Сравнительная оценка диагностической точности врача-рентгенолога и программного обеспечения на основе технологий искусственного интеллекта в выявлении инциденталом надпочечников при компьютерной томографии
Автор: Шихмурадов Д.У., Васильев Ю.А., Владзимирский А.В., Омелянская О.В., Арзамасов К.М., Доможирова А.С., Пестренин Л.Д., Бобровская Т.М.
Журнал: Вестник Российского научного центра рентгенорадиологии Минздрава России @vestnik-rncrr
Рубрика: Лучевая диагностика
Статья в выпуске: 1 т.26, 2026 года.
Бесплатный доступ
Актуальность. За последние годы в Российской Федерации отмечается значительный рост числа проводимых компьютерных КТ-исследований. При этом надпочечники часто попадают в поле зрения не только при КТ органов брюшной полости (ОБП), но и при КТ органов грудной клетки (ОГК), что способствует случайному выявлению новообразований (инциденталом). Однако, как было показано в ряде исследований, в практике врача-рентгенолога возможны такие случаи, при которых в силу ряда обстоятельств (снижение концентрации внимания при большом потоке исследований; ограниченность во времени при описании ургентных исследований и т.д.) врач-рентгенолог может пропустить патологию надпочечников. Современные программные решения на основе технологий искусственного интеллекта предлагают эффективные инструменты поддержки принятия решений. Такие системы могут быть использованы как для повышения диагностической точности, снижая риск пропуска новообразований надпочечников, так и для автоматизации рутинных процессов - в частности, измерения размеров и плотности новообразований.
Компьютерная томография, новообразование надпочечника, искусственный интеллект
Короткий адрес: https://sciup.org/149151020
IDR: 149151020 | DOI: 10.24412/1999-7264-2026-1-25-40
Comparative evaluation of the diagnostic accuracy of a radiologist and artificial intelligence-based software in the detection of adrenal incidentalomas on computed tomography
Relevance. In recent years, there has been a significant increase in the number of CT examinations performed in the Russian Federation. Adrenal glands are frequently visualized during abdominal CT and chest CT, contributing to the incidental detection of adrenal neoplasms. However, radiologists sometimes miss adrenal pathology due to various factors such as reduced concentration during high workload or time constraints. Modern software based on artificial intelligence offers effective decision-support tools that enhance diagnostic accuracy and automate routine tasks. Objective is to compare the work of AI software and radiologists in detecting incidentalomas.