Новое исследование, представленное на ежегодном собрании Американского колледжа ревматологии ACR Convergence, показывает, что модель анализа на основе искусственного интеллекта, называемая искусственной нейронной сетью, позволяет точно обнаруживать определенный рентгенологический сакроилеит у людей с осевым спондилоартритом, что может оказаться полезным. как для диагностики в клинике, так и для классификации пациентов для включения в клинические испытания (РЕЗЮМЕ № 2018).
Осевой спондилоартрит (AxSpA) – это разновидность спондилоартрита. Эта воспалительная форма артрита обычно поражает позвоночник и таз. Основной симптом у большинства пациентов – боль в пояснице. Многие люди с осевым спондилоартритом прогрессируют до некоторой степени сращения позвоночника, известного как анкилозирующий спондилит. AxSpA поражает как мужчин, так и женщин, обычно развивается до 30 лет.
Если врачи подозревают AxSpA, они обычно рекомендуют обычную рентгенографию или рентген крестцово-подвздошных суставов. Магнитно-резонансная томография (МРТ) также используется для оценки пациентов с подозрением на AxSpA. Исследователи отбирают пациентов для включения в клинические испытания, используя критерии классификации их заболевания. Пациенты классифицируются как имеющие рентгенологический или нерадиографический AxSpA на основании определенных признаков заболевания на их изображениях, видимых читателями. Однако известно, что надежность радиографической оценки сакроилеита невысока. Экспертные читатели – в отличие от оценок местных ревматологов или радиологов – обычно дают более надежные результаты, но они недоступны во многих местах.
Одно из предлагаемых решений этой проблемы – определить, можно ли использовать модель на основе искусственного интеллекта (ИИ) для анализа рентгенограмм для повышения точности этих показаний, что делает их сопоставимыми с показаниями ведущих экспертов. Это исследование направлено на разработку и валидацию модели искусственной нейронной сети, которая использует технологию искусственного интеллекта для обнаружения определенного рентгенографического сакроилеита как проявления AxSpA.
"Обычная рентгенография крестцово-подвздошных суставов по-прежнему является первой, а иногда и единственной доступной процедурой визуализации для диагностики AxSpA во многих частях мира," говорит соавтор исследования профессор Денис Поддубный, заведующий отделением ревматологии в Charité Universitätsmedizin Berlin, Германия. "Точная оценка рентгенологического сакроилеита важна для постановки правильного диагноза. При наличии определенного рентгенологического сакроилеита у пациента с симптомами, указывающими на спондилоартрит, другие процедуры визуализации обычно не требуются, и лечение можно начинать сразу. Наличие или отсутствие рентгенологического сакроилеита также имеет значение для включения во многие клинические испытания спондилоартрита. Мы видим большое расхождение между местной и центральной оценкой сакроилеита, иногда достигающее половины случаев."
Для исследования исследователи использовали обычные рентгенограммы крестцово-подвздошных суставов двух независимых групп пациентов с AxSpA, включая 1669 рентгенограмм, используемых для обучения и проверки нейронной сети, и 100 рентгенограмм, используемых в качестве тестового набора данных. Все рентгенограммы были прочитаны как человеком, так и искусственной нейронной сетью. Читатели использовали модифицированные Нью-Йоркские критерии для определения наличия или отсутствия определенного рентгенологического сакроилеита. Затем исследователи проанализировали, согласны ли читатели-люди или искусственная нейронная сеть.
Результаты исследования показали, что искусственная нейронная сеть показала отличные результаты в точном распознавании определенного рентгенологического сакроилеита у этих пациентов с высокими показателями чувствительности и специфичности. Эта основанная на искусственном интеллекте модель может обеспечить точное обнаружение сакроилеита, что делает его актуальным как для диагностики пациентов в клинике, так и для классификации AxSpA при отборе пациентов для клинических испытаний.
"Я действительно думаю, что разработанные могут быть полезны как в клинической практике (как инструмент поддержки принятия решений), так и в исследованиях (классификация включенных пациентов)," говорит доктор. Поддубный. "Однако это только первый шаг. Следующая большая задача – разработать инструмент на основе искусственного интеллекта для оценки МРТ крестцово-подвздошных суставов. Это будет особенно актуально для диагностики и дифференциальной диагностики AxSpA на ранней стадии."