ИИ в эндоскопии ЛОР-органов: автоматическое распознавание патологических изменений
Как подсветка очага помогает не пропустить изменение и где врач обязан перепроверить весь видеоряд.
Практический гайд · PDF
Практический гайд об искусственном интеллекте (ИИ) в оториноларингологии. Начните с задачи «ИИ в эндоскопии ЛОР-органов: автоматическое распознавание патологических изменений», затем сравните её с другими сценариями. Примеры показывают, где требуется проверка специалиста.
PDF · 161 страница · Редакция 28 сентября 2026
999 ₽ · Продажа пока не открыта

Начните со своей задачи
Начните с процесса, который знаком вам по работе. Для каждого сценария гайд разбирает применение ИИ и проверку результата.
Как подсветка очага помогает не пропустить изменение и где врач обязан перепроверить весь видеоряд.
Как получить диагностически пригодный снимок уха, использовать предварительную классификацию и не пропустить осложнение.
Как анализировать аудиограмму, настраивать адаптивный слуховой аппарат и измерять пользу в реальной жизни.
Как превратить запись голоса в воспроизводимый сигнал для скрининга и динамического наблюдения.
Как сегментировать пазухи, считать тяжесть, видеть сложную анатомию и готовить план вмешательства.
Как измерять нистагм и вестибулярные тесты, не позволяя алгоритму скрыть центральные красные флаги.
Увеличить иллюстрациюКомпьютерное зрение может отметить подозрительную область, сравнить её с обучающей выборкой и помочь не пропустить небольшой очаг. Практическая задача врача - не получить готовый диагноз, а быстрее заметить изменение, проверить его в правильном режиме и выбрать следующий шаг.
Как подсветка очага помогает не пропустить изменение и где врач обязан перепроверить весь видеоряд.
Как получить диагностически пригодный снимок уха, использовать предварительную классификацию и не пропустить осложнение.
Как анализировать аудиограмму, настраивать адаптивный слуховой аппарат и измерять пользу в реальной жизни.
Увеличить иллюстрациюКомпьютерное зрение может отметить подозрительную область, сравнить её с обучающей выборкой и помочь не пропустить небольшой очаг. Практическая задача врача - не получить готовый диагноз, а быстрее заметить изменение, проверить его в правильном режиме и выбрать следующий шаг.
В гайде: с. 17
Видео разбивается на кадры. Модель сначала проверяет пригодность изображения, затем выделяет область интереса и присваивает ей вероятность или класс. Полезный интерфейс показывает не только цветную рамку, но и исходный кадр, уверенность, причину неоценимости и возможность врачу отклонить подсказку. При ларингоскопии система может работать на белом свете или узкоспектральном изображении, однако перенос между аппаратами и режимами требует отдельной проверки.
В гайде: с. 18
Метаанализ 2025 года по ларингеальным поражениям включил 18 исследований: для эндоскопических задач суммарная чувствительность при разделении доброкачественных и злокачественных поражений была около 91%, а точность отличения поражения от здоровой ткани - около 94%. Эти числа описывают отобранные исследования и не обещают такой же результат на каждом аппарате и в каждом кабинете.
В гайде: с. 19
Увеличить иллюстрациюСравните задачи с оглавлением и посмотрите открытые страницы, прежде чем выбирать материал.
Польза для вашей практики
Материал помогает перейти от общего интереса к ИИ к разбору конкретной рабочей ситуации.
Разберите сценарий «ИИ в эндоскопии ЛОР-органов: автоматическое распознавание патологических изменений» и сопоставьте его со своим процессом.
Посмотрите, как устроен разбор «Разбор случая: малоконтрастный очаг голосовой складки у пациента с дисфонией > ответ ИИ > обязательная проверка» и какие действия остаются за человеком.
Используйте схему «Какие продукты и классы систем можно изучить и как проверить их российский статус», чтобы обсудить порядок работы и точки проверки.
В полном гайде 10 тематических разделов, включая «ChatGPT, LLM и персональный AI-ассистент ЛОР-врача».
Реальные страницы PDF
Во фрагмент включены обложка, введение, оглавление и практические страницы по теме «ИИ в эндоскопии ЛОР-органов: автоматическое распознавание патологических изменений». Вы увидите последовательность действий и разбор конкретного примера.
Увеличить страницу 20
Увеличить страницу 22Учебный разбор из открытого фрагмента: страницы 22, 23.
Пациент 57 лет, курение в анамнезе, осиплость шесть недель.
На белом свете виден небольшой участок неоднородности; часть кадров смазана из-за кашля.
Модель отметила очаг как «высокий риск» и выделила область, но не указала, что уверенность падает на смазанных кадрах.
Врач очистил поле, повторил запись, сравнил белый свет и узкоспектральный режим, оценил подвижность складок и проверил, сохраняется ли сосудистый рисунок на соседних кадрах.
Подозрение сформулировано врачом; пациент направлен на верификацию. В протоколе сохранены исходное видео, режим, ограничение качества и клиническое основание маршрута.
В документацию переносится только проверенный результат и решение врача. Исходный ответ алгоритма сохраняется для аудита, если это предусмотрено процессом.
10 тематических разделов
Откройте нужную группу и выберите тематический раздел. Номера ниже соответствуют страницам PDF.
Полный материал включает все перечисленные тематические разделы; открытый фрагмент показывает часть издания.
Как пользоваться гайдом
Начните с раздела «ИИ в эндоскопии ЛОР-органов: автоматическое распознавание патологических изменений» или другой знакомой ситуации. Сопоставьте описанный процесс со своими данными и порядком работы.
Издатель: АНО ДПО «АПС».
Прочитайте нужный раздел, разберите пример и отметьте точки проверки результата.
Используйте схему «Какие продукты и классы систем можно изучить и как проверить их российский статус», чтобы обсудить последовательность действий и ответственность.
Видео разбивается на кадры. Модель сначала проверяет пригодность изображения, затем выделяет область интереса и присваивает ей вероятность или класс. Полезный интерфейс показывает не только цветную рамку, но и исходный кадр, уверенность, причину неоценимости и возможность врачу отклонить подсказку. При ларингоскопии система может работать на белом свете или узкоспектральном изображении, однако перенос между аппаратами и режимами требует отдельной проверки.
Метаанализ 2025 года по ларингеальным поражениям включил 18 исследований: для эндоскопических задач суммарная чувствительность при разделении доброкачественных и злокачественных поражений была около 91%, а точность отличения поражения от здоровой ткани - около 94%. Эти числа описывают отобранные исследования и не обещают такой же результат на каждом аппарате и в каждом кабинете.
Полная версия
ТОП-10 современных методов применения искусственного интеллекта в оториноларингологии — 2026
161 страница · 10 тематических разделов · PDF
Полный материал по направлению «ИИ в оториноларингологии»: 10 тематических разделов, рабочие ситуации и практические разборы.
Гайд — отдельный учебный модуль программы повышения квалификации «ИИ в оториноларингологии».
Цена полного гайда
999 ₽PDF-гайд · Полная версия
Онлайн-покупка пока недоступна. Чтобы уточнить получение гайда, позвоните в академию.
8 (800) 505-33-95Выберите нужную тему, посмотрите пример и используйте материал для обсуждения конкретной задачи.