Медична візуалізація є ключовою для діагностики. Рентген, КТ та МРТ створюють величезний обсяг візуальних даних про внутрішній стан організму.
Наприклад, щороку у світі проводять понад 3,5 мільярда рентгенівських обстежень, а лікарні генерують петабайти зображень. Проте багато знімків залишаються не проаналізованими – за оцінками, близько 97% даних радіології не використовуються.
Ця невідповідність виникає через величезне навантаження на радіологів. Штучний інтелект (ШІ), особливо глибинне навчання, може допомогти, автоматично «читати» зображення. Згорткові нейронні мережі, навчені на великих базах даних знімків, вчаться розпізнавати патерни захворювань (наприклад, пухлини, переломи чи інфекції), які можуть бути непомітними або складними для виявлення. На практиці ШІ може виділяти підозрілі ділянки, кількісно оцінювати аномалії та навіть прогнозувати хвороби.
Сьогодні регулятори вже схвалили сотні інструментів ШІ для візуалізації, а FDA до 2025 року включить понад 800 алгоритмів для радіології. Це свідчить про суттєвий зсув: ШІ інтегрують у рентген, КТ та МРТ, щоб підтримувати лікарів, а не замінювати їх.
Покращення ШІ у рентгенівській візуалізації
Рентгенівські знімки – найпоширеніший діагностичний метод: швидкий, недорогий і доступний. Їх використовують для діагностики захворювань грудної клітки (пневмонія, туберкульоз, COVID-19), переломів кісток, стоматологічних проблем та інших.
Однак для якісного читання рентгенів потрібен досвід, а у багатьох закладах не вистачає радіологів. ШІ може полегшити це навантаження.
Наприклад, моделі глибинного навчання, як відомий CheXNet, були навчені на сотнях тисяч рентгенів грудної клітки. CheXNet (121-шарова згорткова нейронна мережа) виявляє пневмонію на рентгенівських знімках із точністю, що перевищує рівень практикуючих лікарів. В ортопедії аналіз рентгенів за допомогою ШІ може автоматично виявляти тонкі лінії переломів, які можуть бути пропущені у завантажених клініках.
- Основні завдання ШІ для рентгену: виявлення захворювань легень (пневмонія, туберкульоз, рак), пневмотораксу та рідини; виявлення переломів або вивихів; скринінг на COVID-19 та інші інфекції. Інструменти ШІ можуть миттєво позначати ці знахідки, допомагаючи пріоритезувати термінові випадки.
- Клінічні результати: у деяких дослідженнях ШІ досягав рівня радіологів. Наприклад, CheXNet перевищив середню точність лікарів у випадках пневмонії.
Однак тести у реальних лікарнях показали обмеження: одне велике дослідження виявило, що радіологи все ще перевершують сучасний ШІ у читанні рентгенів грудної клітки, досягаючи вищої точності у виявленні легеневих змін. Інструменти ШІ мали високу чутливість (72–95% для різних знахідок), але також більше хибних тривог, ніж лікарі.
Отже, ШІ може надійно попередньо скринінгувати рентгенівські знімки та виділяти проблемні ділянки, але остаточний діагноз все ще залежить від людського рішення. Як попереджає один огляд новин радіології, ШІ поки що не є повністю автономним діагностом для рентгенів.
Інновації ШІ у КТ-скануванні
КТ (комп’ютерна томографія) створює детальні поперечні зображення тіла і є незамінною для багатьох діагнозів (рак, інсульт, травми тощо). ШІ показав великі перспективи у роботі з КТ:
- Рак легень: сучасні моделі ШІ можуть виявляти та сегментувати пухлини легень на КТ майже так само добре, як досвідчені радіологи. У дослідженні 2025 року використовували 3D U-Net нейронну мережу, навчену на великому наборі даних (понад 1500 КТ), для ідентифікації пухлин легень.
Вона досягла 92% чутливості та 82% специфічності у виявленні пухлин, а точність сегментації майже відповідала лікарській (оцінка Dice ~0,77 проти 0,80). ШІ прискорив процес: модель сегментувала пухлини значно швидше за лікарів. - Крововилив у мозок: у невідкладній медицині ШІ допомагає швидко надавати допомогу при інсульті. Наприклад, комерційний алгоритм AIDOC позначає внутрішньочерепні крововиливи на КТ голови. Дослідження повідомляють про чутливість AIDOC близько 84–99% та специфічність 93–99% для виявлення крововиливів.
