Опубликован ГОСТ по испытанию искусственного интеллекта в лучевой диагностике
ГОСТ Р 71738-2024 определяет методы испытаний систем ИИ на способность и устойчивость работы с разнородными данными. Его разработал Центр диагностики и телемедицины (ГБУЗ "НПКЦ ДиТ ДЗМ").
В стандарте приведены следующие методы испытаний систем ИИ: устойчивость к трансформациям медицинских изображений, генерализуемость, корректность выбора медизображений для обработки, возможность обработки изображений с ошибками в атрибутах DICOM-файлов (DICOM - медицинский отраслевой стандарт создания, хранения, передачи и визуализации цифровых медицинских изображений и документов обследованных пациентов. - Прим. ComNews).
Испытание на устойчивость к трансформациям медицинских изображений предполагает, что тестируется способность ИИ анализировать изображения, подвергнутые изменениям: смене яркости, появлению шума и другое. В этом случае оценивается способность ИИ правильно обрабатывать изображения после трансформаций.
Генерализуемость предполагает способность ИИ корректно работать с данными изображений, связанными с характеристиками пациентов (пол, возраст и другое), особенностями получения медицинского изображения (к примеру, на разном оборудовании) и наличия на нем артефактов (из-за инородных объектов, неисправностей в работе оборудования и другое).
Испытание на корректность выбора медизображений для обработки предполагает, что при поступлении в систему более одного изображения или более одной серии изображений, искусственный интеллект должен корректно отобрать нужное, то есть соответствующее технической документации производителя.
Возможность обработки изображений с ошибками в атрибутах DICOM-файлов предполагает, что ИИ будет корректно работать с изображениями формата DICOM с ошибками, пропусками, изменениями или добавлениями в атрибутах DICOM-файлов. Атрибуты описывают метод исследования, характеристики пациентов и другое.
https://www.comnews.ru/content/235959/2024-10-29/2024-w44/1008/novyy-gost-dlya-robovracha
Представитель пресс-службы Центра диагностики и телемедицины рассказал, что в связи со стремительным внедрением технологий ИИ в московском здравоохранении, активно разрабатываются стандарты: на данный момент вступили в силу 11 ГОСТов и три предстандарта.
"Мы поддерживаем регулирование сферы медицинского ИИ и готовы оказать любое посильное содействие в разработке нормативов, так как осознаем всю серьезность возможных последствий ошибки в работе сервиса", - рассказал коммерческий директор и соучредитель ГК OxyTech Владимир Фролов. OxyTech разрабатывает решения на основе ИИ для комплексного анализа рентгеновских снимков.
Технический директор "Цельса" Евгений Никитин был соавтором опубликованного ГОСТа. "Я постарался включить в него все лучшие практики, которые и так используются при тестировании наших ИИ-систем. Такие тесты позволяют быть уверенными, что система будет корректно работать в разных регионах и даже странах, независимо от популяции и оборудования", - рассказал Евгений Никитин. "Цельс" - сервис для анализа медицинских изображений от компании "Медицинские скрининг системы".
Искусственный интеллект активно проникает в здравоохранение
ИИ все больше проникает в здравоохранение. Например, он используется во всех медучреждениях Департамента здравоохранения Москвы в рамках эксперимента по внедрению компьютерного зрения. "Нейросети становятся все более востребованным помощником для врачей-рентгенологов", - сказал представитель пресс-службы Центра диагностики и телемедицины.
Также практика распространяется на регионы: в феврале Москва предоставила доступ к специальной платформе с сервисами искусственного интеллекта для медицинских учреждений России, и уже медучреждения из 20 регионов применяют их.
Некоторые организации уже проводят успешные испытания по использованию ИИ в лучевой диагностике. На форуме "ИТ-Диалог" врач-рентгенолог Мариинской больницы Ирина Камышанская рассказала об опыте работы с ИИ в лучевой диагностике. Вместе с компанией Care Mentor AI больница разработала программу по анализу снимков для выявления степени плоскостопия. Для этого в течение года собрали базу данных из около пяти тысяч снимков, на которых учили ИИ. "Программа очень хорошо работает, легкая для обучения и мало ошибается при вычислении угла свода стопы - не более, чем на 1,3 градуса", - рассказала Ирина Камышанская.
С компанией "Эспер" Мариинская больница разработала программу "Esper.Scoliosis" для выявления сколиоза. Программа она может правильно распознавать позвонки, обозначать их, видеть степень сколиотических изменений позвоночника. При этом при сопоставлении с врачом, программа часто точнее оценивает углы сколиотической деформации.
По данным исследований ученых Центра диагностики и телемедицины, точность диагностики некоторых сервисов искусственного интеллекта достигает 95% - исследователи изучали диагностическую точность ИИ и сопоставляли ее с показателями врачей-рентгенологов. Они пришли к выводу, что ИИ не уступает врачу. Однако также отметили, что степень согласованности специалиста и нейросети широко варьируется и зависит от их качества и типа изменений на изображениях, полученных в ходе лучевых исследований.
Владимир Фролов утверждает, что решения OxyTech выдают результат с точностью 94-99%. "Недавно мы проводили клиническое испытание одной из наших моделей. Из 1000 снимков позвоночника людей обоих полов от 18 до 90 лет, было лишь пять ложноположительных и семь ложноотрицательных результатов исследований", - рассказал Владимир Фролов.
Он считает, что у применения ИИ в здравоохранении много преимуществ: он не устает, не поддается эмоциям, может работать в любое время. Однако последнее слова все равно должно оставаться за врачом, и ИИ всегда должен оставаться только подстраховкой специалиста.