Сравнительная оценка диагностической точности врача-рентгенолога и программного обеспечения на основе технологий искусственного интеллекта в выявлении инциденталом надпочечников при компьютерной томографии

В последнее время за счет увеличения оснащенности медицинских организаций диагностическими устройствами существенно повысилась доступность различных методов инструментальной диагностики, в том числе и компьютерной томографии (КТ) [1]. При этом, результаты недавнего исследования показали, что за период с 2011 по 2021 г. наблюдался значительный рост числа КТ-исследований в Российской Федерации, а именно: увеличение общего числа КТ-исследований в 6 раз с 4,6 млн до 27,6 млн, увеличение числа КТ-исследований на 1000 человек в 5,9 раз (с 32 КТ-исследований до 189 КТ-исследований на 1000 человек) [2].

Новообразования (инциденталомы) надпочечников часто выявляются случайно при КТ органов брюшной полости (ОБП) [3]. Также образования надпочечников могут быть случайно обнаружены и при КТ органов грудной клетки (ОГК), поскольку при данном виде исследования надпочечники практически всегда попадают в зону сканирования [3]. Анализ литературы показывает: новообразования надпочечников встречаются не так уж и редко. Общепопуляционная статистика их выявления при выполнении КТ-исследований приближается к 4% [4,5], а в группе пациентов старше 70 лет частота выявления возрастает до 7-10% [6-8].

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; исследования, в которых надпочечники не являются «целевым органом», но «входят в зону сканирования») врач-рентгенолог может пропустить патологию надпочечников [9,10].

В последние годы искусственный интеллект (ИИ) активно внедряется в лучевую диагностику, демонстрируя достаточно высокую точность в обнаружении и классификации ряда патологий [11-15]. И в настоящее время врачи-рентгенологи могут использовать программное обеспечение на основе технологий искусственного интеллекта (ПО на основе ТИИ) как для минимизации пропуска патологии надпочечников, так и для автоматизации такой механической работы, как измерение размеров и плотности образования. Однако на текущий момент в литературе представлены лишь единичные исследования, посвященные оценке точности ИИ и врачей-рентгенологов в диагностике образований надпочечников [16,17]. При этом небольшой размер выборок в некоторых исследованиях не позволяет считать результаты достоверными [16].

Целью данного исследования является сравнительная оценка работы ПО на основе ТИИ и врачей-рентгенологов для выявления инциденталом надпочечников при компьютерной томографии.

Материалы и методы

Набор данных

Для исследования были проанализированы данные 2000 пациентов из стационарного и амбулаторного кластера единого радиологического информационного сервиса (ЕРИС) г. Москва, которым была выполнена КТ ОГК или КТ ОБП с или без внутривенного контрастирования с 01.01.2024 по 31.12.2024 г. Мы выбрали именно этот период проведения КТ-исследований, поскольку стремились оценить работу врачей-рентгенологов в условиях отсутствия пандемии, когда у врачей было достаточное время на интерпретацию исследований.

Критерии включения исследования: возраст пациента старше 18 лет.

Критерии невключения исследований: технические дефекты и несоблюдение методики сканирования при выполнении исследования, а также отсутствие протокола врача-рентгенолога.

Набор данных пациентов осуществлялся с помощью автоматического генератора случайных чисел в заданном числовом диапазоне с применением простой случайной выборки для рандомизации. Общая выборка была сформирована последовательно. В связи с ретроспективным анализом исходных данных дополнительные информированные согласия не требовались.

Из 2000 исследований на долю КТ ОГК пришлось 1115 исследований (55,75%) и 885 (44,25%) исследований на долю КТ ОБП. Из случайной выборки 2000 исследований в 322 (16,1%) исследованиях целевая патология (образование надпочечника) присутствовала и в 1678 (83,9%) исследованиях - отсутствовала.

