По теме диагностики туберкулеза существуют два крупных систематических обзора с метаанализом, которые позволяют оценить возможности и перспективы использования ПО на основе ТИИ: первый был опубликован в 2016 году [104], второй – в 2019-м [105]. В этих обзорах результаты исследований, посвященных разработке, значительно превышают результаты клинических исследований, показывая AUC от 0,88 (0,82—0,90) против 0,75 (0,66—0,87). Исследователи подчеркивают значительный потенциал ПО на основе ТИИ для диагностики туберкулеза, но отмечают, что клиническим оценкам уделяется недостаточно внимания [105]. Технологии ИИ развиваются стремительно, и научные данные, представленные в этих работах, уже устарели. Свежий обзор, выполненный K.Santosh с коллегами и опубликованный в октябре 2022 года, показывает, что за последние три года AUC в новых исследованиях превысил 0,90, а по данным некоторых исследователей, даже достиг 0,99 [106, 107].
Пандемия COVID-19 явилась катализатором для разработки ПО на основе ТИИ для рентгенологических исследований органов грудной клетки. В большом количестве начинали появляться модели, обученные для выявления признаков вирусной пневмонии на рентгенограммах. Недавний систематический обзор показал, что большинство новейших решений на основе ТИИ достигли AUC выше 0,95, а самые точные – более 0,99 [108—111].
При изучении литературы об алгоритмах, выявляющих подозрительные на ЗНО легочные узлы, выяснилось, что существует ограниченное количество исследований. В последние три года был найден всего один систематический обзор с метаанализом, который также упоминал использование ПО на основе ТИИ для диагностики ЗНО легких на рентгенограммах. Согласно данным этого обзора, показатель AUC для выявления легочных узлов достигал 0,884 (0,842—0,925) с чувствительностью 0,75 (0,634—0,866) и специфичностью 0,944 (0,912—0,976). Детекция ЗНО легких демонстрировала AUC 0,864 (95% ДИ 0,827—0,901) на рентгенограммах, чувствительность при этом составляла 0,801 (0,683—0,919), а специфичность не была указана [107]. Из этих данных следует, что ПО на основе ТИИ не способно достигать чувствительности, близкой к 100%, для всех патологий, кроме туберкулеза и COVID-19.
Одной из особенностей рентгенографии органов грудной клетки является необходимость выявления алгоритмами на основе ТИИ нескольких целевых патологий. Существуют ИИ-алгоритмы, которые выполняют бинарную классификацию: норма или патология, что идеально подходит для триажа – приоритизации исследований в рабочем списке врача-рентгенолога. В среднем диагностическая точность (AUC) такого ПО составляет 0,917 (0,869—0,966), чувствительность – 0,873 (0,762—0,985), а специфичность – 0,894 (0,860—0,929) [107].