Лента новостей → ИИ повышает эффективность работы рентгенологов
Искусственный интеллект повышает эффективность работы рентгенологов по выявлению рака легких на компьютерной томографии.
Согласно исследованию, опубликованному в журнале Американского колледжа радиологии , алгоритм искусственного интеллекта значительно повышает эффективность работы рентгенологов по выявлению рака легких на ранних стадиях с помощью низкодозовой компьютерной томографии грудной клетки, при этом преимущества проявляются в зависимости от типа узлов, контекста скрининга и уровня опыта.
Результаты исследования “подтверждают целесообразность интеграции ИИ в рабочие процессы компьютерной томографии грудной клетки для повышения эффективности выявления рака легких на ранних стадиях”, – отметила группа исследователей во главе с доктором медицинских наук Джейми Шредером из Медицинского центра Джорджтаунского университета в Вашингтоне, округ Колумбия.
«Мы обнаружили, что использование ИИ повысило чувствительность радиологов на 24,3% без существенного увеличения числа ложноположительных результатов», — написала группа исследователей.
Шредер и его коллеги исследовали, улучшит ли система искусственного интеллекта на основе глубокого обучения работу рентгенологов по обнаружению легочных узлов на КТ. Команда обучила алгоритм ИИ на наборе данных, обогащенном изображениями рака легких на ранних стадиях, и сравнила его чувствительность и специфичность в сравнении с результатами 16 рентгенологов.
Каждый специалист интерпретировал 340 КТ-снимков с использованием и без использования ИИ, с перерывом в один месяц. Набор данных включал 209 случаев скрининга и 131 случай без скрининга; из них 133 показали рак легких, 61 — доброкачественные некальцифицированные узлы размером 4 мм или менее, а 146 были нормальными. Команда оценивала эффективность работы радиологов, используя показатель площади под кривой рабочей характеристики приемника (LROC AUC).
Группа сообщила следующее:
| Сравнение точности выявления рентгенологами ранних стадий рака легких с использованием и без использования ИИ, измеренное по показателю LROC AUC. | ||
| Мера | Без помощи ИИ | С помощью ИИ |
| Выявление рака в целом | 0,65 | 0,76 |
| Выявление рака при всех типах узловых образований. | 0,73 | 0,83 |
| Чувствительность | 0,59 | 0,73 |
| Специфичность | 0,92 | 0,91 |
По данным исследователей, среднее время интерпретации сократилось со 133 секунд до 115,9 секунд, что составляет снижение на 12,9%. Наибольший прирост эффективности был отмечен в условиях скрининга, особенно для небольших узелков и раковых образований размером менее 10 мм, а оповещения ИИ выявляли поражения легких, которые «должны были бы привести к положительному результату скрининга в рамках Национального исследования скрининга легких (NLST), но были пропущены при первоначальной оценке радиологами».
«Система искусственного интеллекта значительно повысила чувствительность и эффективность работы рентгенологов при обнаружении узлов в легких, включая клинически сложные случаи рака на ранних стадиях, что способствует ее интеграции в рабочие процессы компьютерной томографии грудной клетки для повышения эффективности скрининга», — заключили они.
Полную версию статьи можно прочитать здесь .
Внимание, автоперевод! За ошибки перевода ответственности не несём. Первоисточник по ссылке.