Диагностика внутричерепных кровоизлияний по данным компьютерной томографии головного мозга с помощью искусственного интеллекта

Хоружая А.Н., Арзамасов К.М., Коденко М.Р., Кремнёва Е.И., Буренчев Д.В.
Digital Diagnostics, Том 6, № 2, 2025  https://doi.org/10.17816/DD645364
Обоснование. Внутричерепные кровоизлияния характеризуются высокой летальностью и риском инвалидизации, что обусловливает необходимость оперативной и точной диагностики, особенно в первые 24 часа. Использование технологий искусственного интеллекта для анализа компьютерных томограмм головного мозга позволяет сократить время диагностики и улучшить её качество. Актуальность работы подчёркнута ограниченным числом сертифицированных в России сервисов искусственного интеллекта для выявления внутричерепных кровоизлияний, а также отсутствием данных о их долгосрочной эффективности, что обусловливает необходимость многоцентрового мониторинга для оценки устойчивости и точности таких систем в реальной клинической практике.
Цель — оценить диагностическую точность и устойчивость сервиса искусственного интеллекта для диагностики внутричерепных кровоизлияний по данным нативной компьютерной томографии головного мозга в условиях многоцентрового клинического мониторинга на протяжении 18 месяцев. Методы. Для анализа использовали анонимизированные компьютерные томограммы головного мозга. Сервис искусственного интеллекта прошёл трёхэтапное тестирование для оценки его точности и клинической производительности на ограниченных наборах данных. В течение 18 месяцев два врача-рентгенолога, специализирующиеся на нейровизуализации, ежемесячно оценивали 80 компьютерно-томографических исследований головного мозга, предварительно обработанных сервисом искусственного интеллекта и случайным образом выбранных из клинического потока. Результаты проанализировали методом ROC-анализа с вычислением таких метрик, как чувствительность, специфичность, точность, площадь под характеристической кривой.
Результаты. При клиническом мониторинге проанализировано 1200 компьютерных томограмм головного мозга, из которых признаки внутричерепного кровоизлияния выявлены в 48,3% случаев. По результатам их бинарной классификации на наличие внутричерепных кровоизлияний, выполненной сервисом искусственного интеллекта, получены следующие диагностические метрики: чувствительность — 97,4% (95,8–98,5), специфичность — 75,4% (71,8–78,7), точность — 86,0% (83,9–87,9), площадь под характеристической кривой — 94% (92,6–95,3). Со временем наблюдали статистически значимую умеренную положительную корреляция между большинством диагностических метрик и временным показателем, за исключением чувствительности, что обусловлено сменой версии сервиса. Однако полное совпадение разметки и описания с заключением врача в выявленных сервисом искусственного интеллекта случаях внутричерепного кровоизлияния достигнуто в 28,5%, а различные расхождения найдены в 71,5%. Уточнённые метрики для случаев с полным соответствием заключения врача составили: чувствительность, специфичность, точность и площадь под характеристической кривой — 26,6, 73,8, 50,1 и 49,6% соответственно.
Заключение. Текущая конфигурация сервиса искусственного интеллекта позволяет исключать кровоизлияние с очень высокой вероятностью, что может быть полезно для первичной сортировки пациентов в условиях неотложной помощи. Однако низкие значения уточнённых метрик указывают на значительные расхождения между заключениями рентгенологов и результатами сервиса в аспектах детальной интерпретации патологии.