Искусственный интеллект в интерпретации рентгеновских снимков: преимущества и перспективы

Здравоохранение всех стран сталкивается с огромным потоком медицинских данных, что стало особенно масштабным явлением во время пандемии. Но справляться с задачами помогает ИИ. В регионах уже сегодня нейросеть в рентген внедрена в трети госполиклиник¹. ИИ помогает анализировать компьютерную томографию, МРТ, заполнять медицинскую документацию. По сути, нейросеть — это ассистент врача, который облегчает потоковую рутинную работу.

Преимущества использования искусственного интеллекта для автоматической интерпретации рентгеновских снимков

ИИ помогает анализировать медицинские снимки, автоматизация рентгенографии даёт преимущества: более точную диагностику, экономию времени медицинских работников, более быструю постановку диагноза и начало лечения.

Увеличение точности диагностики

Системы ИИ при помощи машинного обучения на больших массивах данных анализируют рентгеновские снимки с высокой точностью. Они умеют выявлять и обнаруживать аномалии, так как видели тысячи примеров и обучались на них.

Снижение времени отклика медицинской помощи

Искусственный интеллект, который внедрён в рентген, показывает возможные области с патологией и готовит предварительное описание, которое рентгенолог подтверждает, опровергает или дополняет. Быстрый анализ особенно важен, если пациенту требуется неотложная помощь. Таким образом, диагностика доктором проходит быстрее, что позволяет своевременно начать лечение, если обнаружена патология.

Возможные ограничения при использовании искусственного интеллекта

Если в данных для обучения, которые загружают в систему, есть предвзятость, то результаты получатся неточными. Это бывает при небольшой выборке, недостаточном качестве обучающего материала. Чтобы распознавание было эффективным, требуются качественные базы данных. Обучающие изображения должны размечаться опытными врачами-рентгенологами. Неточности могут возникать, если патология нестандартная и встречается редко, если модель не учили её определять.

Сама интеграция ИИ-систем в медицинские учреждения — сложная и трудоёмкая задача, требующая слаженной работы всех участников процесса. Это главная задача, на решение которой требуется и время, и ресурсы.

Перспективы развития технологий искусственного интеллекта для автоматической интерпретации рентгеновских снимков

Технологии не стоят на месте и совершенствуются, постоянно ведётся работа по улучшению автоматизированной интерпретации снимков.

Развитие глубокого обучения и нейронных сетей

Глубокое обучение нейросети способствует созданию систем, которые анализируют рентгеновские снимки. Сервисы ИИ в лучевой диагностике дообучают, чтобы нейросеть могла распознавать больше заболеваний по снимкам. В результате врач быстрее ставит точный диагноз.

Интеграция с другими медицинскими технологиями

Чтобы установить точный диагноз, только снимка недостаточно. К примеру, ИИ можно установить для анализа КТ и МРТ, чтобы получить полное понимание о состоянии человека. Также врач учитывает клинические проявления, результаты осмотра, лабораторные анализы и показатели другие инструментальных исследований. Совокупность этих данных способствует точной диагностике, соответственно, и назначению необходимой терапии.

Появление новых источников данных

Алгоритмы будут дообучаться на рентгеновских изображениях, сделанных на оборудовании разных производителей. Таким образом, модели ИИ будут более универсальными, способными обрабатывать и анализировать снимки, полученные из множества источников.

Традиционные методы диагностики

Врач изучает рентгеновский снимок самостоятельно, но даже самому опытному радиологу трудозатратно анализировать с нуля и писать заключение. Это связано с высокой нагрузкой на рентгенологов, расходом времени на рассмотрение снимка и написание заключения. Тратится очень много времени, так как нет ИИ-помощника, который ускоряет процесс, избавляя от рутинных действий.

Методы на основе AI и их преимущества

1. Помощь в экстренной диагностике;
2. Ускорение процессов за счет автоматического подсчета и подготовки заключений;
3. Улучшение качества изображения, в том числе выравнивание изображений;
4. Оценка технической стороны исследования (например, сервис «Маммография. Технический контроль» для оценки качества сделанных снимков).

Практические примеры применения ИИ в диагностике

Например, сервис «Рентген грудной клетки» основан на алгоритмах глубокого машинного обучения и используется для выявления патологий на рентгеновских снимках грудной клетки.

Перспективы дальнейших исследований и внедрения ИИ-технологий

Дальнейшее развитие технологий повысит качество медицинской помощи. Совершенствуется анализ визуальных данных, распознавания патологий, поэтому в нейросетях заинтересована и лучевая диагностика. Искусственный интеллект автоматически обнаруживает и классифицирует изменения, которые могут быть не заметны невооруженному человеческому глазу².

Источники:

1. Искусственный интеллект идет в медицину: успешные бизнес-решения в отрасли. Открыть статью
2. Ганичев Павел Александрович, Тихомирова Александра Александровна, Дохов Михаил Александрович. «Перспективы использования искусственного интеллекта в радиологии. Краткий обзор». Визуализация в медицине, vol. 4, no. 4, 2022, pp. 7-14.