Врачи могут использовать рентгенограммы, чтобы определить наличие туберкулеза, рака легких или другие заболевания, но они не могут использовать их, чтобы определить, хорошо ли функционируют легкие. До сих пор так и было.
В результатах, опубликованных в научном журнале The Lancet Digital Health, исследовательская группа под руководством Дайдзю Уэда (Daiju Ueda) и профессора Юкио Мики (Yukio Miki) из Высшей школы медицины Столичного университета Осаки (Osaka Metropolitan University’s Graduate School of Medicine) разработала модель искусственного интеллекта, которая может с высокой точностью оценивать функцию легких по рентгенограммам грудной клетки.
Традиционно функцию легких измеряют с помощью спирометра, что требует сотрудничества пациента, которому в даются конкретные инструкции о том, как вдыхать и выдыхать в прибор. Точная оценка измерений затруднена, если пациенту трудно следовать инструкциям, что может произойти с младенцами или людьми с деменцией, или если человек склонен к деменции.
Профессор Уэда и исследовательская группа обучили, проверили и протестировали модель искусственного интеллекта, используя более 140 000 рентгенограмм грудной клетки за почти 20-летний период. Исследователи сравнили фактические спирометрические данные с оценками модели ИИ, чтобы точно настроить ее производительность. Результаты показали удивительно высокий уровень точности: коэффициент корреляции Пирсона (r) превысил 0,90, что указывает на то, что метод достаточно перспективен для практического использования.
Модель искусственного интеллекта, разработанная в этом исследовании, потенциально может расширить возможности оценки функции легких у пациентов, имеющих трудности с выполнением спирометрии.
«Очень важным является тот факт, что, просто используя статическую информацию из рентгенограмм грудной клетки, наш метод предполагает возможность точно оценить функцию легких, которая обычно оценивается с помощью тестов, требующих от пациентов приложения физической энергии», — объяснил профессор Уэда.
«Эта модель искусственного интеллекта была создана благодаря сотрудничеству многих людей, от врачей, исследователей и технических специалистов до пациентов в нескольких учреждениях. Если она сможет помочь уменьшить нагрузку на пациентов, одновременно сокращая медицинские расходы, это было бы замечательно».
Литература:
A deep learning-based model to estimate pulmonary function from chest x-rays: multi-institutional model development and validation study in Japan, The Lancet Digital Health (2024). DOI: 10.1016/S2589-7500(24)00113-4
Ведущий специалист отдела организации клинических исследований, терапевт, врач ультразвуковой диагностики АО «СЗМЦ» (г. Санкт-Петербург), главный редактор, учредитель сетевого издания Medical Insider, а также автор статей
E-mail для связи – [email protected];
