<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<xml>
 <records>
  <record>
   <ref-type name="Journal Article">17</ref-type>
   <contributors>
    <authors>
     <author>Шацкий А. С.</author>
     <author>Масютина С. Е.</author>
     <author>Мамалыга М. Л.</author>
    </authors>
   </contributors>
   <titles>
    <title>Перспективы применения искусственного интеллекта в кардиохирургии: систематический обзор</title>
   </titles>
   <keywords>
    <keyword>искусственный интеллект</keyword>
    <keyword>кардиохирургия</keyword>
    <keyword>систематический обзор</keyword>
    <keyword>большие языковые модели</keyword>
   </keywords>
   <dates>
    <year>2026</year>
    <pub-dates>
     <date>2026-04-25</date>
    </pub-dates>
   </dates>
   <doi>10.15829/1560-4071-2026-6878</doi>
   <journal>Российский кардиологический журнал</journal>
   <abstract>Внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ) открывает новые горизонты в кардиохирургии, однако для безопасной клинической практики требуется систематизация данных о его возможностях и ограничениях. Целью работы является систематизация современных данных о применении ИИ в кардиохирургии и определение перспективных направлений его клинического внедрения. В данном систематическом обзоре, выполненном по базам PubMed, Scopus, Cochrane Library, Google Scholar и Web of Science за период 2000-2025гг в соответствии с критериями PRISMA, проанализированы исследования, посвященные применению ИИ на всех этапах кардиохирургического лечения. Согласно результатам анализа 179 исследований, модели машинного обучения демонстрируют более высокую чувствительность по сравнению с традиционными методами диагностики и шкалами риска при прогнозировании послеоперационных исходов и осложнений. Роботизированные системы на основе ИИ и компьютерное зрение способны повысить точность оперативных вмешательств, а использование ИИ для послеоперационного мониторинга способствует улучшению исходов и результатов реабилитации пациентов. Основными барьерами для масштабирования технологий остаются недостаточность данных, этические аспекты и сложность интеграции в клинические процессы. Таким образом, ИИ способен улучшить качество кардиохирургической помощи, однако для реализации этого потенциала необходимы валидация алгоритмов, устранение системных ошибок и разработка прозрачных этических и правовых норм.</abstract>
   <urls>
    <web-urls>
     <url>https://www.cardiojournal.online/publication/14245</url>
    </web-urls>
    <pdf-urls>
     <url>https://www.cardiojournal.online/files/14649</url>
    </pdf-urls>
   </urls>
  </record>
 </records>
</xml>