Врачи-рентгенологи

В общей сложности отобранные 2000 КТ-исследований были описаны 429 врачами-рентгенологами. Протоколы и заключения врачей-рентгенологов были обработаны с использованием автоматизированного анализа с целью выявления ключевых слов в описании и заключении (ключевые слова: «образование надпочечника», «новообразование надпочечника», «опухоль надпочечника», «аденома»). Таким образом, были отобраны исследования с наличием новообразований надпочечников, которые затем были пересмотрены врачом-экспертом. По результатам анализа все КТ-исследования были отнесены к одному из двух классов: «образование надпочечников присутствует» или «образование надпочечников отсутствует». В данной работе оценка опыта и специализации врачей-рентгенологов не проводилась.

ПО на основе ТИИ

Проанализированы результаты работы комплексных алгоритмов ИИ для КТ ОБП и КТ ОГК двух компаний: ООО «Интел диагностик» и ООО «АЙРА Лабс», так как на данный момент только эти две компании представили свои решения для выявления новообразований надпочечников на КТ в рамках эксперимента по использованию инновационных технологий в области компьютерного зрения для анализа медицинских изображений и дальнейшего применения в системе здравоохранения города Москвы. Данные алгоритмы ИИ предназначены для определения признаков до 11 патологий при анализе КТ ОГК и до 6 патологий при анализе КТ ОБП, в том числе и новообразований надпочечников.

Каждое КТ-исследование было обработано алгоритмом ИИ одной из двух компаний. Количество обработанных исследований алгоритмами ИИ представлено в таблице 1.

Табл. 1. Количество исследований, обработанных алгоритмами ИИ

Алгоритмы ИИ компании Алгоритмы ИИ компании ИТОГО ООО "Интел диагностик" ООО “АЙРА Лабс”

КТ ОГК    235 (21,1%)                  880 (78,9%)                  1115 (100,0%)

КТ ОБП    3 (0,3%)882 (99,7%)885 (100,0%)

Алгоритмы ИИ принимали на вход файлы в формате DICOM, которые содержали КТ-исследования без контрастирования или нативную фазу контрастных КТ-исследований. Результатом работы алгоритмов ИИ было текстовое описание исследования (DICOM SR) и дополнительная серия (DICOM SC). Текстовое описание содержало информацию о наличии или отсутствии образований надпочечников, а также об их количестве, размерах и рентгеновской плотности (в единицах Хаунсфилда). Дополнительная серия представляла собой графическое оконтуривание областей интереса, а также информацию о размерах и рентгеновской плотности (в единицах Хаунсфилда) образований надпочечников.

Результаты работы алгоритмов ИИ обеих компаний для анонимизации и деперсонализации были объединены и представлены в виде общего результата работы алгоритма ИИ.

Анализ результатов

В случаях, когда как врач-рентгенолог, так и алгоритм ИИ диагностировали наличие образования надпочечника, исследование классифицировалось как истинно положительное (ИП). Таких совпадающих диагнозов было 145 из 2000 исследований. Аналогично, при совпадении заключений об отсутствии образований надпочечников со стороны врача-рентгенолога и алгоритма ИИ исследование считалось истинно отрицательным (ИО); таких случаев было 1502.

В оставшихся 353 исследованиях, где мнения врача-рентгенолога и алгоритма ИИ относительно наличия или отсутствия надпочечниковой патологии расходились, проводилась дополнительная оценка. Пересмотр случаев расхождений осуществлялся врачом-экспертом (опыт работы более 5 лет), который принимал окончательное решение в пользу либо врача, либо алгоритма ИИ.

Статистический анализ

Оценку точности ПО на основе ТИИ и врача-рентгенолога проводили путем расчета следующих метрик: AUC ROC, точности (1), чувствительности (2) и специфичности (3) [18].

• (1)    Точность = (ИП + ИО) / (ИП + ЛО + ИО + ЛП);

• (2)    Чувствительность = ИП / (ИП + ЛО);

• (3)    Специфичность = ИО / (ЛП + ИО).

