ИИ повышает точность и согласованность диагностики остеоартрита коленного сустава
Остеоартрит коленного сустава (KOA) — распространенное заболевание суставов, которым страдают миллионы людей по всему миру и которое характеризуется болью в суставах, скованностью и функциональными ограничениями. Традиционный метод диагностики KOA включает систему оценки Келлгрена-Лоуренса (KL), которая использует рентгенограммы для оценки тяжести состояния. Несмотря на широкое распространение, система KL подверглась критике за ее субъективный характер и изменчивость в согласии между наблюдателями. Последние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) предлагают многообещающие инструменты для повышения диагностической точности и согласованности в оценках KOA. В этой статье рассматривается влияние помощи ИИ на производительность и согласие между наблюдателями рентгенологов и ортопедов при диагностике KOA.
Роль системы оценок Келлгрена-Лоуренса
Система классификации Келлгрена-Лоуренса (KL) ранжирует рентгенологический остеоартрит от нулевого (0) до тяжелого (4) на основе сужения суставной щели, образования остеофитов, субхондрального склероза и деформации костей. Эта порядковая система имеет решающее значение в академических и клинических условиях, часто выступая в качестве критерия для допуска к операции и страхового покрытия. Однако ее зависимость от классификации, основанной на остеофитах, стала предметом спора, что привело к непоследовательным результатам в послеоперационных результатах и различным уровням согласия между наблюдателями. Исследования показали как корреляции, так и их отсутствие между оценками KL и результатами для пациентов после операции, что подчеркивает необходимость более объективного диагностического подхода.
Улучшение диагностики KOA с помощью ИИ
Появление глубокого обучения и ИИ произвело революцию во многих областях, включая медицинскую визуализацию. Инструменты ИИ для оценки KOA были разработаны и проверены с использованием больших наборов данных, предлагая поддержку принятия решений для врачей. В недавнем исследовании помощь ИИ значительно улучшила диагностическую эффективность младших читателей, с заметным повышением точности и межнаблюдательного согласия. Младшие рентгенологи и ортопеды продемонстрировали заметные улучшения в оценке KL при помощи ИИ, что подчеркивает потенциал ИИ для устранения пробелов в опыте и стандартизации оценок. Например, производительность одного младшего ортопеда улучшилась с AUC 0,81 до 0,88 при помощи ИИ.
Дизайн исследования и результаты
Комплексное исследование с участием нескольких университетских больниц оценило влияние ИИ на диагностику KOA. Рентгенограммы 225 пациентов оценивались читателями с разным уровнем опыта, как с помощью ИИ, так и без нее. Основными измеряемыми результатами были разница в производительности в оценке KL и межнаблюдательное согласие. Результаты показали, что помощь ИИ привела к более высокой точности в определении остеофитов и лучшему согласию между читателями. В частности, исследование показало, что старшие рентгенологи достигли сильного межнаблюдательного согласия, сопоставимого с экспертами-референтными читателями при использовании ИИ, что позволяет предположить, что ИИ может повысить диагностическую согласованность.
Последствия и будущие направления
Интеграция ИИ в диагностику KOA имеет значительные последствия для клинической практики. Улучшение межнаблюдательного согласия и диагностической эффективности может привести к более последовательному включению пациентов в клинические испытания и более точной оценке пригодности к хирургическому вмешательству. Однако исследование также выявило такие проблемы, как смещение автоматизации, когда читатели могут чрезмерно полагаться на результаты ИИ. Обеспечение тщательной проверки инструментов ИИ на разнообразных клинических данных и разработка способов смягчения смещения автоматизации будут иметь решающее значение для их успешного внедрения. Будущие исследования должны быть сосредоточены на расширении приложений ИИ для включения различных групп пациентов и изучении его полезности в различных специальностях, включая ревматологию.
Искусственный интеллект обещает изменить диагностический ландшафт остеоартрита коленного сустава. Повышая точность и последовательность оценки KL, ИИ может помочь врачам принимать более обоснованные решения, в конечном итоге улучшая результаты лечения пациентов. Исследование показывает, что оценка с помощью ИИ может принести пользу как начинающим, так и опытным специалистам, способствуя более стандартизированному и надежному подходу к диагностике KOA. Поскольку технология ИИ продолжает развиваться, ее интеграция в клинические рабочие процессы будет иметь важное значение для устранения текущих ограничений субъективных диагностических методов и развития области ортопедии.
Источник: Radiology
