Цифровой скрининг по цвету стула для выявления билиарной атрезии: сравнение метода глубокого обучения с печатной картой цвета стула

Цель: Ранняя диагностика билиарной атрезии повышает выживаемость с сохранением собственной печени и общую выживаемость. Бледный стул — характерный симптом, который можно выявлять с помощью распознавания изображений методами глубокого обучения. Мы оценили способность сверточных нейронных сетей (CNN) классифицировать изображения бледного и нормального стула и сравнили их результаты с оценкой медицинских работников и лиц без медицинского образования по карте цвета стула (SCC).

Методы: 1616 фотографий стула с диагностическими метками, включая билиарную атрезию и здоровый контроль, классифицировали как изображения бледного или нормального стула согласно SCC. Часть фотографий (33 случая билиарной атрезии и 241 случай здорового контроля) предъявили медицинским работникам и лицам без медицинского образования для оценки по SCC, чтобы определить точность и межэкспертную согласованность. Для выбора и обучения модели CNN все изображения разделили на обучающую, валидационную и тестовую выборки. Для интерпретации работы модели и оценки её устойчивости использовали различные методы визуализации и дополнительную аугментацию данных.

Результаты: При оценке по SCC чувствительность у лиц без медицинского образования имела тенденцию быть ниже, чем у медицинских работников (86,4% против 97,3%); специфичность не различалась. Согласованность внутри групп при классификации стула пациентов с билиарной атрезией как бледного или нормального также была ниже у лиц без медицинского образования, чем у медицинских работников (36,4% против 78,8%); при оценке стула здоровых людей значимых различий не выявлено. Выбранная CNN (ResNet18) правильно классифицировала 97,5% изображений с бледным и 98,5% изображений с нормальным стулом; методы интерпретации модели также показали устойчивость результатов.

Выводы: Высокая точность CNN указывает на потенциал цифрового скрининга по цвету стула. Оценки бледного стула лицами без медицинского образования менее согласованны, а межэкспертная вариабельность высока как среди медицинских работников, так и среди лиц без медицинского образования.