Лента новостей → Высокоточный искусственный интеллект улучшает обнаружение рака легких
Согласно исследованию, опубликованному в журнале Radiology , помощь алгоритма ИИ с высокой диагностической точностью повысила эффективность рентгенолога в обнаружении рака легких на рентгенограммах грудной клетки и повысила приемлемость предложений ИИ .
В то время как диагностика изображений на основе ИИ быстро развивалась в области медицины, факторы, влияющие на диагностические определения рентгенологов при чтении изображений с помощью ИИ, остаются недостаточно изученными.
Исследователи из Сеульского национального университета в Корее изучили, как эти факторы могут повлиять на обнаружение злокачественных узлов в легких во время чтения рентгеновских снимков грудной клетки с помощью ИИ.
В этом ретроспективном исследовании 30 читателей, в том числе 20 торакальных рентгенологов со стажем работы от 5 до 18 лет и 10 резидентов-радиологов со стажем всего от 2 до 3 лет, оценили 120 рентгенограмм грудной клетки без ИИ. Из 120 проанализированных рентгенограмм грудной клетки 60 были получены от пациентов с раком легкого (32 мужчины) и 60 были контрольными (36 мужчин). Средний возраст пациентов составил 67 лет.
На втором сеансе каждая группа заново интерпретировала рентгеновские снимки с помощью искусственного интеллекта высокой или низкой точности. Читатели были слепы к тому факту, что использовались два разных ИИ.
Использование ИИ высокой точности улучшило эффективность обнаружения считывателей в большей степени, чем ИИ низкой точности. Использование высокоточного ИИ также приводило к более частым изменениям в определениях читателей — понятие, известное как восприимчивость.
«Вполне возможно, что относительно большой размер выборки в этом исследовании укрепил доверие читателей к предположениям ИИ», — сказал ведущий автор исследования Чан Мин Парк, доктор медицинских наук, с факультета радиологии и Института радиационной медицины Колледжа Сеульского национального университета. медицины. «Мы думаем, что проблема доверия людей к ИИ — это то, что мы наблюдали в восприимчивости в этом исследовании: люди более восприимчивы к ИИ при использовании ИИ с высокой диагностической эффективностью».
(A–C) Рентгенограммы грудной клетки, полученные в рамках медицинского осмотра у 71-летнего пациента мужского пола, показывают восприимчивость читателя к искусственному интеллекту (ИИ) с высокой диагностической точностью. На первом сеансе без ИИ торакальный рентгенолог с 16-летним стажем прочитал рентгенограмму грудной клетки как обычную рентгенограмму (А) . Высокая диагностическая точность ИИ наблюдал потенциальный рак легкого на рентгенограмме с 89% ДИ, на что указывает карта локализации узла (В) (при изменении цвета с синего на красный вероятность наличия узла увеличивается). Когда на втором сеансе чтения было представлено предложение ИИ, рентгенолог изменил решение и аннотировал рак легкого в области, которая перекрывается с правой гемидиафрагмой (аннотация в виде рамки) (C). (D, E) На КТ органов грудной клетки с контрастированием показано образование в легком размером 6,8 см (стрелка) с воздушной бронхограммой в правой нижней доле в аксиальной (D) и коронарной (E) плоскостях. Было патологически доказано, что эта масса является инвазивной муцинозной аденокарциномой. Следовательно, решение читателя было неверным на первом сеансе, но правильным на втором сеансе после того, как он последовал предложению ИИ.
Задача, клинический контекст влияют на восприятие производительности ИИ
По сравнению с первым сеансом чтения, считыватели, которым помогал высокоточный диагностический ИИ на втором сеансе чтения, показали более высокую чувствительность к поражению (0,63 против 0,53) и специфичность (0,94 против 0,88). В качестве альтернативы, читатели, которым помогал ИИ с низкой диагностической точностью во втором сеансе чтения, не продемонстрировали улучшения между двумя сеансами чтения ни по одному из этих измерений.
«Наше исследование показывает, что ИИ может помочь радиологам, но только тогда, когда диагностические возможности ИИ соответствуют или превышают возможности человека», — сказал доктор Парк.
Результаты подчеркивают важность использования ИИ с высокой диагностической эффективностью. Однако доктор Парк отметил, что определение «ИИ с высокой диагностической эффективностью» может варьироваться в зависимости от задачи и клинического контекста, в котором он будет использоваться. Например, идеальной может показаться модель ИИ, способная обнаруживать все отклонения на рентгенограммах грудной клетки. Но на практике такая модель будет иметь ограниченное значение для снижения рабочей нагрузки в условиях массового скрининга на туберкулез легких.
«Поэтому наше исследование предполагает, что клинически целесообразное использование ИИ требует как разработки высокопроизводительных моделей ИИ для конкретных задач, так и соображений о соответствующих клинических условиях, в которых будет применяться этот ИИ», — сказал доктор Парк.
В будущем исследователи хотят расширить свою работу по сотрудничеству человека и искусственного интеллекта на другие аномалии на рентгенограммах грудной клетки и КТ-изображениях.