Алгоритм, сочетающий индекс фиброза-4 (FIB-4) и ультразвуковую модель глубокого обучения, может повысить точность диагностики и управление направлением пациентов при прогрессирующем фиброзе печени по всем причинам, показало исследование, опубликованное  в журнале Radiology .

Исследователи под руководством Ли-Да Чена, доктора философии, из Первой дочерней больницы Университета Сунь Ятсена в Гуанчжоу, Китай, обнаружили, что их комбинированный последовательный алгоритм улучшил специфичность более чем на 20% для прогнозирования патологически развитого фиброза печени по сравнению с индексом фиброза-4. (ФИБ-4) один. Кроме того, алгоритм сократил ненужные направления на 42%, не требуя доступа к измерению жесткости печени.

«Анализ изображений на основе искусственного интеллекта обеспечивает многообещающий подход к неинвазивной оценке фиброза печени на ультразвуковых изображениях, предлагая доступный инструмент для учреждений первичной медико-санитарной помощи», — пишут Чен и его коллеги.

Неинвазивные тесты можно использовать для скрининга пациентов с хроническими заболеваниями печени на наличие прогрессирующего фиброза печени. Однако исследователи отметили, что использования отдельных тестов может быть недостаточно для постановки точного диагноза.

Чен и его коллеги разработали последовательные клинические алгоритмы, включающие ультразвуковую модель глубокого обучения. После этого они сравнили способность алгоритмов прогнозировать прогрессирующий фиброз печени с возможностями других неинвазивных тестов.

В ретроспективное исследование были включены взрослые пациенты с хроническими заболеваниями печени в анамнезе или с необъяснимыми отклонениями в результатах тестов функции печени, которые прошли УЗИ печени в B-режиме в период с 2014 по 2022 год в трех медицинских учреждениях.

Исследователи обучили сеть глубокого обучения на основе ультразвука (FIB-Net) на ультразвуковых изображениях, чтобы предсказать, составляет ли значение сдвиговолновой эластографии (SWE) 8,7 кПа или выше, что указывает на прогрессирующий фиброз. Наборы данных для обучения, проверки и тестирования включали 3067, 1599 и 1228 пациентов соответственно.

Исследователи также смоделировали сценарии скрининга, в которых измерения жесткости печени были или недоступны. Они сделали это, используя двухэтапный алгоритм с использованием индекса фиброза-4 (FIB-4), а затем FIB-Net во внутренних и внешних наборах тестов. Кроме того, они использовали трехэтапный алгоритм с использованием FIB-4, за которым следовали FIB-Net и SWE.

Наконец, команда рассчитала точность диагностики, используя биопсию печени в качестве эталонного стандарта, и сравнила результаты между FIB-4, SWE, FIB-Net и рекомендациями Европейской ассоциации по изучению печени (т. е. FIB-4 с последующим SWE). наряду с последовательными алгоритмами.

Только FIB-Net продемонстрировала не меньшую специфичность с разницей в 5% (p <0,001) по сравнению с SWE (80% против 82% соответственно). Между тем двухэтапный алгоритм показал более высокую специфичность (79%) и положительную прогностическую ценность (PPV, 44%), чем FIB-4 (специфичность, 57%; PPV, 32%). Двухэтапный алгоритм также сократил ненужные рекомендации на 42%.

Кроме того, трехэтапный алгоритм имел более высокую специфичность (94%) и PPV (73%) по сравнению с рекомендациями Европейской ассоциации по изучению печени (специфичность 88%; PPV 64%). Это также сократило количество ненужных рекомендаций на 35%.

Авторы исследования призвали к тому, чтобы будущие исследования были сосредоточены на проверке пациентов с различными демографическими характеристиками или причинами заболеваний печени.

В сопроводительной редакционной статье Адарш Гош, доктор медицинских наук из Медицинского центра детской больницы Цинциннати в Огайо, написал, что исследования, подобные этому, показывают, как глубокое обучение может повысить ценность УЗИ печени при сортировке и выявлении пациентов с высоким риском фиброза. Он добавил, что это позволит лучше оптимизировать направление пациентов и использование ресурсов.

«Дальнейшие версии таких алгоритмов также могут быть полезны для оппортунистического скрининга фиброза среди населения, проходящего УЗИ печени по другим показаниям», — написал Гош. «Однако будущие исследования должны уделять приоритетное внимание разработке моделей, проверенных в нескольких центрах, для больших групп населения и причин заболеваний для большей возможности обобщения».

Полную версию исследования можно найти здесь .

Внимание, автоперевод! За ошибки перевода ответственности не несём. Первоисточник по ссылке.