ЖурналыПодпискаАрхивКнигиПроектыО насРекламаДоставка/ОплатаКонтакты
+7 (495) 482-43-29
  • Главная
  • / Журналы
  • / Вернуться в журнал
  • / Содержание номера
  • / Статья
Видеомика в оториноларингологии: история развития и перспективы внедрения технологии

Видеомика в оториноларингологии: история развития и перспективы внедрения технологии

Авторы:
Андрей Иванович Крюков,
Евгений Вениаминович Гаров,
Павел Алексеевич Сударев,
Виктория Николаевна Зеленкова,
Витаутас Эдуардо Киселюс,
Хубларян А.Г.,
Ульяна Эдуардовна Петрашко

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

DOI: 10.17116/otorino20259005167

Прочитано: 924 раза

Резюме

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

  • искусственная нейронная сеть
  • видеомика
  • отоскопия
  • барабанная перепонка

Дата поступления: 20.11.2024

Дата принятия в печать: 14.05.2025

Дата публикации: 10.11.2025

Литература / References
  1. 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
  2. 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
  3. 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
  4. 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
  5. 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
  6. 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
  7. 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
  8. 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
  9. 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
  10. 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
  11. 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
  12. 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
  13. 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
  14. 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
  15. 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
  16. 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
  17. 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
  18. 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
  19. 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
  20. 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
  21. 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
  22. 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
  23. 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
  24. 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
  25. 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
slide-cover
slide-cover
slide-cover

Рекомендуем статьи по данной теме:

Оценка эффективности искусственной нейронной сети, разработанной с целью классификации отоэндоскопических изображений.Вестник оториноларингологии. 2025;90(3):9-12

Издательство «Медиа Сфера»
РекламаДоставка/ОплатаО насКонтактыОбучение для редакцийПолитика конфиденциальностиПолитика обработки персональных данныхПубличная оферта на реализацию издательской продукции
ЖурналыПодпискаАрхивКнигиПроекты
  • RuStore

© 1998-2026

  • Телефоны издательства:

  • +7 (495) 482-41-18
  • +7 (495) 428-43-29

  • Прямой телефон отдела подписки
    (только по вопросам заказов и доставки журналов)

  • +7 (800) 250-18-12

  • пн-пт с 10:00 до 18:00

  • Telegram
  • VK
info@mediasphera.ru

  • Почтовый адрес:

  • Издательство «Медиа Сфера»,
    а/я 54, Москва, Россия, 127238

  • RuStore

© 1998-2026