Сравнительный анализ использования систем поддержки принятия врачебных решений при анализе маммографических иследований в Красноярском крае

Цель: Оценка эффективности технологий искусственного интеллекта (ИИ) в интерпретации маммографических изображений на примере сравнительного анализа заключений врачей-рентгенологов первичного звена и специалистов референс-центра КГБУЗ «КККОД им. А.И. Крыжановского» (КККОД).

Материалы и методы: проведен ретроспективный анализ 1012 маммографических исследований, выполненных в марте-мае 2025 г., направляемых в референс-центр КККОД согласно установленному порядку. Оценивались заключения врачей-рентгенологов референс-центра и первичного звена, а также результаты двух сервисов ИИ по шкале BI-RADS. Статистическая обработка выполнена программой StatTech 4.0.6, рассчитывался показатель дискордантности для клинических случаев, влияющих на дальнейшую тактику ведения пациентов.

Результаты: в Красноярском крае внедрение в практику врачей-рентгенологов второго ИИ-сервиса при проведении маммографического исследования привело к увеличению диагностически сложных категорий BI-RADS 3,4, что повысило нагрузку на референс-центр КККОД на 29,5%. При этом процент дискордантности не претерпел изменений (27,5%) в сравнении с 2024 годом, когда на территории края использовался один сервис ИИ. По результатам ретроспективного анализа отмечены различия в работе двух сервисов ИИ при интерпретации маммографических исследований.

Заключение: использование многофункциональных цифровых платформ на основе ИИ повышает качество профилактики и диагностики заболеваний, снижая вероятность врачебных ошибок. Однако одновременное применение нескольких сервисов увеличивает нагрузку на специалистов ввиду необходимости анализа множества вариантов интерпретаций.

1. Состояние онкологической помощи населению России в 2020 году / Под ред. Каприна А.Д., Старинского В.В., Шахзадовой — М.: МНИОИ им. П.А. Герцена − филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России, 2021

2. Состояние онкологической помощи населению России в 2021 году / Под ред. Каприна А.Д., Старинского В.В., Шахзадовой — М.: МНИОИ им. П.А. Герцена − филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России, 2022.

3. Состояние онкологической помощи населению России в 2022 году / Под ред. Каприна А.Д., Старинского В.В., Шахзадовой — М.: МНИОИ им. П.А. Герцена − филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России, 2023.

4. Состояние онкологической помощи населению России в 2023 году / Под ред. Каприна А.Д., Старинского В.В., Шахзадовой — М.: МНИОИ им. П.А. Герцена − филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России, 2024.

5. Заридзе Д.Г. Перспективы применения искусственного интеллекта для повышения эффективности cкрининга злокачественных новообразований // Общественное здоровье. — 2024. — Т.4. — №4. — С.24-42.

6. Рожкова Н.И., Ройтберг П.Г., Варфоломеева А.А., Мазо М.Л. и др. Сегментационная модель скрининга рака молочной железы на основе нейросетевого анализ рентгеновских изображений // Сеченовский вестник. — 2021. — Т.11. — №3. — С.4-14.

7. Морозов С.П., Говорухина В.Г., Диденко В.Г., Пучкова О.С. и др. Перспективы использования технологий искусственного интеллекта (ИИ) в скрининге рака молочной железы // Вопросы онкологии. — 2020. — Т.66. — №6. — С.603-608.

8. Протокол заседания Оперативного штаба Министерства здравоохранения Российской Федерации от 31.10.2024 №73/13-7/578 под председательством Министра здравоохранения Российской Федерации.

9. Приказ Министерства здравоохранения Красноярского края от 30.09.2021 №1824-орг «Об организации Референс-центра для двойного чтения маммографических исследований» Доступно по: http://onkolog24.ru/ru/to-specialists/normative-base. Ссылка активна на 27.07.2024.

10. Зуков Р.А., Комиссарова В.А., Сафонцев И.П., Евминенко С.А. Искусственный интеллект в диагностике рака молочной железы: опыт региона // Врач и информационные технологии. — 2024. — №4. — С.72-84.

11. Письмо Министерства здравоохранения Красноярского края от 14.07.2025 №с-71-6621.

12. Приказ Министерства здравоохранения Красноярского края от 06.08.2019 №936-орг «О маршрутизации пациенток с подозрением на рак молочной железы». Доступно по: http://onkolog24.ru/ru/to-specialists/normative-base. Ссылка активна на 27.07.2024.

13. Васильев Ю.А., Тыров И.А., Владзимирский А.В. и др. Двойной просмотр результатов маммографии с применением технологий искусственного интеллекта: новая модель организации массовых профилактических исследований // Digital Diagnostics. — 2023. — Т.4. — С.93-104.

14. Ваньков В.В., Артемова О.Р., Карпов О.Э. и др. Итоги внедрения искусственного интеллекта в здравоохранении России // Врач и информационные технологии. — 2024. — №3. — С.32-43

15. Васильев Ю.А., Тыров И.А., Владзимирский А.В. и др. Автономный искусственный интеллект для сортировки результатаов профилактических лучевых исследований // Профилактическая медицина. — 2024. — Т.27. — №7. — С. 23-29.