Airidas Dautorius, Viktor Migunov, Diana Jačiauskienė
Abstract
Odos vėžys yra viena iš dažniausių onkologinių ligų pasaulyje. Ankstyva jos diagnostika yra itin svarbi, nes padeda pagerinti išgyvenamumo rodiklius ir sumažinti mirtingumą. Melanoma, kaip agresyvi odos vėžio forma, turi geresnes išgyvenamumo prognozes, kai ji diagnozuojama anksti. Šeimos gydytojai dažnai pirmieji pastebi įtartinus odos pažeidimus, tačiau jų ribotos diagnostinės galimybės sunkina piktybinių darinių nustatymą. Dirbtinis intelektas (DI), ypač giluminio mokymosi algoritmai, gali padėti tiksliau analizuoti dermatoskopinius ir klinikinius vaizdus, taip padidindamas diagnostikos tikslumą. Integravus DI į šeimos gydytojo praktiką, galima pagerinti diagnostiką, sumažinti perteklinius siuntimus specialistams ir efektyviau paskirstyti sveikatos priežiūros išteklius. Tyrimai rodo, kad bendras gydytojo ir DI darbas užtikrina geresnius diagnostikos rezultatus nei diagnozė, nustatyta atskirai. Straipsnyje nagrinėjami DI privalumai, trūkumai ir iššūkiai, susiję su šios technologijos diegimu pirminėje sveikatos priežiūroje. Ypatingas dėmesys skiriamas ankstyvos diagnostikos gerinimui.
Keyword(s): dirbtinis intelektas, giluminis mokymasis, konvoliuciniai neuroniniai tinklai, melanoma, odos vėžys.
DOI: 10.35988/sm-hs.2025.241
Full Text: PDF