Диагностика патологических изменений при капсульной эндоскопии тонкой кишки с помощью искусственного интеллекта

Введение: Необходимо дальнейшее развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) на основе глубокого обучения для автоматической диагностики множественных патологических изменений на видеозаписях капсульной эндоскопии тонкой кишки. Целью исследования были разработка модели ИИ, сравнение её диагностической эффективности с результатами врачей с разным уровнем опыта и дальнейшая оценка вспомогательной роли модели при диагностике множественных патологических изменений на видеозаписях капсульной эндоскопии тонкой кишки.

Методы: Модель ИИ обучали на 280 426 изображениях, полученных от 2565 пациентов; диагностическую эффективность оценивали на 240 видеозаписях.

Результаты: Чувствительность модели ИИ при выявлении красных пятен, воспаления, кровянистого содержимого, сосудистых поражений, выступающих образований, паразитов, дивертикулов и нормальных вариантов составила соответственно 97,8%, 96,1%, 96,1%, 94,7%, 95,6%, 100%, 100% и 96,4%. Специфичность составила соответственно 86,0%, 75,3%, 87,3%, 77,8%, 67,7%, 97,5%, 91,2% и 81,3%. Точность составила соответственно 95,0%, 88,8%, 89,2%, 79,2%, 80,8%, 97,5%, 91,3% и 93,3%. У врачей с небольшим опытом применение модели ИИ повысило общую точность с 85,5% до 97,9% (p < 0,001; с поправкой Бонферрони), что было сопоставимо с результатами экспертов (96,6%; p > 0,0125; с поправкой Бонферрони).

Выводы: Хорошо обученная диагностическая модель ИИ одновременно выявляла множественные патологические изменения тонкой кишки на уровне видеозаписи и может стать эффективной вспомогательной системой для эндоскопистов с небольшим опытом. PP