Перейти к:
Частота встречаемости патологических изменений на рентгенограммах органов грудной клетки: анализ текстовых протоколов в масштабах мегаполиса
https://doi.org/10.35627/2219-5238/2024-32-6-17-25
Аннотация
Введение. Для достижения наибольших показателей диагностической точности ИИ-сервисов для лучевой диагностики необходимо их тестирование и валидация на наборах данных, в которых учтен баланс классов различных патологических признаков. Обеспечить создание таких наборов данных возможно лишь при наличии информации о частоте встречаемости патологических признаков в практическом здравоохранении.
Цель исследования: определить частоту встречаемости отдельных патологических признаков на рентгенограммах органов грудной клетки на больших данных системы здравоохранения российского мегаполиса.
Материалы и методы. Обсервационное многоцентровое ретроспективное выборочное исследование. В Едином радиологическом информационном сервисе Единой медицинской информационно-аналитической системы города Москвы было найдено 562 077 текстовых протоколов описаний рентгенограмм органов грудной клетки, которые далее были проанализированы и автоматически размечены с помощью инструмента Medlabel. Временной период, в который были выполнены исследования: с 18.02.2021 по 11.06.2021. Обработка результатов выполнялась в Microsoft Excel и с помощью языка программирования Python 3.9. Различия между группами оценивались с помощью критерия хи-квадрат.
Результаты. Среди всех проанализированных протоколов самым часто встречающимся патологическим признаком была кардиомегалия (12,23 %), тогда как остальные патологические признаки встречались не более чем в 3,0 % случаев. Среди всех исследований с патологическими признаками большинство исследований (79,60 %) содержали только один признак. Среди них самым распространенным признаком была кардиомегалия (80,78 %). Среди протоколов с двумя и более патологическими признаками кардиомегалия встречалась только в 43,36 % случаев, тогда как преобладающими по частоте признаками были очаги затемнения (64,98 %) и инфильтрация/консолидация (64,50 %).
Заключение. Доля протоколов с патологическими признаками составила 16,7 %. По частоте встречаемости на первом месте находится кардиомегалия, на втором – очаги затемнения, на третьем – инфильтрация/консолидация. При этом частота встречаемости отдельных патологических признаков значимо различалась в исследованиях с одним и несколькими (двумя и более) патологическими признаками, что необходимо учитывать при обучении и тестировании ИИ-сервисов.
Ключевые слова
Для цитирования:
Васильев Ю.А., Пестренин Л.Д., Румянцев Д.А., Новик В.П., Арзамасов К.М. Частота встречаемости патологических изменений на рентгенограммах органов грудной клетки: анализ текстовых протоколов в масштабах мегаполиса. Здоровье населения и среда обитания – ЗНиСО. 2024;32(6):17-25. https://doi.org/10.35627/2219-5238/2024-32-6-17-25
For citation:
Vasilev Yu.A., Pestrenin L.D., Rumyantsev D.A., Novik V.P., Arzamasov K.M. Frequency of abnormal findings on chest radiographs: Analysis of chest X-ray reports in the metropolis. Public Health and Life Environment – PH&LE. 2024;32(6):17-25. (In Russ.) https://doi.org/10.35627/2219-5238/2024-32-6-17-25
Введение. Рентгенография по-прежнему остается наиболее часто используемым методом диагностики различных заболеваний органов грудной клетки [1]. После вспышки коронавирусной инфекции 2019 года (COVID-19) произошло значительное увеличение количества рентгенографических исследований, что привело к перегрузке врачей-рентгенологов. Другой причиной увеличения числа исследований становится постоянно растущее население [2]. Для решения этой и ряда других проблем в здравоохранении было создано большое количество диагностических моделей искусственного интеллекта. Они продемонстрировали хорошие результаты в выявлении COVID-19, злокачественных новообразований (ЗНО), туберкулеза и других заболеваний органов грудной клетки, сопоставимые с результатами врачей-рентгенологов [3–5].
На сегодня оптимальными для применения в практическом здравоохранении представляются мультиклассовые ИИ-сервисы, которые способны определять на РГ ОГК все значимые с клинической точки зрения патологические изменения [6].
