Искусственный интеллект и случайные находки: обзор научной статьи

Статья «AI and Incidental Findings. A Retrospective Duty?», опубликованная в журнале «Science», рассматривает возможность применения систем на базе искусственного интеллекта (ИИ) для обнаружения так называемых «случайных» находок в радиологии, а также этические вопросы, которые возникают в связи с этим. В этом обзоре кратко опишем суть исследования и его результаты.

Цена случайных находок

Пропущенные «случайные» находки или задержка в принятии должных мер после их обнаружения – большой риск как для самого пациента, так и для системы здравоохранения в целом. Так, система здравоохранения США ежегодно тратит суммы, превышающие 43 млн долларов, по искам из-за «случайных» находок или отсутствии своевременной реакции  – только лишь касаемо патологий легких. Но что вообще подразумевается под «случайными находками? 

Под «случайными» находками авторы исследования имеют в виду такие радиологические находки, которые не имеют отношения к цели исследования, но могут иметь важное клиническое значение. Например, исследование мозга может случайно обнаружить опухоль, которая не была предметом исследования. Радиологические отчёты содержат описания таких находок, но поскольку цель врача, направившего пациента на исследование, касается других предположений, такие находки часто остаются без должного внимания. 

Авторы исследования предположили, что искусственный интеллект для обработки естественного языка сможет помочь c управлением и маршрутизацией таких находок  для дальнейшего дообследования пациента. Для этого исследователи использовали рентгенологические отчёты.

Специфика работы рентгенологов заключается в том, что часто врач и пациент не контактируют друг с другом напрямую – и, соответственно, не могут обсудить само исследование и ту самую «случайную» находку, которая не являлась предметом исследования. Кроме того, рентгенологи либо совсем не просматривают, либо редко просматривают медицинские записи с такими данными – из-за их количества и отсутствия прямой обязанности. Всё это приводит к тому, что процесс контроля того, принял ли врач решение о дообследовании, уходит из фокуса и часто игнорируется.

Решение

Авторы исследования рассматривают два сценария применения ИИ: проспективный (когда ИИ анализирует данные в реальном времени) и ретроспективный (когда ИИ анализирует уже существующий набор данных, собранных за определённый промежуток времени). 

Проспективные решения на базе ИИ уже активно внедряются в клиническую практику в ряде стран, в то время как примеров ретроспективного применения вне научных исследований существует не так много – несмотря на то, что это может значительно помочь в мониторинге медицинских баз данных. Такие проверки со стороны ИИ-сервиса помогут отслеживать маршрут пациента, следить за тем, чтобы по итогам «случайных» находок пациенту были правильно назначены последующие дообследования и интервальный скрининг.

Недавнее проспективное  исследование Северо-Западного Университета (Иллинойс) показало следующие метрики качества ИИ-сервиса при последующем обследовании лёгких: чувствительность  – 77,1%, специфичность – 99,5%, точность – 90,3%. Это даёт основания полагать, что ИИ обладает высоким потенциалом и может значительно улучшить и ускорить триаж пациентов и их дальнейшую маршрутизацию при «случайных» находках.

Этика

Ещё один важный вопрос, который поднимают авторы исследования, заключается в том, как обрабатывать эти «случайные» находки и какие этические обязательства возникают у врачей и исследователей при их обнаружении. 

Первый подход к решению этой проблемы предполагает предварительную договорённость между пациентом и врачом о том, как и о каких находках пациент будет уведомлен. Другой подход предполагает, что пациент должен быть осведомлен обо всех случайных находках – даже если на это не было предварительного соглашения.

Безусловно, пациент может испытывать стресс из-за опасений за своё здоровье и из-за необходимости прохождения дополнительных обследований. Однако авторы исследования подчёркивают необходимость максимальной прозрачности  и открытости в обработке «случайных» находок. 

Заключение

Авторы делают гипотезу о том, что ретроспективная реализация подобного решения (ограниченная во времени) поможет рентгенологам больше влиять на результат лечения и судьбу пациента с выявленной «нецелевой» находкой. Это может может позитивно влиять как на общую выявляемость патологий на ранних стадиях, так и на статистику выздоровления и снижение вероятности судебных исков.