JOURNAL OF MONETARY ECONOMICS AND MANAGEMENT JOURNAL OF MONETARY ECONOMICS AND MANAGEMENT JOURNAL OF MONETARY ECONOMICS AND MANAGEMENT 2782-4586 2949-1851 111452 10.26118/2782-4586.2026.22.87.068 Научные статьи SCIENTIFIC ARTICLES Научные статьи Optimizing the diagnosis of leukemia through deep learning: assessment of economic efficiency and management potential Оценка экономической эффективности и управленческого потенциала при оптимизации диагностики лейкоза с помощью глубокого обучения Минкин Александр Владимирович Minkin Aleksandr Vladimirovich avminkin@yandex.ru

кандидат физико-математических наук;

candidate of physical and mathematical sciences;

 Мифтахова Айгуль Рустамовна Miftakhova Aigul Rustamovna miftahovaaigulaigul@yandex.ru Елабужский институт Казанского (Приволжского) федерального университета Yelabuga Institute of Kazan (Volga Region) Federal University 91 97 02 01 2026 https://zhpi.ru/en/nauka/article/111452/view

Исследование посвящено разработке и комплексной оценке алгоритма глубокого обучения для автоматизации ключевого этапа диагностики острого лимфобластного лейкоза (ОЛЛ) — морфологического анализа клеток крови. Цель работы — преодолеть разрыв между технической валидацией ИИ и оценкой его экономико-управленческого потенциала. На репрезентативном клиническом датасете (15 135 изображений) модель EfficientNetB3 достигла точности 97.5%, чувствительности 96.2% и специфичности 97.8% (AUC-ROC = 0.987). Ключевым результатом является количественная оценка операционного эффекта: экономико-временная симуляция показала, что использование алгоритма в качестве системы предварительного отбора способно сократить время рутинного скрининга специалистом на 70–85%. Это высвобождает самый ценный ресурс — время эксперта — для решения сложных задач. Делается вывод, что внедрение подобных решений ведет к трем основным результатам: повышению операционной эффективности лаборатории, стандартизации качества диагностики и трансформации труда специалиста в сторону более высокой добавленной стоимости. Таким образом, работа демонстрирует, что технологии ИИ представляют собой не просто инструмент повышения точности, а стратегическую инвестицию в создание более устойчивой и экономически эффективной системы здравоохранения.

The research is devoted to the development and comprehensive evaluation of a deep learning algorithm for automating a key stage in the diagnosis of acute lymphoblastic leukemia (ALL) — morphological analysis of blood cells. The aim of the work is to bridge the gap between the technical validation of AI and the assessment of its economic and managerial potential. Based on a representative clinical dataset (15,135 images), the EfficientNetB3 model achieved 97.5% accuracy, 96.2% sensitivity, and 97.8% specificity (AUC-ROC = 0.987). The key result is a quantitative assessment of the operational effect: economic and temporal simulation has shown that using the algorithm as a pre-selection system can reduce the time of routine screening by a specialist by 70-85%. This frees up the most valuable resource — the expert's time — to solve complex problems. It is concluded that the implementation of such solutions leads to three main results: improving the operational efficiency of the laboratory, standardizing the quality of diagnostics, and transforming the specialist's work towards higher added value. Thus, the work demonstrates that AI technologies are not just a tool for improving accuracy, but a strategic investment in creating a more sustainable and cost-effective healthcare system.

 острый лимфобластный лейкоз искусственный интеллект глубокое обучение диагностика экономика здравоохранения операционная эффективность acute lymphoblastic leukemia artificial intelligence deep learning diagnostics healthcare economics operational efficiency. Работа выполнена за счет средств Программы стратегического академического лидерства Казанского (Приволжского) федерального университета The work was carried out at the expense of the Strategic Academic Leadership Program of Kazan (Volga Region) Federal University

