Ученые из Санкт-Петербурга и Великого Новгорода впервые в России провели оценку работы искусственного интеллекта в условиях, максимально приближенных к реальной стоматологической практике. Выяснилось, что ИИ способен точнее и быстрее ставить диагноз пациентам, чем опытные врачи. При этом исследователи подчеркивают — во избежание непредвиденных ошибок такие алгоритмы должны работать только в связке с медиками.
Среди авторов работы — научный руководитель Медицинского института НовГУ, заведующий кафедрой внутренних болезней, доктор медицинских наук, профессор, академик РАН, заслуженный работник высшей школы РФ Виктор Вебер и главный врач, главный внештатный специалист стоматолог МЗ РФ в Северо-Западном федеральном округе, доктор медицинских наук, профессор кафедры ортопедической стоматологии и материаловедения с курсом ортодонтии Первого Санкт-Петербургского государственного медицинского университета имени академика И.П. Павлова Роман Розов. Статья опубликована в журнале «Российская стоматология».
Сегодня ИИ в медицине перестал быть экзотикой, особенно перспективно его применение в обработке изображений. Однако внедрение таких алгоритмов в стоматологическую практику тормозится. Многие врачи недостаточно знакомы с возможностями ИИ и не уверены в необходимости его применения в своей практике. Это приводит к настороженному отношению к новым технологиям и замедляет их внедрение.
— Внедрение ИИ в стоматологическую практику сопряжено с рядом трудностей, включая ограниченный доступ к размеченным клиническим датасетам рентгенологических изображений и необходимость адаптации технологий к действующим нормативным требованиям Российской Федерации, — рассказал Роман Розов.
При этом ИИ вполне мог бы ослабить нагрузку на медиков в условиях большого потока пациентов и ограниченного времени на прием. Таким образом запрос на помощника, который не устает, не пропускает детали и быстро работает, остается актуальным. В России пока не проводилось исследований, где работу ИИ можно было бы оценить на репрезентативной выборке при участии независимых экспертов.
Ученые решили закрыть этот пробел и провели исследование, в которое были включены данные ста пациентов — 55 женщин и 45 мужчин, средний возраст которых составил 42,9 года. Эксперты изучали так называемые конусно-лучевые компьютерные томограммы (КЛКТ) — рентгеновские снимки (всего 100 штук), при получении которых источник излучения вращается вокруг головы пациента по кругу. На основании множества таких снимков компьютер собирает трехмерную модель челюсти.
В исследовании также приняли участие стоматологи со средним стажем работы — 12,8 лет. Среди них оказались терапевты-стоматологи (семь человек), ортопеды (двое) и один хирург.
Снимки КЛКТ были разбиты на 3200 анатомических сегментов, каждый из которых соответствовал зубу или зоне его отсутствия. ИИ — программа Diagnocat — и врачи независимо друг от друга анализировали трехмерные снимки челюстей, чтобы выявить все возможные патологии. От них требовалось оценить состояние каждого зуба и окружающей костной ткани: обнаружить кариес, воспаление пародонта, кисты, проверить качество пломбировки каналов, состояние имплантатов и так далее.
Верификацию результатов провели три независимых эксперта: два стоматолога с более чем 20-летним стажем и один рентгенолог, имеющий опыт работы с дентальными КЛКТ не менее 20 лет. Статистическую значимость различий между распределением ошибок ИИ и врачей оценивали с помощью χ²-теста — специального способа математически проверить, не случайна ли разница между двумя группами.
— Результаты оказались впечатляющими. При диагностической оценке переднего отдела челюсти — зоны резцов и клыков — ИИ не допустил ни одной ошибки, показав стопроцентную чувствительность, — прокомментировал Роман Розов.
В более сложном боковом отделе, где расположены премоляры и моляры, Diagnocat ошибался в 4,86 процента случаев, а врачи — в 7,29 процента. Различия оказались статистически значимыми, то есть исключали случайность. При этом среднее время анализа снимка у ИИ заняло 4,18 минуты, у врачей — 25,05 минуты. Получается, что Diagnocat работал быстрее более чем в шесть раз.
При этом авторы исследования перечисляют и слабые места ИИ. В 12 процентов случаев система не замечала кариес, иногда путала корни зубов с имплантатами, ошибалась в оценке степени поражения тканей. Врачи, в свою очередь, чаще пропускали клиновидные дефекты, недопломбированные каналы, повышенную стираемость эмали и зубные отложения. Ни одна из сторон не показала идеальных результатов, но ошибки ИИ и врачей носили разный характер и, по мнению исследователей, могут считаться взаимодополняемыми.
— Важно понимать, что ИИ фиксирует все детали и признаки заболеваний даже в том случае, если они не имеют тактической ценности для врача. Если у зуба есть очаг хронической инфекции, киста, то именно это важно для стоматолога, а, например, клиновидный дефект этого же зуба не так важен. Поэтому врач его не указывает, ведь тактика при такой кисте — удаление зуба. А искусственный интеллект фиксирует все детали, так как не понимает, какую тактику будет применять врач. Этим и отличается подход медика и ИИ в оценке клинической картины,— пояснил Роман Розов.
Поэтому ученые считают, что программа Diagnocat готова к применению в российских стоматологических учреждениях, но исключительно в связке с врачом. Оптимальная модель — «человек плюс ИИ», где алгоритм берет на себя рутинный первичный анализ и экономит время, а доктор проверяет результаты, интерпретирует сложные случаи и принимает окончательное решение. Именно такой гибридный подход, по мнению авторов работы, способен повысить точность диагностики и снизить нагрузку на специалистов без ущерба для качества.
— Высокая чувствительность Diagnocat при сравнении с данными, полученными от врачей, а также его высокая скорость анализа позволяют рассматривать эту систему как эффективный инструмент поддержки принятия врачебных решений. Это особенно актуально при дефиците времени, высокой диагностической нагрузке и необходимости стандартизации интерпретации изображений. При этом участие врача-стоматолога остается ключевым для верификации результатов и выбора тактики лечения, — рассказал Роман Розов.
При этом, по мнению Романа Розова, существует проблема защиты персональных данных пациентов при внедрении ИИ в работу. Это пока осложняет широкое внедрение таких продуктов в работу медиков.
Эту и другие новости читайте в официальном МАХ-канале Новгородского университета.