ВОЗМОЖНОСТИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБНАРУЖЕНИИ РАКА ПРЕДСТАТЕЛЬНОЙ ЖЕЛЕЗЫ ПО ДАННЫМ МАГНИТНО-РЕЗОНАНСНОЙ ТОМОГРАФИИ-ПРОМЕЖУТОЧНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ОТЕЧЕСТВЕННОЙ СИСТЕМЫ ВТОРОГО МНЕНИЯ В МУЛЬТИЦЕНТРОВОМ ИССЛЕДОВАНИИ

Аннотация:

Применение глубокого обучения в обнаружении рака предстательной железы (РПЖ) по данным мультипараметрической МРТ (мпМРТ) представляет собой одно из наиболее противоречивых направлений развития данной технологии в медицине. Несмотря на высокий международный интерес к подобным системам, число тематических исследований в Российской Федерации (РФ) остается ограниченным. ЦЕЛЬ: Описание процесса создания и валидации отечественной системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР), предназначенной для диагностики РПЖ по результатам мпМРТ с помощью искусственного интеллекта (ИИ). Данные о пациентах с подтвержденным диагнозом, которым проводилась радикальная простатэктомия, были собраны как ретроспективным, так и проспективным образом. Формирование выборки пациентов осуществлялось в период с 10 января 2023 по 1 мая 2025 года. В качестве рабочих последовательностей использовались Т2-взвешенные изображения (Т2-ВИ) и данные измеряемого коэффициента диффузии (ИКД). Разметка данных производилась вручную тремя специалистами с опытом самостоятельного выполнения и анализа MP-данных пациентов с подозрением на наличие РПЖ более 10 лет. В ходе исследования проводилась апробация четырех различных архитектур (nnU-Net, SegResNet, TransBTS, Swin UNETR) для оценки их эффективности и определения наиболее пригодной в рамках поставленных задач. В качестве метрик точности использовались следующие показатели: чувствительность, специфичность, точность, площадь под ROC-кривой (AUC) и коэффициент Дайса (DSC). В результате в соответствии с критериями включения было собрано 441 исследование, выполненное на 19 различных MP-томографах. Валидация наиболее производительной нейросетевой архитектуры (Swin UNETR) выявила следующие показатели: точность — 73%, чувствительность — 71%, специфичность — 71%, AUC — 0,70, DSC — 0,70. Представленная нами работа предназначена для ознакомления специалистов с промежуточными результатами разработки первой отечественной СППВР, реализованной по стратегии избегания недостатков, имеющихся в работах других коллективов. ЗАКЛЮЧЕНИЕ: Результаты испытания разработанной программы, основанной на технологиях ИИ, для детекции и реконструкции РПЖ по MP-изображениям, показали многообещающие перспективы для отечественной СППВР. Для подтверждения клинической применимости и эффективности разработанной программы необходимы дальнейшие многоцентровые исследования, направленные на оценку ее потенциала и целесообразности внедрения в реальную клиническую практику.

Авторы:

Издание: Лучевая диагностика и терапия
Год издания: 2025
Объем: 10с.
Дополнительная информация: 2025.-N 4.-С.79-88. Библ. 19 назв.
Просмотров: 2