С 2022 года рентгенологическая служба краевой клинической инфекционной больницы постепенно осваивает и внедряет в работу программы искусственного интеллекта. ИИ помогает в описании компьютерно-томографических снимков органов грудной клетки. «Ростелеком» предоставил цифровой модуль, позволяющий диагностировать поражение тканей легких при COVID-19.
– Для пилотных проб мы отобрали несколько исследований КТ ОГК. Для сканов использовали разные нозологические состояния: пневмонии разной этиологии (вирусная, бактериальная, специфическое поражение легких у пациентов со скомпрометированным иммунным статусом); центральные и периферические образования; очаговые заболевания. Оценивали метастатическое поражение легких, туберкулёз, фиброзные лёгких, гистиоцитоз. Кроме того, для обучения были загружены снимки и без патологических изменений. Цель была – научить ИИ различать нормальную картину легких и патологическую. Кроме того, определение процента измененной легочной ткани при коронавирусной пневмонии помогает классифицировать заболевание по степеням КТ0-4. Да, сегодня этот кейс уже не столь актуален в связи со снижением заболеваемости коронавирусом. Но его все равно можно использовать – как минимум, для дифференциации нормы и патологии, – рассказал руководитель ККИБ Сергей Лукьянов, главный внештатный пульмонолог регионального Минздрава.
Среди плюсов использования программ ИИ он выделил возможность разделения потока пациентов на «здоровых» и « с патологией» – для дальнейшей детальной оценки уже врачом-рентгенологом, что само по себе экономит время и ресурс. Также ИИ в ближайшем будущем – это альтернативное мнение, опирающееся на большую базу исследований.
– К сожалению, пока ИИ не может дифференцировать некоторые случаи. Достоверность полученных программой результатов оценивает врач-рентгенолог. Мы эту работу продолжаем, планируем освоить модуль для диагностики очаговых заболеваний лёгких. Однозначно программы ИИ требуют глубокого обучения и дальнейшего тестирования, – резюмировал Сергей Лукьянов.
По его мнению, это перспективное направление в здравоохранении, которое позволит оптимизировать работу отделений лучевой диагностики и ускорит маршрутизацию пациентов.
