ИИ в рентгенографии и КТ лёгких: автоматический поиск патологических изменений
Computer vision помогает находить очаги, инфильтраты, эмфизему, фиброз, плевральные изменения и лёгочные узлы, а затем количественно описывать их.
Практический гайд · PDF
ИИ в пульмонологии: десять методов и безопасное внедрение
Практический гайд об искусственном интеллекте (ИИ) в пульмонологии. Начните с задачи «ИИ в рентгенографии и КТ лёгких: автоматический поиск патологических изменений», затем сравните её с другими сценариями. Примеры показывают, где требуется проверка специалиста.
PDF · 171 страница · Редакция 29 сентября 2026
999 ₽ · Продажа пока не открыта
Получить полный гайдОнлайн-покупка пока недоступна
Посмотреть 7 страниц бесплатноБез регистрации · PDF откроется сразу
Начните со своей задачи
Какие рабочие задачи разобраны
Начните с процесса, который знаком вам по работе. Для каждого сценария гайд разбирает применение ИИ и проверку результата.
ИИ + спирометрия и ФВД: автоматическая оценка качества и интерпретация паттернов
Алгоритмы оценивают приемлемость манёвра, распознают технические ошибки, анализируют петлю поток–объём и поддерживают классификацию обструктивного, рестриктивного или смешанного паттерна.
ИИ при ХОБЛ: цифровое фенотипирование и прогноз обострения
Мультимодальные модели объединяют анамнез обострений, симптомы, спирометрию, КТ, лекарства, активность, SpO и окружающую среду, чтобы оценивать риск ухудшения и выделять клинически значимые фенотипы.
ИИ при бронхиальной астме: диагностика, фенотипирование и прогноз обострений
AI объединяет симптомы, вариабельность потока, спирометрию, бронхопровокационные тесты, FeNO, эозинофилы, лекарства и приверженность для поддержки диагностики, фенотипирования и мониторинга риска.
ИИ при интерстициальных заболеваниях лёгких: quantitative HRCT и прогноз фиброза
Deep learning сегментирует лёгкие и количественно оценивает матовое стекло, ретикуляцию, honeycombing, тракционные бронхоэктазы и сохранную ткань, поддерживая фенотипирование и прогноз.
ИИ в скрининге рака лёгкого: от узла на КТ к персональному риску злокачественности
AI при низкодозовой КТ обнаруживает и измеряет узлы, анализирует морфологию и рост, а затем поддерживает риск-ориентированное наблюдение в рамках скринингового маршрута.
Увеличить иллюстрациюComputer vision помогает находить очаги, инфильтраты, эмфизему, фиброз, плевральные изменения и лёгочные узлы, а затем количественно описывать их. Практическая ценность возникает, когда сигнал возвращает врача к исходному исследованию и меняет проверяемый маршрут.
Карта задач и точки проверки
Карта задач и точек проверки
Computer vision помогает находить очаги, инфильтраты, эмфизему, фиброз, плевральные изменения и лёгочные узлы, а затем количественно описывать их.
Алгоритмы оценивают приемлемость манёвра, распознают технические ошибки, анализируют петлю поток–объём и поддерживают классификацию обструктивного, рестриктивного или смешанного паттерна.
Мультимодальные модели объединяют анамнез обострений, симптомы, спирометрию, КТ, лекарства, активность, SpO и окружающую среду, чтобы оценивать риск ухудшения и выделять клинически значимые фенотипы.
Увеличить иллюстрациюНа что обратить внимание при проверке
ИИ в рентгенографии и КТ лёгких: автоматический поиск патологических изменений
Computer vision помогает находить очаги, инфильтраты, эмфизему, фиброз, плевральные изменения и лёгочные узлы, а затем количественно описывать их. Практическая ценность возникает, когда сигнал возвращает врача к исходному исследованию и меняет проверяемый маршрут.
В гайде: с. 17
РЕНТГЕН · КТ: где возникает клиническая неопределённость
Рентгенограмма и КТ содержат десятки потенциальных признаков, но алгоритм обычно обучен на одной узкой задаче. Он может хорошо находить узлы и одновременно игнорировать пневмоторакс, плевральный выпот или нетипичный фиброз. На результат влияют аппарат, реконструкция, укладка, распространённость заболевания и качество эталона. Поэтому AI должен сопровождать чтение, а не заменять системный просмотр.
