При массовых профилактических исследованиях патология встречается в невысоком проценте случаев: например, в России выявление заболеваний грудной клетки при флюорографии колеблется от 0,07 до 18,4% [20—24]. Это подчеркивает важность разработки организационных технологий для более рационального использования ресурсов здравоохранения и фокусирования внимания врачей на сложных клинических случаях.
Научные статьи редко выходят за рамки исследований на уровне лабораторий или отдельных медицинских организаций. Тем не менее даже ограниченные исследования последних лет показывают, что программное обеспечение, основанное на технологиях искусственного интеллекта (далее – ПО на основе ТИИ), демонстрирует значительную эффективность. Диагностическая точность некоторых алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) не только достигла уровня врачей-рентгенологов, но и превзошла их в отдельных исследованиях. Однако при внедрении этих технологий в практику наблюдается снижение диагностической точности ПО на основе ТИИ [25]. Возможности детальной настройки алгоритмов предоставляют потенциал для их использования в массовых профилактических исследованиях. Следовательно, вопросы широкомасштабного внедрения ПО на основе ТИИ в клиническую практику для проведения массовых профилактических рентгеновских исследований остаются актуальными.
В последнее десятилетие ИИ и технологии машинного зрения претерпели значительные изменения, выйдя из сферы академического интереса и превратившись в практические инструменты, способные решать реальные задачи в различных областях, включая медицину. Одним из амбициозных проектов в этом направлении является Эксперимент по использованию инновационных технологий в области компьютерного зрения для анализа медицинских изображений и дальнейшего применения этих технологий в системе здравоохранения (далее – Эксперимент). Он начался в 2019 году и продолжается в настоящее время. Основная его цель – интеграция ПО на основе ТИИ в практическую деятельность службы лучевой диагностики для оптимизации диагностического процесса по целому ряду направлений, включая злокачественные новообразования и туберкулез. Применение ПО на основе ТИИ, по мнению ряда исследователей, позволяет значительно повысить точность диагностики и ускорить процесс обработки медицинских изображений [26, 27].