PROSPECTS FOR IMPLEMENTING AN ARTIFICIAL INTELLIGENCE PROGRAM IN THE DIAGNOSTIC PROCESS OF LUNG DISEASES
Authors: Баранов Илья Альбертович , Титова Лилия Александровна , Толстых Елена Михайловна , Суслова Екатерина Юрьевна 
Published: November 2020

В статье обсуждается проблема применения компьютеризированных систем и методов искусственного интеллекта, которые могут помочь врачам принимать решения в их профессиональной деятельности. Обсуждаются возможности применения искусственных нейронных сетей в различных сферах в радиологии. Авторы оценивают диагностические возможности программного обеспечения искусственного интеллекта при описании флюорографических изображений. Данное исследование проводилось на базе Воронежского областного клинического консультативно-диагностического центра в ноябре 2019 года с целью аналитической валидации результатов анализа. В ходе исследования авторы проанализировали результаты 75 флюорографических изображений органов грудной клетки. Флюорографические снимки также обрабатывались программой для автоматического анализа цифровых флюорограмм RU.96876180.62.01.29-01. Для статистической оценки полученных результатов применялся анализ четырехпольных таблиц с использованием непараметрических статистических критериев. Программа RU.96876180.62.01.29-01 предназначена для автоматического анализа флюорографических изображений. Программа обрабатывает флюорографические изображения, и каждое изображение помечается как «нормальное» или «ненормальное». Этот анализ проводится для выявления тревожных изображений, а именно для выявления отклонений, вызванных заболеваниями органов грудной клетки. Для принятия таких решений программа основана на сверточных нейронных сетях, обученных на основе флюорографических изображений, проверенных квалифицированными радиологами. Результаты исследования показали, что данные автоматизированного анализа, выполненного ИИ, были полностью аналогичны экспертным заключениям сертифицированных радиологов, и описывались как «норма» (28%), «настораживает» (33,3%), «патология» (38,67%). ИИ прекрасно распознавал инфильтрацию, очаговый синдром, фиброзные изменения, изменения в корнях легких и изменениях в костях. Для оценки диагностической ценности использовались изображения, промаркированные как «патология» и «норма». Полученные результаты подтверждают преимущества внедрения ИИ в рутинную практику клинического рентгенолога. Они позволяют сделать вывод, что ИИ прекрасно распознавал патологии органов грудной клетки со 100% точностью, и рекомендовать программу для дальнейшей клинической валидации
The article discusses the problem of computerized systems and artificial intelligence methods application in healthcare. It is highlighted that they can help healthcare workers make decisions in their professional activities. The paper reports on artificial neural networks application in various fields of radiology. The authors assess diagnostic options of artificial intelligence (AI) software in describing fluorographic images. The study was performed on the basis of Voronezh Regional Clinical Consultative and Diagnostic Center in November 2019. Its aim was to provide analytical validation of the analysis performed by the program software. The program analyzed fluorographic images of the chest organs selected randomly. The results of the analysis were compared with the expert opinions of certified radiologists. The results of the study demonstrated that the data of the automated analysis performed by AI were completely similar to the expert opinions of certified radiologists and were described as “normal” (28%), “alarming” (33.3%), “pathology” (38.67%). AI perfectly recognized infiltration, focal syndrome, fibrotic changes, changes in the roots of the lungs and changes in the bones. Images marked as “pathology” and “normal” were used to assess the diagnostic value. The results obtained support the benefits of AI implementation into the routine practice of a clinical radiologist. They allow concluding that AI perfectly recognized pathologies of the chest organs with 100% accuracy