Технологии искусственного интеллекта (ИИ) проникают во все сферы человеческой жизни и не обошли стороной рентгенологию. Системы на базе технологий компьютерного зрения (Computer Vision) способны анализировать медицинские исследования (рентген, КТ, МРТ, УЗИ) и выявлять на них признаки различных патологий. 

И пока в профессиональном сообществе всё еще идут дискуссии о том, заменит ли ИИ врача, такие системы всё активнее применяются на практике – и этот тренд даёт основания полагать, что рентгенология будущего будет тесно связана с ИИ-технологиями. А значит, общим пониманием того, как работает ИИ, должен обладать каждый будущий рентгенолог – ещё на этапе обучения в медицинском ВУЗе. 

В публичном доступе можно найти не так много работ, посвящённых применению ИИ в рентгенологическом образовании и отношению к нему самих студентов.  Мы нашли  любопытную научную статью на эту тему – и в этом обзоре хотим познакомить вас с её основными выводами, а также предоставить комментарии от практикующих рентгенологов, с которыми сотрудничает наша компания.

Как студенты медицинских ВУЗов относятся к ИИ?

К основным преимуществам применения ИИ-технологий в рентгенологии можно отнести сокращение времени на анализ исследования, подстраховку от врачебных ошибок и возможность автоматической сортировки списка исследований по степени риска наличия признаков патологий. Появляется всё больше исследований, которые подтверждают эффективность применения ИИ в клинической практике, и в связи с этим растёт интерес к тому, как к технологии относятся сами студенты, получающие рентгенологическое образование.

Начать стоит с того, что большинство опрошенных студентов (69,7%) не считают, что ИИ заменит рентгенолога – об этом свидетельствуют результаты канадского аналитического исследования. При этом 67,7% студентов-медиков считают, что спрос на рентгенологов снизится из-за ИИ, а почти половина опрошенных (48,6%) согласились, что ИИ вызывает беспокойство при рассмотрении радиологии как специальности

Примечательно, что показатели опасений в отношении ИИ значительно снижаются при опросах аудитории, получившей знания об основах и принципах работы ИИ: здесь только 15,2% считают что ИИ заменит рентгенолога, а 77,2% уверены, что ИИ произведет революцию в рентгенологии. Это ещё одно подтверждение тому, что люди часто боятся того, о чём мало знают. Подробнее об этом в интервью рассказывал медицинский директор нашей компании, врач-рентгенолог высшей категории Олег Бронов.

Как ИИ применяется в рентгенологическом образовании?

Несмотря на опасения в отношении рентгенологического ИИ, существующие в обществе, его применение способно не только повысить эффективность диагностики в клинической практике, но и компенсировать ряд недостатков в существующем рентгенологическом образовании. 

В первую очередь, речь идёт о создании более персонализированной системы обучения для каждого студента. Благодаря способности ИИ к анализу большого количества информации – в том числе об успеваемости и прогрессе обучаемого, – новые задания для студента могут подбираться системой индивидуально, с учётом его особенностей и потребностей. 

Кроме того, описываются случаи, когда ИИ использует игровые механики в обучении рентгенологов: студенты получают игровые баллы за достижение результатов в ходе процессе обучения (по факту выполнения заданий), а ИИ может постоянно изменять сложность случая в зависимости от знаний конкретного студента, подбирая случаи, наиболее подходящие именно для него.

Авторы одного из исследований, описанных в обзоре, предлагают создавать ИИ-модели для обучения рентгенологов, которые будут анализировать предыдущие показатели обучающегося и автоматически извлекать из маммографических исследований такие особенности и характеристики визуализации поражения, как плотность ткани, размер, местоположение, сходство с соседними областями и симметрию с контралатеральной стороной. Такая ИИ-система может прогнозировать вероятность наличия или отсутствия злокачественных новообразований, определять сложность случая – а затем автоматически выполнять поиск по базам данных маммограмм и автоматически отбирать сложные случаи для студентов.

Авторы ещё одного исследования утверждают, что ИИ может использоваться и на этапе профилирования учащегося – для выбора конкретной области рентгенологии и углубления знаний в ней. 

Какие проблемы возможны?

ИИ-системы, о которых мы рассказали в начале статьи, часто применяются в рентгенологической практике для автоматического формирования описания исследования – например, для определения локализации и объёма злокачественного новообразования или другого объекта. Несмотря на то, что ИИ способен ускорить и автоматизировать эту рутинную процедуру, существуют сомнения относительно того, стоит ли рентгенологу делегировать такую задачу искусственному интеллекту.

Предположим, что мы внедряем ИИ-инструмент в клиническую практику без должного анализа его возможностей и ограничений, без контроля со стороны человека. В этом случае неопытные рентгенологи могут переоценивать способности ИИ-системы и доверять ей больше, чем результатам интеллектуальной работы человека – что сделает их чрезмерно «зависимыми» от мнения ИИ. Из этого следует вывод о том, что ИИ должен по-разному применяться рентгенологами с разным опытом работы. Новичкам, например, может выводиться лишь локализация пропущенных объектов (в случае ошибки) – что позволит им эффективно обучиться и использовать ИИ рационально.

