ДалееСледующее руководство
Обнаружение стоматологической рентгеновской полости с помощью искусственного интеллекта
Визуальный ИИ
Визуальное руководство по искусственному интеллекту
Обнаружение узлов в легких с помощью искусственного интеллекта
Обнаружение узлов в легких с помощью искусственного интеллекта использует модели компьютерного зрения, в основном глубокие нейронные сети, для поиска, измерения и оценки небольших пятен в легких на компьютерной томографии, а также для оценки вероятности того, что каждое пятно может быть раком.
На этой странице4 минуты чтения
Обзор
Это важно, поскольку низкодозный КТ-скрининг снижает смертность от рака легких. Но на каждом скане приходится читать сотни тонких срезов, и большинство узелков безвредны. Инструменты, которые надежно обнаруживают узелки и помогают отделить рискованные узлы от безвредных, влияют как на пропущенные раковые заболевания, так и на ненужные последующие процедуры.
Глубокое погружение
Узелок в легком представляет собой округлое пятно в легком диаметром примерно до 3 см. Все, что больше, обычно называют массой. Узелки встречаются очень часто, и большинство из них представляют собой старые шрамы, инфекции или доброкачественные новообразования. На КТ они описываются как твердые, частично твердые или матового стекла, и каждый тип несет в себе разный риск. Скрининг — это то место, где ИИ привлекает наибольшее внимание. Национальное исследование по скринингу легких в США, о котором сообщалось в 2011 году, показало, что низкие дозы КТ снижают смертность от рака легких примерно на 20 процентов по сравнению с рентгеном грудной клетки. Позднее европейское исследование NELSON подтвердило пользу. В 2021 году Рабочая группа по профилактическим услугам США рекомендовала ежегодное обследование взрослых в возрасте от 50 до 80 лет со стажем курения не менее 20 пачек лет, которые все еще курят или бросили курить в течение последних 15 лет. Система Lung-RADS Американского колледжа радиологии стандартизирует отчеты о скрининговых сканированиях и их отслеживание. Узелки, обнаруженные случайно при сканировании, проведенном по другим причинам, обычно лечатся в соответствии с рекомендациями Общества Флейшнера. ИИ выполняет три отдельные работы. Обнаружение позволяет обнаружить узелки-кандидаты. Измерение сегментирует каждый узелок, чтобы определить его размер и объем. Характеристика оценивает риск развития рака. Исследование Google, проведенное в журнале Nature Medicine в 2019 году, обучило модель глубокого обучения на сканах NLST. В ретроспективных тестах без предварительного сканирования для сравнения он соответствовал или превосходил рентгенологов в прогнозировании рака. Система Sybil, разработанная в Массачусетском технологическом институте и больнице общего профиля Массачусетса, оценивает риск развития рака легких у человека в последующие годы с помощью одной КТ с низкой дозой, даже если подозрительных узлов не видно. Ложные срабатывания являются основным компромиссом. В NLST примерно четверть обследований дали положительный результат, и подавляющее большинство из них не было раком. Более чувствительный детектор маркирует больше пятен, что увеличивает время чтения, последующие сканирования, беспокойство и иногда инвазивные процедуры. Распространенным заблуждением является то, что ИИ диагностирует рак легких. Он отмечает и оценивает риск, и только анализ тканей подтверждает рак.
Стратегическое воздействие
Скорость и масштаб
Визуальный ИИ может автоматизировать задачи проверки, обнаружения и маркировки в любом масштабе.
Выбор сборки
Творческие группы могут быстрее создавать прототипы концепций с меньшим количеством доработок вручную.
Команда и рабочий процесс
Операции могут использовать изображения и видеосигналы, которые раньше было трудно обрабатывать.
Будущее обнаружения узлов в легких с помощью искусственного интеллекта
Исследователи проверяют, как модели риска, такие как Сибилла, могут персонализировать интервалы скрининга и может ли ИИ помочь расширить программы скрининга без пропорционального увеличения рабочей нагрузки радиологов. Скрининговые КТ также выявляют коронарный кальций и эмфизему, поэтому инструменты, сообщающие об этих результатах, могут повысить ценность. Некоторые программы изучают группы скрининга, не входящие в критерии курения, например, людей с семейным анамнезом. Ключевые открытые вопросы заключаются в том, как эти инструменты работают в проспективной перспективе в различных группах населения и различных сканерах, и снижают ли они бремя ложноположительных результатов, не пропуская при этом раковые заболевания. Эти доказательства все еще накапливаются.
