ИИ трансформирует радиологию и медицинскую визуализацию, улучшая скорость и точность диагностики, согласно Фариборзу Фаги, главе технологии радиологии в Университете медицинских наук Шахид Бехешти.
Фаги подчеркнул, что приложения ИИ интегрируются в клиническое образование, позволяя интерактивные образовательные опыты, адаптированные к конкретным условиям. Эта технология улучшает подготовку радиологов и специалистов по медицинской визуализации.
Роль ИИ в радиологии включает в себя продвинутый анализ изображений, точное обнаружение поражений и эффективную интерпретацию данных. Алгоритмы глубокого обучения, особенно сверточные нейронные сети (CNN), показывают высокую эффективность в выявлении патологий, таких как пневмония и опухоли.
ИИ помогает контролировать прогрессирование заболеваний, анализируя количественные измерения, такие как размер опухоли и темпы роста. Кроме того, он помогает в неинвазивных тестах визуализации для оценки кровотока в мозге, улучшая стратегии лечения таких состояний, как острый ишемический инсульт.
Фаги отметил, что ИИ снижает диагностические ошибки и повышает согласованность между радиологами. Несмотря на свои достижения, он подчеркнул, что ИИ не может заменить клиническое суждение и эмпатию радиологов, поскольку человеческий надзор остается важным для обеспечения точных диагнозов.