Наблюдательное и проспективное исследование стеатоза печени и связанных с ним факторов риска с использованием ультразвука и искусственного интеллекта (ST-AI)

В последние годы ультразвуковое исследование приобрело преобладающую роль в оценке стеатоза печени, поскольку является неинвазивным, необлучающим методом, легко воспроизводимым и недорогим. Особую эффективность имеет использование гепаторенального индекса, оцениваемого как соотношение интенсивностей (эхогенности) между печеночной паренхимой и почечной кортикальной паренхимой. Однако основными ограничениями определения печеночно-почечного индекса при УЗИ брюшной полости являются зависимость от оператора и использование относительно длительного промежутка времени для выполнения последовательности операций и расчетов, необходимых для определения самого индекса. Использование методов искусственного интеллекта (ИИ) для анализа изображений в медицинской сфере дает отличные результаты. Алгоритмы на основе искусственного интеллекта становятся все более мощным инструментом, позволяющим врачам улучшить свою работу с точки зрения скорости и точности клинических оценок. Сегодня уже есть доказательства эффективности использования ИИ на ультразвуковых изображениях для клинических оценок. Использование искусственного интеллекта в диагностике заболеваний печени с помощью ультразвука все еще недостаточно исследовано. Гипотеза, которую предстоит проверить, заключается в полезности, которую ИИ может иметь при оценке, его общем и конкретном использовании для сокращения времени расчета гепаторенального индекса.

В это исследование были включены 134 пациента без клинических подозрений на стеатоз печени. Всем пациентам было проведено УЗИ брюшной полости (УЗИ) и магнитно-резонансная томография жировой фракции (МРТ-PDFF), которые считались эталонным методом для оценки степени стеатоза. Гепаторенальный индекс (США) рассчитывался вручную (HRIM) четырьмя опытными операторами. Автоматический расчет гепаторенального индекса (HRIA) также был получен с помощью алгоритма. Точность HRIA для распознавания различных степеней жировой дистрофии печени оценивалась с помощью ROC-анализа с использованием пороговых значений MRI-PDFF.