5 курс / Онкология / Возможности_систем_автоматического_анализа_цифровых_рентгенологических

2

ОГЛАВЛЕНИЕ

4

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования

Проблема раннего выявления заболевания легких является крайне актуальной для отечественного и мирового здравоохранения. Такие наиболее опасные заболевания легких, как рак легких и туберкулез в ранних стадиях, когда лечение наиболее эффективно, протекают бессимптомно. Применение флюорографии для раннего выявления данных заболеваний получило активное развитие с 30–40 годов 20 века и до настоящего времени, несмотря на широкое внедрение низкодозовой компьютерной томографии, остаются в Российской Федерации основным методом для выявления заболеваний органов дыхания до развития клинических симптомов, более того, согласно действующим нормативным документам (приказ Минздрава РФ от 21.03.2017 n 124н "Об утверждении порядка и сроков проведения профилактических медицинских осмотров граждан в целях выявления туберкулеза») рентгенологические исследования являются обязательными для взрослого населения с 18 лет [21, 36,61,63,19,32].

В 2019 году в Российской федерации было выполнено более 76 миллионов скрининговых рентгенологических исследований органов грудной клетки, что составило около 24% от всех лучевых исследований [56].

При этом в литературе продолжается дискуссия о необходимости и эффективности данного скрининга, так как опубликовано множество исследований, указывающих на его невысокую эффективность. По данным различных исследований пропуски патологии могут достигать 26–43%, но большинство работ было проведено еще в 70–80 гг. прошлого столетия, в ходе которых анализировались рентгенограммы пленочного типа [13,88,89,121].

Переход на цифровую рентгенографию позволил повысить качество рентгенологического изображения, что требует пересмотра и переоценки возможностей рентгенографии в выявлении патологических изменений в легких.

5

Очень важным аспектом оценки рентгенологических исследований грудной клетки является сложность трактовки суммационных изображений органов грудной полости, что требует привлечения врачей-рентгенологов самой высокой квалификации к их оценке [7,24,120,164].

Так, по данным исследования, проведенного Nakamura K. и соавторами, для качественной интерпретации рентгенограмм грудной клетки необходим опыт работы более 10 лет с возможностью ежегодного анализа более 20 000

рентгенограмм [119].

Подобные требования к квалификации специалистов, необходимых для проведения скрининговых рентгенологических исследований грудной клетки, не укладываются в критерии оценки скрининговых программ, предложенные H.S.

Cuckle и N.J. Wald (1984), о доступности специалистов для проведения скрининга

[111, 124].

Эти проблемы могут быть проиллюстрированы выявлением не более 50– 70% пациентов с туберкулезом и только 19% больных раком легкого при профилактических осмотрах, что подтверждает их невысокую эффективность.

[13,17,30].

Переход на цифровые технологии, кроме улучшения качества рентгенологических изображений, позволил внедрить разработанные на основе технологий машинного обучения и искусственного интеллекта алгоритмы,

способные автоматически выявлять патологию на рентгенограммах, которые в настоящее время широко тестируются. Применение подобных алгоритмов предполагает более эффективное обнаружение патологических изменений и снижение зависимости от квалификации врача [14,65,118,120,132].

Необходимость системной оценки возможностей автоматического анализа цифровых рентгенологических изображений для раннего выявления заболеваний органов дыхания послужило основанием для данного исследования.

6

Степень разработанности темы

Большинство исследований, посвященных эффективности рентгенологического скрининга заболеваний органов грудной клетки выполнена еще в эпоху аналоговых рентгенограмм и в настоящее время нет понимание насколько изменение технологии с аналоговой на цифровую способно повысить

ееэффективность в скрининге заболеваний грудной клетки.

Внастоящее время существует большое количество систем автоматического анализа цифровых изображений на основе технологии глубокого обучения для анализа рентгенограмм легких, разработчики которых заявляют о высокой диагностической эффективности анализа изображений, сопоставимой или превышающей аналогичные показатели врачей-рентгенологов [105, 160, 161].

Использование систем автоматического анализа рентгенологических изображений потенциально предполагает сокращение времени на анализ рентгенограмм, уменьшение числа случаев гиподиагностики, нивелирование человеческого фактора, отрицательно влияющего на качество интерпретации рентгенограмм, в том числе повышение эффективности выявления изменений,

недоступных человеческому глазу. Однако в литературе в настоящее время большинство данных об эффективности этих систем представлены самими разработчиками, существуют лишь единичные публикации, посвященные независимой оценке таких систем [63,116,161].

Необходимость достоверного понимания диагностических возможностей систем автоматического анализа рентгенологических изображений посредством проведения аналитической и клинической валидации в условиях отсутствия полноценных исследований этого аспекта, а также наличие недостаточно освещенного в литературе вопроса об особенностях взаимодействия врача-

рентгенолога и систем автоматического анализа изображений определило актуальность настоящего исследования.

7

Цель исследования

Усовершенствование раннего выявления округлых образований в легких путем использования систем автоматического анализа цифровых рентгенологических изображений

Задачи исследования

Для достижения поставленной цели были поставлены следующие задачи:

1. Оценить информативность цифровой рентгенографии в выявлении округлых образований в легких в зависимости от квалификации врача-

рентгенолога на моделях рентгенологического скрининга.

2. Оценить возможности применения систем автоматического анализа цифровых рентгенологических изображений как метода выявления заболеваний органов грудной клетки для диагностики патологических изменений,

проявляющихся синдромом округлого образования.

