НЕЙРОННЫЕ СЕТИ В РЕНТГЕНОГРАФИИ: ПЕРСПЕКТИВЫ И ВЫЗОВЫ

Голя Роман Дмитриевич

Статья посвящена исследованию перспектив и вызовов, возникающих при применении нейронных сетей в рентгенографии. Рассмотрены возможности современных алгоритмов глубокого обучения, таких как сверточные нейронные сети (CNN), в повышении точности и скорости диагностики различных заболеваний, включая туберкулез, пневмонию и рак легких. Особое внимание уделено высоким показателям точности, чувствительности и специфичности нейронных сетей, достигающим 95-98%. Несмотря на значительные преимущества, внедрение нейронных сетей сопряжено с техническими трудностями, такими как высокая вычислительная сложность и потребность в больших объемах, размеченных данных. Также обсуждаются вопросы интерпретируемости результатов, конфиденциальности медицинских данных и этические аспекты, связанные с возможным проявлением дискриминации и предвзятости в обучающих моделях. Современные рентгенодиагностические аппараты, такие как КТ и С-дуга, активно интегрируют технологии искусственного интеллекта, повышающие точность и скорость диагностики. Использование нейронных сетей, таких как CNN и U-Net, позволяет автоматически обнаруживать патологии, улучшать сегментацию тканей и снижать влияние человеческого фактора. В 2025 году такие системы становятся стандартом в современной медицине, помогая врачам оперативно и точно ставить диагнозы, основываясь на объективных данных и рекомендациях ИИ.

Ключевые слова:медицина, искусственный интеллект, нейронные связи, здравоохранение, рентгенография, диагностика, современные алгоритмы, модели.