Эффективность моделей искусственного интеллекта, обученных на данных взрослых, при визуализации у детей: обзор скоупинга

ЦЕЛЬ: В настоящем обзоре скоупинга оценивается эффективность моделей искусственного интеллекта (ИИ), разработанных для взрослых, при применении к наборам данных медицинской визуализации у детей без дополнительной адаптации, а также количественно оценивается снижение эффективности в зависимости от различных модальностей, клинических задач и возрастных групп. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ: Проведён поиск литературы за 10-летний период (01.01.2014–23.06.2025) с использованием терминов, связанных с понятиями «ребёнок», «взрослый», «искусственный интеллект», «радиология» и «валидация/эффективность». Два рецензента независимо извлекали данные по стандартизированным шаблонам и проводили нарративный анализ. РЕЗУЛЬТАТЫ: Из 5642 рефератов критериям включения соответствовали 20 исследований. В исследованиях оценивались инструменты ИИ на 16 когортах педиатрических наборов данных, включавших от 30 до 7357 участников. Три набора данных использовались более одного раза для оценки различных показателей эффективности моделей ИИ. Инструменты применялись для рентгенографии (n = 7), компьютерной томографии (КТ) (n = 7), магнитно-резонансной томографии (МРТ) (n = 2), двухэнергетической рентгеновской абсорбциометрии (DEXA) (n = 2) и ультразвукового исследования (n = 2) при выполнении различных задач ИИ: сегментации (n = 9), классификации (n = 4), обнаружения (n = 3) и смешанных задач (n = 4). За исключением двух исследований, во всех статьях сообщалось о снижении эффективности при применении инструментов ИИ, обученных на данных взрослых, к педиатрическим популяциям. Перекрытие когорт создаёт риск систематической ошибки вследствие дублирования данных. Наиболее выраженное ухудшение наблюдалось при задачах обнаружения: чувствительность при выявлении лёгочных узелков снижалась с 68–100% у взрослых до 26–68% у детей. При выполнении задач сегментации снижение показателя Dice более чем на 0,10 отмечалось для различных органов и модальностей визуализации. У детей в возрасте ≤2 лет стабильно выявлялись наиболее значительные дефициты эффективности при выполнении задач всех типов. ЗАКЛЮЧЕНИЕ: Инструменты ИИ, предназначенные для применения у взрослых, без дополнительной адаптации не обеспечивают сопоставимого уровня эффективности при использовании в педиатрической популяции, особенно у детей младше 2 лет. До внедрения в клиническую практику необходима тщательная оценка моделей. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ: Вопрос: Как работают основанные на искусственном интеллекте ...