Штучний інтелект виявляє переломи краще за лікарів

Кількість переломів шийки стегна зростає з кожним роком у всьому світі, а лікування цієї тяжкої травми багато в чому визначається класифікацією переломів та швидкістю втручання. Британські вчені показали, що штучний інтелект класифікує переломи шийки стегна на 19%, точніше, ніж рентгенологи. Результати дослідження опубліковано у виданні  Nature Scientific Reports.

Переломи шийки стегна є основною причиною захворюваності та смертності серед людей похилого віку. Також ця галузь травматології пов'язана з великими витратами, які зазнає і охорона здоров'я, і ​​родичі потерпілого. З огляду на те, що населення з кожним роком у всьому світі старіє, вчені прогнозують значне збільшення випадків переломів шийки стегна. При цьому класифікація переломів багато в чому визначатиме вибір хірургічного лікування та його вартість.

Будь-яка затримка у наданні допомоги значно підвищує ризик утворення пролежнів від тривалого лікування та кількість летальних наслідків. Пацієнти з переломом шийки стегна найчастіше потребують операції протягом 48 годин.

Однак у всьому світі спостерігається нестача спеціалістів-рентгенологів. В результаті зростає можливість неправильної класифікації переломів шийки стегна. У недавньому британському дослідженні вчені показали, що проблему можна вирішити залучаючи штучний інтелект (ІІ). Він здатний класифікувати переломи шийки стегна на 19% точніше, ніж лікарі.

Дослідження було проведено у Великій Британії, де населення також старіє, а відповідно зростає кількість таких травм. Наприклад, США щорічно діагностують 300 тис. випадків переломів шийки стегна, а очікується, що до 2040 року це число зросте до 500 тис.

Дослідники попросили клініцистів класифікувати понад 3600 рентгенограм тазостегнового суглоба. Але лікарі впоралися із завданням гірше, ніж комп'ютерні моделі. Алгоритми виявляли кульшові суглоби з неймовірною точністю і продемонстрували вражаючу здатність класифікувати переломи.

Точність алгоритмів варіювалася залежно від типу перелому. Але загалом їхні діагнози були точними у 92% випадків порівняно з 77,5% у клініцистів. Дослідники стверджують, новий алгоритм може знизити кількість помилок рентгенологів. Задіяти ІІ планують і в інших країнах. У близько 30% рентгенологів вже використовують у роботі ІІ.