Архив номеров
Медицинская Техника / Медицинская техника №6, 2025 / с. 1-4

Система для комплексной дифференциальной диагностики воспалительных заболеваний кишечника

И.Г. Бакулин, Г.А. Машевский, И.А. Расмагина, Н.М. Шелякина, Г.Ф. Арутюнян


Аннотация 

Дифференциальная диагностика воспалительных заболеваний кишечника является одной из актуальных проблем современной медицины. Для решения данной задачи были разработаны модели, базирующиеся на обработке гистологических и эндоскопических изображений, а также результатов других анализов и обследований пациента. Модели показали высокую адекватность и были положены в основу создания системы для дифференциальной диагностики воспалительных заболеваний кишечника.


Вернуться к содержанию

Сведения об авторах

Игорь Геннадиевич Бакулин, д-р мед. наук, профессор, зав. кафедрой, кафедра пропедевтики внутренних болезней, гастроэнтерологии и диетологии им. С.М. Рысса, ФГБОУ ВО «Северо-Западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова» Министерства здравоохранения Российской Федерации, 
Глеб Алексеевич Машевский, канд. техн. наук, профессор, доцент, кафедра биотехнических систем, ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет им. В.И. Ульянова (Ленина)», научный сотрудник, центральная научно-исследовательская лаборатория, ФГБОУ ВО «Северо-Западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова» Министерства здравоохранения Российской Федерации, 
Ирина Алексеевна Расмагина, канд. мед. наук, ассистент, кафедра пропедевтики внутренних болезней, гастроэнтерологии и диетологии им. С.М. Рысса, 
Наталья Максимовна Шелякина, мл. научный сотрудник, центральная научно-исследовательская лаборатория, 
Грант Феликсович Арутюнян, студент 4 курса лечебного факультета, зам. председателя студенческого научного общества, ФГБОУ ВО «Северо-Западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова» Министерства здравоохранения Российской Федерации, г. С.-Петербург, 

Список литературы

1. Клинические рекомендации. Язвенный колит. 2024 / https:/ /diseases.medelement.com/disease/%D1%8F%D0%B7% D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9- %D0%BA%D0%BE%D0%BB%D0%B8%D1%82- %D0%BA%D0%BF-%D1%80%D1%84-2024/18016 (дата обращения: 25.04.2025). 
2. Клинические рекомендации. Болезнь Крона. 2024 / https:// diseases.medelement.com/disease/%D0%B1%D0% BE%D0%BB%D0%B5%D0%B7%D0%BD%D1%8C- %D0%BA%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%B0- %D0%BA%D1%80-%D1%80%D1%84-2024/18085 (дата обращения: 25.04.2025). 
3. Jayasooriya N., Baillie S., Blackwell J. et al. Systematic review with meta-analysis: Time to diagnosis and the impact of delayed diagnosis on clinical outcomes in inflammatory bowel disease // Aliment. Pharmacol. Ther. 2023. № 57 (6). PP. 635-652. 
4. AWARE-IBD Diagnostic Delay Working Group Sources of diagnostic delay for people with Crohn’s disease and ulcerative colitis: Qualitative research study // PloS. One. 2024. № 6 (19). P. e0301672. 
5. Walker G., Simeng L., Neil Ch. et al. Quality improvement project identifies factors associated with delay in IBD diagnosis // Alimentary Pharmacology & Therapeutics. 2020. № 3 (52). PP. 471-480. 
6. Huisman D., Sweeney L., Bannister K., Moss-Morris R. Irritable bowel syndrome in inflammatory bowel disease: Distinct, intertwined, or unhelpful? Views and experiences of patients // Cogent Psychology. 2022. Vol. 9 (1). 
7. Бакулин И.Г., Скалинская М.И., Сказываева Е.В. Северо- Западный регистр пациентов с воспалительными заболеваниями кишечника: достижения и уроки // Колопроктология. 2022. № 1 (79). C. 37-49. 
8. Бакулин И.Г., Расмагина И.А., Скалинская М.И. и др. Применение искусственного интеллекта для анализа эндоскопических изображений при воспалительных заболеваниях кишечника // Терапия. 2022. Т. 8. № 7 (59). С. 7-14. 
9. Бакулин И.Г., Расмагина И.А., Деев Р.В. и др. Анализ гистологических изображений биоптатов слизистой толстой кишки у пациентов с воспалительными заболеваниями кишечника при помощи искусственной нейронной сети // Медицинский вестник МВД. 2023. Т. 124. № 3 (124). С. 21-24. 
10. Maeda Y., Kudo S.E., Kuroki T., Iacucci M. Automated Endoscopic Diagnosis in IBD: The Emerging Role of Artificial Intelligence // Gastrointest. Endosc. Clin. N. Am. 2025. № 35 (1). PP. 213-233. 
11. Cannarozzi A.L., Massimino L., Latiano A. et al. Artificial intelligence: A new tool in the pathologist’s armamentarium for the diagnosis of IBD // Comput. Struct. Biotechnol. J. 2024. № 23. PP. 3407-3417. 
12. Lacy B.E., Patel N.K. Rome Criteria and a Diagnostic Approach to Irritable Bowel Syndrome // J. Clin. Med. 2017. № 6 (11). P. 99. 
13. Klang E., Barash Y., Margalit R.Y. et al. Deep learning algorithms for automated detection of Crohn’s disease ulcers by video capsule endoscopy // Gastrointest. Endosc. 2020. Vol. 91. № 3. PP. 606-613. 
14. Klang E., Grinman A., Soffer S. et al. Automated Detection of Crohn’s Disease Intestinal Strictures on Capsule Endoscopy Images Using Deep Neural Networks // J. Crohns Colitis. 2021. Vol. 15. № 5. PP. 749-756. 
15. Wang L., Chen L., Wang X. et al. Development of a Convolutional Neural Network-Based Colonoscopy Image Assessment Model for Differentiating Crohn’s Disease and Ulcerative Colitis // Front. Med. (Lausanne). 2022. Vol. 9. Art. 789862.