Искусственный интеллект – новое слово в нефрологии: точки приложения и перспективы (обзор литературы).

Обоснование. Ведение пациентов с заболеваниями органов мочевой системы – крайне актуальная задача. Основная проблема заключается в том, что заболевания органов мочевой системы чаще протекают без явных специфических симптомов до стадии ограничения функции почек. На первое место, среди жалоб и клинических проявлений, выходят неспецифические симптомы, например анемия, деформация костной системы, когнитивные и сосудистые нарушения и другие, затрудняющие диагностику основного заболевания. Актуальной является ранняя своевременная диагностика заболеваний органов мочевой системы с помощью анамнестических, наследственных, клинико-лабораторных, инструментальных и генетических методов. Сложность заключается в дефиците кадров нефрологической службы и интерпретации данных другими специалистами, поэтому вся ответственность по раннему выявлению заболеваний почек ложится на участковых педиатров, семейных врачей, наиболее тесно взаимодействующих с населением. Искусственный интеллект (ИИ) стал многообещающим инструментом в области здравоохранения, появляются работы по применению его в нефрологии в качестве помощника врача.
Цель исследования: изучить работы, посвященные применению искусственного интеллекта в нефрологии. Материалы и методы. Электронный поиск в PubMed выполнен для извлечения статей, опубликованных с 2014 по 2024 годы, используя ключевые слова: Artificial intelligence technologies; machine learning; chronic kidney disease. Обзор, анализ и систематизация статей выполнялись вручную. Из 264 статей объектом исследования стали статьи (n=64), касающиеся диагностики заболеваний почек и консервативной части нефрологии на стыке с ИИ. Результаты литературного обзора позволили заключить то, что методы ИИ бурно развиваются и могут быть использованы для создания как описательных, так и прогностических моделей заболеваний почек, персонификации схем лечения, классификации изображений при визуализирующих методах обследования, тем самым повышая качество оказания медицинской помощи, междисциплинарного сотрудничества, получению новых знаний и развитию науки.

Авторы: Седашкина О. А., Колсанов А. В.

Темы: ведение пациентов1 искусственный интеллект30 классификация изображений1 методы1 мочевая система1 персонификация лечения1 прогностические модели5 развитие науки1