Qandli diabetning "diabetik oyoq" sindromida angiografik ma'lumotlar va sun'iy intellektning tele-tibbiyot tizimidagi o‘rni

Аннотация

Синдром диабетической стопы является одним из самых тяжелых осложнений сахарного диабета, часто приводящим к ампутации нижних конечностей. Одним из основных патогенетических факторов данной патологии является диабетическая ангиопатия, сопровождающаяся стенозом и окклюзией периферических артерий. В данной статье проводится комплексный анализ интеграции цифровой субтракционной ангиографии и алгоритмов искусственного интеллекта в системы телемедицины при диагностике и лечении пациентов с синдромом диабетической стопы.

            С помощью цифровой субстракционной ангиографии с высокой точностью оценивается анатомия и гемодинамическое состояние артерий, что позволяет на ранней стадии выявить критическую ишемию и выбрать оптимальную стратегию реваскуляризации. В то же время, модели глубокого обучения на основе искусственного интеллекта ускоряют диагностический процесс за счет автоматической сегментации ангиографических изображений, определения степени стеноза и количественной оценки микроциркуляции, а также уменьшают ошибки, связанные с человеческим фактором.

            Системы искусственного интеллекта, интегрированные с телемедицинскими платформами, позволяют осуществлять дистанционный мониторинг пациентов, передавать радиологические данные в режиме реального времени и проводить мультидисциплинарные консилиумы. Данный подход способствует раннему прогнозированию развития гангрены и некроза, снижению риска ампутации и повышению эффективности лечения.