Искусственный интеллект поможет распутать узелки в легких

В ходе новаторского рандомизированного контролируемого исследования, оценивающего влияние программного обеспечения на основе искусственного интеллекта в реальной клинической практике, исследователи обнаружили, что ИИ значительно улучшил выявление узелков легких на рентгеновских снимках грудной клетки.

Результаты исследования опубликованы сегодня в издании Radiology — журнале Радиологического общества Северной Америки (RSNA).

Легочные узелки, которые представляют собой аномальные наросты, образующиеся в легких, очень распространены и обычно образуются в результате предыдущих легочных инфекций. В редких случаях они могут быть признаком рака легких. Одним из распространенных методов обследования, используемых для выявления легочных узелков, является рентгенография грудной клетки. ИИ может стать мощным инструментом, помогающим выявлять узелки в легких, особенно когда у рентгенологов большой объем работы.

Выявление узелков в легких, которые могут служить первичным признаком рака легких, является одной из важнейших задач при рентгенографии грудной клетки, — сказал соавтор исследования Джин Мо Гу, доктор медицинских наук, доктор философии, сотрудник отделения радиологии больницы Сеульского национального университета в Корее.

Многие исследования показывают, что программное обеспечение для компьютерной диагностики на основе ИИ может улучшить работу рентгенологов, но оно не получило широкого распространения.

Чтобы определить реальный эффект, который ИИ оказывает в клинической практике, исследователи включили 10 476 пациентов со средним возрастом 59 лет, которые прошли рентгенографию грудной клетки в центре медицинского обследования в период с июня 2020 года по декабрь 2021 года.

Поскольку наше исследование проводилось на основе прагматического подхода, в него были включены почти все зарегистрированные участники, что является реальной клинической ситуацией, — сказал доктор Гу.

Пациенты заполнили самоотчетный вопросник о состоянии здоровья для определения исходных характеристик, таких как возраст, пол, статус курения и история рака легких в прошлом. Одиннадцать процентов пациентов были настоящими или бывшими курильщиками.

Пациенты были случайным образом разделены поровну на две группы — с ИИ и без ИИ. Рентгеновские снимки первой группы анализировались радиологами с помощью ИИ, в то время как рентгеновские снимки второй группы интерпретировались без результатов ИИ.

Солидные узелки диаметром более 8 миллиметров или субсолидные узелки с солидной частью более 6 миллиметров были определены как подлежащие действию, что означало, что узел требует последующего наблюдения в соответствии с критериями скрининга рака легких.

Узелки в легких были выявлены у 2% пациентов. Анализ показал, что частота выявления пригодных к действию узелков легких на рентгенограммах грудной клетки была выше при помощи ИИ (0,59%), чем без помощи ИИ (0,25%). Различий в показателях ложных направлений между группами, получавшими и не получавшими интерпретацию с помощью ИИ, не было.

Хотя пожилой возраст и наличие в анамнезе рака легких или туберкулеза были связаны с положительными заключениями, эти и другие медицинские характеристики не повлияли на эффективность системы ИИ. Это говорит о том, что ИИ может работать последовательно в различных группах населения, даже для тех, у кого больные или послеоперационные легкие.

Наше исследование предоставило убедительные доказательства того, что ИИ действительно может помочь в интерпретации рентгенографии грудной клетки. Это будет способствовать более эффективному выявлению заболеваний грудной клетки, особенно рака легких, на более ранней стадии, — сказал доктор Гу.

Исследователи планируют провести аналогичное исследование с использованием КТ грудной клетки, которое также позволит определить клинические результаты и эффективность рабочего процесса.

07.02.2023