Применение искусственного интеллекта в кардиохирургии

Искусственный интеллект (ИИ) трансформирует кардиохирургию, улучшая диагностику, планирование операций и послеоперационное ведение пациентов [1]. На основе систематического обзора литературы (PubMed, Scopus, веб-данные) за 2024–2025 годы анализируются новые применения ИИ в кардиохирургии: прогностические модели для оценки рисков, ИИ-ассистированные хирургические роботы, анализ медицинских изображений и персонализированное ведение пациентов. Рассматриваются технологии (машинное обучение, компьютерное зрение) и их влияние на снижение осложнений и смертности. Публикации 2024 года подчеркивают высокую точность ИИ в диагностике ишемической болезни сердца (ИБС) и прогнозировании послеоперационных осложнений [2, 3]. Однако ограниченный доступ к данным и этические вопросы требуют дальнейших исследований.

Объем: 9 страниц, Статья оформлена по требованиям (Медицинского вестника)

1. Johnson KB, et al. Artificial intelligence in cardiology. J Am Coll Cardiol. 2020;76(21):2568-2576.

2. AAref SJ, et al. AI-based risk prediction for coronary artery disease. Nat Commun. 2024;15(1):4369.

3. Krittanawong C, et al. Machine learning for postoperative complications in cardiac surgery. J Thorac Cardiovasc Surg. 2024;168(3):789-797.

4. WHO. Cardiovascular diseases: Fact sheet. Geneva: World Health Organization; 2023.

5. Topol EJ. High-performance medicine: The convergence of human and artificial intelligence. Nat Med. 2019;25(1):44-56.

6. Modern applications of AI in healthcare. Combustiolog.ru [Internet]. 2025 [cited 2025 May 10]. Available from: combustiolog.ru

7. Litjens G, et al. Deep learning for coronary artery stenosis detection. Radiology. 2024;310(2):e232456.

8. Rajkomar A, et al. Ethical challenges of AI in healthcare. N Engl J Med. 2024;390(5):456-463.

9. Hatib F, et al. Machine learning for intraoperative hypotension prediction. Anesthesiology. 2018;129(4):663-674.

10. Esteva A, et al. AI in surgical decision-making. Lancet Digit Health. 2024;6(3):e189-e197.

11. MarketsandMarkets. AI in healthcare market report. 2024. Available from: marketsandmarkets.com

12. Wijnberge M, et al. Update on hypotension prediction algorithms. Br J Anaesth. 2024;132(2):234-241.

13. Arzamasov K, et al. AI for pediatric cardiac surgery risk assessment. Quant Imaging Med Surg. 2024;14(8):5288-5303.

14. Cels AI study on mammography. Medvestnik.ru [Internet]. 2024 [cited 2025 May 10]. Available from: medvestnik.ru

15. Almazov NMIC and WaveAccess. AI for cardiac measurements. Minzdrav.gov.ru [Internet]. 2024 [cited 2025 May 10]. Available from: minzdrav.gov.ru

16. Zhang Q, et al. AI for myocardial fibrosis detection. J Cardiovasc Magn Reson. 2024;26(1):101234.

17. Subramanian V, et al. AI-assisted robotic surgery in TAVI. Ann Thorac Surg. 2024;118(4):901-908.

18. US TAVI registry. AI robotic systems in TAVI. J Am Coll Cardiol. 2024;84(12):1123-1130.

19. Deo RC, et al. IoMT and AI for postoperative monitoring. JAMA Surg. 2024;159(6):678-685.

20. Shusharina N. AI mobile app No Pain. Ria.ru [Internet]. 2024 [cited 2025 May 10]. Available from: ria.ru

21. Bikdeli B, et al. AI for anticoagulant dosing. Circulation. 2024;150(7):543-550.

22. Wang J, et al. AI-driven rehabilitation in cardiac surgery. Eur J Cardiothorac Surg. 2024;66(3):ezad456.

23. Meshcheryakova A. AI implementation in Russian regions. Comnews.ru [Internet]. 2024 [cited 2025 May 10]. Available from: comnews.ru

24. SberMedAI projects. Itm-ai.ru [Internet]. 2024 [cited 2025 May 10]. Available from: itm-ai.ru

25. Kokotajlo D. AI predictions for 2030. Techtoday.in.ua [Internet]. 2025 [cited 2025 May 10]. Available from: techtoday.in.ua