AI розшифровує найскладніші зображення, отримані після проведення КТ або МРТ, і робить це в десятки разів швидше лікарів.
В Американському коледжі радіології (ACR DSI) використовують можливості самонавчання системи Health-AI для діагностики різних захворювань на ранніх стадіях.

Вчені виділили п’ять найбільш ефективних сфер застосування штучного інтелекту для діагностики захворювань за медичними зображень.

Серцево-судинні аномалії

Аналіз відділів серця дозволяє виявити ризик розвитку захворювань або аномалії, які вимагають хірургічного або фармакологічного лікування. Якщо автоматизувати виявлення аномалій в часто повторюваних рентгенографічних знімках, кількість помилок і терміни визначення методів лікування різко скоротяться.

Фахівці ACR DSI відзначають, що всі пацієнти відділень невідкладної допомоги з задишкою автоматично направляються на рентген грудної клітини. Такий знімок можна використовувати як перший індикатор кардіомегалії (збільшення розмірів серця). Однак візуальна оцінка знімка лікарем іноді буває неточною. Якщо навчити ШІ методам розпізнавання патологій, точність діагностики підвищиться, впевнені експерти.

Інструменти AI можна застосовувати для аналізу аортального клапана, вимірювання діаметра легеневої артерії, виявлення потовщень в стінках шлуночків, контролю кровотоку безпосередньо всередині серця і в артеріях. AI автоматично складає медичні звіти, економлячи час лікарів, і виявляє аномальні зміни в серцевій діяльності.

Переломи та інші м’язово-скелетні травми

Без швидкої діагностики і правильного лікування переломи та інші м’язово-скелетні травми можуть стати причиною хронічного болю та ускладнень. Наприклад, травми стегнової кістки у людей похилого віку часто супроводжуються поганим загальним прогнозом через низьку рухливості пацієнта в реабілітаційний період. Аналіз прихованих переломів і пошкоджень м’яких тканин дасть хірургам більш чіткий вектор вибору лікування.

Переломи займають друге місце в рейтингу небезпеки для пацієнта після внутрішньої кровотечі або травм внутрішніх органів. Тріщини кісток не завжди легко виявити на стандартних рентген-знімках. Тому залучення ШІ у вивчення зображень допомагає розпізнати навіть незначні нюанси знімків і виявити порушення, які вимагають хірургічної допомоги.

Щорічно в США проводиться близько 400 тисяч операцій з ендопротезування тазостегнового суглоба, повідомляє ACR DSI. Після операції всі пацієнти повинні проходити контрольну рентген-діагностику, а це близько 100 знімків на день для рентгенолога протягом року. Якщо протез не приживається, потрібна дорога інвазивна ревізія. Необхідність такої ревізії також визначає штучний інтелект.

Діагностика неврологічних захворювань

Чим раніше діагностуються дегенеративні неврологічні захворювання, наприклад, бічний аміотрофічний склероз, тим більше часу у пацієнта на повноцінне життя і планування догляду в майбутньому. Зараз ШІ діагностує біомаркери БАС і ПБС (первинного бічного склерозу) і визначає стадію захворювання за ступенем активності моторних нейронів головного мозку.

Ускладнення після пневмонії і пневмоторакс

Пневмонія вимагає швидкої реакції з боку медиків. Це захворювання без своєчасного лікування нерідко призводить до смерті пацієнта. Рентгенівські знімки використовують для діагностики пневмонії і виявлення інших захворювань легенів, наприклад, бронхіту. При кістозному фіброзі або злоякісних пухлинах легень виявити супутню пневмонію складно, проте AI здатен розпізнати непрозорі запалені ділянки в легенях.

Пневмоторакс – це накопичування повітря в плевральній порожнині. Зазвичай виникає внаслідок травм або інвазій, і без лікування загрожує пацієнту смертю. Штучний інтелект на підставі знімків легенів визначає стадію пневмотораксу, а лікарі розробляють ефективну схему лікування.

Скринінг раку

Найчастіше медичні зображення використовуються при профілактичних оглядах з метою виявлення раку молочної залози і товстого кишечника. Мікрокальціфікація клітин при раку грудей на знімку не завжди помітна для лікаря, але очевидна для AI. Помилкові діагнози призводять до непотрібних інвазій і неправильного лікування.

ШІ виявляє кальціфікацію протоків молочних залоз і визначає наявність карциноми in situ, зменшуючи кількість непотрібних біопсій у здорових пацієнток.

Така процедура, як колонографія застосовується для діагностики раку товстого кишечника. В ході процедури виявляються поліпи на кишкових стінках. Функціонал AI застосовується для виявлення тільки клінічно значущих поліпів, як наслідок зменшується необхідність інвазивних тестів. У пацієнтів з встановленим онкологічним діагнозом за аналізом рентген-знімків і результатами КТ штучний інтелект діагностує метастази і прогнозує ефективність ізольованої променевої терапії.

Досвід країн світу щодо застосування AI в діагностиці

Не тільки у США є позитивний досвід застосування методів штучного інтелекту в постановці діагнозів. Наприклад, в Китаї, фахівцями AI Research Centre for Neurological Disorders і Столичного медичного університету (м. Пекін) була розроблена програма BioMind, яка вірно поставила діагнози 87% пацієнтам за 15 хвилин, у той час як точність діагностики лікарями склала всього 66%.

Шведська медична компанія Elekta в червні 2018 року почала використовувати Watson for Oncology – медичну систему штучного інтелекту від IBM. Система спеціалізується на складанні планів лікування для онкологічних хворих. Ця ж система успішно застосовувалася в 68 китайських онкологічних клініках.

За оцінками IBM, в даний час медичні зображення містять 90% всіх даних в галузі охорони здоров’я. Радіологи, що працюють у відділеннях невідкладної допомоги, щодня переглядають сотні знімків. Штучний інтелект – це сучасний ефективний інструмент аналізу даних і їх систематизації, який здатний значно підвищити якість медичного обслуговування у всіх країнах світу.

Авторський аналітичний матеріал на основі базової інформації з Data Science Institute.
Всі права захищено.  Жодна частина статті не може бути використана в інтернеті для приватного або публічного використання без обов’язкового активного гіперпосилання на сайт everest.ua.