Премия Александра Р. Маргулиса за научные достижения в области радиологического общества Северной Америки (RSNA) 2022 г. будет вручена Али Гермази, доктору медицины, доктору философии, магистру наук, за статью в радиологии «Улучшение рентгенографического Производительность и эффективность распознавания переломов с использованием искусственного интеллекта». 

Эта ежегодная премия, названная в честь Александра Р. Маргулиса, доктора медицинских наук, выдающегося исследователя и вдохновителя радиологии, присуждается за лучшую оригинальную научную статью, опубликованную в ведущем журнале RSNA Radiology. 

«Премия Маргулиса в этом году признает растущую важность искусственного интеллекта в нашей области. Авторы изучили обнаружение переломов у 24 рентгенологов и клиницистов с искусственным интеллектом и без него», — сказал редактор радиологии Дэвид А. Блюмке, доктор медицинских наук. «Использование ИИ позволило улучшить обнаружение переломов на десять процентов, сократив при этом время рентгенологов. Это исследование подтверждает неуклонный рост использования инструментов ИИ, которые становятся рутинной частью многих клинических практик, особенно в радиологии опорно-двигательного аппарата». 

В регистрационном исследовании Управления по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA) исследователи ретроспективно проанализировали 480 рентгеновских исследований, проведенных в различных больницах США. 

«ИИ может быть мощным инструментом, помогающим радиологам и другим врачам улучшить диагностические возможности и повысить эффективность, а также потенциально улучшить качество обслуживания пациентов во время посещения больницы или клиники», — сказал д-р Гермази, директор Центра количественной визуализации, профессор радиологии. и медицины, а также помощник декана в отделе разнообразия в Медицинской школе Чобаниана и Аведисяна Бостонского университета и заведующий отделением радиологии в Бостонской системе здравоохранения штата Вирджиния. 

Исследователи включили рентгеновские снимки конечностей, таза, позвоночника и грудной клетки. В группу обследованных вошли взрослые старше 21 года с преобладанием признаков травм и переломов 50%. Всего было 240 пациентов с 350 переломами и 240 пациентов без переломов. 

Исследования были дважды проанализированы 24 сертифицированными читателями из США по шести различным специальностям, включая радиологию, ортопедическую хирургию, ревматологию, неотложную медицину (включая врачей и фельдшеров) и семейную медицину. 

По словам доктора Гермази, показания были выполнены как с коммерчески разработанным программным обеспечением, так и без него с использованием алгоритма, обученного на точно аннотированных рентгеновских изображениях из нескольких учреждений, полученных с помощью большого количества различных систем. У читателей был период в один месяц между двумя анализами. 

«Результаты исследования показали абсолютный прирост чувствительности при обнаружении переломов на 10,4% с помощью программного обеспечения, при этом программное обеспечение показало чувствительность 75,2% против 64,8% без помощи программного обеспечения», — д-р Гермази. сказал. Результаты также показали абсолютное увеличение специфичности — с 90,6% до 95,6% — для обнаружения переломов с помощью программного обеспечения. 

Не удивившись чувствительности алгоритма, д-р Гермази не ожидал увеличения специфичности. 

«Компьютерные системы обнаружения могут быть легко чувствительными, но обычно приводят к значительной потере специфичности. Здесь алгоритм также помог снизить количество ложноположительных результатов», — сказал он. «Экономия времени стала хорошим сюрпризом, учитывая, что алгоритм предоставляет дополнительную информацию для просмотра поверх нативных изображений. Было не очевидно, что алгоритм ускорит время интерпретации». 

Доктор Гермази отметил, что одной из самых важных задач, с которыми столкнулась команда во время исследования, было обучение 24 читателей с разным опытом чтению с помощью ИИ. Несмотря на эту проблему, он сказал, что читатели считают использование алгоритма ИИ простым, удобным и чрезвычайно интуитивно понятным. 

Продолжаются клинические валидационные исследования с упором на определенные части тела, где, по словам доктора Гермази, золотой стандарт устанавливается с использованием КТ/МРТ для оценки способности алгоритма обнаруживать рентгенологически видимые и скрытые поражения. 

«В конечном счете, я полагаю, что мои коллеги-радиологи присоединятся к мнению, что ИИ скорее друг, чем враг», — сказал доктор Гермази. «По мере того, как становится ясно, что он может превзойти человеческий глаз в определенных, повторяющихся или утомительных задачах, ИИ будет рассматриваться как отличное дополнение к тяжелому клиническому рабочему процессу». 

Премия Маргулиса будет вручена во время  108-й научной ассамблеи и ежегодного собрания  RSNA (RSNA 2022) в Чикаго с 27 ноября по декабрь. 

Источник