TY - JOUR

T1 - ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТОЙ ХИРУРГИИ И СМЕЖНЫХ СПЕЦИАЛЬНОСТЯХ: СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ И ПУТИ РАЗВИТИЯ ТЕХНОЛОГИИ

AU - Яблонский, Павел Петрович

AU - Эфендиев, Видади Умудович

AU - Минин, Евгений Александрович

AU - Земцова, Ирина Юрьевна

AU - Светликов, Алексей Владимирович

AU - Яблонский, Петр Казимирович

PY - 2026/8/28

Y1 - 2026/8/28

N2 - Цель — систематизировать современные направленияприменения искусственного интеллекта (ИИ) в сердечно-сосудистой хирургии и смежных специальностях и обозначить новейшие технологические тенденции. Материалы и методы — нарративный обзор литературы из баз PubMed/MEDLINE, Scopus, Web of Science, CochraneLibrary, CyberLeninka и РИНЦ (eLibrary) за 2014–2026 гг.; при критической оценке включённых работ учитывались рекомендации EQUATOR (TRIPOD, STARD, PRISMA). Результаты — рассмотрены основные клинические приложения ИИ: автоматизированный анализ электрокардиограмм и медицинских изображений, прогнозирование исходов вмешательств и сердечно-сосудистого риска, системы поддержки принятия решений. Показан переход от узкоспециализированных нейросетей к фундаментальным моделям и трансформерам, обученным на десятках миллионов записей, появление больших языковых моделей вклиническом контуре и первые демонстрации автономнойроботизированной хирургии. Заключение — на обозримую перспективу наиболее реалистична и безопасна модель «дополненного интеллекта», в которой ИИ выступает помощником врача, тогда как окончательное решение и ответственность остаются за человеком; ключевыми условиями внедрения являются проспективная валидация, прозрачность алгоритмов и адекватная регуляторная рамка.

AB - Цель — систематизировать современные направленияприменения искусственного интеллекта (ИИ) в сердечно-сосудистой хирургии и смежных специальностях и обозначить новейшие технологические тенденции. Материалы и методы — нарративный обзор литературы из баз PubMed/MEDLINE, Scopus, Web of Science, CochraneLibrary, CyberLeninka и РИНЦ (eLibrary) за 2014–2026 гг.; при критической оценке включённых работ учитывались рекомендации EQUATOR (TRIPOD, STARD, PRISMA). Результаты — рассмотрены основные клинические приложения ИИ: автоматизированный анализ электрокардиограмм и медицинских изображений, прогнозирование исходов вмешательств и сердечно-сосудистого риска, системы поддержки принятия решений. Показан переход от узкоспециализированных нейросетей к фундаментальным моделям и трансформерам, обученным на десятках миллионов записей, появление больших языковых моделей вклиническом контуре и первые демонстрации автономнойроботизированной хирургии. Заключение — на обозримую перспективу наиболее реалистична и безопасна модель «дополненного интеллекта», в которой ИИ выступает помощником врача, тогда как окончательное решение и ответственность остаются за человеком; ключевыми условиями внедрения являются проспективная валидация, прозрачность алгоритмов и адекватная регуляторная рамка.

KW - искусственный интеллект

KW - машинное обучение

KW - глубокое обучение

KW - нейронные сети

KW - сердечно-сосудистая хирургия

KW - прогностические модели

M3 - статья

JO - Врач и информационные технологии

JF - Врач и информационные технологии

SN - 1811-0193

IS - 1

ER -