3. Разработать возможные варианты внедрения систем автоматического анализа цифровых рентгенологических изображений как метода выявления заболеваний органов грудной клетки в клиническую практику врача-

рентгенолога.

Научная новизна

Установлено, что показатели диагностической эффективности систем автоматической оценки цифровых рентгенограмм легких в выявлении округлых образований легких сопоставимы с результатами экспертной оценки врачей-

рентгенологов.

Доказано, что существующие системы автоматической оценки цифровых рентгенограмм легких показывают разную диагностическую эффективность в разных целевых группах.

Доказано, что хорошие результаты аналитической валидации программ автоматического анализа не коррелирует с результатами клинической валидации.

8

Впервые доказан эффект суммации ошибок врача-рентгенолога и системы при совместной интерпретации рентгенограмм врачом-рентгенологом и системой автоматического анализа.

Теоретическая и практическая значимость работы

В ходе диссертационной работы подтверждена невысокая диагностическая эффективность применения цифровой рентгенографии легких как метода массового скрининга заболеваний, проявляющихся очагом или округлым образованием легких.

Обоснована целесообразность рассмотрения систем автоматического анализа рентгенологических изображений в качестве вспомогательного второго чтения для врачей-рентгенологов.

Определена на основании экспериментальных исследований необходимость изучения не только показателей диагностической эффективности,

представленных производителем и данных независимых испытаний, но и характера выборки, на которой проводилось тестирование и сопоставления с условиями работы медицинской организации.

На основании исследования определены практические рекомендации по выбору модели взаимодействия врача-рентгенолога и системы автоматического анализа в процессе внедрения систем автоматического анализа рентгенограмм в клиническую практику врача-рентгенолога.

Методология и методы исследования

Диссертационное исследование выполнялось в несколько этапов. На первом этапе был проведен детальный анализ литературы посвященной данной проблеме.

Всего проанализировано 164 источника, из них 61 - отечественных, 103 -

зарубежных.

На втором этапе были разработаны и зарегистрированы две базы лучевых изображений, включающие данные цифровых рентгенограмм и компьютерных томограмм органов грудной клетки с последующим созданием на их основе трех

9

выборок для тестирования врачей-рентгенологов и систем автоматического анализа рентгенологических изображений.

На третьем этапе научной работы было проведено два варианта тестирования врачей-рентгенологов – очного тестирования, в котором приняло участие 75 специалистов и онлайн-тестирования посредством онлайн-платформы,

в котором приняло участие 516 врачей-рентгенологов.

На четвертом этапе было проведено тестирование четырех систем автоматического анализа методом аналитической валидации. Критериями отбора программ для тестирования являлись: наличие свидетельства о регистрации программы для ЭВМ или патента, возможность тестового онлайн доступа,

наличие указания в описании программного продукта функции выявления округлых образований легких.

На пятом этапе были изучены возможные варианты внедрения систем автоматического анализа цифровых рентгенологических изображений в клиническую практику врача-рентгенолога посредством проведения тестирования с моделированием двух различных ситуаций взаимодействия врача-рентгенолога и системы автоматического анализа (клиническая валидация систем).

Статистическую обработку проводили в программе «Statistical Package for the Social Sciences» (SPSS), версия 22.0 (SPSS Inc., Chicago, IL, USA). Различия признавали статистически значимыми при значении p ˂ 0,05. Проводилась оценка показателей эффективности выявления округлых образований в легких на цифровых рентгенограммах в передней прямой проекции (чувствительность,

специфичность, отношение правдоподобия положительного результата,

отношение правдоподобия отрицательного результата, прогностическая ценность положительного результата, прогностическая ценность отрицательного результата, точность).

Положения, выносимые на защиту

- невысокие параметры диагностической эффективности рентгенограмм в передней проекции в выявлении округлых образований легких при оценке

10

врачом-рентгенологом (чувствительность 50–83%, специфичность 70–86,2%,

точность 75–82%) не позволяют считать ее оптимальным методом скрининга заболеваний легких проявляющихся данным синдромом;

-в настоящее время, по данным аналитической валидации, результаты систем автоматического выявления патологических изменений на рентгенограммах легких в передней проекции в части выявления очагов и округлых образований легких сопоставимы с усредненными данными результатов врачей-рентгенологов по показателям диагностической эффективности;

-хорошие результаты аналитической валидации программ автоматического анализа не коррелируют с результатами клинической валидации. В настоящее время происходит суммация ошибок человека и системы, что снижает их диагностическую эффективность.

Степень достоверности и апробации результатов

Степень достоверности результатов проведенного исследования определяется применением двух зарегистрированных баз лучевых изображений,

проведением двух вариантов тестирования врачей-рентгенологов с различным стажем и опытом работы – очного тестирования (n=75) и онлайн-тестирования

(n=516); проведением тестирования четырех систем автоматического анализа,

проведением совместного тестирования сопоставимых по стажу работы врачей-

рентгенологов (n=20) и системы автоматического анализа, а также обработкой полученных данных адекватными методами математической статистики.

Материалы диссертации представлены на конференциях:

IX Международный конгресс «Актуальные направления современной кардио-торакальной хирургии», 27–29 июня 2019 года, Санкт-Петербург.

Конгресс Российского общества рентгенологов и радиологов, 6–8 ноября

2019 года, Москва.

VIII-ой Конгресс Национальной Ассоциации Фтизиатров, 25–27 ноября

2019 года, Санкт-Петербург.