Медицинская визуализация играет ключевую роль в диагностике. Рентген, КТ и МРТ создают огромный объем визуальных данных о внутреннем состоянии организма.
Например, ежегодно во всем мире проводится более 3,5 миллиарда рентгеновских исследований, а больницы генерируют петабайты данных изображений. Однако многие снимки остаются не проанализированными – по одной из оценок, около 97% данных радиологии остаются неиспользованными.
Это несоответствие связано с огромной нагрузкой на радиологов. Искусственный интеллект (ИИ), особенно глубокое обучение, может помочь, автоматически «читая» изображения. Свёрточные нейронные сети, обученные на больших базах данных изображений, учатся распознавать паттерны заболеваний (например, опухоли, переломы или инфекции), которые могут быть едва заметны или трудно обнаружимы. На практике ИИ может выделять подозрительные участки, количественно оценивать отклонения и даже прогнозировать развитие болезни.
Сегодня регуляторы уже одобрили сотни ИИ-инструментов для визуализации, при этом FDA к 2025 году включает в список более 800 алгоритмов для радиологии. Это отражает значительный сдвиг: ИИ интегрируется в рентген, КТ и МРТ, чтобы поддерживать врачей, а не заменять их.
Улучшения ИИ в рентгеновской визуализации
Рентгеновские снимки – самые распространённые диагностические изображения: быстрые, недорогие и широко доступные. Их используют для диагностики заболеваний грудной клетки (пневмония, туберкулёз, COVID-19), переломов костей, стоматологических проблем и других состояний.
Однако для качественного чтения рентгеновских снимков требуется опыт, а во многих местах не хватает радиологов. ИИ может облегчить эту нагрузку.
Например, модели глубокого обучения, такие как известный CheXNet, были обучены на сотнях тысяч рентгеновских снимков грудной клетки. CheXNet (121-слойная свёрточная нейронная сеть) обнаруживает пневмонию на рентгенах с точностью, превышающей уровень практикующих врачей. В ортопедии анализ рентгеновских снимков с помощью ИИ может автоматически выявлять тонкие линии переломов, которые могут быть пропущены в загруженных клиниках.
- Основные задачи ИИ для рентгена: Обнаружение заболеваний лёгких (пневмония, туберкулёз, рак), пневмоторакса и жидкости; выявление переломов или вывихов; скрининг на COVID-19 и другие инфекции. ИИ-инструменты могут мгновенно отмечать эти находки, помогая приоритизировать срочные случаи.
- Клинические результаты: В некоторых исследованиях ИИ достигал уровня радиологов. Например, CheXNet превзошёл среднюю точность врачей при диагностике пневмонии.
Однако тесты в реальных больницах показывают ограничения: одно крупное исследование выявило, что радиологи всё ещё превосходят текущие ИИ-системы по точности выявления изменений в лёгких на рентгенах. ИИ-инструменты демонстрировали высокую чувствительность (72–95% для различных находок), но при этом давали больше ложных срабатываний, чем врачи.
В целом, ИИ может надёжно предварительно отбирать рентгеновские снимки и выделять проблемные зоны, но окончательный диагноз по-прежнему зависит от человеческой оценки. Как предупреждает один обзор новостей радиологии, ИИ пока не является полностью автономным диагностом для рентгеновских снимков.
Инновации ИИ в КТ-сканировании
КТ (компьютерная томография) создаёт детализированные послойные изображения тела и необходима для многих диагнозов (рак, инсульт, травмы и др.). ИИ показал большие перспективы при работе с КТ:
- Рак лёгких: Современные модели ИИ способны обнаруживать и сегментировать опухоли лёгких на КТ почти так же хорошо, как опытные радиологи. В исследовании 2025 года использовалась 3D-сеть U-Net, обученная на большой базе данных (более 1500 КТ), для выявления опухолей лёгких.
Она достигла чувствительности 92% и специфичности 82% при обнаружении опухолей, а точность сегментации почти соответствовала врачебной (коэффициенты Dice около 0,77 против 0,80). ИИ ускорил процесс: модель сегментировала опухоли значительно быстрее врачей. - Кровоизлияния в мозг: В экстренной медицине ИИ помогает ускорить лечение инсульта. Например, коммерческий алгоритм AIDOC отмечает внутричерепные кровоизлияния на КТ головы. Исследования показывают чувствительность AIDOC около 84–99% и специфичность 93–99% при выявлении кровоизлияний.
