Каждый год туберкулез убивает 1,4 миллиона человек по всему миру. Google присоединился к борьбе с болезнью, разработав нейронную сеть для автоматизации обнаружения и ускорения лечения туберкулеза. Применять ее планируется в местах, где не хватает квалифицированных врачей.
Глубоко обученная модель (DLS) от Google AI показала лучшие результаты, чем рентгенологи, при обнаружении туберкулеза на рентгенограммах грудной клетки. Симуляции показывают, что применение DLS для выявления туберкулеза по рентгенограммам грудной клетки снижает стоимость процедуры на 40–80% в расчете на одного пациента.
Google — не первая компания, разработавшая DLS для выявления туберкулеза, и ее инструмент вряд ли в ближайшее время снизит уровень смертности. Но сторонние эксперты говорят, что первые результаты очень многообещающие, учитывая постоянство результатов при тестировании на различных группах пациентов. Модель превысила бенчмарки, установленные ВОЗ: чувствительность — 90%, специфичность — 70%.
Подробнее о модели
DLS была обучена и протестирована с использованием ретроспективных рентгенограмм грудной клетки (полученных в период с 1996 по 2020 год) из 10 стран. DLS оценивали в тестовой выборке из четырех стран (Китай, Индия, США и Замбия) и среди горняков в Южной Африке с положительным результатом на ТБ, подтвержденным микробиологическими тестами или методом амплификации нуклеиновых кислот (МАНК). Эффективность DLS сравнивали с результатами 14 рентгенологов из Индии и США.
Оценка модели
Всего для разработки и тестирования модели было использовано 165 754 изображения 22 284 субъектов (средний возраст 45 лет, 21% женщин). В тестовой выборке из четырех стран (1236 человек, 17% с активным туберкулезом) кривая ошибок (ROC) DLS была выше, чем у всех девяти радиологов в Индии. По сравнению с этими радиологами в заранее заданной рабочей точке чувствительность DLS показала лучшие результаты (88% против 75%), а специфичность не уступала (79% против 84%). Тенденции были схожими в других подгруппах пациентов.