Umělá inteligence posiluje diagnostiku nemocí z rentgenů, MRI a CT

Lékařské zobrazování je klíčové pro diagnostiku. Rentgenové, CT a MRI snímky generují obrovské množství vizuálních dat o vnitřním stavu těla. 

Například každý rok se na celém světě provede přes 3,5 miliardy rentgenových vyšetření a nemocnice vytvářejí petabyty zobrazovacích dat. Přesto mnoho snímků zůstává neanalyzovaných – odhady uvádějí, že asi 97 % radiologických dat zůstává nevyužito.

Tento nesoulad vzniká kvůli obrovskému pracovnímu zatížení radiologů. Umělá inteligence (AI), zejména hluboké učení, může pomoci automatickým „čtením“ snímků. Konvoluční neuronové sítě trénované na rozsáhlých databázích snímků se naučí rozpoznávat vzory nemocí (jako jsou nádory, zlomeniny nebo infekce), které mohou být jemné nebo obtížně postřehnutelné. V praxi AI dokáže zvýraznit podezřelá místa, kvantifikovat abnormality a dokonce předpovědět nemoc.

Dnes regulátoři již schválili stovky AI nástrojů pro zobrazování, přičemž FDA eviduje přes 800 radiologických algoritmů do roku 2025. To odráží zásadní změnu: AI se integruje do rentgenů, CT a MRI, aby podporovala lékaře, nikoli je nahrazovala.

Vylepšení AI v rentgenovém zobrazování

Rentgeny jsou nejběžnější diagnostické snímky – rychlé, levné a široce dostupné. Používají se k diagnostice plicních onemocnění (zápal plic, tuberkulóza, COVID-19), zlomenin kostí, zubních problémů a dalších.

Čtení rentgenů však vyžaduje zkušenosti a v mnoha místech chybí dostatek radiologů. AI může tuto zátěž zmírnit.

Například modely hlubokého učení jako slavný CheXNet byly trénovány na stovkách tisíc rentgenových snímků hrudníku. CheXNet (121vrstvá CNN) detekuje zápal plic na rentgenových snímcích s přesností převyšující průměrné lékaře. V ortopedii může AI analýza rentgenů automaticky identifikovat jemné linie zlomenin, které by mohly být v rušných ambulancích přehlédnuty.

• Klíčové úkoly AI u rentgenů: Detekce plicních onemocnění (zápal plic, tuberkulóza, rakovina), pneumotoraxu a tekutin; odhalování zlomenin nebo vykloubení; screening na COVID-19 nebo jiné infekce. AI nástroje mohou tyto nálezy okamžitě označit a pomoci tak upřednostnit urgentní případy.
• Klinické výsledky: V některých studiích AI dosáhla výkonu srovnatelného s radiology. Například CheXNet překonal průměrnou přesnost lékařů u případů zápalu plic.
  Testy v reálných nemocnicích však ukazují omezení: jedna rozsáhlá studie zjistila, že radiologové stále překonávají současnou AI v přesnosti identifikace plicních nálezů na rentgenech. AI nástroje měly vysokou citlivost (72–95 % pro různé nálezy), ale také více falešných poplachů než lékaři.

Stručně řečeno, AI může spolehlivě předvyšetřit rentgeny a upozornit na podezřelé oblasti, ale konečná diagnóza stále závisí na lidském úsudku. Jak varuje jedno shrnutí z radiologických zpráv, AI zatím není plně autonomním diagnostikem pro rentgenové snímky.

Inovace AI v CT vyšetřeních

CT (počítačová tomografie) vytváří detailní příčné řezy těla a je nezbytná pro mnoho diagnóz (rakovina, mrtvice, trauma atd.). AI zde ukazuje velký potenciál:

• Rakovina plic: Nové AI modely dokážou detekovat a segmentovat plicní nádory na CT téměř stejně dobře jako zkušení radiologové. Studie z roku 2025 použila 3D U-Net neuronovou síť trénovanou na rozsáhlé databázi (přes 1 500 CT snímků) k identifikaci plicních nádorů.
  Dosáhla 92% citlivosti a 82% specificity v detekci nádorů, přičemž přesnost segmentace byla téměř srovnatelná s lékaři (Dice skóre ~0,77 vs 0,80). AI proces výrazně zrychlila: model segmentoval nádory mnohem rychleji než lékaři.
• Mozková krvácení: V urgentní medicíně AI pomáhá rychlé péči o mrtvici. Například komerční algoritmus AIDOC označuje nitrolební krvácení na CT hlavy. Studie uvádějí citlivost AIDOC kolem 84–99 % a specificitu 93–99 % pro detekci mozkových krvácení.
  Toto může lékaře upozornit na kritické krvácení během sekund.
• Další využití CT: AI se také používá u CT hrudníku k identifikaci vzorců zápalu plic COVID-19, u CT angiografie pro hodnocení kalciových depozitů a u břišního CT k detekci jaterních lézí nebo ledvinových kamenů.
  V případě rakoviny plic může AI asistované CT zlepšit plánování léčby a sledování přesným měřením objemu nádoru.

