В останні роки моделі штучного інтелекту (ШІ) продемонстрували надзвичайний успіх в інтерпретації медичних зображень.

Використання штучного інтелекту було поширене на різні програми медичної візуалізації, включаючи, але не обмежуючись ними:

• діагностику дерматологічних захворювань;
• інтерпретацію електрокардіограм;
• патологічних зрізів;
• офтальмологічних зображень.

Використання штучного інтелекту в радіології продемонструвало великі перспективи у виявленні та класифікації аномалій:

• на звичайних рентгенограмах;
• комп'ютерних томограмах (КТ);
• магнітно-резонансних томограмах (МРТ).

Це призводить до встановлення більш точних діагнозів і поліпшення рішень щодо лікування.

Способи використання штучного інтелекту в радіології

ШІ можна використовувати в радіології для аналізу зображень, отриманих за допомогою різних методів, зокрема рентгенографії, КТ, УЗД та МРТ. 

Радіологічні алгоритми ШІ виконують ряд вузьких функцій аналізу зображень для допомоги радіологам, таких як:

• кількісна оцінка;
• сортування робочого процесу;
• покращення зображень.

Алгоритми кількісної оцінки виконують сегментацію та вимірювання анатомічних структур або аномалій.

Поширеними прикладами є:

• вимірювання щільності молочної залози;
• ідентифікація анатомічних структур у мозку; 
• кількісна оцінка серцевого кровотоку;
• оцінка локальної щільності легеневої тканини. 

Сортування в робочому процесі передбачає позначення і повідомлення про підозрілі позитивні результати, включаючи, але не обмежуючись ними:

• внутрішньочерепний крововилив;
• внутрішньочерепну оклюзію великих судин;
• пневмоторакс;
• тромбоемболію легеневої артерії. 

ШІ також використовується для виявлення, локалізації та класифікації таких станів, як легеневі вузлики і аномалії молочної залози. 

Крім того, алгоритми ШІ покращують процеси попередньої інтерпретації, включаючи реконструкцію зображень, отримання зображень і зменшення шуму зображень.

Майбутнє штучного інтелекту в радіології 

Перспективним є дослідження радіологічних моделей ШІ, які матимуть інтерпретаційні можливості, що виходять за межі можливостей людей-експертів:

• точно прогнозувати клінічні результати на основі даних КТ у випадках черепно-мозкової травми і раку;
• швидко і об'єктивно оцінити структури і патологічні процеси, пов'язані зі складом тіла, такі як мінеральна щільність кісток, вісцеральний жир і стеатогепатоз, які можуть бути використані для скринінгу різних станів;
• при застосуванні до рутинної КТ-візуалізації біомаркери, отримані за допомогою ШІ, виявляються корисними для прогнозування майбутніх несприятливих подій;
• показники кальцію в коронарних артеріях, які зазвичай отримують на основі КТ-сканування, можна визначити за допомогою ультразвукової діагностики серця.

Ці висновки вказують на цінність радіологічних моделей ШІ для пацієнтів (наприклад, без радіаційного впливу).

Штучний інтелект сьогодні

Комерційні алгоритми штучного інтелекту були розроблені компаніями з більш ніж 20 країн.

Дослідження показали, що деякі лікарні і центри надання медичної допомоги вже успішно використовують продукти ШІ, причому великі клініки частіше, ніж малі, використовують ШІ в даний час. 

Радіологи, які використовують ШІ у своїй практиці, загалом задоволені своїм досвідом і вважають, що ШІ приносить користь їм та їхнім пацієнтам. 

Однак деякі спеціалісти висловлюють занепокоєння щодо браку знань, відсутності довіри, а також змін у професійній ідентичності та автономії.

Більшість радіологів і ординаторів очікують суттєвих змін у професії радіолога протягом наступного десятиліття і вважають, що ШІ повинен відігравати роль «другого пілота».