ЧАСТЬ ТЕЛА: Прямая кишка ГОТОВНОСТЬ: Прототип, демонстрирующий высокую диагностическую точность (общая точность 92.8%, чувствительность 80.0%, специфичность 97.3%) и значительный потенциал для клинического внедрения в рамках программ наблюдения. СУТЬ: Разработана модель глубокого обучения (сверточная нейронная сеть Wide ResNet-101-2) для автоматизированного анализа эндоскопических изображений. Модель предназначена для выявления трудноразличимых остаточных поражений или рецидивов рака прямой кишки у пациентов, достигших полного клинического ответа на неоадъювантную химиолучевую терапию и находящихся под наблюдением по стратегии "наблюдай и жди". Цель — повышение точности ранней диагностики и содействие принятию клинических решений для своевременного лечения. Источник: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42133104/