Це дозволяє лікарям отримувати сповіщення про критичні кровотечі за секунди. - Інші застосування КТ: ШІ також застосовують для КТ грудної клітки з метою виявлення пневмонії COVID-19, для КТ-ангіографії з оцінкою кальцію та для абдомінальної КТ з виявленням уражень печінки або каменів у нирках.
У випадку раку легень ШІ-підтримувана КТ може покращити планування лікування та контроль, точно вимірюючи об’єм пухлини.
Переваги у КТ: ШІ автоматизує рутинні завдання (наприклад, пошук вузликів у 3D-об’ємах), підвищує послідовність і підтримує сортування пацієнтів. При травмах він може виділяти переломи або пошкодження органів.
Багато інструментів ШІ вже схвалені для допомоги у читанні КТ грудної клітки та голови. Наприклад, агентства на кшталт CMS почали відшкодовувати деякі аналізи ШІ (наприклад, оцінку коронарного кальцію на рутинних КТ легень).
Досягнення ШІ у МРТ
МРТ забезпечує висококонтрастні зображення м’яких тканин (мозок, хребет, суглоби, органи). ШІ робить МРТ швидшим і розумнішим:
- Швидші сканування: традиційно якісні МРТ-обстеження займають багато часу, що призводить до довгих черг і дискомфорту пацієнтів. Нові алгоритми реконструкції на основі ШІ (Deep Learning Reconstruction, DLR) суттєво скорочують час сканування, прогнозуючи відсутні дані.
Експерти кажуть, що DLR може зробити МРТ «ультрашвидким», і ця технологія може стати стандартом на всіх апаратах. Наприклад, британські дослідники та GE Healthcare використали ШІ, щоб низькопольний (дешевший) МРТ-апарат створював зображення, порівнянні з традиційним високопольним скануванням. Це може зробити МРТ більш доступним і скоротити черги пацієнтів. - Чіткіші зображення: ШІ також покращує якість зображень. Навчаючись розрізняти шумні та чіткі сканування, DLR у реальному часі усуває шуми.
Це означає, що МРТ-знімки стають чіткішими, з меншими артефактами руху навіть якщо пацієнт рухається. Для неспокійних дітей або травмованих пацієнтів швидші сканування зі ШІ зменшують потребу у седації. - Виявлення захворювань: у клінічній діагностиці ШІ відзначається у аналізі МРТ. Наприклад, у мозковій візуалізації моделі на основі ШІ точно сегментують і класифікують пухлини.
Глибинне навчання може позначати межі пухлин у 3D МРТ, кількісно оцінювати їх розмір і навіть прогнозувати генетику або ступінь пухлини лише за зображенням. У неврології ШІ швидко знаходить інсульти, ураження при розсіяному склерозі або мальформації. МРТ опорно-рухового апарату (суглоби, хребет) також виграє: ШІ швидше виявляє розриви зв’язок або проблеми з міжхребцевими дисками, ніж ручні методи.
Загалом, ШІ трансформує МРТ, роблячи сканування швидшим і дані багатшими.
Завдяки інтеграції сканів пацієнтів і маркувальних даних ШІ забезпечує 3D-вимірювання, що підтримують персоналізоване планування лікування. Лікарні, які експериментують із ШІ у МРТ, повідомляють про більш плавний робочий процес і послідовніші інтерпретації.
Переваги ШІ у медичній візуалізації
ШІ приносить кілька переваг у рентгені, КТ та МРТ:
- Швидкість і ефективність: алгоритми ШІ аналізують зображення за секунди. Вони позначають термінові знахідки (наприклад, затемнення легень, інсульти, переломи), щоб лікарі могли пріоритезувати допомогу.
У дослідженні раку легень на КТ ШІ сегментував пухлини значно швидше за ручне трасування. Швидше візуалізування (особливо МРТ) означає більшу пропускну здатність і коротші черги. - Точність і послідовність: добре навчені моделі ШІ можуть відповідати або перевищувати людську точність у конкретних завданнях. Моделі на кшталт CheXNet (виявлення пневмонії) показали вищу чутливість, ніж середні радіологи.
ШІ також усуває варіабельність між спостерігачами: він позначатиме ту саму знахідку послідовно щоразу. Ця кількісна точність (наприклад, точний об’єм пухлини) допомагає у моніторингу. - Розширена експертиза: у регіонах із малою кількістю радіологів ШІ виступає як експертний помічник. ШІ для рентгену грудної клітки може позначати підозру на туберкульоз або пневмонію у віддалених клініках, розширюючи доступ до діагностики.