Одной из проблем, препятствующих достижению высокой диагностической точности такими ИИ-сервисами, является дефицит правильно собранных наборов данных для использования на этапах тестирования и валидации [7]. Баланс классов в таких наборах данных должен соответствовать балансу в реальной клинической практике [8][9], что приводит к увеличению объема набора данных для репрезентативной оценки. С другой стороны, это позволит сделать результаты работы ИИ-сервисов на потоке РГ ОГК более предсказуемыми за счет одинакового баланса классов на этапах валидации, тестирования и работы на реальном потоке данных.
Обеспечить создание наборов данных с правильным балансом классов возможно лишь при наличии информации о частоте встречаемости патологических изменений на РГ ОГК в практическом здравоохранении.
Помимо этого, данные о частоте встречаемости патологических изменений в совокупности с информацией об их клинической значимости могут позволить принимать более обоснованные организационные решения относительно необходимости использования ИИ-сервисов с целью обнаружения того или иного вида патологии. Представляется очевидным, что использование ИИ-сервисов нецелесообразно для обнаружения редких и клинически не значимых изменений на РГ ОГК.
Также данные о частоте встречаемости патологических изменений на рентгенограммах органов грудной клетки могут стать новым источником достоверной статистической информации о распространенности отдельных признаков заболеваний, для которых эти патологические изменения характерны [10]. Такой подход к использованию информации из протоколов лучевых исследований уже был разработан и апробирован для компьютерной томографии [11].
В отечественной и зарубежной литературе нам удалось найти только одно масштабное исследование, посвященное изучению частоты встречаемости различных патологических изменений на РГ ОГК в Японии [12].
Цель исследования – определить частоту встречаемости отдельных патологических признаков на рентгенограммах органов грудной клетки на больших данных системы здравоохранения российского мегаполиса.
Материалы и методы. Обсервационное многоцентровое ретроспективное выборочное исследование. В качестве источника данных использована выгрузка текстовых протоколов описаний рентгенограмм органов грудной клетки в Едином радиологическом информационном сервисе (ЕРИС) Единой медицинской информационно-аналитической системы (ЕМИАС) города Москвы. Для анализа текстов использовался инструмент Medlabel1, в основе которого лежит принцип «мешка слов» [13]. Medlabel – программа, предназначенная для интеллектуализированного анализа протоколов медицинских исследований, включающая текстовые описания и заключения медицинских исследований и дистанционного контроля качества результатов лучевой диагностики. Точность инструмента Medlabel для разметки протоколов описания рентгенограмм органов грудной клетки составляет 0,912, чувствительность – 1,000, специфичность – 0,844 [14].
Поиск протоколов выполнялся по ключевым словам, характерным для 12 наиболее значимых патологических признаков, которые могут быть обнаружены на рентгенограмме органов грудной клетки: плевральный выпот, пневмоторакс, очаг затемнения, инфильтрация/консолидация, диссеминация, полость, ателектаз, кальцинат, расширение средостения, кардиомегалия, перелом ребра, консолидированный перелом.
Под патологическим признаком подразумевается изменение на рентгенограмме, которое указывает на наличие заболевания или повреждения тканей и которое описывает врач-рентгенолог в протоколе при обнаружении.
Также был выполнен поиск протоколов по ключевым словам, характерным для наиболее значимых инфекционных заболеваний, для диагностики которых используется рентгенография органов грудной клетки: пневмонии и туберкулеза легких.
При обнаружении Medlabel языковых паттернов, соответствующих вышеперечисленным патологическим признакам, выполнялась автоматизированная разметка текстовых протоколов исследований. Исследования, в которых искомые рентгенологические признаки не были найдены, относились к категории исследований «без патологических признаков». Аналогичный анализ был выполнен для нозологий.
Критерии включения протоколов описаний в исследование были следующие:
- Модальность: рентгенография и флюорография2;
- Возраст пациента: 18 лет и старше;
- Временной период, в который были выполнены исследования: с 18.02.2021 по 11.06.2021.
Объекты (участники) исследования: было проанализировано 562 077 текстовых протоколов. В их формировании участвовали 837 врачей-рентгенологов из 245 медицинских организаций города Москвы.