Есть и другая, противоположная проблема – её описали в своём исследовании авторы из Южной Кореи. Они поставили перед собой цель проанализировать, как меняется эффективность обнаружения рака и время чтения снимка с помощью ИИ в зависимости от опыта врача. Они собрали 200 маммограмм и попросили две группы врачей описать эти исследования. Первая группа – рентгенологи общего профиля, вторая – рентгенологи, специализирующиеся на маммографии. Сначала обе группы описывали исследования без ИИ, а спустя несколько месяцев – с помощью ИИ. 

Результаты исследования оказались весьма неожиданными: применение ИИ повысило качество классификации и ускорило работу рентгенологов общего профиля, но при этом замедлило работу рентгенологов, специализирующихся на маммографии (лишь незначительно улучшив качество классификации). Из такого результата можно сделать вывод о том что опытные врачи склонны перепроверять за искусственным интеллектом – возможно, вследствие непонимания существующих возможностей и ограничений системы.

К каким выводам пришли авторы статьи?

Недавние исследования показали, что ИИ будет использоваться для формирования образовательного контента, основанного на потребностях обучаемых рентгенологов (так называемое персонализированное, точное обучение) – что потенциально поможет стандартизировать процесс обучения навыкам интерпретации. Кроме того, избавление от утомительных, повторяющихся задач (за счёт применения ИИ-технологий) высвободит время на обучение и исследование. 

«Нравится вам это или нет, ИИ здесь, чтобы остаться», – к таким выводам приходят авторы статьи. Они убеждены, что ИИ изменит не только то, как мы работаем, но и то, как мы преподаём и учимся. ИИ должен внедряться в практику так же, как другие инновационные инструменты до него – будь то PACS-системы и протоколы связи, новые методы визуализации или структурированные отчёты. 

ИИ не только повысит производительность работы радиологических служб, но и станет новым навыком, который необходимо освоить рентгенологам. Будущие врачи должны научиться интерпретировать результаты ИИ, знать, как ИИ влияет на рабочие процессы, и быть внимательными к необычным результатам интерпретации исследований системой.

Что думают опытные рентгенологи?

Как разработчики рентгенологического ИИ, мы постоянно поддерживаем связь с врачами. Один из важных каналов нашего взаимодействия с рентгенологами – ЦЕЛЬС под рентгеном в Telegram. При подготовке этой статьи мы провели там опрос, чтобы узнать, что думают о применении ИИ в рентгенологическом образовании сами врачи. Вот как распределились их голоса:

Как видно из результатов опроса, подавляющее большинство опрошенных врачей понимают важность осведомлённости будущих рентгенологов в вопросах ИИ-технологий. Но 11% разделяют опасения своих зарубежных коллег относительно того, что ИИ заменит врачей. Кстати, рекомендуем к прочтению нашу статью на эту тему: там мы как раз размышляем о возможности такой замены.

Закончить этот обзор хотим комментариями практикующих врачей-рентгенологов, с которыми сотрудничает наша компания.

Александр Хомяков, врач-рентгенолог:

«ИИ для ординатора-рентгенолога или врача другой специальности – это отличное подспорье, так как с помощью него можно сразу получить базовую информацию и как минимум заострить внимание на подозрительных участках. Но ИИ не сможет полноценно заменить врача, потому что есть ряд областей, где нужно принимать решение на основе сопутствующих изменений, анамнеза пациента и пр. Также есть глобальная проблема с гипердиагностикой от ИИ.

То, что ИИ будет подготавливать шаблон для рентгенолога, здорово ускорит процесс описания – однако все врачи должны быть осведомлены об основных принципах работы, какие патологии охватывает сервис, а какие нет».

Андрей Ширкин, врач-рентгенолог:

«Хочется отметить бесспорный факт важности ИИ для медицины, который со временем привнесет эффективные модели диагностики, облегчит работу врачу-рентгенологу и минимизирует возможные ошибки. Учитывая быстрое развитие искусственного интеллекта в медицине и его постепенное внедрение в системы диагностики, мы должны морально подготовить обычных людей к такому явлению, объяснив цель использования ИИ, и подготовить врачей практически – научив их пользоваться искусственным интеллектом с учетом всех тонкостей, как рентгенологических, так и этических.

Практическая подготовка к использованию ИИ должна проводиться со студенчества. Будущие врачи, а особенно врачи-рентгенологи, должны чётко понять цель использования машинного интеллекта, его плюсы и минусы, возможности и перспективы. На занятиях по лучевой диагностике студентам возможна демонстрация работы ИИ с целью обсуждения правильности машинной диагностики и сравнения с диагностикой врача-рентгенолога. Такие занятия не отпугнут студентов от лучевой диагностики, а лишь докажут им факт появления весомого инструмента в руках врача-рентгенолога. 

Вместе с тем мы должны научить студентов и врачей придерживаться правилам использования ИИ с этической стороны эксплуатации таких программ – потому что несоблюдение этических норм может сменить значимую эффективность ИИ на значимое вредительство в диапазоне от мелких ошибок до катастрофических последствий».

Чтобы начать пользоваться искусственным интеллектом для рентгенологии и лично оценить его преимущества, достаточно заполнить небольшую форму для предоставления бесплатного двухмесячного доступа к системе Цельс.