Date portal
« Vestnik KRSU»

Для укрепления стратегий сдерживания COVID-19 необходимо дополнение к полимеразной цепной реакции, признанной золотым стандартом диагностики, но ограниченной высокой стоимостью и сложной эксплуатацией. Рентгенография органов грудной клетки широко применяется для скрининга благодаря доступности, однако трудности интерпретации из-за слабых рентгенологических признаков ограничивают её точность. Искусственный интеллект предлагает решение для автоматизированного, точного и быстрого анализа рентгенограмм. Оцениваются экономические и диагностические аспекты применения искусственного интеллекта для обнаружения пневмонии при COVID-19. Исследование проводилось в рентгенологических кабинетах с использованием специально разработанных шаблонов описания рентгенограмм. В исследовании сравнили точность диагностики пневмонии при COVID-19 у трех врачей-рентгенологов и искусственного интеллекта: врачи показали точность 92–94 %, искусственный интеллект – 91 %. Искусственный интеллект ускоряет процесс, анализируя снимок за 7–12 секунд, тогда как у врачей время варьировалось от 302 до 840 секунд (медиана 452 секунды). Опрос пациентов показал, что 42 % поддерживают использование искусственного интеллекта, 30 % – не согласны, 28 % затруднились с ответом. В исследовании с 167 участниками применение искусственного интеллекта снизило затраты на диагностику с 48 096 до 11 506 сомов, обеспечив экономию в 36 589 сомов. Технология повышает точность диагностики, снижает нагрузку на персонал и улучшает доступность медицинской помощи. Для успешного внедрения искусственного интеллекта необходимы обученные специалисты, доступное оборудование, информационные кампании и укрепление доверия среди пациентов и медицинских организаций.

COVID-19; компьютерное обнаружение; искусственный интеллект; пневмония; рентген-диагностика; машинное обучение

COVID-19 инфекциясынын жайылышын токтотуу стратегияларын бекемдөө үчүн полимераздык чынжыр реакциясын толуктоо зарыл. ПЧР COVID-19 диагнозун коюуда "алтын стандарт" деп эсептелгени менен, анын баасы кымбат жана иштетүү талаптары татаал. Рентген сүрөттөрү өпкө ооруларын скрининг кылууда кеңири колдонулат, бирок сүрөттөрдүн алсыз белгилери аныктаманы татаалдантат. Бул маселени чечүү үчүн жасалма интеллект (ЖИ) рентген сүрөттөрүн автоматташтырылган, так жана тез талдоону сунуштайт. COVID-19 инфекциясынан улам пайда болгон өпкө сезгенүүсүн аныктоодо ЖИ колдонуу менен экономикалык жана диагностикалык аспекттерди баалайт. Изилдөө рентген кабинеттеринде жүргүзүлүп, Королюк И.П. жана www.radiologymasterclass.co.uk сайтындагы сунуштардын негизинде иштелип чыккан шаблондор колдонулган. Төмөн сапаттагы сүрөттөр интерпретациядагы каталарды азайтуу үчүн чыгарылып салынган. Изилдөөдө COVID-19 инфекциясынан улам пайда болгон өпкө сезгенүүсүн аныктоодо үч рентгенологдун жана ЖИдин тактыгы салыштырылды: дарыгерлер 92–94 % тактыкты көрсөтсө, ЖИ 91 % тактыкка жетти. ЖИ сүрөттөрдү 7–12 секундда талдай алса, рентгенологдордун анализге кеткен убактысы 302ден 840 секундга чейин өзгөрүп, медианасы 452 секундду түздү. Сурамжылоого ылайык, бейтаптардын 42 % ЖИди диагнозду бекитүү үчүн колдонууга макул болсо, 30 % каршы, 28 % жооп берүүгө кыйылган. 167 катышуучуну камтыган изилдөөдө ЖИ колдонуу менен диагностиканын чыгымы 48 096 сомдон 11 506 сомго кыскартылып, 36 589 сом үнөмдөлгөн. ЖИ технологиясы диагностика тактыгын жогорулатат, персоналдын жүгүн жеңилдетет жана медициналык кызматтардын жеткиликтүүлүгүн жакшыртат. Технологияны ийгиликтүү киргизүү үчүн окутулган адистер, жеткиликтүү жабдуулар, маалыматтык кампаниялар жана бейтаптар менен медициналык мекемелердин арасында ишенимди бекемдөө зарыл.

COVID-19; компьютердик аныктоо; жасалма интеллект; пневмония; рентген-диагностикасы; машинаны үйрөнүү

To strengthen COVID-19 containment strategies, an addition to the polymerase chain reaction, recognized as the gold standard for diagnosis, but limited by high cost and complex operation, is needed. Chest X-ray is widely used for screening due to its accessibility, but interpretation difficulties due to weak radiological features limit its accuracy. Artificial intelligence offers a solution for automated, accurate and fast X-ray analysis. The economic and diagnostic aspects of using artificial intelligence to detect pneumonia in COVID-19 are being evaluated. The study was conducted in X-ray rooms using specially designed X-ray description templates. The study compared the accuracy of the diagnosis of pneumonia in COVID-19 among three radiologists and artificial intelligence: doctors showed an accuracy of 92-94%, artificial intelligence – 91%. Artificial intelligence accelerates the process by analyzing the image in 7-12 seconds, whereas doctors' time ranged from 302 to 840 seconds (median 452 seconds). A survey of patients showed that 42% support the use of artificial intelligence, 30% disagree, and 28% found it difficult to answer. In a study with 167 participants, the use of artificial intelligence reduced diagnostic costs from 48,096 to 11,506 soms, providing savings of 36,589 soms. The technology improves diagnostic accuracy, reduces staff workload, and improves access to medical care. The successful implementation of artificial intelligence requires trained specialists, affordable equipment, information campaigns, and building trust among patients and medical organizations.

COVID-19; computer-aided detection; artificial intelligence; pneumonia; X-ray diagnostics; machine learning