Искусственный интеллект (ИИ) видит на рентгенограммах то, что не видят врачи: стеатоз печени. Это…

Искусственный интеллект (ИИ) видит на рентгенограммах то, что не видят врачи: стеатоз печени. Это очередной триумф науки и научного прогресса.
Японский гепатолог Савако Учида-Кобаяси: «Разработка методов диагностики с использованием легкодоступных и недорогих рентгеновских снимков грудной клетки может повысить эффективность выявления жировой дистрофии печени».

Гепатологи и рентгенологи в Японии в регионе Осака в государственном университете Osaka Metropolitan University
создали компьютерную программу, которая может выявлять жировую инфильтрацию печени по результатам обычной рентгенографии грудной клетки.

Жировая инфильтрация печени приводит к таким серьёзным видам патологии как цирроз и рак печени, поэтому крайне важно выявить её на ранней стадии.

Научную работу возглавили доктор медицины Даидзю Уэда, который имеет диплом инженера-программиста и специализируется на внедрении ИИ в разных областях медицины, и гепатолог Савако Учида-Кобаяси, среди научных интересов которого — стеатоз печени и гепатоцеллюлярная карционома.

По мнению авторов научной работы, этот метод может изменить подход к ранней диагностике. Модель ИИ показала высокую точность и может стать быстрым и доступным способом выявления этого незаметно развивающегося, но серьёзного заболевания.

Компьютерную программу разработали на основе алгоритмов глубокого машинного обучения.
Машинное обучение (англ. machine learning, ML) — это совокупность методов, направленных на то, чтобы заставить искусственный интеллект (ИИ) учиться и действовать как человек, а также сделать так, чтобы ИИ сам постоянно улучшал свое обучение и способности на основе данных о реальном мире.

В это ретроспективное исследование были включены рентгенограммы грудной клетки пациентов из двух медицинских учреждений — и те, у которых был диагностирован стеатоз печени, и те — у кого он отсутствовал. Было использовано в общей сложности 6599 рентгеновских снимков грудной клетки от 4414 пациентов.
Рентгенограммы пациентов из первой клиники были случайным образом распределены в обучающую, настроечную и внутреннюю тестовую группы в соотношении 8:1:1. Рентгенограммы пациентов из второй клиники были использованы для внешней тестовой группы.
Оценивались точность, чувствительность и специфичность модели искусственного интеллекта.

В заключении своей научной статьи авторы пишут:
«Разработанная модель глубокого обучения показала высокую эффективность в выявлении стеатоза печени по рентгенограммам грудной клетки».

«Разработка методов диагностики с использованием легкодоступных и недорогих рентгеновских снимков грудной клетки может повысить эффективность выявления жировой дистрофии печени. Мы надеемся, что в будущем эти методы можно будет применять на практике», — заявил Associated Professor Савако Учида-Кобаяси.

Издание Science Daily отмечает: «В настоящее время для диагностики жировой болезни печени используются стандартные методы, такие как УЗИ, КТ и МРТ, которые требуют дорогостоящего специализированного оборудования и специализированных помещений. В отличие от них, рентгенография грудной клетки назначается в большем количестве случаев, стоит относительно недорого и предполагает низкий уровень радиационного облучения.»

Следует отметить, что в вышеприведенном исследовании японских гепатологов и рентгенологов датасет для внутреннего тестирования включал 529 рентгенограмм грудной клетки 363 пациентов (средний возраст 56 лет; 344 — мужского пола), для внешнего тестирования — 1100 снимков 783 пациентов (средний возраст 58 лет; 604 — мужчины). При внутреннем тестировании площадь под ROC-кривой составила 0,83; точность — 77 процентов; чувствительность — 68 процентов и специфичность — 82 процента. При внешнем тестировании аналогичные данные выглядели следующим образом: 0,82; 76, 76 и 76 процентов.

Источник информации о проведённом исследовании:
издание научных новостей Science Daily cтатья
AI sees what doctors miss: Fatty liver disease hidden in chest x-rays

Результаты опубликованы в статье в научном журнале Radiology: Cardiothoracic Imaging.
Ссылка на научную статью:
Daiju Ueda, Sawako Uchida-Kobayashi, Akira Yamamoto, Shannon L. Walston, Hiroyuki Motoyama, Hideki Fujii, Toshio Watanabe, Yukio Miki, Norifumi Kawada. Performance of a Chest Radiographbased Deep Learning Model for Detecting Hepatic Steatosis. Radiology: Cardiothoracic Imaging, 2025; 7 (3) DOI: 10. 1148/ ryct.240402

Ранее в паблике «Доказательная медицина» было опубликовано:

Впервые предположение, что компьютеры могут справляться с
диагностикой лучше людей, было высказано в 1990 в статье Уильяма Бакста, на тот момент врача неотложной помощи Калифорнийского ун-та в Сан-Диего. Бакст описал «искусственную нейронную сеть»…Такие
экспертные системы обучаются на своем опыте во многом так же, как
и люди, усваивая обратную связь от каждого удачного или неудачного
случая для повышения точности предположений. В следующем
исследовании…компьютер играючи победил группу
врачей при диагностике инфарктов у пациентов с болью в груди.
vk.com/wall-136637198_128256

ИИ-инструменты в работе врача. Врач Татьяна Румянцева. Видео от Doc2Doc.
vk.com/wall-136637198_176169

Искусственный интеллект в российской медицине: московский эксперимент.
Где в медицине может применяться искусственный интеллект (ИИ)? На что он способен сейчас и что сможет в обозримом будущем? Что такое «компьютерное зрение»? Где ИИ применяется сегодня? Какие имеются проблемы с его внедрением и почему? Каковы
результаты внедрения ИИ? Об этом рассказывает Анна Хоружая, врач лучевой диагностики.
vk.com/wall-136637198_181801

Чат-бот ChatGPT помог поставить диагноз ребенку с синдромом фиксированного спинного мозга — с этой задачей не справились 17 американских врачей
Доктор Джесси Эренфельд, президент Американской медицинской ассоциации, считает что «подобно тому, как мы требуем доказательств того, что новые лекарства… безопасны и эффективны»,
мы должны требовать «доказательства безопасности и эффективности» применяемых в медицине компьютерных программ, работа которых основана на искусственном интеллекте (ИИ).
vk.com/wall-136637198_123864

Чат-бот с искусственным интеллектом (ChatGPT): применение при розацеа
ChatGPT (Чат Джи Пи Ти) в очередной раз показал: искусственный интеллект (ИИ) в медицине нужен. ChatGPT достигает высокой надежности от 92,22% до 97,78% при ответе на распространенные вопросы пациентов о розацеа.
vk.com/wall-136637198_155339

Чат-бот с искусственным интеллектом (ChatGPT) превзошёл врачей-эндоскопистов в определении интервалов повторного скрининга и надзорной колоноскопии.
vk.com/wall-136637198_160371

Машинное обучение снизило смертность в канадской больнице почти на 30 процентов. Это очередной триумф науки и научного прогресса:
машинное обучение спасло множество жизней.
vk.com/wall-136637198_176487