Среди обследованных 62,8 % составили женщины, 37,2 % – мужчины. Средний возраст обследованных 52,9 ± 18,5 года.
Обработка результатов выполнялась в Microsoft Excel и с помощью языка программирования Python 3.9. Различия между группами оценивались с помощью критерия хи-квадрат.
Поскольку данные были взяты за неполные 4 месяца, мы на основе имеющихся данных построили прогноз количества исследований с пневмонией и туберкулезом на 2021 год, а затем рассчитали показатель заболеваемости на 100 тысяч взрослого населения города Москвы.
Результаты.
Анализ частоты встречаемости патологических признаков на всей выборке
Доля протоколов, в которых присутствовало упоминание хотя бы об одном патологическом признаке составила 16,7 % (93 998 протоколов из 562 077).
Большинство исследований с патологическими признаками (79,6 %) содержали только один патологический признак. Менее 1,5 % исследований содержали 4, 5, 6 или 7 патологических признаков (рис. 1).
Доля исследований с конкретными патологическими признаками в общей массе исследований, а также среди исследований только с патологическими признаками представлена в табл. 1. Самый частый патологический признак на рентгенограммах органов грудной клетки – кардиомегалия (12,23 % среди всех исследований). Остальные патологические признаки в общей массе исследований встречаются менее чем в 3 % случаев.
Рис. 1. Структура исследований с признаками патологии в зависимости от количества признаков, приходящихся на одно изображение
Fig. 1. Distribution of chest radiographs showing abnormal findings by the number of abnormalities per image
Таблица 1. Доля исследований с конкретными патологическими признаками в общей массе исследований, а также среди исследований только с патологическими признаками
Table 1. The proportion of chest X-rays showing specific abnormalities of the total number of tests and of those with abnormal findings
Патологический признак / Abnormality |
Число протоколов с данным патологическим признаком / Chest X-ray reports with this abnormal finding, n |
Доля среди всех протоколов / Proportion of all reports, % |
Доля среди протоколов только с патологическими признаками / Proportion of all reports with abnormal findings, % |
кардиомегалия / cardiomegaly |
68750 |
12,23 |
73,14 |
очаг затемнения / focal opacity |
15642 |
2,78 |
16,64 |
инфильтрация/консолидация / infiltration/consolidation |
14623 |
2,60 |
15,56 |
плевральный выпот / pleural effusion |
9140 |
1,63 |
9,72 |
кальцинат / calcification |
5833 |
1,04 |
6,21 |
консолидированный перелом ребра / consolidated rib fracture |
2402 |
0,43 |
2,56 |
пневмоторакс / pneumothorax |
1963 |
0,35 |
2,09 |
перелом ребра / rib fracture |
1250 |
0,22 |
1,33 |
расширение средостения / mediastinal widening |
1180 |
0,21 |
1,26 |
ателектаз / atelectasis |
1118 |
0,20 |
1,19 |
диссеминация / dissemination |
148 |
0,03 |
0,16 |
полость / cavity |
54 |
0,01 |
0,06 |
Сравнение частоты встречаемости отдельных патологических признаков в протоколах с одним и несколькими (двумя и более) патологическими признаками
В этой части исследования мы сравнили протоколы, содержавшие описание одного патологического признака (n = 74 800), с протоколами, в которых описывалось 2 и более патологических признака (n = 19 198). Доля конкретного патологического признака в каждой группе вычислялась относительно общего числа исследований в соответствующей группе (табл. 2).
Среди протоколов с одним патологическим признаком преобладают протоколы с кардиомегалией (80,78 %). На втором месте по распространенности – протоколы с кальцинатами (4,91 %).
Среди протоколов с двумя и более патологическими признаками почти в ⅔ протоколов встречались очаги затемнения (64,98 %) и инфильтрация/консолидация (64,50 %). На третьем месте по распространенности – кардиомегалия (43,36 %).
В целом доля каждого патологического признака среди протоколов с одним патологическим признаком статистически значимо отличалась от соответствующей доли среди протоколов с двумя и более патологическими признаками.