Výhody u CT: AI automatizuje únavné úkoly (např. skenování 3D objemů pro uzly), zlepšuje konzistenci a podporuje třídění případů. Při traumatech může zvýraznit zlomeniny nebo poškození orgánů.

Mnoho AI nástrojů je nyní schváleno k pomoci při čtení CT hrudníku a hlavy. Například agentury jako CMS již začaly proplácet některé AI analýzy (např. hodnocení koronárních plaků při rutinním CT plic).

Pokroky AI v MRI zobrazování

MRI poskytuje vysoce kontrastní snímky měkkých tkání (mozek, páteř, klouby, orgány). AI činí MRI rychlejší a chytřejší:

• Rychlejší vyšetření: Tradičně kvalitní MRI snímky trvají déle, což vede k dlouhému čekání a nepohodlí pacientů. Nové AI algoritmy pro rekonstrukci obrazu (Deep Learning Reconstruction, DLR) výrazně zkracují dobu vyšetření tím, že předpovídají chybějící data.
  Odborníci říkají, že DLR může učinit MRI „ultrarýchlým“ a technologie se může stát standardem na všech přístrojích. Například britští výzkumníci a GE Healthcare použili AI, aby levnější MRI s nízkým polem produkoval snímky srovnatelné s konvenčním vysokopolním vyšetřením. To by mohlo zpřístupnit MRI širšímu okruhu pacientů a zkrátit čekací doby.
• Ostřejší snímky: AI také zlepšuje kvalitu obrazu. Naučí se rozlišovat mezi šumem a čistými snímky, DLR odstraňuje šum v reálném čase.
  To znamená, že MRI snímky jsou jasnější, s méně pohybovými artefakty i při pohybu pacientů. U neklidných dětí nebo traumatizovaných pacientů rychlejší AI vyšetření snižuje potřebu sedace.
• Detekce nemocí: V klinické diagnostice AI exceluje v analýze MRI. Například u mozkových snímků AI modely přesně segmentují a klasifikují nádory.
  Hluboké učení dokáže označit hranice nádoru v 3D MRI, kvantifikovat jejich velikost a dokonce předpovědět genetiku nebo stupeň nádoru pouze z obrazu. V neurologii AI rychle najde mrtvice, léze roztroušené sklerózy nebo malformace. MRI pohybového aparátu (klouby, páteř) také těží: AI rychleji než manuální metody odhalí natržení vazů nebo problémy s meziobratlovými ploténkami.

Celkově AI transformuje MRI tím, že zrychluje vyšetření a obohacuje data.

Díky integraci pacientských snímků a popisných dat umožňuje AI 3D měření podporující personalizované plánování léčby. Nemocnice, které AI v MRI testují, hlásí plynulejší pracovní postup a konzistentnější interpretace.

Výhody AI v lékařském zobrazování

AI přináší několik výhod napříč rentgenem, CT a MRI:

• Rychlost a efektivita: AI algoritmy analyzují snímky během sekund. Označují naléhavé nálezy (např. plicní zákaly, mrtvice, zlomeniny), aby lékaři mohli upřednostnit péči.
  Ve studii o plicních nádorech na CT AI segmentovala nádory mnohem rychleji než manuální metody. Rychlejší zobrazování (zejména MRI) znamená vyšší průchodnost pacientů a kratší čekací doby.
• Přesnost a konzistence: Dobře vytrénovaná AI může dosáhnout nebo překonat lidskou přesnost u specifických úkolů. Modely jako CheXNet (detekce zápalu plic) prokázaly vyšší citlivost než průměrní radiologové.
  AI také eliminuje variabilitu mezi pozorovateli: stejný nález označí vždy konzistentně. Tato kvantitativní přesnost (např. přesný objem nádoru) pomáhá při sledování.
• Rozšířená odbornost: V oblastech s nedostatkem radiologů AI funguje jako odborný asistent. AI u rentgenu hrudníku může označit podezření na tuberkulózu nebo zápal plic v odlehlých ambulancích, čímž rozšiřuje přístup k diagnostické péči.
  Tým CheXNet ze Stanfordu uvádí, že automatizace na úrovni expertů může přinést zobrazovací poznatky do nedostatečně obsluhovaných oblastí.
• Kvantitativní poznatky: AI dokáže odhalit skryté vzory. Například u MRI některé AI modely předpovídají genetické mutace nádorů nebo výsledky pacientů na základě obrazových znaků.
  Kombinace analýzy snímků s pacientskými daty může vést k včasné predikci rizika onemocnění.

