Исследователи из Японии во главе с Даидзю Уэдой из Метропольного университета Осаки создали модель глубокого машинного обучения, способную обнаруживать стеатоз печени на основе рентгенографий грудной клетки.
Работа была проведена на материале 4414 пациентов из двух медицинских учреждений страны, предоставивших 6599 изображений груди и результатов эластографии печени с оценкой CAP-индекса (Controlled Attenuation Parameter), отражающего степень жировых изменений органа.
Половина участников исследования была разделена на группы для обучения, тонкой настройки и внутренней проверки модели в пропорции 8:1:1, вторая половина использовалась для независимой внешней оценки эффективности разработки.
В итоговом анализе участвовали две выборки: первая содержала 529 рентгеновских снимков 363 пациентов (средний возраст 56 лет, большинство мужчин), вторая включала 1100 изображений 783 больных (средний возраст 58 лет, преобладание также среди мужчин).
Оценка качества показала хорошие результаты: внутригрупповая проверка дала значения площади под кривой ROC равные 0,83, точности — 77%, чувствительности — 68% и специфичности — 82%. Внешняя оценка подтвердила стабильность модели, продемонстрировав аналогичные характеристики с небольшими отклонениями: AUC = 0,82, TP = 76%, SE = 76%, SP = 76%.
Полученные данные свидетельствуют о высокой надежности разработанной системы диагностики. Исследование опубликовано в специализированном издании Radiology: Cardiothoracic Imaging.
Работа была проведена на материале 4414 пациентов из двух медицинских учреждений страны, предоставивших 6599 изображений груди и результатов эластографии печени с оценкой CAP-индекса (Controlled Attenuation Parameter), отражающего степень жировых изменений органа.
Половина участников исследования была разделена на группы для обучения, тонкой настройки и внутренней проверки модели в пропорции 8:1:1, вторая половина использовалась для независимой внешней оценки эффективности разработки.
В итоговом анализе участвовали две выборки: первая содержала 529 рентгеновских снимков 363 пациентов (средний возраст 56 лет, большинство мужчин), вторая включала 1100 изображений 783 больных (средний возраст 58 лет, преобладание также среди мужчин).
Оценка качества показала хорошие результаты: внутригрупповая проверка дала значения площади под кривой ROC равные 0,83, точности — 77%, чувствительности — 68% и специфичности — 82%. Внешняя оценка подтвердила стабильность модели, продемонстрировав аналогичные характеристики с небольшими отклонениями: AUC = 0,82, TP = 76%, SE = 76%, SP = 76%.
Полученные данные свидетельствуют о высокой надежности разработанной системы диагностики. Исследование опубликовано в специализированном издании Radiology: Cardiothoracic Imaging.
