Цель систематического обзора состояла в подробном описании существующих приложений на основе искусственного интеллекта (ИИ) и оценке точности автоматизированной диагностики фиброза печени.
У пациентов с фиброзом печени системы искусственного интеллекта позволяют проводить автоматизированную диагностику, стадирование и стратификацию риска.
Цель систематического обзора состояла в подробном описании существующих приложений на основе искусственного интеллекта (ИИ) и оценке точности автоматизированной диагностики фиброза печени.
Широкий поиск по заранее определенным ключевым словам был проведен в таких базах данных, как PubMed, Cochrane Library, EMBASE и WILEY. Процесс отбора включал оценку статей на предмет их соответствия с точки зрения применения приложений на основе ИИ для диагностики фиброза печени.
Критерии исключения включали редакционные статьи, статьи об исследованиях, написанные не на английском языке, исследования у детей, презентации на конференциях, письма в редакцию, рефераты, отчеты о случаях и исследования на животных.
Были выявлены 24 статьи, в которых описывали автоматизированную диагностику фиброза печени на основе визуализации. Среди этих статей в 6 исследованиях в качестве метода исследования использовали ультразвуковое исследование печени, в 7 исследованиях — компьютерную томографию, в 5 исследованиях — магнитно-резонансную томографию и в 6 исследованиях — биопсию печени.
Результаты систематического обзора включенных исследований свидетельствовали о том, что в выявлении и стадировании фиброза печени неинвазивные методы на основе ИИ достигли точности, сравнимой с точностью специалиста-человека. Однако, прежде чем внедрять эти результаты в клиническую практику, необходима дальнейшая валидация в ходе клинических исследований.
Применение систем ИИ оказалось перспективным методом диагностики фиброза печени, превзошедшим ограничения неинвазивных методов.
Medicina (Kaunas)
Diagnosis of Liver Fibrosis Using Artificial Intelligence: A Systematic Review
Stefan Lucian Popa и соавт.
Комментарии (0)