Программное обеспечение для анализа КТ органов грудной клетки на основе машинного обучения позволяет повысить точность диагностики хронической обструктивной болезни легких (ХОБЛ), интерстициальных и инфекционных заболеваний. Соответствующее исследование опубликовано в Европейском журнале радиологии.

Результаты показали, что машинное обучение способно предложить практикующим рентгенологам «второе мнение» по данным КТ, а также минимизировать влияние человеческого фактора и повысить точность диагностики.

На сегодняшний день КТ является ключевым методом оценки тяжести состояния, а также эффективности терапии у пациентов с различными заболеваниями легких. Однако интерпретации одного и того же исследования разными врачами могут разниться в виду неравного опыта работы и затруднений в количественной оценке изменений.

Использованное в исследовании программное обеспечение распределяет воксели данных КТ по семи различным категориям: нормальная легочная паренхима, снижение прозрачности по типу «матового стекла», ретикулярные изменения, эмфизема, очаговое поражение, консолидация и соты.

Авторы провели обучение алгоритма на 28 случаях и внутреннее тестирование на 17 исследованиях. Технологию протестировали на 89 КТ органов грудной клетки. Каждую из них интерпретировали три рентгенолога с различным стажем работы, а также с помощью нового алгоритма ИИ в качестве «второго мнения» и без него. Исследователи обнаружили, что программное обеспечение повысило согласованность интерпретаций, минимизировав влияние человеческого фактора (в частности, опыта работы) и повысив при этом точность диагностики.

Проведенное исследование доказывает, что ИИ способен интерпретировать КТ-исследования органов грудной клетки с точностью, сопоставимой врачу-рентгенологу. Тем самым подобные технологии могут быть потенциально использованы в качестве помощника в оценке состояния пациентов с заболеваниями легких. Авторы отмечают, что основным недостатком проведенного исследования является тестовая группа, КТ-исследоваяния которой проводились на одном и том же аппарате. Группа авторов подчеркивает, что необходимы более масштабные мультицентровые исследования.

Центром диагностики и телемедицины проводится масштабный эксперимент по внедрению инновационных технологий в области компьютерного зрения для анализа медицинских изображений и дальнейшего применения в системе здравоохранения города Москвы. На сегодняшний день в Единую рентгенологическую информационную систему (ЕРИС) внедрено 15 алгоритмов ИИ, проанализировавших суммарно более 1,2 млн исследований!

Помимо этого, Центром постоянно ведется активный мониторинг технологических дефектов алгоритмов. Через каждые три месяца (или по достижении минимального количества проанализированных исследований) разработчики имеют возможность подать заявку на грант (выплату соизмеримую с объемом проанализированных исследований).