Штучний інтелект посилює діагностику захворювань за допомогою рентгену, МРТ та КТ
Штучний інтелект (ШІ) стає потужним інструментом у сучасній медицині, особливо у діагностиці захворювань за допомогою рентгенівських знімків, МРТ та КТ. Завдяки здатності швидко та точно обробляти медичні зображення, ШІ допомагає лікарям раніше виявляти аномалії, скорочувати час діагностики та покращувати результати лікування пацієнтів.
Медичне візуалізація є центральною для діагностики. Рентген, КТ та МРТ створюють величезний обсяг візуальних даних про внутрішній стан організму.
Ця невідповідність виникає через величезне навантаження на радіологів. Штучний інтелект (ШІ), особливо глибоке навчання, може допомогти, автоматично "читати" зображення. Згорткові нейронні мережі, навчені на великих базах зображень, вчаться розпізнавати патерни захворювань (наприклад, пухлини, переломи чи інфекції), які можуть бути тонкими або важко помітними. На практиці ШІ може виділяти підозрілі ділянки, кількісно оцінювати аномалії та навіть прогнозувати хворобу.
Покращення ШІ у рентгенівській візуалізації
Рентгенівські знімки – найпоширеніші діагностичні зображення: швидкі, дешеві та широко доступні. Їх використовують для діагностики захворювань грудної клітки (пневмонія, туберкульоз, COVID-19), переломів кісток, стоматологічних проблем тощо.
Однак для якісного читання рентгенів потрібен досвід, а у багатьох місцях бракує радіологів. ШІ може полегшити це навантаження.
Моделі глибокого навчання, як відомий CheXNet, були навчені на сотнях тисяч рентгенів грудної клітки. CheXNet (121-шарова CNN) виявляє пневмонію на рентгенівських знімках із точністю, що перевищує практикуючих лікарів.
— Дослідницька група машинного навчання Стенфорда
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)
- Ідентифікація пневмотораксу та рідини
- Виявлення переломів або вивихів кісток
- 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 перевищував середню точність лікарів у випадках пневмонії. Проте тести у реальних лікарнях показали обмеження: одне велике дослідження виявило, що радіологи все ще перевершують сучасний ШІ у рентгені грудної клітки, досягаючи вищої точності у виявленні легеневих знахідок.
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 на КТ-знімках:
Виявлення раку легень
Останні моделі ШІ можуть виявляти та сегментувати пухлини легень на КТ майже так само добре, як експертні радіологи. У дослідженні 2025 року використовували 3D U-Net нейронну мережу, навчену на великому наборі даних (понад 1500 КТ), для ідентифікації пухлин легень.
Точність сегментації майже відповідає лікарській (оцінки Dice ~0,77 проти 0,80). ШІ прискорив процес: модель сегментувала пухлини значно швидше за лікарів.
Виявлення крововиливу в мозок
В екстреній медицині ШІ допомагає швидко надавати допомогу при інсульті. Наприклад, комерційний алгоритм AIDOC позначає внутрішньочерепні крововиливи на КТ голови.
Це дозволяє лікарям отримувати сповіщення про критичні крововиливи за секунди.
Інші застосування КТ
- КТ грудної клітки для виявлення патернів пневмонії COVID-19
- КТ-ангіографія для кальцієвого скорингу
- КТ черевної порожнини для виявлення уражень печінки
- Ідентифікація каменів у нирках
У прикладі раку легень КТ з підтримкою ШІ може покращити планування лікування та подальше спостереження, точно вимірюючи об’єм пухлини.
Багато інструментів ШІ вже схвалені для допомоги у читанні КТ грудної клітки та голови. Наприклад, агентства як CMS навіть почали відшкодовувати деякі результати аналізу ШІ (наприклад, оцінка коронарного бляшкового нальоту 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:
Ультра-швидка технологія МРТ
Традиційно високоякісні МРТ-сканування займають час, 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.
DLR може зробити МРТ "ультра-швидким", і ця технологія може стати рутинною на всіх сканерах.
— Експерти медичної візуалізації
Наприклад, британські дослідники та GE Healthcare використали ШІ, щоб дозволити МРТ з низьким полем (дешевший апарат) створювати зображення, порівнянні з традиційним високопольовим скануванням. Це може зробити МРТ більш доступним і зменшити черги пацієнтів.
Покращена чіткість зображень
ШІ також покращує якість зображень. Навчаючись розрізняти шумні та чіткі сканування, DLR знижує шум у реальному часі.
- Зображення МРТ стають чіткішими, з меншими артефактами руху навіть при рухах пацієнтів
- Для неспокійних дітей або травмованих пацієнтів швидші сканування ШІ зменшують потребу в седативних засобах
- Зниження шуму в реальному часі підвищує впевненість у діагностиці
Розширене виявлення захворювань
У клінічній діагностиці ШІ відзначається у аналізі МРТ. Наприклад, у мозковій візуалізації моделі на основі ШІ точно сегментують і класифікують пухлини.