Для оценки нормальности распределения применялся тест Колмогорова-Смирнова. Попарное сравнение размеров и плотности, полученных врачом-рентгенологом и алгоритмом ИИ, проводилось с помощью теста Вилкоксона с поправкой Бонферрони. Корреляционный анализ проводился с помощью коэффициентов Спирмена и Пирсона.

Объем выборки рассчитывался исходя из самого малочисленного параметра -плотности образования. Априорный минимальный объем выборки был рассчитан для парного t-теста с учетом заданных параметров: уровень значимости — 0,05, мощность — 0,8 и ожидаемый стандартизированный эффект — 0,4, а также с учетом возможного отклонения распределения разниц между связанными измерениями от нормального, итоговый объем выборки был увеличен на 15% и составил 59 исследований с измерением плотности. Для сравнения ROC AUC требовался минимальный объем 400 исследований [19], при этом общий объем исследований составил 2000 — для достижения требуемого количества измерений плотности образований.

Этическая экспертиза

Данное исследование основано на результатах Эксперимента по использованию инновационных технологий в области компьютерного зрения для анализа медицинских изображений и дальнейшего применения в системе здравоохранения города Москвы, утвержденного этическим комитетом (выписка из протокола №2 НЭК МРО РОРР от 20 февраля 2020 года), также зарегистрированного на ClinicalTrials (NCT04489992).

Результаты

По результатам оценки отобранных исследований получены следующие данные: для врачей-рентгенологов - из 2000 случаев в 163 случаях врач-рентгенолог правильно определил и описал образование надпочечника (ИП); в 1676 случаях правильно определил отсутствие образований надпочечников (ИО), в 159 случаях пропустил образование надпочечника (ЛО – ложно отрицательный результат), в 2 случаях ошибочно диагностировал образование надпочечника (ЛП – ложно положительный результат) (таб.2); для алгоритма ИИ - из 2000 случаев в 304 случаях алгоритм ИИ правильно выявил образование надпочечника и подготовил текстовый протокол (ИП); в 1504 случаях правильно определил отсутствие образований надпочечников (ИО), в 18 случаях пропустил образование надпочечника (ЛО), в 174 случаях ошибочно выявил образование надпочечника (ЛП) (таб.2).

Табл. 1. Результаты корректности оценки на наличие или отсутствие образований надпочечников на наборе данных из 2000 исследований КТ ОГК и ОБП

Результаты	ИП	ИО	ЛП	ЛО
Врач-рентгенолог	163	1676	2	159
Алгоритм ИИ	304	1504	174	18

Метрики диагностической точности врача-рентгенолога и алгоритмов ИИ представлены в таблице 3.

Табл. 2. Метрики диагностической точности врача-рентгенолога и алгоритмов ИИ при выявлении новообразований надпочечников

	ROC AUC	Чувствительность	Специфичность	Точность
Врач-	0,753	0,506	0,999	0,919
рентгенолог	[0,726-0,780]	[0,452-0,561]	[0,997-1,000]	[0,908-0,931]
Алгоритмы ИИ	0,920 [0,906-0,935]	0,944 [0,919-0,969]	0,896 [0,882-0,911]	0,904 [0,891-0,917]

Примечание: в квадратных скобках указан 95% доверительный интервал.

Выявлены статистически значимые различия (p<0,001) между ROC AUC врача и алгоритмов ИИ. Выявлены статистически значимые различия для чувствительности (OR= 0,11 [0,07; 0,18], p<0,001) и специфичности (OR= 87,00 [21,59; 350,64], p<0,001) при сравнении их значений от врача и алгоритмов ИИ, при этом значения точности не имеют статистически значимых различий (OR= 1,19 [0,97; 1,47], p=0.110). Данные приведены в таблице 4.

