medvisМедицинская визуализацияMedical Visualization1607-07632408-9516RDS-Media Ltd.10.24835/1607-0763-1446medvis-1446Research ArticleГОЛОВАHEADВлияние системы автоматического выявления ишемических изменений в бассейне средней мозговой артерии на процесс принятия врачебных решенийInfluence of the implementation of automatic artificial intelligence-based CT image analysis systems in diagnosis of middle cerebral artery stroke in humanhttps://orcid.org/0000-0002-0416-493XАндроповаП. Л.AndropovaP. L.

Андропова Полина Леонидовна – врач КТ-кабинета рентгеновского отделения ГБУЗ “Елизаветинская больница”, Санкт-Петербург.

E-mail: polin.and@icloud.com

Polina L. Andropova – radiologist of the X-ray department of the St. Petersburg City Hospital of the Holy Martyr Elizabeth, St. Petersburg.

E-mail: polin.and@icloud.com

polin.kira@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0003-2406-6349КолесниковаП. А.KolesnikovaP. A.

Колесникова Полина Алексеевна – аспирант ФГБУН “Институт биохимической физики им. Н.М. Эмануэля” Российской академии наук, Москва. E-mail: larionova_pa@gkl-kemerovo.ru

Polina A. Kolesnikova – postgraduate (PhD) student of the Emanuel Institute of Biochemical Physics of the Russian Academy of Sciences, Moscow.

E-mail: larionova_pa@gkl-kemerovo.ru

larionova_pa@gkl-kemerovo.ruhttps://orcid.org/0000-0003-3251-4084ГавриловП. В.GavrilovP. V.

Гаврилов Павел Владимирович – канд. мед. наук, ведущий научный сотрудник, руководитель направления “лучевая диагностика” ФГБУ “Санкт-Петербургский научно-исследовательский институт фтизиопульмонологии”, Санкт-Петербург.

E-mail: spbniifrentgen@mail.ru

spbniifrentgen@mail.ruhttps://orcid.org/0009-0000-5495-3403КокоревО. В.KokorevO. V.

Кокорев Олег Васильевич – медицинский советник Департамента компьютерной томографии, Россия и СНГ ООО “ДжиИ Хэслкеа”, Москва.

E-mail: oleg.kokorev@ge.com

Oleg V. Kokorev – Zone Clinical Leader, CT Russia and CIS, GE HealthCare, Moscow.

 E-mail: oleg.kokorev@ge.com

oleg.kokorev@ge.comhttps://orcid.org/0009-0003-1451-0773ЧерноваЕ. В.ChernovaE. V.

Чернова Елена Валерьевна – врач-рентгенолог отделения компьютерной томографии ГБУЗ “Елизаветинская больница”, Санкт-Петербург.

E-mail: Le-nika@yandex.ru

Elena V. Chernova – radiologist of the X-ray department of the St. Petersburg City Hospital of the Holy Martyr Elizabeth, St. Petersburg

 E-mail: Le-nika@yandex.ru

Le-nika@yandex.ruhttps://orcid.org/0009-0003-9495-4189КурносенкоО. А.KurnosenkoO. A.

Курносенко Олеся Александровна – врач-рентгенолог отделения компьютерной томографии ГБУЗ “Елизаветинская больница”, Санкт-Петербург.

E-mail: olesia.hok@mail.ru

Olesya A. Kurnosenko – radiologist of the X-ray department of the St. Petersburg City Hospital of the Holy Martyr Elizabeth, St. Petersburg.

E-mail: olesia.hok@mail.ru

olesia.hok@mail.ruhttps://orcid.org/0009-0003-5990-1954ГалустянД. Х.GalustyanD. H.

Галустян Диана Хачиковна – врач-рентгенолог отделения компьютерной томографии ГБУЗ “Елизаветинская больница”, Санкт-Петербург.

E-mail: Galustyandkh@yandex.ru

Diana H. Galustyan – radiologist of the X-ray department of the St. Petersburg City Hospital of the Holy Martyr Elizabeth, St. Petersburg.

E-mail: Galustyandkh@yandex.ru

Galustyandkh@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0001-6244-975XБойцоваМ. Г.BoytsovaM. G.

Бойцова Марина Геннадьевна – канд. мед. наук, доцент, кафедра лучевой диагностики Медицинского института Санкт- Петербургского государственного университета, Санкт-Петербург.

 E- mail: mgboitsova@mail.ru

Marina G. Boytsova – Cand. of Sci. (Med.), Associate Professor, Department of Radiation Diagnostics, Medical Institute of St. Petersburg State University, St. Petersburg.

E-mail: mgboitsova@mail.ru

https://orcid.org/0000-0003-4871-2341ТрофимоваТ. Н.TrofimovaT. N.

Трофимова Татьяна Николаевна – член-корр. РАН, доктор мед. наук, профессор, главный внештатный специалист по лучевой и инструментальной диагностике СЗФО РФ и Комитета по здравоохранению Санкт-Петербурга, Санкт-Петербург.