В гайде: с. 18
РЕНТГЕН · КТ: что показывают исследования и чего они не доказывают
Метаанализ 2025 года по рентгенографии включил 15 исследований и около 12 тысяч снимков: для пневмонии сообщались чувствительность 88% и специфичность 90%, для лёгочных узлов — 72% и 95%. Эти усреднённые показатели не описывают конкретную систему и не гарантируют переносимость на другую клинику. Клинический эффект оценивают по пропущенным находкам, времени до чтения и последующему подтверждению.
В гайде: с. 19
Увеличить иллюстрациюСравните задачи с оглавлением и посмотрите открытые страницы, прежде чем выбирать материал.
Получить полный гайдОнлайн-покупка пока недоступна
Польза для вашей практики
Чем может помочь этот гайд
Материал помогает перейти от общего интереса к ИИ к разбору конкретной рабочей ситуации.
Выбрать рабочую задачу
Разберите сценарий «ИИ в рентгенографии и КТ лёгких: автоматический поиск патологических изменений» и сопоставьте его со своим процессом.
Проверить ответ ИИ
Посмотрите, как устроен разбор «РЕНТГЕН · КТ: правдоподобная ошибка алгоритма» и какие действия остаются за человеком.
Разобраться в последовательности действий
Используйте схему «РЕНТГЕН · КТ: маршрут от сигнала к решению», чтобы обсудить порядок работы и точки проверки.
Оценить другие сценарии
В полном гайде 10 тематических разделов, включая «Мультимодальный ИИ, digital twin и персональный AI-ассистент пульмонолога».
Реальные страницы PDF
Посмотрите материал до покупки
Во фрагмент включены обложка, введение, оглавление и практические страницы по теме «ИИ в рентгенографии и КТ лёгких: автоматический поиск патологических изменений». Вы увидите последовательность действий и разбор конкретного примера.
Увеличить страницу 21
Увеличить страницу 22Получить полный гайдОнлайн-покупка пока недоступна
РЕНТГЕН · КТ: правдоподобная ошибка алгоритма
Учебный разбор из открытого фрагмента: страницы 22, 23.
Исходная ситуация
На рентгенограмме пациента с лихорадкой система отмечает правосторонний инфильтрат. На КТ предыдущего года в этой зоне был субплевральный рубец.
Ответ системы
Интерфейс выдаёт «пневмония, высокая вероятность» и поднимает исследование в очереди.
Что проверяет врач
Врач сопоставляет клинику, проекции, предыдущие изображения и видит отсутствие новой динамики.
Что проверяет врач
Одновременно замечает небольшой левосторонний выпот, который не входил в задачу модели.
Итоговое решение
AI-сигнал отклонён как хроническое изменение; в заключение и маршрут включена реально новая находка.
Итоговое решение
В медицинскую документацию переносится только проверенный результат; output, исправление и причина override доступны для аудита.
10 тематических разделов
Какие темы разобраны
Откройте нужную группу и выберите тематический раздел. Номера ниже соответствуют страницам PDF.
Сценарии 1–3Темы от «ИИ в рентгенографии и КТ лёгких: автоматический поиск патологических изменений» до «ИИ при ХОБЛ: цифровое фенотипирование и прогноз обострения».3 главы
- 01ИИ в рентгенографии и КТ лёгких: автоматический поиск патологических измененийс. 17
- 02ИИ + спирометрия и ФВД: автоматическая оценка качества и интерпретация паттерновс. 29
- 03ИИ при ХОБЛ: цифровое фенотипирование и прогноз обостренияс. 41
Сценарии 4–7Темы от «ИИ при бронхиальной астме: диагностика, фенотипирование и прогноз обострений» до «ИИ в бронхоскопии и EBUS: навигация, поиск поражений и оценка лимфоузлов».4 главы
- 04ИИ при бронхиальной астме: диагностика, фенотипирование и прогноз обостренийс. 53
- 05ИИ при интерстициальных заболеваниях лёгких: quantitative HRCT и прогноз фиброзас. 65
- 06ИИ в скрининге рака лёгкого: от узла на КТ к персональному риску злокачественностис. 77
- 07ИИ в бронхоскопии и EBUS: навигация, поиск поражений и оценка лимфоузловс. 89
Сценарии 8–10Темы от «ИИ при тромбоэмболии лёгочной артерии: автоматический анализ КТ-ангиографии» до «Мультимодальный ИИ, digital twin и персональный AI-ассистент пульмонолога».3 главы
- 08ИИ при тромбоэмболии лёгочной артерии: автоматический анализ КТ-ангиографиис. 101
- 09Wearables, цифровая аускультация и телепульмонология: мониторинг пациента домас. 113
- 10Мультимодальный ИИ, digital twin и персональный AI-ассистент пульмонологас. 125
Полный материал включает все перечисленные тематические разделы; открытый фрагмент показывает часть издания.
