Сучасні методи візуалізації у радіології: цифрові технології та штучний інтелект

dc.contributor.authorЗакревський, Андрій Миколайович
dc.contributor.authorZakrevskyy, Andriy
dc.contributor.authorЗакревський, Кирило Андрійович
dc.contributor.authorZakrevskyy, Kyrylo
dc.date.accessioned2025-11-20T16:36:26Z
dc.date.issued2025
dc.descriptionЗакревський А.М. – доцент кафедри педіатрії №3 та неонатології
dc.description.abstractВ роботі висвітлюється актуальне питання сучасної радіології щодо інноваційних технологічних можливостей для розширення можливостей візуалізації та отримання високоточних зображень органів та тканин. Використання цифрових технологій та штучного інтелекту відкриває нові можливості для покращення якості візуалізацій, підвищення точності діагнозу, раннього виявлення патології та зменшення часу обробки зображень. Метою роботи було проведення аналізу сучасних методів візуалізації у радіології та визначити переваги застосування цифрових технологій та штучного інтелекту. Під час проведення аналізу літературних даних було визначено основні переваги та можливості медичної діагностики з інтеграцією ШІ. А саме, покращення якості зображення, збільшення швидкості обробка отриманих даних. Крім того, серед позитивних змін виділяються обробка зображень у реальному часі, автоматизація процесу сегментації, виявлення патологічних змін та зменшення рівня опромінення. Науковці зазначають, завдяки машинному навчанню можливо добитися позитивних ефектів для всього процесу радіологічної візуалізації, як отримання зображень, так і оптимізація процесів. Алгоритми штучного інтелекту покращують реконструкції зображення, що приводить до більш високої якості, зменшенню часу вимірювання. Це має велике значення для раннього виявлення патологічних станів, встановлення рідкісних захворювань та відстеження динаміки змін, а також допомогти лікарям у виборі індивідуального плану лікування. Отже, завдяки розвитку та інтеграції штучного інтелекту можливо підвищити якість рентгенологічної діагностики, а також, швидкість процесу та оптимізувати тактики лікування. Такий підхід сприятиме розробці персоналізованих підходів шляхом аналізу даних системи електронної охорони здоров’я для прийняття рішень щодо кожного окремого пацієнта.
dc.identifier.citationЗакревський А. М. Сучасні методи візуалізації у радіології: цифрові технології та штучний інтелект / А. М. Закревський, К. А. Закревський // Перспективи та інновації науки. Серія Педагогіка, Психологія, Медицина. – 2025. – № 8 (54). – С. 2166–2176. – DOI: 10.52058/2786-4952-2025-8(54)-2166-2176.
dc.identifier.otherhttps ://doi. org/10.52058/2786-4952-2025-8(54)-2166-2176
dc.identifier.urihttps://repo.knmu.edu.ua/handle/123456789/37047
dc.language.isouk
dc.subjectмедицина
dc.subjectдіагностика
dc.subjectштучний інтелект
dc.subjectефективність
dc.subjectвізуалізація
dc.subject2025у
dc.titleСучасні методи візуалізації у радіології: цифрові технології та штучний інтелект
dc.title.alternativeModern visualization methods in radiology: digital technologies and artificial intelligence
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Zakrevskyy1_Modern_visualization_methods_in_radiology.pdf
Size:
245.67 KB
Format:
Adobe Portable Document Format

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
11.22 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: