Videomics in otorhinolaryngology: history of development and prospects of technology implementation

Kryukov A.I.; Garov E.V.; Sudarev P.A.; Zelenkova V.N.; Kiselyus V.E.; Khublaryan A.G.; Petrashko U.E.

doi:https://doi.org/10.17116/otorino20259005167

Крюков А.И.

ГБУЗ города Москвы «Научно-исследовательский клинический институт оториноларингологии им. Л.И. Свержевского» Департамента здравоохранения города Москвы

ORCID: 0000-0002-0149-0676

Гаров Е.В.

ORCID: 0000-0003-2473-3113

Сударев П.А.

ORCID: 0000-0001-9085-9879

Зеленкова В.Н.

ORCID: 0000-0002-5103-1080

Киселюс В.Э.

ORCID: 0000-0003-4853-9112

Хубларян А.Г.

ORCID: 0000-0001-8934-5977

Петрашко У.Э.

ORCID: 0009-0004-5464-0473

Видеомика в оториноларингологии: история развития и перспективы внедрения технологии

Авторы:

Крюков А.И., Гаров Е.В., Сударев П.А., Зеленкова В.Н., Киселюс В.Э., Хубларян А.Г., Петрашко У.Э.

Подробнее об авторах

Журнал: Вестник оториноларингологии. 2025;90(5): 67‑71

DOI: 10.17116/otorino20259005167

Прочитано: 205 раз

Связаться с автором

Оглавление

Как цитировать:

Крюков А.И., Гаров Е.В., Сударев П.А., Зеленкова В.Н., Киселюс В.Э., Хубларян А.Г., Петрашко У.Э. Видеомика в оториноларингологии: история развития и перспективы внедрения технологии. Вестник оториноларингологии. 2025;90(5):67‑71.
Kryukov AI, Garov EV, Sudarev PA, Zelenkova VN, Kiselyus VE, Khublaryan AG, Petrashko UE. Videomics in otorhinolaryngology: history of development and prospects of technology implementation. Russian Bulletin of Otorhinolaryngology. 2025;90(5):67‑71. (In Russ.)
https://doi.org/10.17116/otorino20259005167

Подписка 2026 Вестник оториноларингологии (Russian Bulletin of Otorhinolaryngology)

Использование инфографики авторами научных работ

Рекомендуем статьи по данной теме:

Оценка эффективности искусственной нейронной сети, разработанной с целью классификации отоэндоскопических изображений. Вестник оториноларингологии. 2025;(3):9-12

Факторы гастростаза после панкреатодуоденальной резекции. Хирургия. Журнал им. Н.И. Пирогова. 2025;(4):23-29

Резюме / Abstract:

В статье рассматриваются развитие и перспективы внедрения искусственного интеллекта и видеомики в оториноларингологию. Видеомика помогает в диагностике и лечении заболеваний уха — позволяет классифицировать и сегментировать патологию с высокой точностью. Для улучшения работы алгоритмов необходимо расширять банк изображений, уделяя внимание сложным эндоскопическим картинам. Подчеркивается важность решения этических и правовых аспектов, связанных с внедрением искусственного интеллекта, для обеспечения его эффективного использования в медицинской практике.

Ключевые слова / Keywords:

искусственная нейронная сеть

видеомика

отоскопия

барабанная перепонка

Авторы / Authors:

Крюков А.И.

ORCID: 0000-0002-0149-0676

Гаров Е.В.

ORCID: 0000-0003-2473-3113

Сударев П.А.

ORCID: 0000-0001-9085-9879

Зеленкова В.Н.

ORCID: 0000-0002-5103-1080

Киселюс В.Э.

ORCID: 0000-0003-4853-9112

Хубларян А.Г.

ORCID: 0000-0001-8934-5977

Петрашко У.Э.

ORCID: 0009-0004-5464-0473

Дата поступления:

20.11.2024

Дата принятия в печать:

14.05.2025

Закрыть метаданные

Литература / References:

Lovelace A. Sketch of the Analytical Engine (1843). In: Literature and Science in the Nineteenth Century. Oxford University Press; 2009. https://doi.org/10.1093/owc/9780199554652.003.0008
Yu VL, Fagan LM, Wraith SM, Clancey WJ, Scott AC, Hannigan J, Blum RL, Buchanan BG, Cohen SN. Antimicrobial selection by a computer. A blinded evaluation by infectious diseases experts. JAMA. 1979;242(12):1279-1282. https://doi.org/10.1001/jama.1979.03300120033020
Dwivedi Y, Hughes L, Ismagilova EU, Aarts G, Coombs C, Crick T, Duan Y, Dwivedi R, Edwards J. Artificial Intelligence (AI): Multidisciplinary perspectives on emerging challenges, opportunities, and agenda for research, practice and policy. International Journal of Information Management. 2019;57:101994. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.08.002
Колесниченко О.Ю., Мартынов А.В., Пулит В.В., Колесниченко Ю.Ю., Шакиров В.В., Мазелис Л.С., Варламов О.О., Минушкина Л.О., Сотник А.Ю., Жилина Т.Н., Дорофеев В.П., Смородин Г.Н., Жапаров М.К. Современный передовой уровень искусственного интеллекта для умной медицины. Ремедиум. 2019;4:36-43. https://doi.org/10.21518/1561-5936-2019-04-36-43
Созыкин А.В. Обзор методов обучения глубоких нейронных сетей. Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2017;3:28-59. https://doi.org/10.14529/cmse170303
Paderno A, Gennarini F, Sordi A, Montenegro C, Lancini D, Villani FP, Moccia S, Piazza C. Artificial intelligence in clinical endoscopy: Insights in the field of videomics. Frontiers in Surgery. 2022;9:933297. https://doi.org/10.3389/fsurg.2022.933297
Piazza C, Paderno A, Montenegro C, Sordi A, Gennarini F. Accelerating Endoscopic Diagnosis by Videomics: The Synergy of Artificial Intelligence and Clinical Endoscopy. Journal of Head and Neck Physicians and Surgeons. 2023;11(1):8-12. https://doi.org/10.4103/jhnps.jhnps_28_23
Корнеенков А.А., Рязанцев С.В., Вяземская Е.Э. Вычисление и интерпретация показателей информативности диагностических медицинских технологий. Медицинский совет. 2019;20:45-51. https://doi.org/10.21518/2079-701X-2019-20-45-51
Wasmann JW, Pragt L, Eikelboom R, Swanepoel W. Digital Approaches to Automated and Machine Learning Assessments of Hearing: Scoping Review. Journal of Medical Internet Research. 2022;24(2):e32581. https://doi.org/10.2196/32581
Xiong H, Lin P, Yu JG, Ye J, Xiao L, Tao Y, Jiang Z, Lin W, Liu M, Xu J, Hu W, Lu Y, Liu H, Li Y, Zheng Y, Yang H. Computer-aided diagnosis of laryngeal cancer via deep learning based on laryngoscopic images. EBioMedicine. 2019;48:92-99. https://doi.org/10.1016/j.ebiom.2019.08.075
Anh DT, Takakura H, Asai M, Ueda N, Shojaku H. Application of machine learning in the diagnosis of vestibular disease. Scientific Reports. 2022;12(1):20805. https://doi.org/10.1038/s41598-022-24979-9
Byun H, Park CJ, Oh SJ, Chung MJ, Cho BH, Cho YS. Automatic Prediction of Conductive Hearing Loss Using Video Pneumatic Otoscopy and Deep Learning Algorithm. Ear and Hearing. 2022;43(5):1563-1573. https://doi.org/10.1097/AUD.0000000000001217
Mamidi IS, Dunham ME, Adkins LK, McWhorter AJ, Fang Z, Banh BT. Laryngeal Cancer Screening During Flexible Video Laryngoscopy Using Large Computer Vision Models. The Annals of Otology, Rhinology, and Laryngology. 2024;133(8):720-728. https://doi.org/10.1177/00034894241253376
Myburgh HC, van Zijl WH, Swanepoel D, Hellström S, Laurent C. Otitis Media Diagnosis for Developing Countries Using Tympanic Membrane Image-Analysis. EBioMedicine. 2016;5:156-160. https://doi.org/10.1016/j.ebiom.2016.02.017
Lee JY, Choi S-H, Chung JW. Automated Classification of the Tympanic Membrane Using a Convolutional Neural Network. Applied Sciences. 2019;9(9):1827. https://doi.org/10.3390/app9091827
Viscaino M, Maass JC, Delano PH, Torrente M, Stott C, Auat Cheein F. Computer-aided diagnosis of external and middle ear conditions: A machine learning approach. PLoS One. 2020;15(3): e0229226. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0229226
Zeng X, Jiang Z, Luo W, Li H, Li H, Li G, Shi J, Wu K, Liu T, Lin X, Wang F, Li Z. Efficient and accurate identification of ear diseases using an ensemble deep learning model. Scientific Reports. 2021;11(1):10839. https://doi.org/10.1038/s41598-021-90345-w
Choi Y, Chae J, Park K, Hur J, Kweon J, Ahn JH. Automated multi-class classification for prediction of tympanic membrane changes with deep learning models. PLoS One. 2022;17(10):e0275846. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0275846
Folino F, Caruso M, Bosi P, Aldè M, Torretta S, Marchisio P. mAcute otitis media diagnosis in childhood: still a problem in 2023? Italian Journal of Pediatrics. 2024;50(1):19. https://doi.org/10.1186/s13052-024-01588-y
Деев И.А., Кобякова О.С., Стародубов В.И., Александрова Г.А., Голубев Н.А., Оськов Ю.И., Поликарпов А.В., Шелепова Е.А.. Заболеваемость всего населения России в 2023 году: статистические материалы. ФГБУ «ЦНИИОИЗ» Минздрава России; 2024. https://doi.org/10.21045/978-5-94116-160-7-2024
Heward E, Lunn J, Birkenshaw-Dempsey J, Molloy J, Isba R, Ashcroft DM, Hay AD, Nichani JR, Bruce IA. Exploring the burden of paediatric acute otitis media with discharge in the UK: a qualitative study. BMJ Pediatrics Open. 2024;8(1):e003012. https://doi.org/10.1136/bmjpo-2024-003012
Bhatia R, Chauhan A, Rana M, Kaur K, Pradhan P, Singh M. Economic Burden of Otitis Media Globally and an Overview of the Current Scenario to Alleviate the Disease Burden: A Systematic Review. International Archives of Otorhinolaryngology. 2024;28(3):e552-e558. https://doi.org/10.1055/s-0043-1767802
Arambula AM, Bur AM. Ethical Considerations in the Advent of Artificial Intelligence in Otolaryngology. Otolaryngology — Head and Neck Surgery. 2020;162(1):38-39. https://doi.org/10.1177/0194599819889686
Филипова И.А. Нейросети: применение, вопросы этики и права. Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Право. 2024;4:76-81. https://doi.org/10.14529/law230411
You E, Lin V, Mijovic T, Eskander A, Crowson MG. Artificial Intelligence Applications in Otology: A State of the Art Review. Otolaryngology — Head and Neck Surgery. 2020;163(6):1123-1133. https://doi.org/10.1177/0194599820931804