Роль искусственного интеллекта в прогнозировании трудных дыхательных путей у взрослых: обзор литературы - Андрей Юрьевич Зайцев; А. Б. Сорокин; Ю. А. Зайцев; К. В. Дубровин; Э. Г. Усикян (Вестник интенсивной терапии)
ВВЕДЕНИЕ: Развитие искусственного интеллекта (ИИ) открыло возможность его применения в практике анестезиолога на направлении, связанном с развитием наиболее жизнеугрожающих осложнений — прогнозировании трудных дыхательных путей. Данная статья посвящена принципам использования ИИ и опыту его современного применения для прогнозирования возникновения трудных дыхательных путей. ЦЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ: Обосновать принципы работы ИИ, определить роль ИИ в диагностике трудных дыхательных путей у взрослых. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ: Произведен обзор литературы по международной базе данных Pubmed, русскоязычной elibrary.ru. Поисковыми словами для англоязычных баз данных были artificial intelligence, deep learning, difficult airways; для русскоязычных — искусственный интеллект, глубокое машинное обучение, трудные дыхательные пути. Ограничений по году публикации не было. Критерии включения статей: систематические обзоры, метаанализ, рандомизированные клинические исследования, обзорные статьи. Критерии исключения: клинический случай, диссертационная работа, автореферат, тезис, применение методов ИИ в педиатрической практике. РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ: Первая часть статьи «Искусственный интеллект — история создания и основные положения» посвящена истории создания, принципам работы ИИ. Во второй части статьи под названием «Что может искусственный интеллект в диагностике ТДП?» было проанализировано 13 статей. Основные методы поиска предикторов трудных дыхательных путей основаны на применении фотографий пациентов, использовании антропометрии и данных физикального обследования, также применялись методы, основанные на тепловых картах тепловизора с использованием градиентно-взвешенного картирования активации классов. Во всех проанализированных работах отмечалась эффективность прогноза трудных дыхательных путей с помощью ИИ, за исключением исследования Siriussawakul et al. ВЫВОДЫ: Методы диагностики, основанные на применении ИИ в практике анестезиолога, позволяют облегчить работу и улучшить выявляемость пациентов с трудными дыхательными путями. Однако остается ряд нерешенных вопросов относительно правовой и этической составляющих применения этих методов в клинической практике.