Validation of Diagnostic Accuracy of Anartificial Intelligence Algorithm for Detecting Multiple Sclerosis in a City Polyclinic Setting

Abstract

Цель: оценить диагностическую точность оригинального алгоритма выявления РС в условиях отделения лучевой диагностики медицинской организации, оказывающей первичную (амбулаторно-поликлиническую) медицинскую помощь. Материалы и методы. Проведен анализ деперсонализированных результатов МР-исследований головного мозга, выполненных 93 пациентам в период с 22.08.2019 г. по 26.09.2019 г., из которых 42 мужчины (средний возраст 47,5±15,9 лет) и 51 женщина (средний возраст 52,3±16,8 лет); лица европеоидной расы, жители г. Москвы. Все пациенты подписали добровольное информированное согласие. Исследования проводились на томографе VANTAGE Atlas (Toshiba, Япония) с индукцией магнитного поля 1,5 Тл по стандартному протоколу. Результаты. Все МР-исследования проанализированы с применением оригинального алгоритма «искусственного интеллекта» (ИИ). Решения алгоритма (индекс-теста) сопоставлены с референс-тестом, значения которого приняты за истинный статус обследуемых лиц. Чувствительность индекс-теста-100%, специфичность-75,3%, точность-76,3%, прогностическая ценность отрицательного результата-100%, площадь под характеристической кривой-0,861. Результаты свидетельствуют о надежном «отсеивании» алгоритмом результатов исследований без признаков РС. Показано достаточное качество и отличная воспроизводимость результатов работы алгоритма на независимых данных. Заключение. Разработанный алгоритм ИИ обеспечивает эффективную сортировку МР-исследований в условиях первичного звена здравоохранения с поддержанием оптимального уровня настороженности относительно РС. Ключевые слова: искусственный интеллект, нейронная сеть, рассеянный склероз, магнитно-резонансная томография Контакт: Бабкин Владимир Андреевич,