Рентген легких и диагностика пневмонии

Объединенная группа исследователей из Стэнфордского отдела компьютерных наук и Медицинской школы Стэнфорда разработала новую систему радиологии на базе искусственного интеллекта, способную диагностировать пневмонию на рентгенограммах грудной клетки точнее, чем это могут сделать высококвалифицированные рентгенологи.
Работа показала, что искусственный интеллект был лучше, чем специалист, как по показателям чувствительности, так и по специфичности. Другими словами, ИИ смог правильно диагностировать пневмонию, когда у пациентов была болезнь (истинные положительные реакции), диагностировать болезнь с меньшим количеством ложных срабатываний (у пациента нет пневмонии, но рентгенолог считает, что она есть) и показала лучшие результаты при ситуации наоборот — у пациента есть пневмония, но рентгенолог считает, что ее нет.
Разработанная система смогла создать «карту тепла», показывающую область изображения, которую ИИ посчитал отличным от нормального. Это важно, потому что большинство алгоритмов глубокого обучения приходят к выводам способами, не всегда прозрачными для людей. Специалист может не знать, какие функции изображения привлекли внимание ИИ. Но если ИИ способен «обозначить» ненормальную область, врач может легко проверить диагноз.
Искусственный интеллект также удивительно хорошо справился с диагностикой других состояний, которые включают эмфизему и пневмоторакс. Точность метода превысила точность других систем рентгенологии грудной клетки.
Надежная компьютерная диагностика пневмонии может помочь пациентам в отдаленных районах, для которых доступ к клинике или небольшой больнице с базовыми рентгеновскими аппаратами не всегда легко осуществим. Несмотря на то, что телемедицина значительно помогла в этой ситуации, разработанная система может обеспечить почти мгновенные интерпретации снимков.
Возможности систем рентгенографии продолжают значительно улучшаться. Пока авторы не говорят о полной замене специалистов роботами в ближайшие пять лет, но в перспективе видят подобные изменения в ближайшие 10-15 лет. Эти системы становятся все более надежными и точными, и смогут помочь сохранить не только миллионы долларов, но и жизни.

Источник: https://www.forbes.com