гематология

Данная статья представляет систематический обзор современных методов машинного и глубокого обучения, применяемых для диагностики острого лимфобластного лейкоза (ALL) — наиболее распространённого вида рака у детей. Авторы проанализировали исследования, использующие различные алгоритмы ИИ для анализа медицинских изображений, лабораторных данных и геномной информации с целью выявления заболевания на ранних стадиях. Обзор охватывает применение сверточных нейронных сетей для анализа микроскопических изображений клеток крови, методов обработки естественного языка для извлечения информации из электронных медицинских карт, а также ансамблевых алгоритмов для прогнозирования риска развития лейкоза. Ключевые результаты показывают, что ИИ-модели демонстрируют точность диагностики от 85% до 97% в зависимости от типа входных данных и архитектуры алгоритма. Исследование подчёркивает важность валидации моделей на разнообразных популяциях пациентов и стандартизации протоколов сбора данных. Работа имеет значимость для клинической практики, так как автоматизированные системы диагностики могут сократить время постановки диагноза, снизить субъективность оценки и улучшить выживаемость пациентов за счёт раннего выявления заболевания.

Статья представляет собой обзор применения искусственного интеллекта и технологии цифровых двойников для персонализированной медицины при множественной миеломе. Рассматриваются возможности ИИ для точной стратификации риска, выбора терапии и создания предиктивных моделей на основе больших клинических данных. Описываются перспективы и ограничения цифровых двойников как виртуальных реплик пациентов для динамического мониторинга заболевания.