Таблица 2. Доля конкретных патологических признаков среди протоколов с 1 и несколькими (двумя и более) патологическими признаками
Table 2. The share of specific abnormalities among chest X-ray reports with one and several (two or more) abnormalities
Патологический признак / Abnormality |
Протоколы с 1 патологическим признаком / Chest X-ray reports with one abnormality, n = 74800 |
Протоколы с 2 и более патологическими признаками / Chest X-ray reports with ≥ 2 abnormalities, n = 19198 |
p |
||
n |
% |
n |
% |
||
очаг затемнения / focal opacity |
3167 |
4,23 |
12475 |
64,98 |
< 0,0001 |
инфильтрация/консолидация / infiltration/consolidation |
2240 |
2,99 |
12383 |
64,50 |
< 0,0001 |
кардиомегалия / cardiomegaly |
60426 |
80,78 |
8324 |
43,36 |
< 0,0001 |
плевральный выпот / pleural effusion |
1904 |
2,55 |
7236 |
37,69 |
< 0,0001 |
кальцинат / calcification |
3673 |
4,91 |
2160 |
11,25 |
< 0,0001 |
пневмоторакс / pneumothorax |
541 |
0,72 |
1422 |
7,41 |
< 0,0001 |
расширение средостения / mediastinal widening |
277 |
0,37 |
903 |
4,70 |
< 0,0001 |
ателектаз / atelectasis |
244 |
0,33 |
874 |
4,55 |
< 0,0001 |
консолидированный перелом ребра / consolidated rib fracture |
1664 |
2,22 |
738 |
3,84 |
< 0,0001 |
перелом ребра / rib fracture |
630 |
0,84 |
620 |
3,23 |
< 0,0001 |
диссеминация / dissemination |
23 |
0,03 |
125 |
0,65 |
< 0,0001 |
полость / cavity |
11 |
0,01 |
43 |
0,22 |
< 0,0001 |
Частота встречаемости различных пар патологических признаков в протоколах с несколькими (двумя и более) патологическими признаками
Далее были проанализированы 19 198 исследований, которые содержали два и более патологических признака, с целью установить частоту встречаемости различных пар патологических признаков (рис. 2).
Среди исследований, которые содержали два и более патологических признака, чаще всего встречалось сочетание очагов затемнения и инфильтрации/консолидации (55,18 %). Чуть реже – в одной пятой случаев – наблюдалось сочетание плеврального выпота и инфильтрации/консолидации (21,83 %), а также плеврального выпота и очагов затемнения (21,79 %).
Что касается другой патологии, то инфильтрация/консолидация, очаги затемнения и плевральный выпот чаще всего сочетались с кардиомегалией (17,91, 17,56 и 14,08 % протоколов соответственно).
Рис. 2. Тепловая карта протоколов, содержавших два и более патологических признака. На пересечении строк и столбцов указана доля исследований, которые содержали соответствующие пары патологических признаков
Fig. 2. The heat map of chest X-ray reports with two or more abnormalities. The intersection of rows and columns shows the share of reports with the corresponding pairs of abnormalities
Протоколы с описанием пневмонии и туберкулеза
Среди всех изученных протоколов доля протоколов с описанием пневмонии составила 1,67 %, тогда как туберкулеза – 0,47 % (9397 и 2620 протоколов из 562 077 соответственно).
Показатель заболеваемости пневмонией с учетом имеющихся данных о количестве соответствующих протоколов и данных прогноза в 2021 году составил 457,1 на 100 тысяч взрослого населения. Заболеваемость туберкулезом, рассчитанная аналогичным способом, составила 67,6 на 100 тысяч взрослого населения.
Обсуждение. Согласно полученным данным, доля протоколов, в которых присутствовало упоминание хотя бы об одном патологическом признаке, составила 16,7 %.
В исследовании Twabi HH и соавт., выполненном на 13,5 тысячах РГ ОГК взрослых, было показано, что в Блантайре (Малави, Восточная Африка) частота встречаемости патологии составляет 5 %. По нашему мнению, это обусловлено тем, что в своем исследовании авторы учитывали наличие только следующих патологических признаков и нозологий: кардиомегалия, туберкулез, плевральный выпот, пневмония и хроническая обструктивная болезнь легких [15].
