Диагностическая эффективность искусственного интеллекта в реальных условиях при скрининге рака кожи

Введение: Применение искусственного интеллекта (ИИ) в различных сферах жизни общества быстро расширяется. Недавно ИИ начали использовать в Национальной службе здравоохранения Великобритании в рамках маршрута направления пациентов с подозрением на рак кожи. Мы оценили диагностическую эффективность ИИ в реальных условиях.

Цель: Оценить диагностическую эффективность ИИ на уровне гистопатологического диагноза при его применении в рамках маршрута срочного обследования пациентов с подозрением на рак кожи.

Методы: Проспективное обсервационное исследование первых 3 месяцев работы алгоритма ИИ Deep Ensemble for Recognition of Malignancy (DERM), применявшегося для оценки направлений по поводу рака кожи в дерматологическом отделении учреждения третичного уровня на северо-западе Англии. В анализ включили все новообразования, оценённые алгоритмом. Данные об участниках получали из медицинской документации. Оценивали диагноз, установленный ИИ, факт проверки этого диагноза врачом, диагноз дерматолога при очном осмотре и результаты обследования дерматолога. Основное сравнение проводили между окончательным гистопатологическим диагнозом, с одной стороны, и диагнозами ИИ и дерматолога — с другой.

Результаты: Чувствительность ИИ составила 95,3% (95% доверительный интервал 90,5–98,1%), что было значимо выше показателя дерматологов — 88,5% (95% доверительный интервал 82,3–93,2%; p = 0,006). Положительная прогностическая ценность алгоритма ИИ была ниже и составила 46,5% (95% доверительный интервал 44,6–48,5%), тогда как у дерматологов этот показатель достигал 62,1% (95% доверительный интервал 53,9–67,7%). В общей сложности 318 новообразований, оценённых ИИ без последующей дистанционной проверки врачом, были осмотрены дерматологом и подвергнуты биопсии. ИИ правильно определил точный диагноз в 28,6% случаев, тогда как дерматологи — в 61,6% (p < 0,001). Правильный тип опухоли или новообразования ИИ определил в 51,4% случаев, а дерматологи — в 75,5% (p < 0,001). Среди новообразований, которые ИИ расценил как доброкачественные и которые при отсутствии проверки врачом были бы исключены из дальнейшего обследования, выявили четыре случая рака.

Выводы: ИИ обладает высокой чувствительностью при выявлении рака кожи. Однако диагностическая точность информации, предоставляемой ИИ врачам, низкая и может быть повышена для снижения риска автоматизационного смещения. Кроме того, результаты исследования свидетельствуют о том, что отказ от проверки решений ИИ человеком может быть преждевременным из-за риска пропустить случаи рака.