Gediminas Račkauskas, Dovydas Martusevičius
Abstract
Šioje literatūros apžvalgoje nagrinėjama šiandieninė dirbtinio intelekto (DI) taikymo kardiologijoje-aritmologijoje praktika ir ateities perspektyvos. Dirbtinio intelekto, o ypač giliojo mokymosi metodų, integravimas atskleidė didžiulį potencialą gerinant įvairius aritmijų valdymo aspektus. Apžvalga parodė, kad DI modeliai dažnai pasiekia ar net pralenkia gydytojų kardiologų diagnostinį tikslumą, o kai kurie tyrimai pademonstravo galimybę aptikti prieširdžių virpėjimą net sinusinio ritmo metu. Nors pasiekimai daug žadantys, yra išliekančių iššūkių. Tai duomenų kokybė, modelių rezultatų interpretavimo galimybės, teisinis reguliavimas. DI turi didelį potencialą pagerinti kardiologinę diagnostiką, tačiau būtinas nuoseklus klinikinis patvirtinimas ir atsakingas įgyvendinimas.
Keyword(s): dirbtinis intelektas, kardiologija, aritmija, elektrokardiograma (EKG), mašininis mokymasis, rizikos prognozavimas, nešiojamieji įrenginiai.
DOI: 10.35988/sm-hs.2026.110
Full Text: PDF