Объективная количественная оценка лицевого витилиго с помощью ИИ-анализа трёхмерных изображений для поддержки диагностики

Введение: Традиционные методы оценки витилиго основаны на субъективной оценке и анализе двумерных фотографий, что ограничивает их воспроизводимость и точность в клинической практике.

Цель: Разработать и валидировать систему на основе искусственного интеллекта и трёхмерной реконструкции для точной и объективной количественной оценки очагов лицевого витилиго.

Методы: В этом диагностическом исследовании ретроспективно проанализировали стандартизированные клинические фотографии лица пациентов с лицевым витилиго, выполненные в трёх ракурсах в центре третичной медицинской помощи в период с 2022 по 2024 год. После исключения неполных фотографий и изображений низкого качества в исследование включили 329 пациентов. Для выявления депигментированных очагов обучили модель сегментации на основе глубокого обучения, которую затем применили при трёхмерной реконструкции с картированием поверхности с учётом кривизны лица. Результаты сравнивали с оценками сертифицированных дерматологов, выполненными с поддержкой искусственного интеллекта и без неё, в ходе двух сеансов.

Результаты: Модель сегментации на основе искусственного интеллекта стабильно обеспечивала высокую точность очерчивания границ (F1 > 0,98) и надёжное выявление очагов (медианный коэффициент Dice ≈ 0,85). При использовании искусственного интеллекта в оценке дерматологами средняя абсолютная ошибка количественной оценки очагов существенно снижалась по сравнению с одной лишь ручной оценкой (3,13 против 6,71). Также улучшалась корреляция с референсными площадями очагов: коэффициент корреляции Пирсона увеличивался с 0,84 до 0,92, что свидетельствует о повышении надёжности метода. Анализ Бланда—Олтмана дополнительно выявил уменьшение систематического смещения и сужение границ согласия, подтверждая воспроизводимость количественной оценки с поддержкой искусственного интеллекта. В совокупности эти результаты показывают, что поддержка искусственного интеллекта не только повышает качество сегментации, но и улучшает точность и согласованность клинической интерпретации.

Выводы: Исследование демонстрирует потенциальную клиническую значимость трёхмерной реконструкции с поддержкой искусственного интеллекта. Благодаря учёту кривизны поверхности при картировании очагов система обеспечивает точную и стандартизированную количественную оценку лицевого витилиго. По сравнению с ручной оценкой поддержка искусственного интеллекта повышала диагностическую точность, уменьшала межэкспертную вариабельность и обеспечивала стабильные измерения в разных сеансах. Эти результаты свидетельствуют о перспективности внедрения трёхмерных инструментов на основе искусственного интеллекта в повседневную дерматологическую практику для улучшения мониторинга пациентов и оптимизации планирования лечения.