В исследовании Watanabe Y и соавт., выполненном на более чем 8,5 млн РГ ОГК, было установлено, что частота встречаемости патологии при скрининговой рентгенографии органов грудной клетки в Японии составляет 8,2 % [16]. Полагаем, что более низкий процент патологии в данном исследовании по сравнению с нашим также обусловлен меньшим количеством патологических признаков и нозологий, включенных авторами в исследование. В исследование были включены только туберкулез, образования, эмфизема, нетуберкулезный микобактериоз, опухоли средостения, саркоидоз, легочный фиброз, аневризма аорты, интерстициальная пневмония и некоторые другие редко встречающиеся нозологии.
Таким образом, можно предположить, что доля РГ ОГК с патологическими признаками среди всех исследований напрямую зависит от количества включенных в анализ патологических признаков и их распространенности среди населения.
Интересно также сравнение частоты встречаемости отдельных патологических признаков. Так, например, в нашем исследовании кардиомегалия наблюдалась у 12,23 % обследованных, тогда как в исследовании Twabi HH и соавт. – у 20,7 % [15]. Причинами данного расхождения может быть как разный объем выборок, так и разная частота сердечно-сосудистой патологии среди населения анализируемых стран. Однако, по нашему мнению, к оценке частоты встречаемости кардиомегалии на РГ ОГК следует подходить очень осторожно, поскольку было показано, что чувствительность рентгенографии для выявления кардиомегалии составляет лишь 34,0–40,0 %, а специфичность – 84,5–91,0 % [17][18].
Отдельного внимания заслуживают полученные оценки распространенности пневмонии и туберкулеза.
В исследовании Twabi HH и соавт. частота встречаемости пневмонии составила 2,6 %, что несколько выше полученных нами 1,67 % [15]. В исследовании Watanabe Y. и соавт. частота встречаемости пневмонии оказалась несоизмеримо мала (24 случая из 8,5 млн), что обусловлено включением в исследование только скрининговых РГ ОГК [16].
Согласно официальной статистической отчетности [19], в Москве в 2021 году заболеваемость пневмонией составила 307,1 на 100 тысяч взрослого населения3. Полученное на основе количества протоколов с описанием пневмонии значение распространенности данного заболевания составило 457,1 на 100 тысяч взрослого населения. Такое расхождение может быть обусловлено тем, что в ряде случаев пациентам выполняется «контрольное» рентгенографическое исследование, на котором могут сохраняться признаки пневмонии. Если данное предположение верно, то в среднем на каждого пациента с пневмонией приходилось 1,5 рентгенографического исследования. В целом это соответствует стандартам оказания медицинской помощи, согласно которым усредненный показатель частоты предоставления рентгенографии для диагностики пневмонии составляет 0,9, тогда как для лечения заболевания, состояния и контроля за лечением – до 0,8 в зависимости от вида рентгенографии при усредненном показателе кратности применения, равном 1,04.
Согласно официальной статистической отчетности, в России в 2021 году заболеваемость туберкулезом составила 36,9 на 100 тысяч взрослого населения5. Показатель заболеваемости взрослого населения Москвы туберкулезом в открытых статистических отчетах отсутствует, однако известно, что число пациентов всех возрастов с впервые в жизни установленным диагнозом туберкулеза в 2021 году в Москве составило 20,0 на 100 тысяч населения6. Полученный в нашем исследовании показатель распространенности туберкулеза 67,6 на 100 тысяч взрослого населения превышает эти значения в 1,8–3,4 раза.
По нашему мнению, сопоставление распространенности туберкулеза по данным рентгенологических исследований с данными статистической отчетности представляется трудноосуществимой задачей по ряду причин. Во-первых, отчетность содержит информацию только об активных формах туберкулеза, тогда как обследование проходят все пациенты независимо от формы заболевания. Во-вторых, пациенты с туберкулезом могут проходить более одного рентгенологического исследования ОГК в течение года. В-третьих, на основании одних только рентгенологических признаков невозможно поставить данный диагноз, поэтому в протоколах врачи сообщают о подозрении на туберкулез, которое в дальнейшем может быть подтверждено или опровергнуто с помощью других методов лабораторно-инструментального обследования.
