🤖 Искусственный интеллект в бронхоскопии: свежий обзор публикаций
🤖 Искусственный интеллект в бронхоскопии: свежий обзор публикаций В эндоскопии активно внедряются системы искусственного интеллекта для повышения эффективности диагностики. Врачи из Дании провели систематический обзор публикаций по использованию ИИ в бронхоскопии. Из 20 отобранных работ 12 показали равную эффективность ИИ и человека и 4 продемонстрировали превосходство ИИ над оценками специалистов в рамках диагностических процедур. В оставшихся 4 публикациях описывали результаты внедрения систем на основе ИИ в области анатомии дыхательных путей, и все 4 исследования показали преимущество ИИ-навигации перед её отсутствием. 🔶 Анатомия дыхательных путей Искусственный интеллект помогает объединить преимущества VR-симуляторов и фантомов, поскольку дает автоматизированную обратную связь в дополнение к тактильной отдаче от бронхоскопа. Одно рандомизированное исследование показало, что обучение с помощью ИИ эффективнее традиционного самостоятельного обучения. Три рандомизированных исследования симуляторов показали, что ИИ значительно помогает новичкам, улучшает работу опытных бронхоскопистов и эффективно дополняет обучение практическим навыкам. Однако исследования по переносу навыков в клиническую практику крайне малочисленны, и этот вопрос нужно изучить дополнительно. 🔶 Идентификация сегмента бронхов В четырех исследованиях изучали системы идентификации бронхов на основе клинических бронхоскопических изображений. Три системы показали равную эффективность ИИ и человека, две — более эффективную классификацию анатомических локаций по сравнению с экспертами-людьми. На основе таких решений можно построить клинические системы идентификации бронхов в режиме реального времени. Однако важно помнить, что в реальной практике врач оценивает не статичные изображения сегментов бронхов, а более широкую клиническую картину. 🔶 Компьютерная диагностика при эндобронхиальном УЗИ (EBUS) Компьютерные решения для выявления злокачественных новообразований при УЗИ молочной железы используются с 1992 года, и в этой области было разработано несколько систем на основе ИИ, позволивших снизить количество ненужных биопсий. Поэтому исследователи посчитали, что и в бронхоскопии ИИ может упростить оценку состояния лимфоузлов и необходимости биопсии при EBUS. Были опубликованы данные исследований шести компьютерных систем для обнаружения и дифференциации злокачественных и доброкачественных лимфоузлов при EBUS. В пяти работах результаты ИИ и экспертов были сопоставимы, в двух ИИ превосходил человека. Однако в последних двух исследованиях бронхоскописты оценивали только изображения лимфоузлов, а не более широкую клиническую картину, как в реальных условиях. В четырех исследованиях оценивали применение ИИ в экспресс-оценке биопсийного материала (rapid on-site evaluatoin, или ROSE). В трех исследованиях результаты ИИ и опытного патоморфолога были сопоставимы, в четвертом результаты ИИ были хуже. В целом, экспресс-оценка не повышала эффективность диагностики, но позволяла снизить количество пункций во время трансбронхиальной игловой аспирации под контролем EBUS и потребность в дополнительных бронхоскопических процедурах для прояснения диагноза. К сожалению, еще не проводилось проспективных исследований того, как ROSE влияет на работу бронхоскопического отделения или эффективность процедур. 👉🏻 С более подробными результатами обзора можно ознакомиться в исходной публикации. А что вы думаете о перспективах ИИ в бронхоскопии? Используете ли уже какие-то решения в своей практике? #endovi_science #искусственный_интеллект #ИИ Имеются противопоказания. Перед применением необходимо проконсультироваться со специалистом или ознакомиться с инструкцией.