СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДОВ ВЫЯВЛЕНИЯ РАКА КОЖИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МУЛЬТИМОДАЛЬНОГО ОБЪЕДИНЕНИЯ ДАННЫХ И ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
DOI:
https://doi.org/10.32014/2024.2518-1726.290Ключевые слова:
выявление рака кожи, мультимодальное объединение данных, искусственный интеллект, дерматоскопические изображения, клини ческие метаданные, гистопатологические отчеты, точность диагнос тики, анализ медицинских изображений, машинное обучение, технологии здравоохранения.Аннотация
Рак остается ведущей причиной смертности во всем мире, что обусловливает необходимость постоянного совершенствования методов раннего выявления и лечения. Глубокое обучение, являющееся частью искусственного интеллекта, стало революционным инструментом в анализе медицинских изображений, значительно улучшающим диагностику рака. В этом исследовании рассматриваются различные методы, используемые в диагностике рака легких, включая медицинскую визуализацию (например, радиологию, патологию), геномику и клинические данные, с учетом специфических задач в каждой области. Предлагаемая мультимодальная нейронная сеть Fusion Deep Neural Network (MFDNN) эффективно объединяет эти разнообразные источники данных для повышения точности диагностики. Кроме того, в ней особое внимание уделяется интеграции клинических данных и электронных медицинских карт, что демонстрирует ценность мультимодальных подходов для повышения надежности диагностики рака легких. Также обсуждаются этические соображения, связанные с ИИ в клинических условиях, наряду с необходимостью валидации и нормативных рекомендаций.
