Искусственный интеллект точно определяет переломы на рентгеновском снимке

Искусственный интеллект точно определяет переломы на рентгеновском снимке

28 Dec 2021
60
Прослушать

Отделения неотложной помощи обычно загружены, и пациентам часто приходится ждать много часов, прежде чем их примут, обследуют и назначат лечение. Ожидание интерпретации рентгеновских снимков рентгенологами может способствовать особенно длительному времени ожидания, поскольку они часто расшифровывают рентгеновские снимки для большого количества пациентов.

Новое исследование показало, что искусственный интеллект (artificial intelligence, AI) может помочь врачам в интерпретации рентгеновских снимков после травмы и подозрения на перелом. Разработчики из Школы медицины Бостонского университета (США) объясняют:

Наш алгоритм искусственного интеллекта может быстро и автоматически обнаружить рентгеновские снимки с положительным результатом на перелом и отметить эти исследования в системе, чтобы рентгенологи могли в приоритетном порядке читать такие рентгеновские снимки. Система также выделяет области интереса с ограничивающими рамками вокруг областей, где подозреваются переломы. Это потенциально может способствовать уменьшению времени ожидания во время посещения больницы или клиники, прежде чем пациенты смогут получить свой диагноз.

Информация об этом исследовании была опубликована в журнале Radiology.

Ошибки интерпретации переломов составляют до 24% диагностических ошибок, встречающихся в отделении неотложной помощи. Более того, несоответствия в рентгенографической диагностике переломов чаще встречаются в вечерние и ночные часы (с 5 вечера до 3 утра), что, вероятно, связано с неспециализированным чтением и усталостью.

Алгоритм искусственного интеллекта (AI BoneView) был обучен на очень большом количестве рентгеновских снимков из различных учреждений для выявления переломов конечностей, таза, костей туловища, поясничного отдела позвоночника и грудной клетки. Эксперты определили золотой стандарт в этом исследовании и сравнили производительность реальных специалистов с помощью AI-системы и без нее.

Для имитации реального сценария использовались различные специалисты, включая радиологов, хирургов-ортопедов, врачей скорой помощи и помощников врачей, ревматологов и семейных врачей, которые читают рентгеновские снимки в реальной клинической практике для диагностики переломов у своих пациентов. Точность диагностики переломов каждым читателем с помощью AI и без него сравнивалась с золотым стандартом. Ученые также оценили диагностическую эффективность только искусственного интеллекта в сравнении с золотым стандартом. Помощь AI-системы помогла снизить количество пропущенных переломов на 29% и повысила чувствительность при анализе снимков на 16%, а для обследований с более чем 1 переломом - на 30%, при этом специфичность повысилась на 5%.