fbpx
  • Какие требования выдвигают рентгенологи к полезному ИИ

    ai for radiology

    Какими должны быть алгоритмы для помощи радиологам, чтобы эффективно работать в клинических условиях? 19 февраля в American Journal of Roentgenology опубликовали исследование, в котором описаны общие положения для успешного применения глубокого обучения в автоматической диагностике рака молочной железы. Предъявляемые требования актуальны для других медицинских алгоритмов.

    Технология должна давать преимущество в четырех областях: производительность, время, простота работы, стоимость. Анализ ключевых показателей по четырем перечисленным направлениям нужен, чтобы объективно оценить потенциальное воздействие ИИ на работу врачей: какую пользу он сможет принести?

    Точность диагностики

    Алгоритмы должны быть способны улучшить точность диагностики. Например, современное программное обеспечение для маммографии имеет высокий уровень ложноположительных оценок. Если искусственный интеллект сможет уменьшить количество ошибок, это снизит количество биопсий и дополнительных исследований, назначаемых врачами. По оценкам исследователей, ложноположительные маммограммы обходятся системе здравоохранения США примерно в 4 миллиарда долларов в год.

     «Если даже небольшой процент случаев может быть идентифицирован как отрицательный со 100% достоверностью, ценное время врача может быть направлено на более сложные случаи и другую оперативную работу» — написали ученые.

    Софт

    Радиологический анализ изображений с помощью глубокого обучения требуется полностью интегрировать в рабочий процесс без отдельных рабочих компьютеров и мониторов. Алгоритмы должны быть полностью совместимы с оборудованием и софтом разных производителей и функционировать на используемых в медицине платформах.

    Стоимость

    Стоимость предоставления услуги должна быть приемлемой — чрезмерно высокая цена перекроет возможные преимущества от использования. Автоматическая диагностика сейчас часто включается в комплексные пакеты услуг, цена которых вряд ли изменится в ближайшее время.

    «Если разработчики смогут выполнить условия, которые мы описали, ИИ будет иметь привлекательное соотношение цены и качества для широкого развертывания» — заключили исследователи.