Табл. 4. Таблицы сопряженности для точности, чувствительности и специфичности

	Точность           Чувствительность      Специфичность ИИ    Ошибка   ИИ прав   Ошибка   ИИ прав   Ошибка прав   ИИ               ИИ               ИИ
Врач прав	1647     192          145          18           1502        174
Ошибка врача	161       0             159          0            2            0

Для врача-рентгенолога и алгоритмов ИИ построены характеристические кривые, представленные на рисунке 1.

Рис. 1. ROC-кривые врача-рентгенолога и алгоритмов ИИ при определении образований надпочечников. ROC-кривые сглажены, точками показаны изменения чувствительности и специфичности при дискретном изменении порога в соответствии с дискретным увеличением вероятности патологии.

Также в ходе исследования проведено сравнение линейных размеров и плотности образований надпочечников, оцененных врачом-рентгенологом и алгоритмом ИИ (таблица 5).

Табл. 5. Статистические данные о размерах и плотности образований надпочечников

	Количество исследовани й	Врач-рентгенолог		Алгоритмы ИИ		Разност ь средних, ДИ	p-значен ие	Коэффи циент корреля ции (по Спирме ну / по Пирсон у)
		Me [Q1;Q3]	М 95% ДИ	Me [Q1;Q3]	М 95% ДИ
Размер,	140	17,50	19,74	16,00	17,44	2,31	< 0,001	0,75    /
мм		[14,00;	[18,31;	[13,00;	[16,51;	[1,38;		0,77
		25,00]	21,17]	20,25]	18,35]	3,24]
Плотнос	60	5	-0,32	-2	-2,90	2,58	0,006	0,62    /
ть, HU		[-3,25;	[-4,52;	[-9,00;	[-6,86;	[-1,31;		0,55
		15,00]	3,88]	7,00]	1,09]	6,47]

Примечание: в анализ включено 140 исследований в которых как врач-рентгенолог, так и алгоритм ИИ указали размеры новообразования надпочечника и 60 исследований с измерением плотности.

Анализ включил 145 исследований, в которых как врач-рентгенолог, так и алгоритм ИИ правильно определили и описали наличие образования надпочечника. В 5 случаях из 145 врач-рентгенолог описал образование надпочечника без указания его размеров, тогда как алгоритм ИИ предоставил количественные измерения во всех исследованиях. Плотность образования была указана врачом в 60 из 145 случаев, в то время как алгоритм ИИ не определил данный параметр лишь в 7 исследованиях.

По результатам анализа между выборками по обоим параметрам (размер и плотность) выявлены статистически значимые различия. Корреляционный анализ показал высокую степень согласованности между размерами образований, измеренными разными методами (коэффициент корреляции Спирмена 0,75, Пирсона 0,77), а также умеренную корреляцию по показателю плотности (коэффициент корреляции Спирмена 0,62, Пирсона 0,55).

Примеры работы алгоритмов ИИ

Примеры корректной работы алгоритмов ИИ для выявления инциденталом надпочечников представлены на рисунке 2 (А, Б, В, Г, Д).

21мм [OHU)

ПРАВАЯ ПОЧКА обычно расположена, не увеличена, паренхима обычной плотности, однородной структуры, без Очаговых образований, Чашечно-поханачная система расширена лоханка 22мм, чашечки до 1 бмм, в ее просвете конкрементов не выявлено Мочеточник расширен на всем протяжении до 12мм. ЛЕВАЯ ПОЧКА обычно расположена, не увеличена, паренхима обычной ПЛОТНОСТИ, однородной структуры, без очаговых образований. Чашечно-поханочная система расширена лоханка 22мм, чашечки до 16мм, в ее просвете конкрементов не выявлено Мочеточник расширен на всем протяжении до 13мм. Почечные ножки структурны. Паранефральная клетчатка не изменена.

Увеличенные лимфоузлов не определяется.

