Работы автора

Согласно современным представлениям, нейроостеоартропатия Шарко (стопа Шарко) рассматривается как асептический воспалительный процесс у лиц с дистальной полинейропатией, который приводит к повреждению костей и суставов. Чаще всего стопа Шарко формируется у пациентов с сахарным диабетом (СД) и поражает стопу и голеностопный сустав. Диабетическая нейроостеоартропатия (ДНОАП) подразделяется на активную и неактивную стадии. Типичная клиническая картина активной стадии диабетической нейроостеоартропатии представляет собой отек и гиперемию пораженной стопы с градиентом температур более 2 °C по сравнению с непораженной стопой. Неспецифическая клиническая картина активной стадии диабетической нейроостеоартропатии затрудняет постановку диагноза и часто приводит к необходимости дифференциальной диагностики активной стадии диабетической нейроостеоартропатии и остеомиелита, что является одним из наиболее сложных вопросов в клинической практике. Выявление на ранних стадиях этих состояний имеет решающее значение, поскольку лечение активной стадии диабетической нейроостеоартропатии может предотвратить необратимую деформацию стопы, а выявление остеомиелита позволит своевременно назначить антибиотикотерапию. Признаки изменений структур костей и стопы в активной стадии диабетической нейроостеоартропатии на изображениях, полученные методами компьютерной рентгеновской, магнитно-резонансной и эмиссионной томографии могут быть схожи с признаками остеомиелита, что определяет важность выбора метода визуализации при обследовании пациента и разработке эффективного алгоритма ранней диагностики ДНОАП. В данном обзоре основное внимание будет уделено отличительным признакам активной стадии диабетической нейроостеоартропатии и остеомиелита при использовании визуализирующих методов исследования.

ОБОСНОВАНИЕ. Применение искусственного интеллекта в ультразвуковой диагностике узловых образований щитовидной железы ожидаемо и достаточно перспективно. Однако для того, чтобы это понять, необходимо увидеть, как с его помощью работает врач, поэтапно проводя диагностику заболеваний, как именно этот интеллект реализуется в практическом здравоохранении. В текущей публикации представлен обзор существующих интеллектуальных систем поддержки врачебных решений в тиреоидологии, и детально описаны возможности российского интеллектуального компьютерного ассистента врача ультразвуковой диагностики — системы стратификации узловых образований щитовидной железы по категориям EU-TIRADS.

ЦЕЛЬ. Повышение точности и сокращение времени УЗ-диагностики при исследовании узловых образований щитовидной железы за счет использования интеллектуальной системы ассистирования врачу УЗИ на различных этапах его деятельности с демонстрацией действий «ассистента».

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ. Для понимания возможностей использования врачами УЗИ искусственного интеллекта в своей работе предлагаемое решение разделено на этапы, на каждом из которых демонстрируются дополнительные возможности, которыми обладает врач при использовании методов интеллектуального компьютерного зрения. В качестве интеллектуальной базы используются различные архитектуры искусственных нейронных сетей, которые могут дообучаться подобно человеку на новых медицинских данных.

РЕЗУЛЬТАТЫ. Предлагаемое интеллектуальное решение позволяет врачу УЗИ иметь «второе мнение» на своем рабочем месте, которое, обрабатывая кинопетли УЗИ, позволяет решить задачи сегментации и стратификации узловых образований щитовидной железы по категориям EU-TIRADS с точностью 65–70%, т.е. на уровне врача с 5-летним опытом работы. Предложенный управляемый данными (data driven) подход по мере обработки кинопетель новых пациентов будет улучшать свои точностные показатели.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Повествование подводит читателя к пониманию того, в каких диагностических процессах полезно применять методы искусственного интеллекта при ультразвуковой диагностике узловых образований щитовидной железы, и как можно эффективно взаимодействовать естественному и искусственному интеллекту в рамках программного веб-приложения.