Искусственный интеллект в медицинской визуализации: угроза или возможность? Радиологи снова на переднем крае инноваций в медицине

Одним из наиболее перспективных направлений инноваций в здравоохранении является применение искусственного интеллекта (ИИ), прежде всего в медицинской визуализации. В статье приведены базовые определения таких терминов, как «машинное обучение» и «глубокое обучение», а также анализируется интеграция ИИ в радиологию. Число публикаций по ИИ резко выросло: с примерно 100–150 в год в 2007–2008 годах до 700–800 в год в 2016–2017 годах. Магнитно-резонансная томография и компьютерная томография в совокупности составляют более 50% современных статей. Нейрорадиология фигурирует примерно в трети публикаций, далее следуют статьи по костно-суставной, сердечно-сосудистой, маммологической, урогенитальной, легочной/торакальной и абдоминальной визуализации; на каждую из этих областей приходится по 6–9% статей. На фоне необратимого роста объема данных и возможности использовать ИИ для выявления находок, видимых или невидимых человеческому глазу, радиология смещается от субъективного перцептивного навыка к более объективной науке. Радиологи, находившиеся на переднем крае цифровой эры в медицине, могут направлять внедрение ИИ в здравоохранение. Однако они не будут заменены, поскольку радиология включает сообщение диагноза, учет ценностей и предпочтений пациента, врачебное суждение, контроль качества, обучение, разработку политики и интервенционные процедуры. Более высокая эффективность, обеспечиваемая ИИ, позволит радиологам выполнять более ценные задачи, становиться более заметными для пациентов и играть важную роль в мультидисциплинарных клинических командах.