Обзор

Как искусственный интеллект в радиологии повышает эффективность и улучшает исходы лечения?

How does artificial intelligence in radiology improve efficiency and health outcomes?

Pediatric Radiology
10.1007/s00247-021-05114-8
Полный текст Открыть в журнале PubMed PMC
FWCI: 8.88FWCI — Field-Weighted Citation Impact (индекс цитируемости с поправкой на область науки). 1.0 = среднее, > 1 = выше среднего · Процитировано: 191 · Ссылки: 50 · Лицензия: CC-BY
Цитирование по годам: 2026: 20 · 2025: 71 · 2024: 70 · 2023: 52 · 2022: 16

Аннотация

С момента внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в радиологию от него ожидали повышения качества медицинской помощи и снижения затрат. Оправдал ли ИИ эти ожидания? Мы описываем шесть клинических целей, которым может способствовать ИИ: более эффективный рабочий процесс, сокращение времени чтения, уменьшение дозы и объема контрастных препаратов, более раннее выявление заболевания, повышение точности диагностики и более персонализированная диагностика. Приводятся примеры вариантов применения, включая имеющиеся научные данные о его влиянии, основанные на иерархической модели эффективности. В заключение авторы отмечают, что рынок все еще находится в стадии становления, а о вкладе ИИ в клиническую практику известно немного. Для определения ценности ИИ и принятия обоснованных решений о разработке, закупке и возмещении затрат ожидается более широкое наблюдение за его использованием в реальной клинической практике.

Переведем эту статью за 1 час

Загрузите PDF, а мы сделаем полный перевод, краткий конспект и красивую инфографику.

Попробовать бесплатно →

Также в Подтеме: еженедельные литобзоры, база международных клинреков и конспекты свежих мед. статей и подкастов каждый день.