Применение технологии искусственного интеллекта Lung Cancer CT при низкодозной компьютерной томографии для ранней диагностики рака легкого - Мухамеджан, А.; Панина, А.С.; Абдрасилова, Ж.С.; Казыкенова, А.А.; Кайдарова, Д.Р.; Аманкулов, Ж.М. (Онкология и Радиология Казахстана, 2025)
Актуальность: В последние годы отмечается рост применения технологии искусственного интеллекта (ИИ) при выполнении низкодозной компьютерной томографии (НДКТ) легких, что, в свою очередь, привлекает значительное внимание. НДКТ широко используется для раннего выявления и мониторинга заболеваний легких, а точный анализ исследований имеет важное значение для эффективной диагностики и лечения.Цель исследования – оценить диагностическую эффективность ИИ-системы в клиническом применении, сравнивая чувствительность к обнаружению легочных узлов и дифференциацию доброкачественных и злокачественных процессов с помощью ИИ и врачей-радиологов, с предоставлением теоретической основы для клинического использования.Методы: Исследование основано на ретроспективном анализе НДКТ исследований, выполненных в рамках пилотного проекта по скринингу рака легкого. Использованы стандартизированные протоколы низкодозного сканирования на томографах с высоким разрешением, а интерпретация результатов проводилась опытными радиологами и экспертом с многолетним стажем. Для анализа данных и сегментации узлов применялись современные фреймворки глубокого обучения (TensorFlow, PyTorch).Результаты: Результаты исследования показали, что модель глубокого обучения Lung Cancer CT, созданная для определения легочных узлов, обладает чувствительностью 63,4% (95% ДИ: 54,0-72,8%) и специфичностью 81,6% (95% ДИ: 79,8–83,4%).Заключение: ИИ может улучшить процесс интерпретации НДКТ, однако, несмотря на полученные значения диагностической ценности, все еще требует дополнительной доработки для полного применения в практике.