В целом для уточнения прогнозных данных необходимы дальнейшие исследования по оценке реального количества рентгенограмм с пневмонией и туберкулезом, выполненных в течение календарного года.
В нашем исследовании большинство протоколов с информацией о наличии патологических признаков (79,6 %) содержали только один патологический признак. Из них в большинстве случаев обнаруживалась кардиомегалия (80,78 %), иными словами – патологический признак, который имеет небольшую клиническую ценность.
Протоколы с двумя патологическими признаками и более составили около ⅕ (20,4 %) среди всех исследований с патологическими признаками. В отличие от исследований с одним патологическим признаком, в этой группе самыми частыми патологическими признаками были очаг затемнения (64,98 %) и инфильтрация/консолидация (64,50 %), тогда как кардиомегалия встречалась лишь в 43,36 % случаев.
По нашему мнению, практическое значение может иметь самое частое сочетание патологических признаков: очагов затемнения и инфильтрации/консолидации (55,18 % среди исследований с двумя патологическими признаками и более). С учетом частоты встречаемости этих патологических признаков вместе и по отдельности приходим к выводу, что 67,72 % изображений с очагами затемнения содержали также признаки инфильтрации. Эти изменения необходимо дифференцировать между собой, а их одновременное присутствие на изображении может затруднять работу ИИ-сервисов.
Менее частыми, но не менее значимыми сочетаниями оказались «плевральный выпот + инфильтрация/консолидация» (21,83 %) и «плевральный выпот + очаги затемнения» (21,79 %).
Известно, что чувствительность и специфичность ИИ-сервисов при проспективной оценке оказывается ниже, чем при ретроспективной [20]. На наш взгляд, одной из причин этого расхождения может являться использование изображений только с одним патологическим признаком (например, только с очагами или только с инфильтрацией) для обучения и тестирования ИИ-сервисов.
В связи с вышеизложенным можно предположить, что создание наборов данных с учетом представленной частоты встречаемости патологических признаков на РГ ОГК позволит обеспечить большее соответствие параметров диагностической точности ИИ-сервисов при ретроспективных и проспективных исследованиях [20].
Ограничения исследования. Выполнен поиск только 12 патологических признаков и двух нозологий.
Перспективы исследования
- Определение частоты встречаемости патологических изменений по данным исследований других модальностей и анатомических областей.
- Определение влияния данных о частоте встречаемости патологических изменений на показатели диагностической точности ИИ-сервисов.
Заключение. В настоящем исследовании мы проанализировали частоту встречаемости патологических признаков на рентгенограммах органов грудной клетки на больших данных системы здравоохранения г. Москвы. Доля протоколов с патологическими признаками составила 16,7 %. По частоте встречаемости на первом месте находится кардиомегалия, которая сама по себе в большинстве случаев может быть трактована как клинически незначимый патологический признак. При этом частота встречаемости отдельных патологических признаков значимо различалась в исследованиях с одним и несколькими (двумя и более) патологическими признаками, что необходимо учитывать при обучении и тестировании ИИ-сервисов.
1. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2020664321 Российская Федерация. MedLabel – автоматизированный анализ медицинских протоколов : № 2020663035 : заявл. 27.10.2020 : опубл. 11.11.2020 / С. П. Морозов, А. Е. Андрейченко, Ю. С. Кирпичев [и др.] ; заявитель государственное бюджетное учреждение здравоохранения города Москвы «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы» (ГБУЗ «НПКЦ ДиТ ДЗМ»).
2. В настоящее время в большинстве медицинских организаций используется метод рентгенографии органов грудной клетки. Однако термин «флюорография» по-прежнему сохраняется в нормативно-правовых актах, обозначая скрининговое профилактическое исследование органов грудной клетки. Далее по тексту используется термин «рентгенография» применительно ко всем включенным в анализ исследованиям (профилактическим и диагностическим).
3. Общая заболеваемость взрослого населения России в 2021 году: статистические материалы / Е.Г. Котова, О.С. Кобякова, Г.А. Александрова и др. М.: ЦНИИОИЗ Минздрава России, 2022. 164 с.
