Искусственный интеллект в клиническом эксперименте российских ученых показал более высокую точность и скорость анализа томографических снимков челюсти по сравнению со стоматологами — результаты испытаний могут заметно изменить подход к диагностике в стоматологии.
Исследование провели специалисты из Санкт-Петербурга и Великого Новгорода, смоделировав условия, максимально приближенные к реальной медицинской практике. Как сообщили в Новгородском государственном университете, впервые в России была проведена прямая сравнительная оценка эффективности алгоритмов ИИ и практикующих стоматологов.
Для эксперимента ученые создали трехмерные модели челюстей ста пациентов на основе конусно-лучевой компьютерной томографии. Полученные изображения были разбиты на 3200 анатомических сегментов, каждый из которых соответствовал отдельному зубу или области его отсутствия, что позволило детально анализировать возможные патологии.
Алгоритм Diagnocat и десять стоматологов со средним стажем работы около 13 лет независимо анализировали томографические данные. Затем результаты проверили три независимых эксперта — два стоматолога и рентгенолог с опытом работы с дентальной КЛКТ более двадцати лет.
В переднем отделе челюсти, где располагаются резцы и клыки, система искусственного интеллекта не допустила ни одной диагностической ошибки. В более сложной боковой зоне точность также оказалась выше: алгоритм ошибался в 4,86% случаев, тогда как врачи — в 7,29%.
Заметным оказалось и различие во времени обработки данных. Среднее время анализа одного снимка у ИИ составило 4,18 минуты, тогда как специалистам требовалось около 25 минут, что делает алгоритм более чем в шесть раз быстрее при обработке томографических изображений.
При этом исследователи указали и ограничения технологии. Примерно в 12% случаев алгоритм не выявлял кариес, иногда путал корни зубов с имплантатами и мог неточно определять степень поражения тканей.
Профессор кафедры ортопедической стоматологии ПСПбГМУ имени Павлова Роман Розов отметил: «Высокая чувствительность Diagnocat при сравнении с данными, полученными от врачей, а также его высокая скорость анализа позволяют рассматривать эту систему как эффективный инструмент поддержки принятия врачебных решений».
Разработчики подчеркивают, что подобные системы не должны работать автономно. Алгоритмы рассматриваются как инструмент поддержки диагностики, а окончательное решение и выбор тактики лечения должны оставаться за врачом.
Системы анализа стоматологических снимков на базе ИИ активно внедряются в клиниках США, Европы и Южной Кореи. Их основная задача — ускорить диагностику и снизить вероятность пропуска патологий на ранних стадиях.
