Статьи с темой: «искусственный интеллект в кольпоскопии»
-
2026 № 10 Обзор программ искусственного интеллекта в цифровой кольпоскопии.
Введение. В статье представлен обзор программ, использующих искусственный интеллект для анализа кольпофтограмм в диагностике цервикальных интраэпителиальных неоплазий и рака шейки матки. Актуальность данной темы связана с тем, что статистика заболеваемости сохраняется на высоком уровне. По данным ВОЗ, в 2022 году в мире зарегистрировано более 662 тысяч новых случаев и 348 тысяч смертей. В России в 2024 году выявлено 16 312 случаев, что составляет 4,3% в структуре онкологических заболеваний у женщин. Кольпоскопия является одним из главных методов диагностики, но её результаты субъективны и зависят от квалификации врача. Использование искусственного интеллекта может сделать диагностику более объективной и доступной.
Цель исследования: обзор программ на основе искусственного интеллекта, используемых для анализа кольпофотограмм.
Материалы и методы. Поиск информации проводился в базах данных eLibrary и PubMed за 2020–2026 годы. Отобрано 14 исследований, содержащих информацию об апробации технологий ИИ для обработки кольпоскопических изображений с целью выявления цервкикальной интраэпителиальной неоплазии и рака шейки матки.
Результаты. В обзор вошли программные продукты, составленные на основе свёрточных нейронных сетей: CAIADS (U-Net с YOLO), Cerviray AI, CerviCARE AI (ResNet‑50), CITOBOT AI (InceptionV3), CYENET, EfficientNet-B0 с GRU, а также российская модель VGG‑16, которая была разработана в НМИЦ имени В. А. Алмазова совместно с политехническим университетом города Санкт-Петербурга. Наиболее высокие показатели диагностической точности были получены в бинарных классификациях: чувствительность составляла до 99,7%, специфичность до 99,1%. Программа CAIADS после добавления данных цитологического исследования и теста на вирус папилломы человека продемонстрировала рост чувствительности с 87,3% до 90,5%. Модель VGG‑16 показала точность 96% при обработке изображений по бинарной классификации. В исследованиях Cerviray AI показал чувствительность 89,18% и специфичность – 96,68% и тем самым, превзошёл группу врачей-кольпоскопистов, у которых чувствительность составила 71,33%, а специфичность – 92,16%.
Выводы. Программы искусственного интеллекта показывают высокую точность и могут повысить объективность кольпоскопического исследования.