Опыт применения технологий искусственного интеллекта в диагностике ишемического инсульта на основе КТ-изображений

Ишемический инсульт является одной из основных причин смертности и инвалидизации, что требует совершенствования методов ранней диагностики. Несмотря на широкое использование компьютерной томографии (КТ), выявление ранних признаков ишемии остается сложной задачей из-за ограниченной чувствительности метода в первые часы. Технологии искусственного интеллекта (ИИ) обладают потенциалом для повышения точности диагностики, в том числе для выявления признаков ишемии головного мозга, однако их клиническая применимость требует тщательной оценки.

Цель исследования – оценка диагностических показателей сервисов ИИ для автоматического анализа КТ-исследований головного мозга на предмет наличия зон острого ишемического поражения в рамках Московского эксперимента.

Материал и методы. На материале 100 нативных КТ (50 при ишемическом инсульте, 50 контрольных) проведено ретроспективное исследование. Данные отобраны из Единого радиологического информационного сервиса Единой медицинской информационно-аналитической системы города Москвы. Верификация диагноза выполнялась двумя независимыми рентгенологами с привлечением эксперта в спорных случаях. Оценивались следующие метрики: чувствительность, специфичность, точность и площадь под ROC-кривой (AUC) с 95%-м доверительным интервалом. Обработка исследований выполнялась тремя комплексными сервисами ИИ, предназначенными для выявления патологических изменений на бесконтрастных КТ головного мозга у пациентов с подозрением на наличие острого ишемического инсульта.

Результаты. Два из трех ИИ-сервисов продемонстрировали высокую диагностическую точность: AUC > 87 %, чувствительность ≥ 83 %, специфичность ≥ 83 %. Третий сервис показал сниженную чувствительность (68 %), что указывает на риск пропуска патологии.

Заключение. Сервисы ИИ могут служить эффективным инструментом поддержки принятия решений в диагностике ишемического инсульта, особенно при ограниченном времени или недостаточной экспертизе. Однако вариабельность их эффективности подчеркивает необходимость строгой валидации перед клиническим внедрением.

1. Никитин А.С., Асратян С.А., Смирнов Д.С., Кемеж Ю.В., Урванцева О.М. Распространенность массивного ишемического инсульта в отдельном региональном сосудистом центре. Неврол. ж. 2017;(1):12–18.

2. Крылов В.В., Никитин А.С., Дашьян В.Г., Арутюнов Н.М., Лагода О.В., Белкин А.А., Виленский Б.С., Гуща А.О., Ермаков Н.А., Зайцев А.А. Хирургия массивного ишемического инсульта. М.: ГЭОТАР-Медиа; 2016. 136 с.

3. Игнатьева В.И., Вознюк И.А., Шамалов Н.А., Резник А.В., Виницкий А.А., Деркач Е.В. Социально-экономическое бремя инсульта в Российской Федерации. Ж. неврол. и психиатрии. 2023;123(8–2):5–15. doi:10.17116/jnevro20231230825

4. Клинические рекомендации: Ишемический инсульт и транзиторная ишемическая атака. Минздрав РФ, 2024. 45 с.

5. Васильев Ю.А., Арзамасов К.М., Колсанов А.В., Владзимирский А.В., Омелянская О.В., Пестренин Л.Д., Нечаев Н.Б. Опыт применения программного обеспечения на основе технологий искусственного интеллекта на данных 800 тысяч флюорографических исследований. Врач и инф. технол. 2023;(4):54–65. doi: 10.25881/18110193_2023_4_54

6. Артюкова З.Р., Кудрявцев Н.Д., Петряйкин А.В., Абуладзе Л.Р., Сморчкова А.К., Ахмад Е.С., Семенов Д.С., Беляев М.Г., Белая Ж.Е., Владзимирский А.В., Васильев Ю.А. Применение алгоритма искусственного интеллекта для оценки минеральной плотности тел позвонков по данным компьютерной томографии. Мед. визуализ. 2023;27(2):125–137. doi: 10.24835/1607-0763-1257