Мочевой пузырь в мало наполненном состоянии Стенки циркулярно утолщены до 23мм. В просвете мочевого пузыря дистальный конец цистостомы, заведенной через переднюю стенку, конкременты не определяются

Органы брюшной полости на уровне исследования - без патологических изменений Забрюшинные и брыжеечные лимфоузлы не увеличены.

Жидкости в брюшной полости нет

Наддиафрагмальные отделы легких не изменены.

■ ОПИСАНИЕ

I ^П.^ исследовании получено изображени е н адпочечников и поч ек Надпочечники обычно расположены, правильной формы, не увеличены в размерам, с четкими

I Контурами, однородной структуры, без дополнительных образований

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Циркулярное утолщение стенок мочевого пузыря с распространением на устья мочеточников и формированием двусторонней каликопиелоуретероэктазии

Рис. 2А. На изображении слева на КТ ОБП алгоритм ИИ правильно оконтурил (желтый контур) образование левого надпочечника с предоставлением размера (в мм) и плотности (в единицах Хаунсфилда); на изображении справа текстовый протокол врача-рентгенолога к данному исследованию, где не указывается о наличии образования надпочечника.

Эмфизема            Расширение aopw            Легсинын ствол           Пяракарл сальный жир

Левое легкое О % Восходящая 40 мм (норма) Диаметр 24 Им (гарна) Объем 193 мл (норма)

Правое лёгкое <1 % Нисх г судная    20 мм (норма)

Б/гиа        13x8 мм Ерюшнам       23 мн (норма)

Утопления надпочечников                           Остеопороз

Правый                             неизменен Макс «формация                       30.9% (ТЫ1)

Левый                          до21мм(-21Ни Мин. штат гость                            62HU(L1)

На серии контрольных томограмм органов грудной клетки, выполненных с контрастным усилением, в сравнение с исследованием от 09.03.22 кг картина следующая:

Свежих очаговых и инфильтративных изменений не выявлено. Плотность легочной паренхимы от - 750 до - 840 ед. Н.

В S3 справа единичная булла диаметром 7 мм (определялась ранее, без динамики).

Трахея и бронхи 1-3 порядка проходимы, уплотнены.

Корни легких не расширены, главные бронхи выглядят обычно, не уплотнены.

Жидкости в правой и левой плевральной полости нет.

Диафрагма обычно расположена.

Средостение по срединной пинии, нормальной ширины, патологические включения не определяются.

Лимфатические узлы не увеличены.

Сердце в размерах не увеличено, Атеросклероз аорты. Восходящий отдел до 40 мм, извита.

ДДИз грудного отдела позвоночника. В теле Th 4 и Th 3 наличие гемангиом размерами 9,5 ммх 6,5 мм и 6 мм х 9 мм соответственно. Дефектов и особенностей контрастирования во время КУ не выявлено. В зоне сканирования в паренхиме печени наличие единичного гиподенсного образования округлой формы, с чёткими контурами ( киста?).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

При контрольном КТ с КУ исследовании в сравнение с исследованием от 09.03.22 кт картина без существенной динамики.

Рис. 2Б. На изображении слева на КТ ОГК алгоритм ИИ правильно оконтурил (желтый контур) образование левого надпочечника с предоставлением размера (в мм) и плотности (в единицах Хаунсфилда); на изображении справа текстовый протокол врача-рентгенолога к данному исследованию, где не указывается о наличии образования надпочечника.

Рис. 2В. На изображении слева на КТ ОГК алгоритм ИИ правильно оконтурил (оранжевый контур) образование правого надпочечника с предоставлением размера (в мм); на изображении справа текстовый протокол врача-рентгенолога к данному исследованию, где не указывается о наличии образования надпочечника.

Рис. 2Г. На изображении слева на КТ ОБП алгоритм ИИ правильно оконтурил (желтый контур) образование левого надпочечника с предоставлением размера (в мм) и плотности (в единицах Хаунсфилда); на изображении справа текстовый протокол врача-рентгенолога к данному исследованию, где не указывается о наличии образования надпочечника.

