Role umělé inteligence v časném záchytu ložiskových změn plicního parenchymu při rtg vyšetření hrudníku: zkušenosti z retrospektivních studií na české populaci

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00669806%3A_____%2F23%3A10479096" target="_blank" >RIV/00669806:_____/23:10479096 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/00216208:11110/23:10479096 RIV/00216208:11140/23:10479096

Výsledek na webu

<a href="https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=pJKnvd8-V1" target="_blank" >https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=pJKnvd8-V1</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Role umělé inteligence v časném záchytu ložiskových změn plicního parenchymu při rtg vyšetření hrudníku: zkušenosti z retrospektivních studií na české populaci

Popis výsledku v původním jazyce

Zaměřujeme se na možné využití AI v rámci diagnostiky ložiskových změn plicního parenchymu, které mohou být projevem zhoubného nádoru plic, na základě skiagramu hrudníku. Ačkoliv ve srovnání s jinými metodami, především výpočetní tomografií (CT) hrudníku, tato modalita vykazuje nižší senzitivitu, vzhledem k rutinnímu provádění velmi často představuje první vyšetření, při němž jsou plicní léze zachyceny.Prezentujeme vlastní řešení založené na metodách hlubokého učení, které má za cíl zvýšit záchyt plicních lézí především v časných fázích onemocnění. Následně uvádíme výsledky našich předchozích původních prací, které validují navržený model ve dvou odlišných klinických prostředích - v prostředí spádové nemocnice s nízkou prevalencí nálezů a v prostředí specializovaného onkologického centra. Na základě kvantitativního srovnání se závěry radiologů různých úrovní zkušeností jsme zjistili, že náš model dosahuje vysoké senzitivity, na druhou stranu byla jeho specificita nižší než u oslovených radiologů.V kontextu klinických požadavků a diagnostiky asistované AI hraje zásadní roli zkušenost a klinické uvažování lékaře, proto se v současnosti přikláníme k modelům s vyšší senzitivitou na úkor nižší specificity. V případě suspekce, byť vyhodnocené jako nepravděpodobné, model nález raději předkládá lékaři. Na základě těchto výsledků lze očekávat, že v budoucnu bude AI hrát klíčovou roli v oblasti radiologie jako pomocný nástroj pro hodnotící specialisty. Aby k tomu mohlo dojít, je potřeba vyřešit nejen technické, ale i některé medicínské a regulatorní aspekty. Zásadní je dostupnost kvalitních a spolehlivých informací nejen o přínosech, ale také o limitacích možností strojového učení a AI v medicíně.

Název v anglickém jazyce

Artificial intelligence's contribution to early pulmonary lesion detection in chest X-rays: insights from two retrospective studies on a Czech population

Popis výsledku anglicky

In recent years healthcare is undergoing significant changes due to technological innovations, with Artificial Intelligence (AI) being a key trend. Particularly in radiodiagnostics, according to studies, AI has the potential to enhance accuracy and efficiency. We focus on AI&apos;s role in diagnosing pulmonary lesions, which could indicate lung cancer, based on chest X-rays. Despite lower sensitivity in comparison to other methods like chest CT, due to its routine use, X-rays often provide the first detection of lung lesions. We present our deep learning-based solution aimed at improving lung lesion detection, especially during early-stage of illness. We then share results from our previous studies validating this model in two different clinical settings: a general hospital with low prevalence findings and a specialized oncology center. Based on a quantitative comparison with the conclusions of radiologists of different levels of experience, our model achieves high sensitivity, but lower specificity than comparing radiologists. In the context of clinical requirements and AI-assisted diagnostics, the experience and clinical reasoning of the doctor play a crucial role, therefore we currently lean more towards models with higher sensitivity over specificity. Even unlikely suspicions are presented to the doctor. Based on these results, it can be expected that in the future artificial intelligence will play a key role in the field of radiology as a supporting tool for evaluating specialists. To achieve this, it is necessary to solve not only technical but also medical and regulatory aspects. It is crucial to have access to quality and reliable information not only about the benefits but also about the limitations of machine learning and AI in medicine.

Druh

J_SC - Článek v periodiku v databázi SCOPUS

CEP obor

—

OECD FORD obor

30224 - Radiology, nuclear medicine and medical imaging

Projekt

—

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2023

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Časopis lékařů českých

ISSN

0008-7335

e-ISSN

1805-4420

Svazek periodika

162

Číslo periodika v rámci svazku

7-8

Stát vydavatele periodika

CZ - Česká republika

Počet stran výsledku

7

Strana od-do

283-289

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

2-s2.0-85188445163