Команда CheXNet зі Стенфорда зазначає, що автоматизація на рівні експертів може принести інсайти візуалізації у недостатньо забезпечені регіони. - Кількісні інсайти: ШІ може виявляти приховані патерни. Наприклад, на МРТ деякі моделі прогнозують генетичні мутації пухлин або результати лікування за ознаками зображень.
Поєднання аналізу зображень із даними пацієнта може призвести до раннього прогнозування ризику захворювань.
Ці переваги стимулюють впровадження: тисячі лікарень уже тестують інструменти ШІ на своїх платформах візуалізації.
Виклики та зауваження
Хоча перспективи великі, ШІ у візуалізації має свої обмеження:
- Варіабельність продуктивності: моделі ШІ можуть не працювати однаково у всіх умовах. Дослідження показують, що деякі інструменти добре працюють в одній лікарні, але гірше в іншій.
Наприклад, одне дослідження виявило, що деякі радіологи покращувалися з допомогою ШІ, але інші робили більше помилок, використовуючи ШІ. Чутливість ШІ може бути високою, але хибні сповіщення (помилкові тривоги) залишаються проблемою. Це означає, що лікарі повинні перевіряти пропозиції ШІ. - Потреба в експертизі: радіологи залишаються незамінними. Поточні рекомендації підкреслюють, що ШІ – це допоміжний інструмент, а не заміна.
Людський контроль гарантує врахування нюансів і клінічного контексту. Інтеграція вимагає навчання радіологів довіряти та критично оцінювати результати ШІ. - Дані та упередження: ШІ ефективний лише настільки, наскільки якісні його навчальні дані. Набори зображень мають бути великими та різноманітними.
Погана якість даних, дисбаланс (наприклад, надмірне представлення певних груп) або артефакти можуть спотворювати роботу ШІ. Потрібні подальші дослідження для підвищення надійності та справедливості ШІ. - Регулювання та витрати: хоча багато інструментів ШІ отримали схвалення (FDA), їх впровадження може бути дорогим і вимагати змін у робочих процесах.
Моделі відшкодування лише починають з’являтися (наприклад, CMS покриває деякі аналізи КТ за допомогою ШІ). Лікарні мають враховувати витрати на програмне забезпечення, обладнання та навчання. - Конфіденційність і безпека: використання ШІ пов’язане з обробкою даних пацієнтів. Необхідні суворі заходи захисту (шифрування, анонімізація) для збереження конфіденційності.
Кібербезпека також критична, коли системи ШІ підключені до мереж.
Незважаючи на ці виклики, експерти наголошують на необхідності адаптованої інтеграції. Як зазначає один звіт Гарварду, ретельне проєктування робочих процесів із підтримкою ШІ може підвищити ефективність людини.
На практиці поєднання швидкості ШІ з клінічним досвідом дає найкращі результати.
Перспективи
ШІ у медичній візуалізації розвивається стрімко. Провідні компанії та наукові групи продовжують удосконалювати алгоритми.
Наприклад, «фундаментальні моделі» (дуже великі мережі ШІ, навчені на різноманітних медичних даних) незабаром можуть забезпечити ще ширші діагностичні можливості. Очікується автоматизація більшої кількості завдань (наприклад, повна сегментація органів, мультизахворювальний скринінг).
На міжнародному рівні спільні проєкти прагнуть використовувати ШІ для громадського здоров’я (наприклад, скринінг туберкульозу у регіонах з обмеженими ресурсами). Національні служби охорони здоров’я (як NHS у Великій Британії) інвестують у сканери, готові до ШІ, щоб знизити витрати.
З часом візуалізація з підтримкою ШІ може стати стандартом: швидкий триаж при невідкладних станах, сортування скринінгу на рак легень за допомогою ШІ та МРТ, що виконується за секунди.
>>> Натисніть, щоб дізнатися більше: Штучний інтелект виявляє рак на ранніх стадіях за допомогою зображень
Підсумовуючи, ШІ підтримує діагностику захворювань за допомогою рентгену, КТ та МРТ, підвищуючи точність, швидкість і доступність.
Хоча остаточні діагнози все ще ставлять радіологи, інструменти ШІ допомагають їм бачити більше і швидше. З розвитком технологій ШІ стане незамінним партнером у візуалізації, покращуючи догляд за пацієнтами у всьому світі.
