Ограничения при применении сервисов искусственного интеллекта для анализа рентгенограмм органов грудной клетки

Обоснование. Одним из первых направлений в лучевой диагностике, в котором искусственный интеллект начал применяться и активно применяется по сей день, является рентгенография органов грудной клетки. Тем не менее при интерпретации этих исследований с помощью технологий искусственного интеллекта врачи-рентгенологи до сих пор ежедневно сталкиваются с рядом ограничений, которые приходится учитывать при вынесении врачебного заключения и на которые необходимо обратить внимание разработчиков с целью дальнейшего усовершенствования алгоритмов для повышения их эффективности.

Цель. Выявление ограничений при применении сервисов искусственного интеллекта для анализа рентгенограмм органов грудной клетки и оценка клинической значимости этих ограничений.

Материалы и методы. Проведён ретроспективный анализ 155 случаев расхождения результатов заключений сервисов искусственного интеллекта с врачебными заключениями при анализе рентгенограмм органов грудной клетки. Все включённые в исследование случаи были получены из Единого радиологического информационного сервиса Единой медицинской информационно-аналитической системы г. Москвы.

Результаты. Среди проанализированных 155 случаев расхождений 48 (31,0%) оказались ложноположительными, а 78 (50,3%) — ложноотрицательными. Остальные 29 (18,7%) случаев были исключены из дальнейшего исследования, поскольку при экспертном пересмотре оказались истинно положительными (27) или истинно отрицательными (2). Среди 48 ложноположительных случаев большинство (93,8%) было обусловлено тем, что сервис искусственного интеллекта принимал за признаки пневмоторакса нормальные анатомические структуры грудной клетки (97,8% случаев) или тень катетера (2,2% случаев). Среди ложноотрицательных исследований доля пропусков клинически значимой патологии составила 22,0%. Почти половина этих случаев (44,4%) была связана с пропуском лёгочных узлов. Самой распространённой клинически не значимой патологией оказались кальцинаты в лёгких (60,9%).

Заключение. Со стороны сервисов искусственного интеллекта прослеживается тенденция к гипердиагностике. Все ложноположительные случаи были связаны с ошибочным обнаружением клинически значимой патологии: пневмоторакса, лёгочных узлов и лёгочного затемнения. Среди ложноотрицательных случаев доля пропуска клинически значимой патологии была невелика и составила менее одной четвёртой.