликов // «Медицина. Социология. Философия. Прикладные Исследования». — 2023. — № 3. — С. 169-171.

3. Астафьев, В. Ю. Анализ сфер применения искусственного интеллекта в современном обществе / В. Ю. Астафьев, Г. Е. Турчанинов // Университетская наука. – 2022. – № 2(14). – С. 143-145. – EDN RGXRVC.

4. Краюшкин П.В. Возможности искусственного интеллекта в диагностике онкологических заболеваний / Краюшкин П.В. [Электронный ресурс] // PREMIUM AESTHETICS : [сайт]. — URL: https://www.premium-a.ru/stati_v_smi/vozmozhnosti-iskusstvennogo-intellekta-v-diagnostike-onkologicheskih-zabolevanij/ (дата обращения: 13.12.2024).