Реальная реализация
Программа скрининга запускает программное обеспечение для обнаружения на каждом КТ с низкой дозой. Он отмечает узел размером 5 мм в правой верхней доле, расположенный рядом с кровеносным сосудом, где его легко пропустить, и рентгенолог это подтверждает.
Программное обеспечение для измерения объема сравнивает твердый узел размером 7 мм со снимком пациента, сделанным годом ранее, и рассчитывает изменение объема. Это помогает рентгенологу назначить категорию Lung-RADS и интервал наблюдения.
Клиника по лечению узлов в легких применяет шкалу риска злокачественного новообразования к узлу размером 12 мм, случайно обнаруженному при экстренной КТ. Оценка помогает сделать выбор между ПЭТ-КТ, биопсией или повторной визуализацией.
Система здравоохранения проверяет КТ грудной клетки, которые были назначены по другим причинам, например, из-за травмы или сканирования сердца, и отмечает случайные узелки, которые никогда не получали рекомендаций по последующему наблюдению.
Риски и ограничения
Права на изображение и согласие могут стать юридическими рисками, если происхождение неясно.
Производительность модели может варьироваться в зависимости от освещения, демографии и окружающей среды.
Ложноположительные результаты могут остаться незамеченными, если не контролировать пороговые значения достоверности.
Дорожная карта реализации
Определите критерии приемки точности, стоимости отзыва и ошибок.
Тестируйте с данными, которые соответствуют реальным производственным условиям.
Добавьте человеческую проверку для прогнозов с низкой достоверностью или высокой эффективностью.
Отслеживайте дрейф модели и выполняйте ее повторную проверку после изменений камеры или набора данных.
Продолжайте исследовать
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the AI Lung Nodule Detection quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Часто задаваемые вопросы
Что такое обнаружение узлов в легких с помощью искусственного интеллекта?
Обнаружение узлов в легких с помощью искусственного интеллекта использует модели компьютерного зрения, в основном глубокие нейронные сети, для поиска, измерения и оценки небольших пятен в легких на компьютерной томографии, а также для оценки вероятности того, что каждое пятно может быть раком. Это важно, поскольку низкодозный КТ-скрининг снижает смертность от рака легких. Но на каждом скане приходится читать сотни тонких срезов, и большинство узелков безвредны. Инструменты, которые надежно обнаруживают узелки и помогают отделить рискованные узлы от безвредных, влияют как на пропущенные раковые заболевания, так и на ненужные последующие процедуры.
С какой альтернативой в Национальном исследовании по скринингу легких сравнивали низкодозную КТ?
NLST сравнил низкодозную КТ с рентгенологией грудной клетки и обнаружил примерно 20-процентное снижение смертности от рака легких с помощью КТ.
Какой возрастной диапазон установлен в рекомендациях USPSTF 2021 года для ежегодного скрининга рака легких?
Рекомендация 2021 года распространяется на взрослых в возрасте от 50 до 80 лет со стажем не менее 20 пачка лет, которые курят сейчас или бросили курить в течение последних 15 лет.
Узел размером 9 мм случайно обнаруживается на КТ, сделанной по поводу болей в животе. Согласно руководству, какие руководящие принципы обычно регулируют его последующую деятельность?
Lung-RADS включает в себя скрининговые обследования. Узелки, обнаруженные случайно при сканировании, проведенном по другим причинам, обычно лечатся в соответствии с рекомендациями Общества Флейшнера.
Что отличает Сибил из Массачусетского технологического института и Массачусетской больницы общего профиля от стандартного детектора узелков?
Сибил предсказывает риск на последующие годы на основе одного сканирования, а не просто отмечает текущие узелки.
Почему детекторы конкреций часто оцениваются с помощью кривых FROC?
Анализ FROC учитывает компромисс между обнаружением узелков и созданием ложных отметок при каждом сканировании.
Продолжайте учиться
Связанные руководства
Другие руководства, выбранные по этой теме