- Глибоке навчання може позначати межі пухлин у 3D МРТ
- Кількісно оцінювати розмір пухлини з високою точністю
- Прогнозувати генетику або ступінь пухлини лише за зображенням
- Швидко знаходити інсульти, ураження при розсіяному склерозі або мальформації
- Швидше виявляти розриви зв’язок або проблеми з міжхребцевими дисками, ніж вручну
Загалом ШІ трансформує МРТ, роблячи сканування швидшими та дані багатшими.
Завдяки інтеграції сканів пацієнтів та маркувальних даних ШІ дозволяє виконувати 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
- Позначають термінові знахідки (легеневі затемнення, інсульти, переломи)
- Дозволяють лікарям ефективно пріоритезувати допомогу
- Швидше сканування означає більший потік пацієнтів
У дослідженні раку легень на КТ ШІ сегментував пухлини значно швидше за ручне трасування. Швидше сканування (особливо МРТ) означає більший потік пацієнтів і коротші черги.
Точність і послідовність
- Відповідає або перевищує людську точність у конкретних завданнях
- Усуває варіабельність між спостерігачами
- Послідовне позначення знахідок щоразу
- Кількісна точність (точний об’єм пухлини)
Моделі, як CheXNet (виявлення пневмонії) та інші, показали вищу чутливість, ніж середні радіологи. Ця кількісна точність допомагає у моніторингу та плануванні лікування.
Розширена експертиза
- Виступає як експертний помічник у регіонах з недостатнім забезпеченням
- Позначає підозри на туберкульоз або пневмонію у віддалених клініках
- Розширює доступ до діагностичної допомоги
- Надає інсайти візуалізації у регіонах без радіологів
Команда CheXNet зі Стенфорда зазначає, що автоматизація на рівні експертів може принести інсайти візуалізації у недостатньо забезпечені райони, вирішуючи глобальний дефіцит радіологів.
Кількісні інсайти
- Витягує приховані патерни із зображень
- Прогнозує генетичні мутації пухлин
- Передбачає результати пацієнтів за ознаками зображень
- Дозволяє раннє прогнозування ризику захворювань
У МРТ деякі моделі ШІ прогнозують генетичні мутації пухлин або результати пацієнтів за ознаками зображень. Поєднання аналізу зображень із даними пацієнтів може призвести до раннього прогнозування ризику захворювань.
Виклики та зауваження
Хоча перспективний, ШІ у візуалізації має застереження:
Варіабельність продуктивності
Моделі ШІ можуть не узагальнюватися на всі умови. Дослідження показують, що деякі інструменти добре працюють в одній лікарні, але гірше в іншій.
Це означає, що клініцисти повинні перевіряти пропозиції ШІ та зберігати критичний контроль над автоматизованими рекомендаціями.
Потреба в експертизі
Радіологи залишаються незамінними. Поточні рекомендації підкреслюють, що ШІ є допоміжним інструментом, а не заміною.
- Людський контроль забезпечує врахування тонкощів і клінічного контексту
- Інтеграція вимагає навчання радіологів довіряти та критично оцінювати результати ШІ
- Остаточні діагностичні рішення повинні включати клінічне судження
Дані та упередження
ШІ настільки добрий, наскільки якісні його навчальні дані. Набори зображень мають бути великими та різноманітними.
Регулювання та витрати
Хоча багато інструментів ШІ схвалені (затвердження 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 повинні враховувати витрати на програмне забезпечення, обладнання та навчання
- Інтеграція у робочі процеси потребує значного планування та ресурсів
Конфіденційність та безпека
Використання ШІ пов’язане з даними пацієнтів. Важливі суворі заходи захисту (шифрування, деідентифікація) для забезпечення конфіденційності.
Ретельне проектування робочих процесів із підтримкою ШІ може підвищити продуктивність людини. На практиці поєднання швидкості ШІ з судженням клініцистів дає найкращі результати.
— Звіт Гарвардських медичних досліджень
Перспективи майбутнього
ШІ у медичній візуалізації розвивається швидко. Провідні компанії та дослідницькі групи продовжують удосконалювати алгоритми.
Фундаментальні моделі
"Фундаментальні моделі" (дуже великі мережі ШІ, навчені на різноманітних медичних даних) незабаром можуть забезпечити ще ширші діагностичні можливості.
Розширення автоматизації
Очікується, що більше завдань (наприклад, повна сегментація органів, мультизахворювальний скринінг) стане автоматизованими.
Глобальне впровадження
Спільні проєкти мають на меті використовувати ШІ для громадського здоров’я (наприклад, скринінг туберкульозу у регіонах з обмеженими ресурсами).
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.
Основні висновки
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.
