Если есть одно медицинское обследование, которое прошли все в мире, то это рентген грудной клетки. Врачи могут использовать рентгенограммы, чтобы определить, есть ли у человека туберкулез, рак легких или другие заболевания, но они не могут использовать их, чтобы определить, хорошо ли функционируют легкие.

До сих пор так было.

В результатах, опубликованных в журнале The Lancet Digital Health , исследовательская группа под руководством доцента Дайдзю Уэды и профессора Юкио Мики из Высшей школы медицины Университета Осаки Метрополитен разработала модель искусственного интеллекта, которая может с высокой точностью оценивать функцию легких по рентгенограммам грудной клетки.

Традиционно функция легких измеряется с помощью спирометра, что требует сотрудничества пациента, которому даются конкретные инструкции о том, как вдыхать и выдыхать в прибор. Точная оценка измерений затруднена, если пациенту трудно следовать инструкциям, что может иметь место у младенцев или людей с деменцией, или если человек находится в наклонном положении.

Профессор Уэда и исследовательская группа обучили, проверили и протестировали модель ИИ, используя более 140 000 рентгенограмм грудной клетки за почти 20-летний период. Они сравнили фактические спирометрические данные с оценками модели ИИ, чтобы точно настроить ее производительность. Результаты показали удивительно высокий уровень согласованности с коэффициентом корреляции Пирсона (r) более 0,90, что указывает на то, что метод достаточно перспективен для практического использования.

Разработанная в данном исследовании модель искусственного интеллекта может расширить возможности оценки функции легких у пациентов, испытывающих трудности с проведением спирометрии.

«Весьма важным является тот факт, что, используя только статическую информацию, полученную при рентгенографии грудной клетки, наш метод позволяет точно оценить функцию легких, которая обычно оценивается с помощью тестов, требующих от пациентов приложения физической энергии», — пояснил профессор Уэда.

«Эта модель ИИ была создана в результате сотрудничества многих людей: от врачей, исследователей и техников до пациентов в нескольких учреждениях. Если это поможет уменьшить нагрузку на пациентов, а также сократить медицинские расходы , это было бы замечательно».