Искусственный интеллект в лучевой диагностике: перспективы, риски и примеры мировой практики

Автор: Бейисхан Медет, врач КТ, МРТ, ГКП на ПХВ «Областная больница город Талдыкорган»

Введение

Искусственный интеллект (ИИ) стремительно развивается и находит широкое применение в различных областях медицины, включая лучевую диагностику. Его внедрение обещает повысить точность диагностики, оптимизировать рабочие процессы и улучшить качество медицинской помощи. Однако, наряду с очевидными преимуществами, существуют и определенные риски, связанные с использованием ИИ в медицинской практике.

Применение ИИ в лучевой диагностике

ИИ активно используется для анализа медицинских изображений, таких как рентгенография, компьютерная томография (КТ), магнитно-резонансная томография (МРТ) и маммография. Алгоритмы глубокого обучения способны автоматически выявлять патологические изменения, сегментировать органы и ткани, а также классифицировать заболевания. Например, ИИ-системы успешно применяются для обнаружения признаков рака легких, молочной железы, пневмонии и других патологий.

Примеры мировой практики

Москва, Россия

В Москве внедрены 56 сервисов ИИ по 29 клиническим направлениям, которые помогают врачам находить на лучевых исследованиях признаки различных заболеваний, включая рак легкого, пневмонию, остеопороз позвоночника и аневризму аорты. Это позволяет существенно сократить время диагностики и повысить ее точность. Например, время описания маммографии с помощью нейросетей сокращается в 8 раз. Кроме того, с 2023 года двойное чтение маммографических исследований проводится ИИ и врачом-рентгенологом в рамках обязательного медицинского страхования.

США

В США компании, такие как Zebra Medical Vision и Aidoc, разрабатывают ИИ-решения для автоматического анализа медицинских изображений. Эти системы способны выявлять различные патологии, включая внутричерепные кровоизлияния, тромбоэмболию легочной артерии и переломы, что способствует ускорению диагностики и началу лечения.

Великобритания

Национальная служба здравоохранения Великобритании (NHS) сотрудничает с компаниями, разрабатывающими ИИ-технологии, для улучшения диагностики заболеваний. Например, проект с участием компании Kheiron Medical Technologies направлен на использование ИИ для анализа маммографий с целью раннего выявления рака молочной железы.

Китай

В Китае компания Infervision разработала ИИ-систему для анализа КТ-изображений грудной клетки, которая помогает выявлять ранние признаки рака легких. Эта технология уже внедрена в нескольких крупных больницах страны, улучшая точность и скорость диагностики.

Преимущества использования ИИ

1. Повышение точности диагностики: ИИ способен анализировать большие объемы данных и выявлять малозаметные изменения, что способствует раннему обнаружению заболеваний.
2. Снижение нагрузки на врачей: Автоматизация рутинных задач позволяет специалистам сосредоточиться на более сложных случаях и улучшить качество обслуживания пациентов.
3. Стандартизация описаний: ИИ обеспечивает единообразие в интерпретации изображений, уменьшая вариабельность между разными специалистами.
4. Ускорение процесса диагностики: Использование ИИ сокращает время анализа изображений, что особенно важно в условиях ограниченного времени и ресурсов.

Риски и ограничения

1. Качество данных для обучения: Для разработки эффективных ИИ-систем необходимы большие объемы качественно размеченных данных. Недостаток таких данных может привести к снижению точности алгоритмов.
2. Проблемы с обобщением: Алгоритмы, обученные на одном наборе данных, могут плохо работать на данных из других источников из-за различий в оборудовании, протоколах сканирования и популяционных особенностях.
3. Этические и правовые аспекты: Использование ИИ в медицине поднимает вопросы ответственности за ошибки, защиты персональных данных и информированного согласия пациентов.
4. Сопротивление со стороны медицинского сообщества: Некоторые специалисты могут скептически относиться к внедрению ИИ, опасаясь потери работы или недооценки их профессиональных навыков.

Заключение

Искусственный интеллект обладает значительным потенциалом для улучшения лучевой диагностики, предлагая инструменты для повышения точности и эффективности медицинских исследований. Однако для успешного внедрения ИИ необходимо учитывать существующие риски, обеспечивать качественное обучение алгоритмов и решать возникающие этические и правовые вопросы. Только при сбалансированном подходе ИИ сможет стать надежным помощником врача, дополняя, а не заменяя человеческий опыт и интуицию.

Список литературы

1. Васильев Ю.А., Владзимирский А.В., Омелянская О.В., и др. Обзор метаанализов о применении искусственного интеллекта в лучевой диагностике. Медицинская визуализация. 2024;28(3): DOI: 10.24835/1607-0763-1425.
2. Труфанов Г.Е., Ефимцев А.Ю. Технологии искусственного интеллекта в МР-нейровизуализации. Взгляд рентгенолога. Персонализированная медицина. 2023;3(1):6-17. DOI: 10.18705/2782-3806-2023-3-1-6-17.