Role umělé inteligence v časném záchytu ložiskových změn plicního parenchymu při RTG vyšetření hrudníku: zkušenosti z retrospektivních studií na české populaci
| Authors | |
|---|---|
| Year of publication | 2023 |
| Type | Article in Periodical |
| Magazine / Source | Časopis lékařů českých |
| MU Faculty or unit | |
| Citation | |
| Web | https://www.prolekare.cz/casopisy/casopis-lekaru-ceskych/2023-7-8-1/role-umele-inteligence-v-casnem-zachytu-loziskovych-zmen-plicniho-parenchymu-136671 |
| Keywords | artificial intelligence, deep learning, computer-aided diagnosis, chest X-ray, lung cancer, solitary pulmonary nodules, pulmonary masses |
| Description | Zaměřujeme se na možné využití AI v rámci diagnostiky ložiskových změn plicního parenchymu, které mohou být projevem zhoubného nádoru plic, na základě skiagramu hrudníku. Ačkoliv ve srovnání s jinými metodami, především výpočetní tomografií (CT) hrudníku, tato modalita vykazuje nižší senzitivitu, vzhledem k rutinnímu provádění velmi často představuje první vyšetření, při němž jsou plicní léze zachyceny. Prezentujeme vlastní řešení založené na metodách hlubokého učení, které má za cíl zvýšit záchyt plicních lézí především v časných fázích onemocnění. Následně uvádíme výsledky našich předchozích původních prací, které validují navržený model ve dvou odlišných klinických prostředích – v prostředí spádové nemocnice s nízkou prevalencí nálezů a v prostředí specializovaného onkologického centra. Na základě kvantitativního srovnání se závěry radiologů různých úrovní zkušeností jsme zjistili, že náš model dosahuje vysoké senzitivity, na druhou stranu byla jeho specificita nižší než u oslovených radiologů. V kontextu klinických požadavků a diagnostiky asistované AI hraje zásadní roli zkušenost a klinické uvažování lékaře, proto se v současnosti přikláníme k modelům s vyšší senzitivitou na úkor nižší specificity. V případě suspekce, byť vyhodnocené jako nepravděpodobné, model nález raději předkládá lékaři. Na základě těchto výsledků lze očekávat, že v budoucnu bude AI hrát klíčovou roli v oblasti radiologie jako pomocný nástroj pro hodnotící specialisty. Aby k tomu mohlo dojít, je potřeba vyřešit nejen technické, ale i některé medicínské a regulatorní aspekty. Zásadní je dostupnost kvalitních a spolehlivých informací nejen o přínosech, ale také o limitacích možností strojového učení a AI v medicíně. |
| Related projects: |