Искусственный интеллект и машинное обучение в ядерной медицине: перспективы развития

Методы на основе искусственного интеллекта и машинного обучения всё шире применяются в различных областях визуализации в ядерной медицине. По мере развития новых технологий и расширения сфер их применения эта тенденция, вероятно, будет усиливаться. Возможные области применения включают автоматизированный анализ и классификацию изображений, выявление связей с клиническими исходами, а также обработку и реконструкцию изображений. При визуализации опухолей — преимущественно при ПЭТ с ФДГ или PSMA, а также при сцинтиграфии костей — искусственный интеллект может использоваться для количественной оценки общего опухолевого объёма, сегментации и классификации патологических очагов и облегчения диагностики микрометастазов. Более сложные методы направлены на выявление связи признаков изображений, определённых с помощью искусственного интеллекта, с клиническими конечными точками, например между общим опухолевым объёмом и общей выживаемостью. При визуализации доброкачественных заболеваний в ядерной медицине методы искусственного интеллекта преимущественно применяют для автоматизированной и/или облегчённой классификации изображений и принятия клинических решений. Автоматизированный отбор признаков, сегментация и классификация сцинтиграфических изображений перфузии миокарда могут помочь выявить пациентов, которым показано вмешательство, и прогнозировать клинический исход. Автоматизированное формирование заключений при нейродегенеративных заболеваниях, таких как болезнь Альцгеймера, может быть дополнено ранней диагностикой; это особенно актуально, если станут доступны методы целевой терапии. Технологические решения включают коррекцию ослабления ПЭТ-изображений с помощью искусственного интеллекта, реконструкцию изображений и автоматическое определение анатомических ориентиров. Коррекция ослабления особенно важна, поскольку позволяет обойтись без совмещённого КТ-исследования; при реконструкции изображений можно уменьшить артефакты, а на ПЭТ-изображениях с ультранизкой дозой — снизить уровень шума. Разработка точных методов ПЭТ-визуализации с ультранизкой дозой может расширить сферу применения метода, например для онкологического скрининга с помощью ПЭТ. Большинство методов искусственного интеллекта в визуализации в ядерной медицине пока находится на ранней стадии разработки; для широкого клинического применения их необходимо совершенствовать. В этом обзоре описаны современные тенденции в онкологической визуализации, кардиологической визуализации и нейровизуализации, а отдельный раздел посвящён технологическим направлениям. Цель обзора — не только описать существующие методы, но и уделить особое внимание возможным направлениям дальнейшего развития.