Может ли искусственный интеллект заменить врача в скрининге рака легких с помощью рентгенографии

Рентгенография грудной клетки остается простым и широко используемым инструментом для скрининга таких заболеваний, как рак легких. В Японии она является обязательной частью медицинских осмотров на предприятиях. Однако ее интерпретация требует значительной экспертизы. Чтобы минимизировать ошибки, обычно два врача анализируют каждый снимок, что увеличивает их нагрузку.

Недавнее исследование оценило, могут ли программы искусственного интеллекта взять на себя роль первого читателя в системе двойного чтения. Исследователи проанализировали более 320 000 рентгеновских снимков, сделанных в период с 2018 по 2020 год. Среди случаев, подозреваемых на рак легких, были протестированы три модели ИИ. Результат: эти инструменты выявили от 62 до 77 % аномалий, тогда как врачи-люди — 59 %. Даже если сосредоточиться только на легочных узелках, самых частых, показатели обнаружения ИИ оставались выше — от 64 до 76 %, в то время как врачи достигали 59 %.

Таким образом, искусственный интеллект продемонстрировал способности, по меньшей мере эквивалентные профессиональным, а иногда и превосходящие их. Однако он генерировал больше ложных срабатываний. В то время как врачи допускали очень мало таких ошибок, программы выявляли от 6 до 15 ложных сигналов на 100 обследований, в зависимости от используемой модели. Эти ошибки часто возникают, когда нормальные структуры, такие как ребра или сосуды, путают с поражениями.

Эти результаты позволяют предположить, что ИИ действительно может заменить первого читателя при скрининге. Это позволило бы снизить нагрузку на врачей, сохраняя при этом качество диагностики. Однако наименее заметные или самые мелкие узелки остаются проблемой для этих инструментов. Поэтому для сложных случаев потребуется повышенная бдительность второго читателя-человека.

Такой подход мог бы стандартизировать интерпретации и уменьшить вариативность в зависимости от опыта практикующих врачей. Дополнительные исследования в нескольких медицинских центрах будут необходимы для подтверждения этих преимуществ и оценки влияния на организацию медицинской помощи. Цель — постепенно интегрировать эти технологии в повседневную практику, не жертвуя точностью скрининга.

Bases documentaires

Rapport de référence

DOI : https://doi.org/10.1007/s11604-026-01973-z

Titre : Can AI substitute the first reader in chest radiograph screening? A retrospective non-inferiority evaluation

Revue : Japanese Journal of Radiology

Éditeur : Springer Science and Business Media LLC

Auteurs : Kotaro Yoshida; Atsushi Takamatsu; Rie Tanaka; Tetsuo Matsunaga; Antoine Choppin; Aya Tonouchi; Satoshi Kobayashi; Takeshi Kobayashi