Быстрее и эффективней: нейросеть анализирует МРТ лучше

Автор
Быстрее и эффективней: нейросеть анализирует МРТ лучше

Машинное обучение позволяет более быстро и точно рассмотреть результаты сканирования сердца пациентов, чем используемые сейчас техники просмотра вручную.

Международная группа ученых из научно-исследовательских центров Великобритании и Китая выяснила, насколько искусственный интеллект хорош в обработке реальных клинических данных в сравнении с человеком-экспертом. Исследование опубликовано в журнале Circulation: Cardiovascular Imaging.

Исследование сердца с помощью магнитно-резонансной томографии — техника, позволяющая неинвазивно оценить состояние тканей и отделов этого органа, выявить поражения и нарушения функционирования. Благодаря точности данных, полученных с помощью МРТ, они необходимы для принятия решений об операциях на сердце, установке имплантантов, назначении, изменении или отмене токсичного для сердца лечения. Сегодня для расшифровки снятые данные вручную описывает эксперт. В неосложненном случае на одного пациента уходит около 13 минут. По словам авторов исследования, нейросеть способна сделать не менее точный анализ за четыре секунды.

Ученые взяли данные МРТ-сканирования почти 600 пациентов и обучили на них нейросеть. Затем уже обученной нейросети, эксперту и стажеру предложили данные новых сканирований 107 пациентов из нескольких медицинских центров. Оказалось, при гораздо большей скорости обработки искусственный интеллект ошибался не чаще человека-эксперта. Вероятно, если обучающая выборка будет точнее, результаты нейросети могут стать еще лучше, и в перспективе ее диагнозы окажутся точнее человеческих.

"Наш набор данных о пациентах с различными сердечными заболеваниями, которые прошли сканирование, позволяет продемонстрировать, что в основном ошибки измерения проистекают из человеческого фактора. Это указывает на то, что автоматизированные методы по крайней мере так же хороши, как люди, обладая потенциалом, который скоро "сверхчеловечески" изменит точность клинических и исследовательских измерений", — говорит автор исследования Шарлотта Манисти, доктор медицинских наук.

ИИ помог улучшить функциональность протезов 

Прямо сейчас полностью перейти на анализ с помощью нейросетей невозможно, однако это и последующие исследования готовят медицинское сообщество к переменам. "Кардиоваскулярная МРТ предлагает беспрецедентное качество изображения для оценки структуры и функций сердца; однако современный ручной анализ остается базовым и устаревшим. Автоматизированные методы машинного обучения дают возможность изменить это и радикально повысить эффективность, и мы с нетерпением ждем дальнейших исследований, которые могли бы подтвердить его превосходство над человеческим анализом", — отмечает Манисти.