نظام الذكاء الاصطناعي يحقق دقة تشخيص اختلافات على مستوى أطبّاء الأعصاب في تصوير الدماغ بالرنين المغناطيسي

خلفية: على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي (AI) يُظهر وعدًا في العديد من جوانب الأشعة، إلا أن استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء تشخيصات تفاضلية للأمراض النادرة والشائعة في تصوير الدماغ بالرنين المغناطيسي لم يُظهر بعد. الهدف: تقييم نظام الذكاء الاصطناعي لتوليد تشخيصات تفاضلية في تصوير الدماغ بالرنين المغناطيسي مقارنة مع أطباء الأشعة. المواد والطرق: اختبرت هذه الدراسة الاستعادية أداء نظام الذكاء الاصطناعي للتشخيص الاحتمالي في المرضى الذين يعانون من 19 تشخيصًا شائعًا ونادرًا في تصوير الدماغ بالرنين المغناطيسي الذي تم الحصول عليه بين يناير 2008 ويناير 2018. يجمع نظام الذكاء الاصطناعي بين الأساليب المدفوعة بالبيانات وخبرات المجالات، بما في ذلك التعلم العميق والشبكات البايزية. أولًا، تم اكتشاف الآفات باستخدام التعلم العميق. ثم تم استخراج 18 ميزة تصوير كمية باستخدام التوافق القائم على الأطلس والتجزئة. ثالثًا، تم دمج هذه الميزات التصويرية مع خمس ميزات سريرية باستخدام الاستدلال البايزي لتطوير تشخيصات تفاضلية مرتبة حسب الاحتمال. تم تحسين خوارزميات استخراج الميزات الكمية والاحتمالات الشرطية على مجموعة تدريب من 86 مريضًا (متوسط العمر، 49 سنة ± 16 انحراف معياري؛ 53 امرأة). تم مقارنة الدقة مع المقيمين في الأشعة، وأطباء الأشعة العامين، وزملاء الأعصاب، وأطباء الأعصاب الأكاديميين باستخدام دقة أعلى واحد، أعلى اثنين، وأعلى ثلاثة تشخيصات تفاضلية في 92 مريضًا مستقلًا (متوسط العمر، 47 سنة ± 18؛ 52 امرأة). النتائج: بالنسبة لدقة أعلى ثلاثة تشخيصات تفاضلية، كان نظام الذكاء الاصطناعي (91% صحيحة) يعمل بشكل مشابه لأطباء الأعصاب الأكاديميين (86% صحيحة؛ P = .20)، وأفضل من المقيمين في الأشعة (56%; P < .001)، وأطباء الأشعة العامين (57%; P < .001)، وزملاء الأعصاب (77%; P = .003). لم يتأثر أداء نظام الذكاء الاصطناعي بانتشار المرض (93% دقة للأمراض الشائعة مقابل 85% للأمراض النادرة؛ P = .26). كان أطباء الأشعة أكثر دقة في تشخيص الأمراض الشائعة مقابل النادرة (78% مقابل 47% عبر جميع أطباء الأشعة؛ P < .001). الخلاصة: اقترب نظام الذكاء الاصطناعي لتصوير الدماغ بالرنين المغناطيسي من دقة أعلى واحد، أعلى اثنين، وأعلى ثلاثة تشخيصات تفاضلية لأطباء الأعصاب وتجاوز دقة أطباء الأشعة الأقل تخصصًا. © RSNA، 2020 المواد التكميلية متاحة عبر الإنترنت لهذا المقال. انظر أيضًا الافتتاحية للكاتب زاهارتشوك في هذا العدد.