Новое исследование, проведенное учеными из Стэнфордского медицинского университета, показывает, что компьютерные алгоритмы, основанные на искусственном интеллекте, основанном на глубоком обучении, могут помочь практикующим врачам более точно диагностировать рак кожи.
«Это наглядная демонстрация того, как искусственный интеллект может использоваться в сотрудничестве с врачом для улучшения ухода за пациентами», — комментирует профессор дерматологии и эпидемиологии Элени Линос (Eleni Linos).
Люси Чжан (Lucy Zhang) является старшим автором исследования, которое было опубликовано в научном журнале npj Digital Medicine.
«Предыдущие исследования были сосредоточены на том, как ИИ работает по сравнению с врачами», — объясняет Джиён Ким (Jiyeong Kim). «В нашем исследовании сравнивались врачи, работающие без помощи ИИ, с врачами, использующими ИИ при диагностике рака кожи».
Алгоритмы искусственного интеллекта все чаще используются в клинических условиях, включая дерматологию. Они создаются путем подачи на компьютер сотен тысяч или даже миллионов изображений кожных заболеваний, помеченных такой информацией, как диагноз и результат лечения пациента.
Благодаря процессу, называемому глубоким обучением, компьютер в конечном итоге учится распознавать характерные закономерности на изображениях, которые коррелируют с конкретными кожными заболеваниями, включая рак. После обучения алгоритм, написанный компьютером, можно использовать для предложения возможных диагнозов на основе изображения кожи пациента.
Однако эти диагностические алгоритмы используются не сами по себе. За ними наблюдают врачи, которые также оценивают состояние пациента, приходят к собственным выводам о диагнозе пациента и решают, принимать ли предложение алгоритма.
Повышение точности
Команда Кима и Линоса проанализировала 12 исследований, подробно описывающих более 67 000 оценок потенциального рака кожи, проведенных различными практикующими врачами с помощью ИИ и без него. Ученые обнаружили, что в целом практикующие врачи, работающие без помощи искусственного интеллекта, смогли точно диагностировать рак кожи примерно у 75% людей — статистический показатель, известный как чувствительность. И наоборот, сотрудники правильно диагностировали около 81,5% людей с кожными заболеваниями с помощью ИИ, но у которых не было рака – сопутствующий показатель, известный как специфичность.
Практикующие врачи, которые использовали ИИ для постановки диагнозов, добились большего успеха. Их диагнозы были чувствительными на 81,1% и специфичными на 86,1%. Улучшение может показаться небольшим, но различия имеют решающее значение для людей, которым сказали, что у них нет рака, но он есть, или для тех, у кого есть рак, но им сказали, что они здоровы.
Когда исследователи разделили практикующих врачей по специальностям или уровням подготовки, то обнаружили, что студенты-медики, практикующие медсестры и врачи первичной медико-санитарной помощи получили наибольшую выгоду от руководства ИИ — улучшение чувствительности в среднем примерно на 13 пунктов и специфичности на 11 пунктов. Дерматологи в целом показали лучшие результаты, но чувствительность и специфичность их диагнозов также улучшились благодаря ИИ.
«Я был удивлен, обнаружив, что точность каждого врача улучшилась с помощью ИИ, независимо от уровня подготовки», — добавляет Линос. «Это вселяет в меня большой оптимизм в отношении использования ИИ в клинической помощи. Вскоре наши пациенты не просто будут принимать, но и ожидать, что мы будем использовать помощь ИИ, чтобы предоставить им наилучший уход».
Исследователи из Стэнфордского центра цифрового здравоохранения, в том числе Ким, заинтересованы в получении дополнительной информации о перспективах и препятствиях на пути интеграции инструментов на основе искусственного интеллекта в здравоохранении. В частности, ученые планируют изучить, как восприятие и отношение врачей и пациентов к ИИ повлияет на его внедрение.
«Мы хотим лучше понять, как люди взаимодействуют с искусственным интеллектом и используют его для принятия клинических решений», — комментирует Ким.
«Если эта технология может одновременно повысить точность диагностики врача и сэкономить его время, это действительно беспроигрышный вариант. Помимо помощи пациентам, она может помочь уменьшить выгорание врачей и улучшить межличностные отношения между врачами и их пациентами», — добавляет Линос.
«Я не сомневаюсь, что помощь ИИ в конечном итоге будет использоваться во всех медицинских специальностях. Ключевой вопрос заключается в том, как мы можем гарантировать, что он используется таким образом, чтобы помочь всем пациентам, независимо от их происхождения, и одновременно поддерживать благополучие врачей».
Литература:
Isabelle Krakowski et al, Human-AI interaction in skin cancer diagnosis: a systematic review and meta-analysis, npj Digital Medicine (2024). DOI: 10.1038/s41746-024-01031-w
Ведущий специалист отдела организации клинических исследований, терапевт, врач ультразвуковой диагностики АО «СЗЦДМ» (г. Санкт-Петербург), главный редактор, учредитель сетевого издания Medical Insider, а также автор статей
E-mail для связи – [email protected];
