По мнению группы исследователей из Гонконга, приложение искусственного интеллекта, которое использует фотографии со смартфона для диагностики сколиоза, похоже, подходит хирургам, использующим рентгеновские изображения.

Группа под руководством Тенг Чжана, доктора философии из Университета Гонконга, обнаружила, что модель глубокого обучения под названием ScolioNets работает так же, как и хирурги позвоночника при оценке тяжести подросткового идиопатического сколиоза (AIS). Авторы отметили, что одним из преимуществ модели является отсутствие радиации.

«Без дополнительного облучения и с минимальными затратами эта модель может обеспечить непрерывный мониторинг с быстрым вмешательством, инициируемым при обнаружении прогрессирования», — пишет группа в исследовании, опубликованном в JAMA Network Open .

Они объяснили, что во время пандемии COVID-19 исследователи проверили алгоритм и интегрировали его в открытое приложение для мобильных телефонов с искусственным интеллектом под названием AlignProCARE, чтобы удовлетворить потребность в внебольничных обследованиях.

По сути, приложение AlignProCARE принимает фотографии раздетой спины пациента со смартфона, а алгоритм ScolioNets затем обеспечивает классификацию сколиоза на основе определения стандартной таксономии тяжести заболевания.

В этом исследовании группа стремилась дополнительно оценить надежность алгоритма, используя проспективно собранные данные от пациентов с ОИС, проходивших лечение в клинике за пределами их больницы.

Все изображения спин участников были добровольно сделаны родителем или опекуном участника с помощью смартфона. Авторы отметили, что для использования мобильного приложения требовалось минимальное обучение, поскольку оно предоставляло встроенный протокол для получения фотографий.

Парные рентгеновские снимки этих участников, полученные во время обычного лечения, затем были анонимно получены из больничной системы в формате PNG. Затем два специалиста по позвоночнику, старший и младший хирурги с более чем 20-летним опытом работы, классифицировали тяжесть и прогрессирование ОИС на рентгеновских снимках.

Согласно полученным данным, в когорте из 378 пациентов модель правильно распознала тяжесть ОИС так же или даже лучше, чем хирурги.

«Результаты этого диагностического исследования показывают, что приложение AlignProCARE, основанное на модели глубокого обучения ScolioNets, может обеспечить доступную мобильную оценку AIS, особенно для пациентов, которым сложно получить доступ к помощи опытных специалистов по позвоночнику», — пишут исследователи.

Хотя результаты исследования многообещающие, необходимо многоцентровое исследование с международными партнерами для дальнейшей оценки надежности модели, пришла к выводу группа.

Полная статья доступна здесь .

Источник