4. Приказ Минздрава России от 20.12.2012 № 1213н «Об утверждении стандарта первичной медико-санитарной помощи при пневмонии».
5. Заболеваемость туберкулезом, на 100 000 человек. Федеральная служба государственной статистики. [Электронный ресурс.] Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/folder/13721. (дата обращения 02.04.2024).
6. Социально значимые заболевания населения России в 2021 году: статистические материалы / Е.Г. Котова, О.С. Кобякова, В.И. Стародубов и др. М.: ЦНИИОИЗ Минздрава России, 2022. 77 с.
Список литературы
1. Akhter Y, Singh R, Vatsa M. AI-based radiodiagnosis using chest X-rays: A review. Front Big Data. 2023;6:1120989. doi: 10.3389/fdata.2023.1120989
2. Fanni SC, Marcucci A, Volpi F, Valentino S, Neri E, Romei C. Artificial intelligence-based software with CE mark for chest X-ray interpretation: Opportunities and challenges. Diagnostics (Basel). 2023;13(12):2020. doi: 10.3390/diagnostics13122020
3. Ahn JS, Ebrahimian S, McDermott S, et al. Association of artificial intelligence-aided chest radiograph interpretation with reader performance and efficiency. JAMA Netw Open. 2022;5(8):e2229289. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2022.29289
4. Wu JT, Wong KCL, Gur Y, et al. Comparison of chest radiograph interpretations by artificial intelligence algorithm vs radiology residents. JAMA Netw Open. 2020;3(10):e2022779. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2020.22779
5. Rangarajan K, Muku S, Garg AK, et al. Artificial intelligence-assisted chest X-ray assessment scheme for COVID-19. Eur Radiol. 2021;31(8):6039-6048. doi: 10.1007/s00330-020-07628-5
6. Васильев Ю.А., Тыров И.А., Владзимирский А.В., Арзамасов К.М., Пестренин Л.Д., Шулькин И.М. Новая модель организации массовых профилактических исследований, основанная на автономном искусственном интеллекте для сортировки результатов флюорографии // Здоровье населения и среда обитания – ЗНиСО. 2023. Т. 31. № 11. С. 23-32. doi: 10.35627/2219-5238/2023-31-11-23-32
7. Tripathi S, Gabriel K, Dheer S, et al. Understanding biases and disparities in radiology AI datasets: A review. J Am Coll Radiol. 2023;20(9):836-841. doi: 10.1016/j.jacr.2023.06.015
8. Chen Y, Wan Y, Pan F. Enhancing multi-disease diagnosis of chest X-rays with advanced deep-learning networks in real-world data. J Digit Imaging. 2023;36(4):1332- 1347. doi: 10.1007/s10278-023-00801-4
9. Johnson JM, Khoshgoftaar TM. Survey on deep learning with class imbalance. J Big Data. 2019;6(1):27. doi: 10.1186/s40537-019-0192-5
10. Heye T, Segeroth M, Franzeck F, Vosshenrich J. Turning radiology reports into epidemiological data to track seasonal pulmonary infections and the COVID-19 pandemic. Eur Radiol. 2024;34(6):3624-3634. doi: 10.1007/s00330-023-10424-6
11. Васильев Ю.А., Гончарова И.В., Владзимирский А.В. и др. Популяционное исследование эмфизематозных изменений легких у населения г. Москвы методом автоматизированного анализа результатов лучевых исследований // Менеджер здравоохранения. 2023. № 9. С. 23-36. doi: 10.21045/1811-0185-2023-9-23-36.
12. Watanabe Y, Nakagawa T, Fukai K, et al. Descriptive study of chest x-ray examination in mandatory annual health examinations at the workplace in Japan. PLoS One. 2022;17(1):e0262404. doi: 10.1371/journal.pone.0262404
13. Ронжин Л.В., Астанин П.А., Кокина Д.Ю. и др. Система автоматической разметки неструктурированных протоколов рентгенологических исследований грудной клетки с использованием методов семантического анализа // Социальные аспекты здоровья населения. 2023. Т. 69. № 1. doi: 10.21045/2071-5021-2023-69-1-12
14. Кокина Д.Ю., Гомболевский В.А., Арзамасов К.М. и др. Возможности и ограничения использования инструментов машинной обработки текстов в лучевой диагностике // Digital Diagnostics. 2022. Т. 3. № 4. С. 374-383. doi:10.17816/DD101099.
