ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В УЗЛОВЫХ ЗАБОЛЕВАНИЯХ ЩИТОВИДНОЙ ЖЕЛЕЗЫ (ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ)

Authors

  • Абдуманнобова Шахина Азизбековна Студентка 2 курса “Ташкентского государственного медицинского университета” Author

Keywords:

узловые образования щитовидной железы, искусственный интеллект, диагностика, машинное обучение, персонализированная медицина.

Abstract

Современные технологии на основе искусственного интеллекта (ИИ) находят всё более широкое применение в диагностике и мониторинге узловых заболеваний щитовидной железы. Особое внимание уделяется алгоритмам машинного обучения, способным с высокой точностью анализировать данные ультразвуковых исследований для дифференцировки доброкачественных и злокачественных узлов. ИИ также используется при обработке данных тонкоигольной аспирационной биопсии, повышая точность цитологической интерпретации. Разрабатываются интегрированные системы поддержки клинических решений, способные учитывать индивидуальные клинические и лабораторные параметры пациента для выбора оптимальной тактики лечения. Отмечается потенциал ИИ в повышении точности, стандартизации диагностики и снижении числа инвазивных вмешательств. В то же время подчеркивается необходимость валидации алгоритмов на больших популяциях и соблюдения этических норм при внедрении таких технологий в клиническую практику.

References

Шишкин В. М., Мельникова Е. А. Искусственный интеллект в диагностике и лечении заболеваний щитовидной железы Эндокринология. — 2022. — Т. 27, № 1. — С. 45–51.

Ибрагимов А. Х., Рахимова С. У. Дифференциальная диагностика узлов щитовидной железы с применением ультразвука и машинного обучения Вестник медицинских интернет-конференций. — 2021. — Т. 11, № 9. — С. 860–864.

Плотникова М. А., Егорова Н. А. Роль молекулярной диагностики в персонализированном подходе к лечению узлов щитовидной железы Клиническая и экспериментальная тиреоидология. — 2020. — № 4. — С. 25–30

Исаев А. И. Современные технологии ультразвуковой диагностики в эндокринологии: учебное пособие. — М.: ГЭОТАР-Медиа, 2021. — 304 с.

Холмурадова Н. Ш. Клинико-диагностическая значимость УЗИ и тонкоигольной биопсии при узловых образованиях щитовидной железы Тиббиётда янги кун. — 2023. — № 2 (46). — С. 112–116.

Назарова М. К. Персонализированный подход в лечении заболеваний щитовидной железы // Российский журнал эндокринологии. — 2021. — Т. 67, № 6. — С. 389–394.

Лебедева Т. Ю. Искусственный интеллект в ультразвуковой диагностике: возможности и перспективы Лучевая диагностика и терапия. — 2022. — № 3. — С. 28–33.

Матвеева Н. В., Сафронова О. А. Молекулярно-генетические исследования при опухолях щитовидной железы Онкология. Журнал им. П.А. Герцена. — 2019. — Т. 10, № 3. — С. 150–155

Соловьёва Е. А., Ким И. Ю. Автоматизированная система анализа УЗИ-изображений щитовидной железы с использованием ИИ Материалы Всероссийской конференции по медицинским ИТ. — 2022. — С. 89–92

Гусев А. Н., Федосеев С. В. Искусственный интеллект и большие данные в медицине. — СПб.: Питер, 2020. — 256 с

Downloads

Published

2026-05-11

How to Cite

Абдуманнобова, Ш. (2026). ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В УЗЛОВЫХ ЗАБОЛЕВАНИЯХ ЩИТОВИДНОЙ ЖЕЛЕЗЫ (ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ). Innovative Research in the Modern World, 5(14), 135-140. https://www.in-academy.uz/index.php/ZDIT/article/view/40623
Innovative Academy RSC
Article metrics Views and PDF downloads
8 Views
0 Downloads