E-mail: TTrofimova@sogaz-clinic.ru

Tatiana N. Trofimova – Corresponding Member of the Russian Academy of Sciences, Doct. of Sci. (Med.), Professor, Chief Freelance Specialist in Radiology and Instrumental Diagnostics of the Northwestern Federal District of the Russian Federation and the Committee for Health, St. Petersburg.

E-mail: TTrofimova@sogaz-clinic.ru

TTrofimova@sogaz-clinic.ruГБУЗ “Елизаветинская больница”РоссияSt. Petersburg City Hospital of the Holy Martyr ElizabethRussian FederationФГБУН “Институт биохимической физики им. Н.М. Эмануэля” Российской академии наукРоссияEmanuel Institute of Biochemical Physics of the Russian Academy of SciencesRussian FederationФГБУ “ Санкт-Петербургский научно-исследовательский институт фтизиопульмонологии” Минздрава РоссииРоссияSaint-Petersburg State Research Institute of PhthisiopulmonologyRussian FederationООО “ ДжиИ Хэслкеа”РоссияGE HealthCareRussian FederationФГБОУ ВО “Санкт- Петербургский государственный университет”Russian FederationSt. Petersburg State UniversityRussian FederationФГБОУ ВО “Санкт-Петербургский государственный университет”РоссияSt. Petersburg State UniversityRussian Federation2024110520242834252Copyright © 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., 20242024Андропова 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.Andropova P.L., Kolesnikova P.A., Gavrilov P.V., Kokorev O.V., Chernova E.V., Kurnosenko O.A., Galustyan D.H., Boytsova M.G., Trofimova T.N.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://medvis.rdsmedia.ru/jour/article/view/1446Цель исследования

Цель исследования: изучение возможности применения моделей параллельного и второго чтения при внедрении программы автоматического выявления ишемических изменений в бассейне средней мозговой артерии в диагностический процесс врачей со стажем до трех лет и различным опытом в ургентной нейрорадиологии.

Материал и методы

Материал и методы. В исследование включены программный продукт на основе технологий искусственного интеллекта, а также 7 врачей со стажем до трех лет и различным опытом в диагностике ишемического инсульта. Комплементарная оценка осуществлялась на базе, включающей 100 пациентов, поступивших в Региональный сосудистый центр Санкт-Петербурга с клинической картиной ишемического инсульта в бассейне средней мозговой артерии, которым были выполнены нативные КТ-исследования головного мозга. Ишемический инсульт у половины пациентов был подтвержден на основе клинических данных, а также проведения КТ-ангиографии сосудов головного мозга и КТ-перфузии. У другой половины данный диагноз исключили. Были смоделированы два варианта внедрения алгоритма искусственного интеллекта в качестве системы поддержки принятия решений в диагностический процесс врача-рентгенолога: первого (параллельного) и второго чтения.

Результаты

Результаты. Результаты исследования показали, что при применении модели комплементарной оценки “параллельное чтение” происходит увеличение показателей диагностической эффективности, а также межэкспертного согласия при оценке по шкале ASPECTS среди молодых специалистов вне зависимости от наличия опыта работы с ургентной патологией.

The purpose of the study was to investigate the possibility of applying first-reader and second-reader modes in the implementation of an automatic detection program for MCA ischemic stroke in the diagnostic process of radiologists with less than 3 years of experience and varying expertise in emergency neuroradiology.

Material and methods

Material and methods. The study included a software product based on artificial intelligence technologies, as well as seven doctors with less than 3 years of experience and varying expertise in the diagnosis of ischemic stroke. Complementary evaluation was performed based on a cohort of 100 patients admitted to the regional vascular center in Saint Petersburg with clinical presentation of ischemic stroke in the territory of the middle cerebral artery, who underwent native CT brain studies. Ischemic stroke was confirmed in half of the patients based on clinical data, as well as CT angiography of the cerebral vessels and CT perfusion. The diagnosis was ruled out in the other half. Two variants of implementing the artificial intelligence algorithm as a decision support system in the diagnostic process of a radiologist were simulated: the first (parallel) and second reader modes.

Results

Results. The results of the study showed that the application of the complementary evaluation parallel- reader mode leads to an increase in diagnostic efficiency indicators and interobserver agreement in assessing ASPECTS scale among young specialists, regardless of their experience with urgent pathology.