15. Twabi HH, Semphere R, Mukoka M, et al. Pattern of abnormalities amongst chest X-rays of adults undergoing computer-assisted digital chest X-ray screening for tuberculosis in Peri–Urban Blantyre, Malawi: A cross-sectional study. Trop Med Int Health. 2021;26(11):1427-1437. doi: 10.1111/tmi.13658
16. Watanabe Y, Nakagawa T, Fukai K, et al. Descriptive study of chest x-ray examination in mandatory annual health examinations at the workplace in Japan. PLoS One. 2022;17(1):e0262404. doi: 10.1371/journal.pone.0262404
17. McKee JL, Ferrier K. Is cardiomegaly on chest radiograph representative of true cardiomegaly: A cross-sectional observational study comparing cardiac size on chest radiograph to that on echocardiography. N Z Med J. 2017;130(1464):57-63.
18. Biharas Monfared A, Agha Farajollah S, Sabour F, Farzanegan R, Taghdisi S. Comparison of radiological findings of chest x-ray with echocardiography in determination of the heart size. Iran Red Crescent Med J. 2015;17(1):e18242. doi: 10.5812/ircmj.18242
19. Vasilev Y, Vladzymyrskyy A, Omelyanskaya O, Blokhin I, Kirpichev Y, Arzamasov K. AI-based CXR first reading: Current limitations to ensure practical value. Diagnostics (Basel). 2023;13(8):1430. doi: 10.3390/diagnostics13081430
20. Khalifa M, Albadawy M. AI in diagnostic imaging: revolutionising accuracy and efficiency. Computer Methods and Programs in Biomedicine Update. 2024;5:1-12. doi: 10.1016/j.cmpbup.2024.100146.
Об авторах
Ю. А. ВасильевРоссия
Васильев Юрий Александрович – к.м.н., директор; заведующий кафедрой лучевой диагностики с курсом клинической радиологии
ул. Петровка, д. 24, стр. 1, г. Москва, 127051; ул. Островитянова, д. 1, г. Москва, 117513
Л. Д. Пестренин
Россия
Пестренин Лев Дмитриевич – младший научный сотрудник отдела медицинской информатики, радиомики и радиогеномики
ул. Петровка, д. 24, стр. 1, г. Москва, 127051
Д. А. Румянцев
Россия
Румянцев Денис Андреевич – младший научный сотрудник отдела медицинской информатики, радиомики и радиогеномики; клинический ординатор-рентгенолог
ул. Петровка, д. 24, стр. 1, г. Москва, 127051; ул. Маршала Тимошенко, д. 19, стр. 1А, г. Москва, 121359
В. П. Новик
Россия
Новик Владимир Петрович – научный сотрудник отдела медицинской информатики, радиомики и радиогеномики
ул. Петровка, д. 24, стр. 1, г. Москва, 127051
К. М. Арзамасов
Россия
Арзамасов Кирилл Михайлович – к.м.н., руководитель отдела медицинской информатики, радиомики и радиогеномики
ул. Петровка, д. 24, стр. 1, г. Москва, 127051
Дополнительные файлы
Рецензия
Для цитирования:
Васильев Ю.А., Пестренин Л.Д., Румянцев Д.А., Новик В.П., Арзамасов К.М. Частота встречаемости патологических изменений на рентгенограммах органов грудной клетки: анализ текстовых протоколов в масштабах мегаполиса. Здоровье населения и среда обитания – ЗНиСО. 2024;32(6):17-25. https://doi.org/10.35627/2219-5238/2024-32-6-17-25
For citation:
Vasilev Yu.A., Pestrenin L.D., Rumyantsev D.A., Novik V.P., Arzamasov K.M. Frequency of abnormal findings on chest radiographs: Analysis of chest X-ray reports in the metropolis. Public Health and Life Environment – PH&LE. 2024;32(6):17-25. (In Russ.) https://doi.org/10.35627/2219-5238/2024-32-6-17-25