Как пользоваться гайдом
Выберите задачу из гайда и разберите её в своей практике
Начните с раздела «ИИ в рентгенографии и КТ лёгких: автоматический поиск патологических изменений» или другой знакомой ситуации. Сопоставьте описанный процесс со своими данными и порядком работы.
Издатель: АНО ДПО «АПС».
Для индивидуальной работы
Прочитайте нужный раздел, разберите пример и отметьте точки проверки результата.
Для обсуждения в команде
Используйте схему «РЕНТГЕН · КТ: маршрут от сигнала к решению», чтобы обсудить последовательность действий и ответственность.
Границы применения и подробности подходаComputer vision помогает находить очаги, инфильтраты, эмфизему, фиброз, плевральные изменения и лёгочные узлы, а затем количественно описывать их. Практическая ценность возникает, когда сигнал возвращает врача к исходному исследованию и меняет проверяемый маршрут.Подробнее о применении искусственного интеллектаСвернуть подробности
РЕНТГЕН · КТ: где возникает клиническая неопределённость
Рентгенограмма и КТ содержат десятки потенциальных признаков, но алгоритм обычно обучен на одной узкой задаче. Он может хорошо находить узлы и одновременно игнорировать пневмоторакс, плевральный выпот или нетипичный фиброз. На результат влияют аппарат, реконструкция, укладка, распространённость заболевания и качество эталона. Поэтому AI должен сопровождать чтение, а не заменять системный просмотр.
РЕНТГЕН · КТ: что показывают исследования и чего они не доказывают
Метаанализ 2025 года по рентгенографии включил 15 исследований и около 12 тысяч снимков: для пневмонии сообщались чувствительность 88% и специфичность 90%, для лёгочных узлов — 72% и 95%. Эти усреднённые показатели не описывают конкретную систему и не гарантируют переносимость на другую клинику. Клинический эффект оценивают по пропущенным находкам, времени до чтения и последующему подтверждению.
Полная версия
Полная версия гайда
ТОП-10 современных методов применения искусственного интеллекта в пульмонологии — 2026
171 страница · 10 тематических разделов · PDF
Полный материал по направлению «ИИ в пульмонологии»: 10 тематических разделов, рабочие ситуации и практические разборы.
Гайд — отдельный учебный модуль программы повышения квалификации «ИИ в пульмонологии».
- Выбрать рабочую задачуРазберите сценарий «ИИ в рентгенографии и КТ лёгких: автоматический поиск патологических изменений» и сопоставьте его со своим процессом.
- Проверить ответ ИИПосмотрите, как устроен разбор «РЕНТГЕН · КТ: правдоподобная ошибка алгоритма» и какие действия остаются за человеком.
- Разобраться в последовательности действийИспользуйте схему «РЕНТГЕН · КТ: маршрут от сигнала к решению», чтобы обсудить порядок работы и точки проверки.
- Оценить другие сценарииВ полном гайде 10 тематических разделов, включая «Мультимодальный ИИ, digital twin и персональный AI-ассистент пульмонолога».
Цена полного гайда
999 ₽PDF-гайд · Полная версия
Онлайн-покупка пока недоступна. Чтобы уточнить получение гайда, позвоните в академию.
8 (800) 505-33-95Познакомьтесь с полным гайдом
Выберите нужную тему, посмотрите пример и используйте материал для обсуждения конкретной задачи.
Получить полный гайдОнлайн-покупка пока недоступна