ОПИСАНИЕ

Легочная паренхима без шаговых и инфильтративных изменений, по

Кефек-арный капший

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

РЕКОМЕНДАЦИИ аньом!

»HU|L1)

Прайм пЬчм

Булге '

■Диаметр 31 им(м<шрея> ПА иноке Сей' (морыЦ

Н«< грдоав 31 мм ижлэтэдщ

Брюшны        23ич(-«риа1

Парааздошьи»# «ир

OS WM 476 мл (пмьво4

Слраы I opoweft, нижмй now

Ста           । ниммев доле

Щанны» за острый воспалительный процесс в легких не получено ЙрнишШМЗ.

задним отделам - ретикулярныетж

В средостении патологических образований нет. Медиастинальные л/у - не увелич ены.

Аксилпярные л/у -не увеличены.

В теврагыущлссиядкап нет.

Рис. 2Д. На изображении слева на КТ ОГК алгоритм ИИ правильно оконтурил (желтый контур) образование левого надпочечника с предоставлением размера (в мм) и плотности (в единицах Хаунсфилда); на изображении справа текстовый протокол врача-рентгенолога к данному исследованию, где не указывается о наличии образования надпочечника.

Рис. 2 (А, Б, В, Г, Д). Примеры правильного срабатывания алгоритмов ИИ при анализе КТ ОБП и ОГК для выявления инциденталом надпочечников

Примеры некорректной работы алгоритмов ИИ представлены на рисунке 3 (А, Б, В).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

РЕКОМЕНДАЦИИ

При сравнении с исследованием от 15 04 2023г отмечается минимальное увеличение размеров образования плевры слева. При сравнении с исследованием от 02 12 2017г. отмечается увеличение размеров образования плевре слева -на 23%

Образование медиастинальной плевры в S5 левого легкого (может соответствовать локализованной фиброзной опухоли плевры, д/д с мезотелиомой (менее вероятно), консультация онколога, торакального хирурга, морфологическая верификация) Признаки лёгочной гипертензии Атеросклероз аорты, коронароскп ероз Образование кожи спины слева. Утолщение стенки пище вода ^разевание левого надпочечника (более вероятно, аденома)

Рис. 3A. На изображении слева на КТ ОГК алгоритм ИИ пропустил образование левого надпочечника (красный круг), на изображении справа текстовый протокол врача-рентгенолога к данному исследованию, где указывается о наличии образования надпочечника.

Рис. 3Б. На изображении слева на КТ ОГК алгоритм ИИ ошибочно оконтурил межножковый отдел левого надпочечника как образование, на изображении справа оригинальная серия исследования.

Рис. 3В. На изображении слева на КТ ОБП алгоритм ИИ ошибочно оконтурил выпот по переднему листку почечной фасции как образование левого надпочечника, на изображении справа оригинальная серия исследования (выпот указан стрелками).

Рис. 3 (А, Б, В). Примеры неправильного срабатывания алгоритмов ИИ при анализе КТ ОБП и ОГК для выявления инциденталом надпочечников.

Обсуждение

По данным нашего исследования, ROC AUC и чувствительность алгоритмов ИИ оказались статистически значимо выше, чем у врача-рентгенолога, тогда как значимые отличия в уровне точности отсутствовали. Тем не менее, специфичность алгоритмов ИИ оказалась статистически значимо ниже, чем у врачей-рентгенологов. Корреляционный анализ показал высокую согласованность между врачом-рентгенологом и алгоритмами ИИ при определении размеров образований и умеренную – при определении их плотности.

Как было указано ранее, на текущий момент в литературе представлены лишь единичные исследования, посвященные изучению точности алгоритмов ИИ, предназначенных для выявления образований надпочечников. Так, например, в обзоре, представленном Barat M. с соавт. в 2023 году, сообщается только об одном исследовании, в рамках которого была разработана модель ИИ для выявления инциденталом надпочечников. Чувствительность модели составила 0,8, а специфичность – 0,9. Однако эти результаты вряд ли можно назвать репрезентативными, поскольку для обучения модели использовалось 10 КТ-исследований, а для ее тестирования – 20 [16].

