149 Влияние ИИ в диагностической визуализации: установление его роли в усугублении или смягчении вреда от избыточной диагностики

Компьютерные науки в медицине перестали быть утопией. Медицинская приборостроительная промышленность разработала инструменты искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО), позволяющие извлекать выводы из больших объёмов структурированных и неструктурированных данных и создавать продукты, которые продвинули оказание медицинской помощи. В области диагностической визуализации (ДВ) мощность ИИ и МО вскоре будет использована в полной мере. Ожидается, что их широкое применение заменит интеллектуальную роль радиолога в местах с дефицитом радиологов, обеспечит большую чувствительность и специфичность в случаях, когда клиницисты имеют ограниченный опыт и недостаточную способность выявлять редкие, но значимые находки, и потенциально снизит рабочую нагрузку врачей. Применение моделей ИИ/МО в медицинской визуализации может сопровождаться ошибками; вероятны ложноположительные находки. Однако неизвестно, будут ли эти инструменты усугублять риск получения случайных находок, требующих дополнительного обследования или лечения, или же смягчат эти риски благодаря интеллектуальному дизайну. Цель нашего предложения — подчеркнуть необходимость проведения большего числа исследований, полностью оценивающих отдалённые последствия использования вариантов ДВ с поддержкой ИИ в отношении избыточной диагностики. Ожидается, что обсуждение на конференции Preventing Overdiagnosis предоставит своевременные и важные перспективы в процессе внедрения ИИ в диагностической радиологии. Предлагаемые темы для обсуждения включают: какова роль ИИ в предотвращении избыточной диагностики в ДВ? Может ли ИИ лучше выявлять случайные находки, которые настолько доброкачественны и имеют столь благоприятный прогноз, что их не обязательно сообщать в отчёте об исследовании? Если применение ИИ в диагностической радиологии станет повсеместным, какие факторы в системе здравоохранения (вне самой системы ИИ) могут способствовать избыточной диагностике? Учитывая способность ИИ с большей чувствительностью и специфичностью выявлять случайные и/или редкие находки, произойдёт ли сдвиг в том, как радиологи интерпретируют результаты и ставят диагнозы? Появятся ли новые диагнозы, которые потенциально могут привести к увеличению стигматизации пациентов и избыточной диагностике? Ожидаемые результаты предлагаемого воркшопа: участники получат знания и выгоду от точек зрения панелистов и экспертов по использованию ИИ в диагностической визуализации; выводы обсуждения будут систематизированы и оформлены в виде комментария, что внесёт вклад в продолжающийся диалог об оказании медицинской помощи с поддержкой ИИ и, надеемся, даст новые идеи по проблеме избыточной диагностики в этой сфере. Материалы воркшопа также будут подготовлены для определения проблем, возможных решений и формулирования исследовательской повестки.