Трехмерная (3-D) сверточная нейронная сеть (CNN) может использоваться в качестве системы поддержки искусственного интеллекта (AI) для дифференциации карциномы толстой кишки (CC) и острого дивертикулита (AD) на изображениях компьютерной томографии (CT). исследование, опубликованное 27 января в JAMA Network Open.

Себастьян Зигельмайер, доктор медицинских наук, из Мюнхенского технического университета в Германии, и его коллеги разработали и оценили алгоритм глубокого обучения, способный различать CC и AD на КТ-изображениях, и оценили влияние системы поддержки ИИ. Всего было включено 585 пациентов, перенесших операцию по поводу РШМ или БА (267 и 318 соответственно) в период с 1 июля 2015 г. по 1 октября 2020 г. Были очерчены трехмерные ограничивающие рамки, включая пораженный сегмент кишечника и окружающую брыжейку, и они использовались для разработки трехмерной CNN. Было проведено исследование с 10 читателями, которых попросили классифицировать когорту тестируемых без, а затем с поддержкой ИИ.

Исследователи обнаружили, что для тестового набора трехмерная CNN достигла чувствительности и специфичности 83,3 и 86,6 процента соответственно по сравнению со средней чувствительностью и специфичностью считывателя 77,6 и 81,6 процента соответственно. Для объединенной группы читателей с поддержкой ИИ наблюдалось значительное улучшение: с чувствительности 77,6 до 85,6 процента и с 81,6 процента специфичности до 91,3 процента. Количество ложноотрицательных и ложноположительных результатов также уменьшилось благодаря поддержке ИИ.

«Поддержка искусственного интеллекта привела к значительному повышению диагностической эффективности сертифицированных радиологов и резидентов-радиологов», — пишут авторы.