Ученые из больницы Орхусского университета сравнили точность диагностики заболеваний легких врачом-рентгенологом и с помощью доступных методов на основе искусственного интеллекта (ИИ) по результатам рентгенографии. Результаты исследования опубликованы в журнале Radiology.

Исследователи пришли к выводу, что методы на основе ИИ обладают умеренной и высокой чувствительностью при выявлении заболеваний, связанных со снижением прозрачности легочной ткани, при пневмотораксе и выпоте в плевральной полости. Но частота ложноположительных результатов при их использовании существенно выше. Кроме того, эффективность снижалась при небольшом объеме и при множественных изменениях.

Площадь под ROC-кривой при использовании методов диагностики на основе ИИ составила 0,83—0,88 для заболеваний со снижением прозрачности легочной ткани и 0,89—0,97 для пневмоторакса. При плевральном выпоте площадь под ROC-кривой составила 0,94—0,97.

Чувствительность достигала 72—91% при снижении прозрачности легочной ткани, 63—90% при пневмотораксе и 62—95% при плевральном выпоте. Чувствительность оказалась ниже при слабо выраженном снижении прозрачности легочной ткани (33—61%). При небольшом пневмотораксе и малом объеме плеврального выпота чувствительность также оказалась ниже (9—94%), чем при ярко выраженных изменениях (81—100%).

Прогностическая ценность отрицательного результата равнялась 92—100% для всех изменений. Специфичность оказалась выше при отсутствии изменений на рентгенограмме и при единичных изменениях. При наличии множественных изменений специфичность оказалась заметно ниже и составила всего 27—69% при снижении прозрачности легочной ткани.