Balasamy, K. Medical Image Analysis Through Deep Learning Techniques: A Comprehensive Survey / K. Balasamy, V. Seethalakshmi, S. Suganyadevi // Wireless Personal Communications. – 2024. – Vol. 137, No. 3. – P. 1685-1714. – DOI 10.1007/s11277-024-11428-1. – EDN NTWQIE. Balasamy, K. Medical Image Analysis Through Deep Learning Techniques: A Comprehensive Survey / K. Balasamy, V. Seethalakshmi, S. Suganyadevi // Wireless Personal Communications. – 2024. – Vol. 137, No. 3. – P. 1685-1714. – DOI 10.1007/s11277-024-11428-1. – EDN NTWQIE. CerConvNet: Cervical Cancer Cells Prediction Using Convolutional Neural Networks / P. M, S. Patil, M. M V [et al.] // Informatica (Ljubljana). – 2024. – Vol. 48, No. 3. – DOI 10.31449/inf.v48i3.5905. – EDN AGZDTD. CerConvNet: Cervical Cancer Cells Prediction Using Convolutional Neural Networks / P. M, S. Patil, M. M V [et al.] // Informatica (Ljubljana). – 2024. – Vol. 48, No. 3. – DOI 10.31449/inf.v48i3.5905. – EDN AGZDTD. Gupta A., Gupta R. ALL Challenge dataset of ISBI 2019 [Электронный ресурс] : [набор данных] / A. Gupta, R. Gupta. — The Cancer Imaging Archive, 2019. — Режим доступа: https://doi.org/10.7937/tcia.2019.dc64i46r (дата обращения: 20.12.2025). Gupta A., Gupta R. ALL Challenge Dataset Of ISBI 2019 [Electronic resource] : [dataset] / A. Gupta, R. Gupta. — The Cancer Imaging Archive, 2019. - Access mode: https://doi.org/10.7937/tcia.2019.dc64i46r (accessed: 12/20/2025). Simulation of computer image recognition technology based on image feature extraction / W. Ying, L. Zhang, Sh. Luo [et al.] // Soft Computing - A Fusion of Foundations, Methodologies and Applications. – 2023. – Vol. 27, No. 14. – P. 10167-10176. – DOI 10.1007/s00500-023-08246-1. – EDN LIKRVQ. Simulation of computer image recognition technology based on image feature extraction / W. Ying, L. Zhang, Sh. Luo [et al.] // Soft Computing - A Fusion of Foundations, Methodologies and Applications. – 2023. – Vol. 27, No. 14. – P. 10167-10176. – DOI 10.1007/s00500-023-08246-1 . – EDN LIKRVQ. Tens of images can suffice to train neural networks for malignant leukocyte detection / J. P. E. Schouten, Ch. Matek, L. F. P. Jacobs [et al.] // Scientific Reports. – 2021. – Vol. 11, No. 1. – P. 7995. – DOI 10.1038/s41598-021-86995-5. – EDN BVYBMQ. Tens of images can suffice to train neural networks for malignant leukocyte detection / J. P. E. Schouten, Ch. Matek, L. F. P. Jacobs [et al.] // Scientific Reports. – 2021. – Vol. 11, No. 1. – P. 7995. – DOI 10.1038/s41598-021-86995-5. – EDN BVYBMQ. Topol, E. J. High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence / E. J. Topol // Nature Medicine. – 2019. – Vol. 25, No. 1. – P. 44-56. – DOI 10.1038/s41591-018-0300-7. – EDN OQSRZW. Topol, E. J. High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence / E. J. Topol // Nature Medicine. – 2019. – Vol. 25, No. 1. – P. 44-56. – DOI 10.1038/s41591-018-0300-7. – EDN OQSRZW. Алимбаев, А. А. Методика оценки социальной и экономической эффективности цифровизации системы здравоохранения / А. А. Алимбаев, Б. С. Битенова, Т. И. Есенбекова // Экономика: стратегия и практика. – 2020. – Т. 15, № 3. – С. 25-37. – EDN DRBYWS. Alimbayev, A. N. A. N. Methodology for assessing the social and economic effectiveness of digitalization of healthcare systems / A. N. A. N. Alimbayev, B. N. S. N. Bitenova, T. N. Prize winner. Yesenbekova / / Economics: strategy and practice. – 2020. – Vol. 2. 15, No. 3. - S. 13. 25-37. – EDN DRBYWS. Городнова, Н. В. Повышение качества жизни граждан России в процессе реализации инновационных проектов / Н. В. Городнова, Н. А. Самарская // Вопросы инновационной экономики. – 2019. – Т. 9, № 3. – С. 721-734. – DOI 10.18334/vinec.9.3.40917. – EDN IACEXD. Gorodnova, N. V. N. Improving the quality of life of Russian citizens in the process of implementing innovative projects / N. V. N. Gorodnova, N. A. N. Samarskaya / / Issues of innovative economics. – 2019. – Vol. 2. 9, No. 3. - S. 13. 721-734. – DOI 10.18334/vinec.9.3.40917. – EDN IACEXD. Применение алгоритмов машинного обучения для разработки модели прогнозирования результатов выживаемости больных раком легких в РК / В. А. Макаров, Д. Р. Кайдарова, С. Е. Есентаева [и др.] // Онкология и радиология Казахстана. – 2022. – № 3(65). – С. 4-11. – DOI 10.52532/2521-6414-2022-3-65-4-11. – EDN VSAJZG. Application of machine learning algorithms to develop a model for predicting the survival rate of lung cancer patients in the Republic of Kazakhstan / V. A. N. Makarov, D. N. R. Kaidarova, S. N. E. N. Esentayeva [et al.] / / Oncology and radiology of Kazakhstan. – 2022. – № 3(65). - C. 13. 4-11. – DOI 10.52532/2521-6414-2022-3-65-4-11. – EDN VSAJZG. Рябова, Т. Ф. Качество жизни населения России: состояние, проблемы, перспективы / Т. Ф. Рябова, Н. М. Сурай // Экономика. Профессия. Бизнес. – 2022. – № 2. – С. 98-106. – DOI 10.14258/epb202227. – EDN JRMJIK. Ryabova, T. N. F. N. The quality of life of the Russian population: state, problems, prospects / T. N. F. N. Ryabova, N. M. N. Surai / / Economy. Profession. Business. – 2022. – No. 2. - S. 13. 98-106. – DOI 10.14258/epb202227. – EDN JRMJIK.