В недавней публикации Ahn C.H. с соавт. представили оценку диагностической точности разработанной ими модели ИИ, предназначенной для обнаружения и сегментации узловых образований надпочечников на КТ-изображениях [17]. Модель была дополнительно оптимизирована на основе экспертной оценки врачей-рентгенологов и обучалась раздельно для правого и левого надпочечников. В результате модель продемонстрировала значения ROC AUC 0,89 - 0,90 на внутренней тестовой выборке (n = 1214), что в целом соответствует полученным в нашем исследовании результатам. На внешней тестовой выборке (n = 12 080) разработанная авторами модель ИИ достигла ROC AUC 0,97 - 0,98. Сочетание ИИ модели с интерпретацией врачом-рентгенологом позволило достичь высокой чувствительности (до 100%) и специфичности (до 99%), а эффективность сортировки составила от 0,77 до 0,98 [17].

К сожалению, нам не удалось найти исследований, посвященных сравнительному изучению диагностической точности врачей-рентгенологов и алгоритмов ИИ при выявлении образований надпочечников.

Результаты нашего исследования продемонстрировали высокую чувствительность алгоритмов ИИ в выявлении инциденталом надпочечников, достигая 94,4%, тогда как у врача-рентгенолога всего 50,6%. Относительно низкие показатели специфичности алгоритмов ИИ в сравнении с врачом-рентгенологом (89,6% против 99,8%) при выявлении инциденталом надпочечников связаны с ложноположительными (ЛП) случаями срабатывания в графической маркировке и заключении: в ряде случаев за целевую патологию были приняты анатомические структуры (сосуды, ножки диафрагмы, лимфатические узлы) или вариантная анатомия надпочечников. Результаты исследования демонстрируют, что применение алгоритмов ИИ может существенно повысить точность выявления образований надпочечников, при этом принципиально важным остается положение о том, что ИИ-алгоритмы должны функционировать исключительно как инструмент поддержки принятия врачебных решений, а не как автономная диагностическая система.

Полученные нами статистически значимые различия между результатами измерений размеров и плотности новообразований надпочечников могут быть обусловлены несовпадением методик измерения размеров образований, включая выбор референтных точек, вариабельность срезов при визуализации или субъективные факторы интерпретации изображений. Однако при этом высокая степень корреляции между измерениями, выполненными врачом-рентгенологом и алгоритмом ИИ, свидетельствуют о потенциальной возможности применения алгоритмов ИИ, например, в задаче оценки динамики образований, когда важную роль играет не абсолютное значение, а динамика изменения размеров образования.

Кроме того, анализ данных выявил более низкий коэффициент корреляции для показателей плотности по сравнению с размерами образований. Вероятно, это связано с тем, что расчет плотности проводился лишь для 60 случаев из 145 (≈41,4% выборки), что могло повлиять на статистическую мощность анализа. Также нельзя исключить влияние различий в методиках измерения плотности образований надпочечников врачом и алгоритмом ИИ. При этом по результатам исследования можно отметить, что врач-рентгенолог не всегда фиксирует размеры и плотность найденных образований надпочечников, тогда как алгоритм ИИ демонстрирует лишь единичные пропуски в этих измерениях, что подчеркивает дополнительные преимущества применения алгоритмов ИИ в диагностическом процессе.

Поскольку окончательное решение принимает врач-рентгенолог, ошибки алгоритмов ИИ не приводят к значимым клиническим последствиям, а лишь стимулируют более внимательный анализ. Такой симбиоз «врач-рентгенолог + алгоритм ИИ» обеспечивает баланс между высокой чувствительностью машинного обучения и экспертной оценкой специалиста, что в перспективе может позволить снизить частоту диагностических ошибок.