Это позволяет врачам получать предупреждения о критических кровотечениях за считанные секунды. - Другие применения КТ: ИИ также применяется для КТ грудной клетки с целью выявления паттернов пневмонии COVID-19, для КТ-ангиографии с подсчётом кальция и для абдоминальной КТ при обнаружении поражений печени или камней в почках.
В случае рака лёгких ИИ-поддерживаемая КТ может улучшить планирование лечения и контроль, точно измеряя объём опухоли.
Преимущества в КТ: ИИ автоматизирует рутинные задачи (например, поиск узелков в 3D-объёмах), повышает стабильность результатов и поддерживает сортировку пациентов. При травмах он может выделять переломы или повреждения органов.
Многие ИИ-инструменты уже одобрены для помощи в чтении КТ грудной клетки и головы. Например, такие организации, как CMS, начали возмещать некоторые ИИ-аналитики (например, подсчёт коронарного кальция при рутинных КТ лёгких).
Достижения ИИ в МРТ
МРТ обеспечивает высококонтрастные изображения мягких тканей (мозг, позвоночник, суставы, органы). ИИ делает МРТ быстрее и умнее:
- Ускорение сканирования: Традиционно качественные МРТ-исследования занимают много времени, что приводит к долгому ожиданию и дискомфорту пациентов. Новые алгоритмы реконструкции на основе ИИ (Deep Learning Reconstruction, DLR) значительно сокращают время сканирования, предсказывая недостающие данные.
Эксперты отмечают, что DLR может сделать МРТ «ультрабыстрой», и эта технология может стать стандартом на всех аппаратах. Например, британские исследователи и GE Healthcare использовали ИИ, чтобы позволить МРТ с низким полем (более дешёвому) создавать изображения, сопоставимые с традиционными высокопольными сканами. Это может сделать МРТ более доступной и сократить очереди пациентов. - Чётче изображения: ИИ также улучшает качество изображений. Обучаясь различать шумные и чистые сканы, DLR в реальном времени устраняет шум.
Это означает, что МРТ-изображения становятся более чёткими, с меньшим количеством артефактов движения, даже если пациент двигается. Для беспокойных детей или травмированных пациентов более быстрые ИИ-сканы снижают необходимость в седации. - Обнаружение заболеваний: В клинической диагностике ИИ превосходен в анализе МРТ. Например, при исследовании мозга модели на основе ИИ точно сегментируют и классифицируют опухоли.
Глубокое обучение может обозначать границы опухолей в 3D, количественно оценивать их размер и даже прогнозировать генетику или степень злокачественности опухоли только по изображению. В неврологии ИИ быстро находит инсульты, очаги рассеянного склероза или пороки развития. МРТ опорно-двигательного аппарата (суставы, позвоночник) также выигрывает: ИИ быстрее выявляет разрывы связок или проблемы с межпозвоночными дисками, чем ручные методы.
В целом, ИИ трансформирует МРТ, делая сканирование быстрее и данные богаче.
Благодаря интеграции данных сканирования и маркировки, ИИ позволяет выполнять 3D-измерения, поддерживающие персонализированное планирование лечения. Больницы, экспериментирующие с ИИ в МРТ, отмечают более плавный рабочий процесс и более последовательные интерпретации.
Преимущества ИИ в медицинской визуализации
ИИ приносит несколько преимуществ в рентгене, КТ и МРТ:
- Скорость и эффективность: Алгоритмы ИИ анализируют изображения за секунды. Они отмечают срочные находки (например, затемнения в лёгких, инсульты, переломы), чтобы врачи могли приоритизировать помощь.
В исследовании по раку лёгких на КТ ИИ сегментировал опухоли значительно быстрее ручного метода. Быстрое сканирование (особенно МРТ) означает большее количество обслуживаемых пациентов и сокращение времени ожидания. - Точность и последовательность: Хорошо обученный ИИ может соответствовать или превосходить точность человека в конкретных задачах. Модели, такие как CheXNet (обнаружение пневмонии) и другие, показали более высокую чувствительность, чем средний радиолог.
