AI расшифровывает самые сложные изображения, полученные после проведения КТ или МРТ, и делает это в десятки раз быстрее врачей. В Американском колледже радиологии (ACR DSI) используют возможности самообучающейся системы Health-AI для диагностики различных заболеваний на ранних стадиях.

Ученые выделили пять наиболее эффективных сфер применения искусственного интеллекта для диагностики заболеваний по медицинским изображениям.

Сердечно-сосудистые аномалии

Анализ отделов сердца позволяет выявить риск развития заболеваний или аномалии, которые требуют хирургического или фармакологического лечения. Если автоматизировать обнаружение аномалий в часто повторяющихся рентгенографических снимках, количество ошибок и сроки определения методов лечения резко сократятся.

Специалисты ACR DSI отмечают, что все пациенты отделений неотложной помощи с одышкой, автоматически направляются на рентген грудной клетки. Такой снимок можно использовать как первый индикатор кардиомегалии (увеличение размеров сердца). Однако визуальная оценка снимка врачом иногда бывает неточной. Если обучить ИИ методам распознавания патологий, точность диагностики повысится, уверены эксперты.

Инструменты AI можно применять для анализа аортального клапана, измерения диаметра легочной артерии, выявления утолщений в стенках желудочков, контроля кровотока непосредственно внутри сердца и в артериях. ИИ автоматически составляет медицинские отчеты, экономя время врачей, и выявляет аномальные изменения в сердечной деятельности.

Переломы и другие мышечно-скелетные травмы

Без быстрой диагностики и правильного лечения переломы и прочие мышечно-скелетные травмы могут стать причиной хронических болей, осложнений. Например, травмы бедренной кости у пожилых людей часто сопровождаются плохим общим прогнозом из-за низкой подвижности пациента в реабилитационный период. Анализ скрытых переломов и повреждений мягких тканей даст хирургам более четкий вектор выбора лечения.

Переломы занимают второе место в рейтинге опасности для пациента после внутреннего кровотечения или травм внутренних органов. Трещины костей не всегда легко обнаружить на стандартных рентген-снимках. Поэтому вовлечение ИИ в изучение изображений помогает распознать даже незначительные нюансы снимков и выявить нарушения, требующее хирургической помощи.

Ежегодно в США проводится около 400 тысяч операций по эндопротезированию тазобедренного сустава, сообщает ACR DSI. После операции все пациенты должны проходить контрольную рентген-диагностику, а это порядка 100 снимков в день для рентгенолога в течение года. Если протез не приживается, требуется дорогостоящая инвазивная ревизия. Необходимость такой ревизии также определяет искусственный интеллект.

Диагностика неврологических заболеваний

Чем раньше диагностируются дегенеративные неврологические заболевания, например, боковой амиотрофический склероз, тем больше времени у пациента на полноценную жизнь и планирование ухода в будущем. Сейчас ИИ диагностирует биомаркеры БАС и ПБС (первичного бокового склероза) и определяет стадию заболевания по степени восприимчивости моторных нейронов головного мозга.

Осложнения после пневмонии и пневмоторакс

Пневмония требует быстрой реакции со стороны медиков. Это состояние без своевременного лечения нередко приводит к летальному исходу. Рентгеновские снимки используют для диагностики пневмонии и выявления других заболеваний легких, например, бронхита. При кистозном фиброзе или злокачественных опухолях легких выявить сопутствующую пневмонию сложно, однако AI выявляет непрозрачные воспаленные участки в легких.

Пневмоторакс – это образование полостей с воздухом в плевральной полости. Обычно возникает вследствие травмы или инвазий, и без лечения грозит пациенту смертью. Искусственный интеллект на основании снимков легких определяет стадию пневмоторакса, а врачи разрабатывают эффективную схему лечения.

Скрининг рака

Чаще всего медицинские изображения используются при профилактических осмотрах с целью выявления рака молочной железы и толстого кишечника. Микрокальцификация клеток при раке груди на снимке не всегда заметна для врача, но очевидна для ИИ. Ошибочные диагнозы приводят к ненужным инвазиям и неправильному лечению. ИИ выявляет кальфицикацию протоков молочных желез и определяет наличие карциномы in situ, уменьшая количество ненужных биопсий у здоровых пациенток.

Такая процедура, как колонография применяется для диагностики рака толстого кишечника. В ходе процедуры выявляются полипы на кишечных стенках. Функционал AI применяется для выявления только клинически значимых полипов, как следствие уменьшается необходимость инвазивных тестов. У пациентов с установленным онкологическим диагнозом по анализам рентген-снимков и результатам КТ искусственный интеллект диагностирует метастазы и анализирует эффективность точечной лучевой терапии.

Опыт стран мира по применению AI в диагностике

Не только у США есть положительный опыт применения методов искусственного интеллекта в постановке диагнозов. Например, в Китае, специалистами AI Research Centre for Neurological Disorders и Столичного медицинского университета (г. Пекин) совместно была разработана программа BioMind, верно поставившая диагнозы 87% пациентам за 15 минут, в то время как точность врачей в диагностике составила всего 66%.

Шведская медицинская компания Elekta в июне 2018 года начала использовать Watson for Oncology – медицинскую систему искусственного интеллекта от IBM. Система специализируется на составлении планов лечения для онкологических больных. Эта же система успешно применялась в 68 китайских онкологических клиниках.

По оценкам IBM, в настоящее время медицинские изображения содержат 90% всех медицинских данных в отрасли здравоохранения. Радиологи, работающие в отделениях неотложной помощи, ежедневно просматривают сотни снимков. Искусственный интеллект – это современный эффективный инструмент анализа данных и их систематизации, который способен значительно повысить качество медицинского обслуживания во всех странах мира.

Авторский аналитический материал на основе базовой информации по Data Science Institute.
Все права защищены. Ни одна часть статьи не может быть использована в интернете для частного или публичного использования без обязательного активной гиперссылки на сайт everest.ua.

 

Читайте также:

Компания Tailor Brands получила 15,5 млн.долл. инвестиций на разработку дизайнерского AI

Нейросеть научили генерировать фотореалистичные изображения

Автор: Петр Голодий


Комментарии