7. Морозов С.П., Владзимирский А.В., Шулькин И.М., Ледихова Н.В., Арзамасов К.М., Андрейченко А.Е., Логунова Т.А., Омелянская О.В., Гусев А.В. Исследование целесообразности применения технологий искусственного интеллекта в лучевой диагностике. Врач и инф. технол. 2022;(1):12–29. doi: 10.25881/18110193_2022_1_12

8. Зельтер П.М., Колсанов А.В., Чаплыгин С.С., Первушкин С.С. Визуальная и автоматическая оценки объема поражения легких на компьютерной томографии при пневмонии, вызванной COVID-19. Вестн. мед. ин-та «РЕАВИЗ». 2020;(6):5–13. doi: 10.20340/vmi-rvz.2020.6.1

9. Qiu W., Kuang H., Teleg E., Ospel J.M., Sohn S.I., Almekhlafi M., Goyal M., Hill M.D., Demchuk A.M., Menon B.K. Machine learning for detecting early infarction in acute stroke with non-contrast-enhanced CT. Radiology. 2020;294(3):638–644. doi: 10.1148/radiol.2020191193

10. Андропова П.Л., Гаврилов П.В., Колесникова П.А., Кушнер А.В., Владзимирский А.В., Васильев Ю.А., Трофимова Т.Н. Диагностическая эффективность отдельных систем автоматического анализа КТ-изображений в выявлении ишемического инсульта в бассейне средней мозговой артерии. Сиб. ж. клин. и эксперим. мед. 2023;38(3):194–200. doi:10.29001/2073-8552-2023-39-3-194-200

11. Андропова П.Л., Колесникова П.А., Гаврилов П.В., Кокорев О.В., Чернова Е.В., Курносенко О.А., Галустян Д.Х., Бойцова М.Г., Трофимова Т.Н. Влияние системы автоматического выявления ишемических изменений в бассейне средней мозговой артерии на процесс принятия врачебных решений. Мед. визуализ. 2024;28(3):42‒52 52. doi: 10.24835/1607-0763-1446

12. Искусственный интеллект в лучевой диагностике: Per aspera ad astra. Ред. Ю.А. Васильев, А.В. Владзимирский. М.: Издательские решения, 2025. 491 с.

13. Владзимирский А.В., Васильев Ю.А., Арзамасов К.М., Омелянская О.В., Ледихова Н.В., Морозов С.П., Гомболевский В.А., Баланюк Э.А., Ермолаев С.О., Живоденко В.С., Идрисов И.М., Кирпичев Ю.С., Логунова Т.А., Нуждина В.А., Раковчен В.Г., Слепушкина А.В. Компьютерное зрение в лучевой диагностике: первый этап Московского эксперимента. 2-е изд. М.: Издательские решения, 2023. 388 с.

14. Бобровская Т.М., Васильев Ю.А., Никитин Н.Ю., Владзимирский А.В., Омелянская О.В., Четвериков С.Ф., Арзамасов К.М. Объем выборки для оценки диагностической точности программного обеспечения на основе технологий искусственного интеллекта в лучевой диагностике. Сиб. ж. клин. и эксперим. мед. 2024;39(3):188–198. doi: 10.29001/2073-8552-2024-39-3-188-198

15. Akbarzadeh M., Sanaie S., Rafsanjani M., Hosseini M.S. Role of imaging in early diagnosis of acute ischemic stroke: A literature review. Egypt J. Neurol. Psychiatry Neurosurg. 2021;57:126. doi:10.1186/s41983-021-00432-y

16. Пчелинцева О.И., Омелянская О.В. Об особенностях этической экспертизы в исследованиях с применением технологий и систем искусственного интеллекта на базе Государственного бюджетного учреждения здравоохранения города Москвы «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы» (ГБУЗ НПКЦ ДиТ ДЗМ). Digital Diagnostics. 2022;3(2):156–161. doi: 10.17816/DD107983

17. Морозов С.П., Андрейченко А.Е., Четвериков С.Ф., Владзимирский А.В., Омелянская О.В., Арзамасов К.М., Васильев Ю.А., Колсанов А.В., Гусев А.В., Ледихова Н.В. Веб-инструмент для выполнения ROC-анализа результатов диагностических тестов. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022617324; опубл. 19.04.2022.