Tyto výhody podporují rozšíření AI: tisíce nemocnic nyní pilotně nasazují AI nástroje na svých zobrazovacích platformách.

Výzvy a úvahy

Přestože AI slibuje mnoho, má i své limity:

• Variabilita výkonu: AI modely nemusí být univerzálně použitelné. Studie ukazují, že některé nástroje fungují dobře v jedné nemocnici, ale jinde hůře.
  Například studie ukázala, že někteří radiologové se s AI zlepšili, ale jiní při jejím použití dělali více chyb. Citlivost AI může být vysoká, ale falešné poplachy představují problém. Proto musí lékaři AI návrhy ověřovat.
• Potřeba odbornosti: Radiologové zůstávají nezbytní. Současné pokyny zdůrazňují AI jako pomocníka, nikoli náhradu.
  Lidský dohled zajišťuje, že jsou zohledněny nuance a klinický kontext. Integrace vyžaduje školení radiologů, aby AI důvěřovali a zároveň její nálezy kriticky posuzovali.
• Data a zaujatost: AI je tak dobrá, jak kvalitní jsou její tréninková data. Databáze snímků musí být rozsáhlé a různorodé.
  Nízká kvalita dat, nerovnováha (např. nadreprezentace určitých populací) nebo artefakty mohou zkreslit výkon AI. Probíhá výzkum, aby byla AI robustní a spravedlivá.
• Regulace a náklady: I když mnoho AI nástrojů má schválení (FDA), jejich implementace může být nákladná a vyžaduje změny pracovních postupů.
  Modely úhrad se teprve rozvíjejí (např. CMS hradí některé AI analýzy CT). Nemocnice musí zvážit náklady na software, hardware a školení.
• Soukromí a bezpečnost: Používání AI zahrnuje pacientská data. Přísná opatření (šifrování, anonymizace) jsou nezbytná k ochraně soukromí.
  Kritická je také kybernetická bezpečnost, zejména když jsou AI systémy připojeny k sítím.

Navzdory těmto výzvám odborníci zdůrazňují potřebu pečlivé integrace. Jak uvádí jedna zpráva z Harvardu, dobře navržené pracovní postupy s AI mohou zvýšit lidský výkon.

V praxi nejlepší výsledky přináší kombinace rychlosti AI a úsudku lékařů.

Výhled do budoucna

AI v lékařském zobrazování rychle postupuje. Přední firmy a výzkumné týmy neustále zlepšují algoritmy.

Například „základní modely“ (velké AI sítě trénované na různorodých lékařských datech) mohou brzy nabídnout ještě širší diagnostické schopnosti. Očekáváme automatizaci dalších úkolů (např. kompletní segmentace orgánů, screening více nemocí).

Mezinárodní projekty usilují o využití AI pro veřejné zdraví (např. screening tuberkulózy v oblastech s omezenými zdroji). Národní zdravotní služby (jako britský NHS) investují do AI-připravených přístrojů, aby snížily náklady.

S časem by se AI asistované zobrazování mohlo stát standardem: rychlé třídění urgentních případů, AI tříděný screening rakoviny plic a MRI vyšetření dokončená během sekund.

>>> Klikněte pro více informací: Umělá inteligence odhaluje rakovinu v raném stádiu z obrazových snímků

Shrnuto, AI podporuje diagnostiku nemocí pomocí rentgenů, CT a MRI tím, že zvyšuje přesnost, rychlost a dostupnost.

I když konečné diagnózy stále stanovují radiologové, AI nástroje jim pomáhají vidět více a rychleji. S rozvojem technologie se AI stane nepostradatelným partnerem v zobrazování a zlepší péči o pacienty po celém světě.