Эпидемиологический анализ распространённости дилатации лёгочного ствола в Москве: автоматизированный анализ изображений компьютерной томографии

Полный текст

Обоснование. Состояние здоровья лёгочной системы и его влияние на общее благосостояние человека являются важным аспектом современной медицины. Однако, несмотря на непрерывный прогресс в области диагностики и технологий, эпидемиологические данные о состоянии лёгочного ствола на уровне населения в России остаются недостаточно изученными. В контексте этой проблемы, настоящее исследование представляет собой глубокий популяционный анализ состояния дилатации лёгочного ствола с использованием современных технологий и искусственного интеллекта [1].

Дилатация лёгочного ствола (≥29 мм) может быть связана с различными патологиями, включая артериальную гипертензию, хроническую обструктивную болезнь лёгких, сердечную недостаточность и другие заболевания кровеносной системы [2].

Цель — оценка распространённости дилатации лёгочного ствола с использованием технологий искусственного интеллекта в популяции г. Москвы.

Материалы и методы. Исследование проведено в период с сентября 2022 года по февраль 2023 года на популяции г. Москвы. Был проанализирован обширный объём данных компьютерной томографии органов грудной клетки, включающий информацию о 134 218 пациентах (61 514 мужчин и 72 704 женщины). Для автоматической обработки этих данных использовались технологии искусственного интеллекта.

Результаты. Полученные результаты показывают, что 49 227 (36,7%) пациентов — 23 720 (38,6%) мужчин и 25 507 (35,1%) женщин — имели признаки расширения лёгочного ствола. Анализ указывает на половые и возрастные различия в частоте встречаемости патологии. Распределение дилатации лёгочного ствола в популяции демонстрирует возрастную зависимость. Процент пациентов с признаками расширения лёгочного ствола увеличивается с возрастом: с 18,1% в группе молодых людей до 62,2% в группе пожилых.

Заключение. Исследование предоставляет первоначальные эпидемиологические данные о дилатации лёгочного ствола в г. Москве, подчёркивая важность дальнейших исследований в этой области. Полученные выводы могут послужить основой для разработки эффективных стратегий диагностики и лечения, а также дополнительных исследований в области искусственного интеллекта в медицине.

Об авторах

Александр Владимирович Соловьёв

Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий; Морозовская детская городская клиническая больница

Автор, ответственный за переписку.
Email: atlantis.92@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-4485-2638
SPIN-код: 9654-4005

Врач-рентгенолог, врач-радиолог, младший научный сотрудник отдела инновационных технологий.

Россия, Москва; Москва

Валентин Евгеньевич Синицын

Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий; Городская клиническая больница имени И.В. Давыдовского; Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Email: vsini@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5649-2193
SPIN-код: 8449-6590
Россия, Москва; Москва; Москва

Мария Валерьевна Соколова

Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий

Email: SokolovaMV10@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0009-0005-3689-3810
Россия, Москва

Никита Дмитриевич Кудрявцев

Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий

Email: KudryavtsevND@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0000-0003-4203-0630
SPIN-код: 1125-8637
Россия, Москва

Антон Вячеславович Владзимирский

Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий

Email: VladzimirskijAV@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0000-0002-2990-7736
SPIN-код: 3602-7120
Россия, Москва

Дмитрий Сергеевич Семенов

Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий

Email: SemenovDS4@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0000-0002-4293-2514
SPIN-код: 2278-7290
Россия, Москва

Список литературы

Дополнительные файлы