ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ПРИ АНАЛИЗЕ ЦИСТОСКОПИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ

В данной статье представлен обзор современных исследований, посвящённых применению искусственного интеллекта при анализе цистоскопических изображений. Проанализированы публикации 2020–2026 гг., в которых оценивалась эффективность методов машинного и глубокого обучения для автоматического выявления, классификации и сегментации патологических изменений мочевого пузыря. Рассмотрены современные архитектуры нейронных сетей, диагностические показатели разработанных моделей, а также вопросы создания стандартизированных баз данных и клинической валидации алгоритмов. Показано, что системы искусственного интеллекта демонстрируют высокую чувствительность и специфичность при диагностике опухолей мочевого пузыря и обладают значительным потенциалом в качестве систем поддержки принятия врачебных решений. Вместе с тем их широкое внедрение требует проведения крупных многоцентровых исследований, внешней валидации моделей и стандартизации методов анализа цистоскопических изображений.