Ключевые слова
искусственный интеллект
автоматизированный анализ
компьютерная томография
Аннотация
Обоснование исследования. Оценка одиночных очагов в легких (ООЛ) представляет сложную диагностическую задачу, особенно для врачей-стажеров, чей ограниченный опыт повышает риск ошибок. Интеграция систем искусственного интеллекта (ИИ) рассматривается как перспективный инструмент для улучшения диагностики, однако их влияние на принятие решений рентгенологами-стажерами резидентами изучено недостаточно. Цель: исследовать влияние автоматизированного анализа ООЛ с помощью ИИ на диагностическую точность и процесс принятия решений врачами-резидентами. Материалы и методы. Проведено двухэтапное проспективное исследование с участием 4 рентгенологов-стажеров, оценивших 100 КТ-сканов без и с поддержкой ИИ (Hiveomics Malignancy Index). ИИ классифицировал узлы по 5-балльной шкале злокачественности. Истинные диагнозы установлены на основе гистологии, микробиологии и клинического наблюдения. Результаты. Без ИИ средняя точность участников составила 43%, с наибольшими ошибками при диагностике воспалений (17,9%) и туберкулеза (32,1%). С ИИ общая точность выросла на 8,8% (p=0,0003), особенно для злокачественных образований (+13,4%). Однако влияние на диагностику туберкулеза осталось минимальным (+3,6%). Заключение. ИИ значительно улучшает диагностику злокачественных ООЛ у резидентов, но требует доработки для сложных случаев (туберкулез, гамартомы). Результаты подчеркивают потенциал ИИ как вспомогательного инструмента в обучении и клинической практике.