ишемический инсультискусственный интеллекткомпьютерная томографиямолодые специалистымодель комплементарной оценкиischemic strokeartificial intelligencecomputed tomographyyoung specialistscomplementary assessment modelReferencesУказ Президента Российской Федерации от 10.10.2019 г. № 490 “О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации”. (2019). Официальный портал правовой информации. URL: http://www.pravo.gov.ru (дата доступа: 20 января 2024).Decree of the President of the Russian Federation dated October 10, 2019 No.490 “On the development of artificial intelligence in the Russian Federation”(together with the “National Strategy for the Development of Artificial Intelligence for the period until 2030”). URL:http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_335184/. Accessdate:03/15/2022 (In Russian)Морозов С.П., Владимирский А.В., Кляшторный В.Г., Андрейченко А.Е., Кульберг Н.С., Гомболевский В.А. Клинические испытания программного обеспечения на основе интеллектуальных технологий (лучевая диагностика). М.: Серия Лучшие практики лучевой и инструментальной диагностики. Вып. 23. 2019. 34 С.Morozov S.P., Vladzymyrskyy A.V., Klyashtornyy V.G. et al. Clinical acceptance of software based on artificial intelligence technologies (radiology). Moscow, Series “Best practices in medical imaging”. Issue 23. 2019. 34 p. (In Russian)Obuchowski N.A., Bullen J.A. Statistical considerations for testing an AI algorithm used for prescreening lung CT images. Contemp Clin Trials Commun. 2019; 16: 100434. https://doi.org/10.1016/j.conctc.2019.100434. Erratum in: Contemp Clin Trials Commun. 2020 Dec 10; 20: 100689. PMID: 31485545; PMCID: PMC6717063Obuchowski N.A., Bullen J.A. Statistical considerations for testing an AI algorithm used for prescreening lung CT images. Contemp Clin Trials Commun. 2019; 16: 100434. https://doi.org/10.1016/j.conctc.2019.100434. Erratum in: Contemp Clin Trials Commun. 2020 Dec 10; 20: 100689. PMID: 31485545; PMCID: PMC6717063Смольникова У.А. Возможности систем автоматического анализа цифровых рентгенологических изображений в диагностике округлых образований в легких: специальность 31.25.00: дис. ... канд. мед. наук. М., 2022. 281 с.Smolnikova U.A. Possibilities of automated analysis of digital X-rays in diagnosing pulmonary nodules and masses: Scientific speciality 3.1.25. Diagnostic radiology. Dissertation submitted for the degree of candidate of medical sciences / Smolnikova Uliana Alekseevna, 2022. 281 p. (In Russian)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. Сибирский журнал клинической и экспериментальной медицины. 2023; 39 (3): 194–200. https://doi.org/10.29001/2073-8552-2023-39-3-194-200Andropova P.L., Gavrilov P.V., Kolesnikova P.A. et al. Diagnostic efficiency of individual systems for automatic analysis of computed tomography images in the detection of ischemic stroke in the basin of the middle cerebral artery. The Siberian Journal of Clinical and Experimental Medicine. 2023; 38 (3): 194–200. https://doi.org/10.29001/2073-8552-2023-39-3-194-200 (In Russian)Kumar R., Indrayan A. Receiver operating characteristic (ROC) curve for medical researchers. Indian Pediatr. 2011; 48 (4): 277–287. https://doi.org/10.1007/s13312-011-0055-4Kumar R., Indrayan A. Receiver operating characteristic (ROC) curve for medical researchers. Indian Pediatr. 2011; 48 (4): 277–287. https://doi.org/10.1007/s13312-011-0055-4Андропова П.Л., Гаврилов П.В., Казанцева И.П., Домиенко О.М., Наркевич А.Н., Колесникова П.А., Гребенкина Е.К., Тарасов Н.В., Сергеева Т.В., Трофимова Т.Н. Оценка межэкспертной согласованности врачей-рентгенологов в диагностике ишемического инсульта в бассейне средней мозговой артерии с помощью компьютерной томографии. Медицинская визуализация. 2023; 27 (4): 159–169. https://doi.org/10.24835/1607-0763-1315Andropova P.L., Gavrilov P.V., Kazantseva I.P. et al. Interexpert agreement between neuroradiologists in the diagnosis of middle cerebral artery stroke by computed tomography. Medical Visualization. 2023; 27 (4): 159–169. https://doi.org/10.24835/1607-0763-1315 (In Russian)Najjar R. Redefining Radiology: A Review of Artificial Intelligence Integration in Medical Imaging. Diagnostics. 2023; 13 (17): 2760. https://doi.org/10.3390/diagnostics13172760Najjar R. Redefining Radiology: A Review of Artificial Intelligence Integration in Medical Imaging. Diagnostics. 2023; 13 (17): 2760. https://doi.org/10.3390/diagnostics13172760Anderson T., Torreggiani W.C., Munk P.L., Mallinson P.I. The impact of the introduction of artificial intelligence in radiology and its potential legal implications in the UK and Ireland. BJR Open. 2020; 2 (1): 20200030. https://doi.org/10.1259/bjro.20200030. PMID: 33178985; PMCID: PMC7594892Anderson T., Torreggiani W.C., Munk P.L., Mallinson P.I. The impact of the introduction of artificial intelligence in radiology and its potential legal implications in the UK and Ireland. BJR Open. 2020; 2 (1): 20200030. https://doi.org/10.1259/bjro.20200030. PMID: 33178985; PMCID: PMC7594892Miller R.A. Medical diagnostic decision support systems - past, present, and future: a threaded bibliography and brief commentary. J. Am. Med. Inform. Assoc. 1994; 1: 8–27. https://doi.org/10.1136/jamia.1994.95236141Miller R.A. Medical diagnostic decision support systems - past, present, and future: a threaded bibliography and brief commentary. J. Am. Med. Inform. Assoc. 1994; 1: 8–27. https://doi.org/10.1136/jamia.1994.95236141

The authors declare that there are no conflicts of interest present.