ЗАСТОСУВАННЯ АЛГОРИТМУ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ПІД ЧАС ДОСЛІДЖЕННЯ МЕДИЧНИХ ЗОБРАЖЕНЬ

Автор(и)

  • Н. О. Кравець Тернопільський національний медичний університет імені І. Я. Горбачевського МОЗ України https://orcid.org/0000-0002-0081-2514
  • Н. Я. Климук Тернопільський національний медичний університет імені І. Я. Горбачевського МОЗ України https://orcid.org/0000-0002-0081-2514

DOI:

https://doi.org/10.11603/m.2414-5998.2025.4.15838

Ключові слова:

алгоритм; штучний інтелект; багатокласова модель; нейронна мережа.

Анотація

Анотація. Використання алгоритмів штучного інтелекту в різних галузях життєдіяльності – найбільш дискутабельне питання. Упровадження викладання новітніх предметів у галузі інформаційних технологій Тернопільського національного медичного університету ім. І. Я. Горбачевського на базі кафедри медичної інформатики належить до основних напрямів забезпечення професійних компетентностей медичних спеціальностей. Закономірним та логічним є впровадження дисципліни «Штучний інтелект у медицині», оскільки штучний інтелект – це галузь інформатики, що займається розробленням і впровадженням інтелектуальних засобів щодо аналізу та синтезу отриманих результатів досліджень. У статті продемонстровано формування професійних компетентностей майбутніх фахівців під час виконання практичного заняття «Побудова нейронної мережі для автоматичного сегментування пухлинних ділянок мозку за допомогою магнітно-резонансної томографії» та отримання навиків щодо аналізу вихідної інформації, використання стандартних методів підготовки та обробки набору даних для побудови моделей, візуалізації та оцінки отриманих моделей. Показано створення багатокласової моделі сегментації на основі методу МРТ у відкритому середовищі Google Colab. Здійснено 3D-візуалізацію моделі сегментації та проведено оцінку чутливості та специфічності отриманої моделі. У результаті, порівнявши висновки експертів та результати аналізу дослідження пухлин головного мозку на основі побудови нейронної мережі, отримано висновок, що засоби штучного інтелекту можуть бути використані для аналізу стану головного мозку. Зроблено висновок про доцільність навчання студентів розумінню внутрішнього боку роботи алгоритмів штучного інтелекту. Перспектива подальших досліджень полягає у постійному впровадженню в навчальний процес об’єктивних та надійних нових різновидів штучного інтелекту.

Посилання

Vakulenko, D. V., Dobrovolska, N. M., Kravets, N. O., Klymuk, N. Ya. (2019). Vykorystannia suchasnykh informatsiino-komunikatsiinykh tekhnolohii u haluzi medychnoi osvity Ukrainy. Medychna osvita, 3 (83), 58–61. DOI: 10.11603/ me.2414-5998.2019.3.10649

Fratavchan, V. H., Fratavchan, T. M., Lukashiv, T. O., Litvinchuk, Yu. A. (2023). Metody ta systemy shtuchnoho intelektu: navchalnyi posibnyk. Chernivtsi, ChNU.

Shevchenko, I. (2023). Doslidzhennia shtuchnoho intelektu v Ukraini: zdobutky ta perspektyvy. Monohrafiia. Kyiv. https://doi.org/10.15407/development_ strategy_2023

Smith, J., Johnson, R. (2022). Adaptive Learning Technologies and Individual Learning Paths. Journal of Educational Technology. 2(19), 105–117.

Brown, P., Lauder, H., Ashton, D. Artificial Intelligence and Inequality in Education, formuvannia osvitnoi systemy. Publichne upravlinnia ta administruvannia 3(285), 306–316. DOI: 10.32752/1993-6788-2025-1-285-306-316

Drach, I., Petroye, O., Borodiyenko, O., Reheilo, I., Bazeliuk, O., Bazeliuk, N., & Slobodianiuk, O. (2023). The Use of Artificial Intelligence in Higher Education. International Scientific Journal of Universities and Leadership, (15), 66–82. https://doi.org/ 10.31874/2520-6702-2023-15-66-82

Panchuk, V. A., Lebedev, D. Yu. (2013). Zastosuvannia neironnykh merezh dlia teksturnoi sehmentatsii MRT– znimkiv. Problemy informatyzatsii ta upravlinnia, 2(42), 72–77. https://doi.org/ 10.18372/2073-4751.2.6474

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-12-30

Як цитувати

Кравець, Н. О., & Климук, Н. Я. (2025). ЗАСТОСУВАННЯ АЛГОРИТМУ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ПІД ЧАС ДОСЛІДЖЕННЯ МЕДИЧНИХ ЗОБРАЖЕНЬ. Медична освіта, (4), 50–54. https://doi.org/10.11603/m.2414-5998.2025.4.15838

Номер

Розділ

ПІДВИЩЕННЯ ЯКОСТІ ВИЩОЇ МЕДИЧНОЇ ОСВІТИ