Преимущества алгоритмов ИИ в текущей клинической практике — это отсутствие усталости и высокая скорость обработки исследования, возможность обработки большого объема данных, автоматическое формирование заключения и высокая чувствительность, в частности, в плане диагностики инциденталом надпочечников. Но, несмотря на впечатляющие результаты, применение алгоритмов ИИ в реальной клинической практике сталкивается с рядом существенных ограничений: зависимость от качества исходных изображений, трудности интерпретации нетипичных или сложных случаев, сопротивление медицинского сообщества, юридические аспекты ответственности за диагноз, необходимость постоянного дообучения и обновления версий алгоритмов.

Заключение

По результатам исследования на отобранной выборке данных алгоритмы ИИ продемонстрировали более высокую диагностическую точность по сравнению с результатами врачей-рентгенологов (AUC 0,92 против 0,75, разность средних 0,17 [0,14; 0,20]). Применение подобных алгоритмов, в частности, для выявления инциденталом надпочечников, позволит минимизировать количество пропусков образований надпочечников, а также поспособствует снижению нагрузки на специалистов, автоматизируя рутинные задачи, такие как измерение размеров и плотности образования надпочечников. Но, несмотря на высокие метрики диагностической точности, алгоритмы ИИ обладают рядом ограничений: они чувствительны к качеству исходных изображений, затруднены в интерпретации нетипичных или сложных случаев, требуют регулярного дообучения и обновления, и на данном этапе наиболее перспективной представляется гибридная модель, при которой алгоритмы ИИ выполняют первичный анализ и количественные измерения, а врач сосредотачивается на интерпретации исследования в целом для формирования окончательного протокола.

Внедрение ИИ в клиническую практику требует решения организационных, технических и юридических вопросов, однако его использование может привести к повышению качества диагностики и оптимизации работы врачей рентгенологов.

Вклад авторов. Все авторы подтверждают соответствие своего авторства международным критериям ICMJE (все авторы внесли существенный вклад в разработку концепции, проведение исследования и подготовку статьи, прочли и одобрили финальную версию перед публикацией). Наибольший вклад распределён следующим образом: Д.У. Шихмурадов – сбор, анализ и интерпретация литературных данных, написание и редактирование текста рукописи, создание графических материалов; Ю.А. Васильев – концепция и дизайн работы, критическая оценка работы, окончательное утверждение версии для публикации; А.В. Владзимирский – концепция и дизайн работы, критическая оценка работы, окончательное утверждение версии для публикации; К.М. Арзамасов – концепция и дизайн работы, критическая оценка работы, окончательное утверждение версии для публикации; А. С. Доможирова – концепция и дизайн работы, критическая оценка работы, окончательное утверждение версии для публикации; О. В. Омелянская – концепция и дизайн работы, критическая оценка работы, окончательное утверждение версии для публикации; Л.Д. Пестренин – концепция и дизайн работы, критическая оценка работы, окончательное утверждение версии для публикации; Т.М. Бобровская – сбор, анализ и интерпретация данных для работы.

Этическая экспертиза. Данное исследование одобрено Независимым этическим комитетом Московского регионального отделения Российского общества рентгенологов и радиологов (выписка из протокола №2 НЭК МРО РОРР от 20 февраля 2020 года).

Источник финансирования. Данная статья подготовлена авторским коллективом в рамках НИОКР «Разработка платформы подготовки наборов данных лучевых диагностических исследований» (№ ЕГИСУ: 123031500003-8) в соответствии с Приказом от 17.12.2024 г. № 1184 «Об утверждении государственных заданий, финансовое обеспечение которых осуществляется за счет средств бюджета города Москвы государственным бюджетным (автономным) учреждениям, подведомственным Департаменту здравоохранения города

Москвы, на 2025 год и плановый период 2026 и 2027 годов» Департамента здравоохранения города Москвы.