Люди превосходят искусственный интеллект в интерпретации рентгеновских снимков груди
Люди лучше искусственного интеллекта в интерпретации рентгеновских снимков груди
Исследование говорит, что инструменты искусственного интеллекта могут помочь повысить уверенность радиологов в их диагнозах, но нельзя полагаться на них для выявления распространенных заболеваний легких на рентгенограммах грудной клетки.
Исследователи сравнили 72 радиолога с четырьмя коммерческими инструментами ИИ в анализе более 2000 рентгеновских снимков. По результатам, опубликованным 25 сентября в журнале Radiology, победили эксперты-люди.
«Рентгенография грудной клетки является распространенным диагностическим инструментом, но для правильной интерпретации обследований требуется значительное обучение и опыт», – сказал ведущий исследователь доктор Луис Плеснер, резидент-радиолог и стипендиат докторской программы по радиологии в госпитале Херлев и Гентофте в Копенгагене, Дания.
«Хотя инструменты искусственного интеллекта все чаще получают одобрение для использования в радиологических отделениях, остается неудовлетворенная потребность в дальнейшем их тестировании в реальных клинических сценариях», – сказал Плеснер в пресс-релизе журнала. – «Инструменты искусственного интеллекта могут помочь радиологам в интерпретации рентгеновских снимков грудной клетки, но их реальная диагностическая точность остается неясной».
- Подростки-мальчики с высоким артериальным давлением сталкиваются с ...
- Приливы менопаузы могут быть ранним индикатором риска развития боле...
- Эксперты говорят, что сейчас самое время для детей получить вакцину...
Как сообщил Плеснер, доступны коммерческие инструменты искусственного интеллекта, одобренные FDA, для помощи радиологам.
В данном исследовании рентгеновские снимки были сделаны за два года в четырех датских больницах. У примерно каждого третьего был хотя бы один целевой диагноз.
Снимки рассматривались на предмет трех распространенных находок: заболевание альвеолярного пространства, которое является паттерном рентгеновского снимка грудной клетки, например, вызванным пневмонией или отеком легких; пневмоторакс, или коллапс легкого; и плевральный выпот, скопление воды вокруг легких.
Инструменты искусственного интеллекта имели чувствительность от 72% до 91% для заболевания альвеолярного пространства, от 63% до 90% для пневмоторакса и от 62% до 95% для плеврального выпота. Высокая чувствительность означает, что меньше случаев заболевания пропускается.
Исследование показало, что радиологи превосходят искусственный интеллект в точном определении наличия и отсутствия трех распространенных заболеваний легких.
«Инструменты искусственного интеллекта показали умеренно высокую чувствительность, сравнимую с радиологами, в обнаружении заболевания альвеолярного пространства, пневмоторакса и плеврального выпота на рентгеновских снимках грудной клетки», – сказал Плеснер. – «Однако они давали больше ложно-положительных результатов [предсказывание заболевания в случае его отсутствия], чем радиологи, и их эффективность снижалась при наличии нескольких находок и для меньших целей».
У пневмоторакса вероятность того, что пациенты с положительным результатом скрининга действительно имеют это заболевание, варьировалась от 56% до 86% для систем искусственного интеллекта по сравнению с 96% для радиологов.
«ИИ показал наихудшие результаты в определении заболевания альвеолярного пространства, с положительными прогностическими значениями от 40% до 50%», – сказал Плеснер. – «В этой сложной и пожилой пациентской выборке ИИ предсказывал заболевание альвеолярного пространства, когда его на самом деле не было, пять-шесть раз из десяти. Вы не можете позволить ИИ работать самостоятельно с такой скоростью».
Целью радиологов является баланс между обнаружением и исключением заболевания, избегая значительных пропущенных заболеваний и переобследования, – сказал Плеснер.
«ИИ-системы кажутся очень хорошими в обнаружении заболеваний, но они не настолько хороши, как радиологи, в определении отсутствия заболевания, особенно когда рентгеновские снимки грудной клетки сложные», – сказал он. – «Слишком много ложно-положительных диагнозов приведет к ненужным обследованиям, облучению и увеличению затрат».
В предыдущих исследованиях, утверждавших превосходство искусственного интеллекта перед радиологами, радиологи рассматривали только изображение без доступа к клинической истории пациента и предыдущим исследованиям. «В повседневной практике интерпретация рентгенологического обследования радиологом является синтезом этих трех точек данных», – сказал Плеснер.
Дополнительная информация
Американская ассоциация больниц имеет больше информации о применении ИИ в диагностике и лечении.
Источник: Radiology, пресс-релиз, 26 сентября 2023
