Искусственный интеллект в эндоскопической и ультразвуковой визуализации при воспалительных заболеваниях кишечника

Искусственный интеллект (ИИ) быстро меняет подходы к визуализации при воспалительных заболеваниях кишечника (ВЗК), особенно при эндоскопии и ультразвуковом исследовании. Несмотря на важную роль этих методов, их применение затрудняют межэкспертная вариабельность, субъективность и ограниченная доступность. ИИ может помочь преодолеть эти ограничения: повысить выявляемость поражений, стандартизировать оценку активности заболевания и поддержать принятие клинических решений. В эндоскопии глубокие свёрточные нейронные сети демонстрируют высокую точность выявления изменений слизистой оболочки и оценки тяжести заболевания, снижая зависимость результатов от исследователя и повышая согласованность диагностики. Системы колоноскопии с поддержкой ИИ также улучшают показатели качества процедуры, в том числе частоту выявления аденом и время извлечения колоноскопа. Применение ИИ при ультразвуковом исследовании кишечника позволяет автоматизировать измерение толщины кишечной стенки, оценивать васкуляризацию и различать воспалительные и фиброзные стриктуры, что важно для выбора индивидуальной терапии. ИИ также улучшает капсульную эндоскопию: сокращает время анализа и повышает выявляемость малозаметных поражений. Несмотря на достигнутый прогресс, для внедрения ИИ необходимо решить ряд задач, связанных с качеством и стандартизацией наборов данных, интерпретируемостью алгоритмов, готовностью врачей к их применению, а также нормативными и этическими аспектами. В настоящем обзоре рассмотрены последние достижения в интеграции ИИ в дизайн исследований, медицинские изделия и клинические рабочие процессы, направленные на повышение точности диагностики, оптимизацию лечебной тактики и улучшение исходов лечения пациентов с ВЗК.