Вплив інновацій у штучному інтелекті на ефективність діагностичних процедур в онкології

Abstract

Мета: дослідження аспектів впровадження штучного інтелекту в онкологічну діагностику, зокрема унікальних підходів до автоматизації аналізу медичних даних та підвищення точності раннього виявлення патології. Результати. Під­ тверджено, що застосування штучного інтелекту значно покращує ефективність діагностики, підвищуючи точність виявлення аномалій на зображеннях та в клінічних записах. Водночас застосування штучного інтелекту скорочує час на обробку даних та знижує ризики, пов’язані з людським фактором. Основними перешкодами на шляху впровадження залишаються недостат­ ня стандартизація даних, обмеженість технічної інфраструктури, а також етичні й правові питання, що стосуються безпеки пацієнтів та відповідальності за можливі помилки. Висновок. Дослідження підтверджує значний потенціал штучного інтелек­ ту в трансформації онкологічної діагностики, зокрема шляхом автоматизації аналізу та індивідуалізації підходів до лікування. Перспективи подальших досліджень полягають у вдосконаленні алгоритмів для мінімізації необхідних обчислювальних ре­ сурсів, розширенні доступу до високоякісних даних, а також створенні інтегрованих платформ, що поєднують штучний інте­ лект з іншими технологіями, що сприятиме більш точному прогнозуванню та підвищенню якості медичних послуг. Ключові слова

Purpose: to study aspects of implementing artificial intelligence in oncology diagnostics, in particular, unique ap­ proaches to automating medical data analysis and increasing the accuracy of early detection of pathologies. Results. It was confirmed that the use of artificial intelligence significantly improves diagnostic efficiency by increasing the accuracy of detecting abnormalities in images and clinical records. at the same time, artificial intelligence reduces data processing time and the risks associated with the human factor. The main obstacles to implementation remain insufficient data stan­ dardisation, limited technical infrastructure, and ethical and legal issues related to patient safety and liability for possible errors. Conclusion. The study’s findings confirm the significant potential of artificial intelligence in transforming cancer diag­ nostics, in particular by automating analysis and individualis­ ing treatment approaches. Prospects for further research are to improve algorithms to minimise the required computing resources, expand access to high­quality data, and create in­ tegrated platforms that combine artificial intelligence with other technologies, which will contribute to more accurate forecasting and improve the quality of medical services.