Искусственный интеллект в радиологии: 100 коммерчески доступных продуктов и их научные доказательства

Цель: оценить современный рынок коммерчески доступного программного обеспечения на основе искусственного интеллекта для радиологии и наличие научных доказательств его эффективности.

Методы: Создан онлайн-обзор программных продуктов на основе искусственного интеллекта для клинической радиологии с маркировкой CE на основании спецификаций, предоставленных производителями (www.aiforradiology.com). Извлекали характеристики, включая модальность, субспециальность, основную задачу, регуляторную информацию, способ внедрения и модель ценообразования. Проведен расширенный поиск литературы по имеющимся научным доказательствам для этих продуктов. Статьи классифицировали по иерархической модели эффективности.

Результаты: Обзор включал 100 продуктов на основе искусственного интеллекта с маркировкой CE от 54 разных производителей. Для 64 из 100 продуктов не было рецензируемых доказательств их эффективности. Отмечена выраженная неоднородность в способах внедрения, моделях ценообразования и регуляторных классах. Доказательная база по оставшимся 36 из 100 продуктам включала 237 статей, которые преимущественно (65%) были посвящены диагностической точности (уровень эффективности 2). Для 18 из 100 продуктов имелись доказательства уровня 3 и выше, подтверждающие (потенциальное) влияние на диагностическое мышление, исходы у пациентов или затраты. Половина доступных данных (116 из 237) была независимой и не финансировалась производителем и не имела его соавторства.

Выводы: Несмотря на то что на коммерческом рынке радиологии уже доступны 100 продуктов на основе искусственного интеллекта с маркировкой CE, сектор все еще находится в зачаточном состоянии. Для 64 из 100 продуктов отсутствуют рецензируемые доказательства эффективности. Лишь 18 из 100 продуктов на основе искусственного интеллекта продемонстрировали (потенциальное) клиническое влияние.