Искусственный интеллект: критический обзор применения при легочных узлах и раке легкого

Искусственный интеллект (ИИ) — широкое понятие, обычно обозначающее компьютерные программы, способные обучаться на основе данных и выполнять определённые задачи. В последние годы развитие глубокого обучения — эффективного метода решения задач компьютерного зрения, не требующего явного программирования, — в сочетании с доступностью крупных баз данных медицинских изображений способствовало разработке множества приложений в области медицинской визуализации, особенно для оценки легочных узлов и рака легкого, преимущественно на основе сверточных нейронных сетей (CNN). Одни из первых применений ИИ в этой области были направлены на автоматическое выявление легочных узлов при рентгенографии и компьютерной томографии (КТ); в настоящее время точность таких систем достигает точности врачей-рентгенологов или превосходит её. При сегментации легочных узлов алгоритмы на основе CNN, применяемые к КТ-изображениям, демонстрируют отличное пространственное соответствие ручной сегментации, в том числе при узлах неправильной формы и узлах по типу «матового стекла». Ещё одно направление применения ИИ — дифференциация злокачественных и доброкачественных легочных узлов, что может сократить число контрольных КТ-исследований при менее подозрительных поражениях. Несколько алгоритмов продемонстрировали высокую способность прогнозировать риск злокачественности при выявлении узла. Эти различные применения ИИ для оценки легочных узлов особенно перспективны в контексте скрининга рака легкого. В области рака легкого инструменты ИИ, применяемые к изображениям легких, изучались для решения различных задач. Во-первых, они могут использоваться для неинвазивной характеристики опухолей, особенно для прогнозирования гистологического подтипа и соматических мутаций, что потенциально может повлиять на выбор лечения. Кроме того, в сочетании с клиническими данными они могут помогать прогнозировать исход заболевания. Несмотря на эти обнадёживающие перспективы, внедрение инструментов ИИ в клиническую практику только начинается из-за недостаточной обобщаемости опубликованных исследований, непрозрачности внутренних принципов работы таких систем и ограниченности данных о влиянии этих инструментов на решения врачей-рентгенологов и исходы лечения пациентов. Врачи-рентгенологи должны активно участвовать в процессе оценки инструментов ИИ, поскольку такие системы могут поддерживать их повседневную работу и высвобождать время для выполнения задач, требующих высокой квалификации.