Искусственный интеллект (ИИ) открывает новые возможности для улучшения медицинской визуализации в детской онкологии за счёт количественного анализа изображений и поддержки клинических решений. Обзор рассматривает роль ИИ в визуализации опухолей головы и шеи у детей, включая приложения для детекции и характеристики очагов, сегментации опухолей и объёмного анализа, планирования лечения, динамического наблюдения, прогнозирования и персонализированной медицины.
Особое внимание уделяется проблемам адаптации этих подходов к педиатрическим популяциям, где важными барьерами остаются редкие и гетерогенные опухоли, ограниченные датасеты, вариабельность протоколов визуализации и недостаточная мультицентровая валидация.
Обсуждаются перспективные стратегии, способные облегчить клиническое внедрение: федеративное обучение, интеграция мультимодальных данных, объяснимый ИИ (explainable AI) и встраивание в существующие рабочие процессы радиологических отделений. Хотя педиатрическая доказательная база остаётся ограниченной, мультицентровое сотрудничество и проспективная валидация могут позволить ИИ-инструментам обеспечить более воспроизводимую количественную оценку изображений и всё более персонализированную поддержку клинических решений.
Клиническая ценность этих технологий будет зависеть от их способности дополнить экспертизу радиолога и улучшить помощь пациентам путём ответственной интеграции в рутинную практику.