The post has been translated automatically. Original language: Russian
Medical imaging is undergoing a technological revolution. Artificial intelligence algorithms are increasingly being introduced into the work of radiology departments, from automatic image analysis to clinical decision support.
The new generation of AI systems is already capable of:
- automatically segment tumors and measure their dynamics;
- identify suspicious areas on CT and MRI with an accuracy comparable to experts;
- accelerate the preparation of research description protocols;
- to help identify errors and increase consistency between specialists.
Special attention is paid to training models on local data, which allows taking into account the ethnic, demographic and technical characteristics of regional samples. This makes AI not just a tool, but a part of personalized medicine.
The potential of the technology: improving diagnostic efficiency, reducing the burden on doctors and reducing the time from examination to diagnosis.
The main challenge: integration of AI into the clinical workflow while maintaining control from the doctor.
AI in radiology is not a substitute for a specialist, but his intellectual assistant. And it is the collaboration of doctors and developers that will determine how quickly we will move from experiments to daily practice.
Медицинская визуализация переживает технологическую революцию. Алгоритмы искусственного интеллекта всё активнее внедряются в работу радиологических отделений — от автоматического анализа изображений до поддержки принятия клинических решений.
Новое поколение AI-систем уже способно:
- автоматически сегментировать опухоли и измерять их динамику;
- определять подозрительные зоны на КТ и МРТ с точностью, сравнимой с экспертами;
- ускорять подготовку протоколов описания исследований;
- помогать выявлять ошибки и повышать согласованность между специалистами.
Особое внимание уделяется обучению моделей на локальных данных, что позволяет учитывать этнические, демографические и технические особенности региональных выборок. Это делает ИИ не просто инструментом, а частью персонализированной медицины.
Потенциал технологии: повышение эффективности диагностики, снижение нагрузки на врачей и сокращение времени от исследования до постановки диагноза.
Основной вызов: интеграция ИИ в клинический рабочий процесс с сохранением контроля со стороны врача.
AI в радиологии — не замена специалисту, а его интеллектуальный ассистент. И именно коллаборация врачей и разработчиков определит, насколько быстро мы перейдём от экспериментов к повседневной практике.
