Критерии применимости компьютерного зрения для профилактических исследований на примере рентгенографии и флюорографии органов грудной клетки

Цель: в условиях постоянного роста количества разработанных алгоритмов компьютерного зрения на основе искусственного интеллекта (ИИ) для медицинской диагностики возникает необходимость определения критериев для принятия решения о целесообразности их практического применения для массовых профилактических исследований населения.

Материал и методы: Исследование с участием нескольких врачей-рентгенологов проводилось на “Веб-платформе для оценки рентгенологических исследований” на размеченном наборе данных из набора рентгенограмм и флюорограмм в передней прямой проекции. На этом же наборе данных с помощью “Платформы тестирования при смене версионности” были получены ответы от двух коммерческих алгоритмов компьютерного зрения на основе ИИ, разработанных для анализа цифровых рентгенограмм. Оценка полученных от врачей и алгоритмов результатов (бинарных, в терминах “с патологией” и “без патологии”) проводилась с помощью ROC-анализа. Для порогового значения, рассчитанного по методу Юдена, определялись метрики: чувствительность, специфичность и точность.

Результаты: Рассчитаны метрики диагностической точности для усредненной оценки врачейрентгенологов и алгоритмов компьютерного зрения на основе ИИ при поиске патологических изменений на рентгенограммах органов грудной клетки в передней прямой проекции по данным ROC-анализа. Средние значения показателей диагностической точности врачей рентгенологов превзошли показатели ИИ алгоритмов.

Выводы: При принятии решения о внедрении в практику алгоритмов компьютерного зрения на основе ИИ для профилактических исследований следует руководствоваться метриками диагностической точности конкретного алгоритма, а в качестве целевых значений метрик использовать усредненный результат врачей при решении данной диагностической задачи.