ИИ также устраняет вариабельность между наблюдателями: он будет последовательно отмечать одну и ту же находку каждый раз. Такая количественная точность (например, точный объём опухоли) помогает в мониторинге. - Расширение экспертизы: В регионах с недостатком радиологов ИИ выступает в роли экспертного помощника. ИИ для рентгена грудной клетки может отмечать подозрения на туберкулёз или пневмонию в удалённых клиниках, расширяя доступ к диагностике.
Команда CheXNet из Стэнфорда отмечает, что автоматизация экспертного уровня может принести диагностические возможности в недостаточно обслуживаемые регионы. - Количественные данные: ИИ способен выявлять скрытые паттерны. Например, на МРТ некоторые модели ИИ прогнозируют генетические мутации опухолей или исходы лечения по признакам изображения.
Сочетание анализа изображений с данными пациента может привести к раннему прогнозу риска заболеваний.
Эти преимущества стимулируют внедрение: тысячи больниц уже тестируют ИИ-инструменты на своих платформах визуализации.
Проблемы и особенности
Несмотря на перспективы, ИИ в визуализации имеет свои ограничения:
- Вариабельность производительности: Модели ИИ могут не подходить для всех условий. Исследования показывают, что некоторые инструменты хорошо работают в одной больнице, но хуже в другой.
Например, одно исследование показало, что некоторые радиологи улучшали результаты с помощью ИИ, но другие допускали больше ошибок при использовании ИИ. Чувствительность ИИ может быть высокой, но ложные срабатывания остаются проблемой. Это требует проверки рекомендаций ИИ врачами. - Необходимость экспертизы: Радиологи остаются незаменимыми. Современные рекомендации подчёркивают, что ИИ — это помощник, а не замена.
Человеческий контроль гарантирует учёт нюансов и клинического контекста. Интеграция требует обучения радиологов доверять и критически оценивать результаты ИИ. - Данные и предвзятость: Качество ИИ зависит от обучающих данных. Базы изображений должны быть большими и разнообразными.
Плохое качество данных, дисбаланс (например, избыточное представительство определённых групп) или артефакты могут исказить работу ИИ. Необходимы постоянные исследования для повышения надёжности и справедливости ИИ. - Регулирование и затраты: Хотя многие ИИ-инструменты получили одобрение (например, FDA), их внедрение может быть дорогим и требует изменений в рабочих процессах.
Модели возмещения только начинают появляться (например, CMS покрывает некоторые ИИ-анализы КТ). Больницы должны учитывать затраты на ПО, оборудование и обучение. - Конфиденциальность и безопасность: Использование ИИ связано с обработкой данных пациентов. Необходимы строгие меры защиты (шифрование, деидентификация) для сохранения конфиденциальности.
Кибербезопасность также критична при подключении ИИ-систем к сетям.
Несмотря на эти вызовы, эксперты подчёркивают важность адаптированной интеграции. Как отмечается в одном отчёте Гарварда, продуманное проектирование рабочих процессов с ИИ может повысить эффективность человека.
На практике сочетание скорости ИИ и профессионального суждения врачей даёт наилучшие результаты.
Перспективы
ИИ в медицинской визуализации развивается стремительно. Ведущие компании и исследовательские группы продолжают совершенствовать алгоритмы.
Например, «фундаментальные модели» (очень крупные ИИ-сети, обученные на разнообразных медицинских данных) вскоре могут обеспечить ещё более широкие диагностические возможности. Ожидается автоматизация большего числа задач (например, полная сегментация органов, мультиболезненный скрининг).
На международном уровне реализуются совместные проекты по использованию ИИ в общественном здравоохранении (например, скрининг туберкулёза в регионах с ограниченными ресурсами). Национальные службы здравоохранения (например, NHS в Великобритании) инвестируют в ИИ-совместимые сканеры для снижения затрат.
Со временем визуализация с поддержкой ИИ может стать стандартом: быстрая сортировка при экстренных случаях, ИИ-отбор при скрининге рака лёгких и МРТ, выполняемые за секунды.
>>> Нажмите, чтобы узнать больше: ИИ выявляет рак на ранней стадии по изображениям
В заключение, ИИ поддерживает диагностику заболеваний с помощью рентгена, КТ и МРТ, повышая точность, скорость и доступность.
Хотя окончательные диагнозы ставят радиологи, ИИ-инструменты помогают им видеть больше и быстрее. По мере развития технологий ИИ станет незаменимым партнёром в визуализации, улучшая качество медицинской помощи во всём мире.
