Mažvydas Jackevičius

Abstract

Radiologija – viena sričių, kurios specialistų darbo krūvis nuolat didėja. Tai sąlygoja pacientams atliekamų vaizdo tyrimų kiekio didėjimas ir specialistų trūkumas. Pasta­raisiais metais ieškoma būdų, kaip padidinti radiologų efektyvumą bei produktyvumą. Vienas iš jų – dirbtinio intelekto sistemų integravimas radiologijoje. Šiuo metu dirbtinio intelekto modeliai geba radiologiniuose vaiz­duose aptikti patologinius pakitimus ir įvertinti vaizdo kokybę. Jie naudojami intervencinėje radiologijoje, kur dirbtinis intelektas gali atrinkti tinkamus procedūrai pa­cientus ar netgi pagerinti procedūros tikslumą. Nepaisant šių galimybių, dirbtinis intelektas radiologijoje susiduria su duomenų kuravimo, skaidrumo stokos ir asmens duo­menų saugumo užtikrinimo problemomis.

Keyword(s): dirbtinis intelektas, radiologija, giluminis mokymasis.

DOI: 10.35988/sm-hs.2024.017
Full Text: PDF

Back