Интеллектуальная поддержка радиологической отчетности по новообразованиям легких (SPOILERS)

Рак легких является одним из наиболее распространенных видов рака и имеет один из наихудших прогнозов, главным образом из-за сложности ранней диагностики. В Италии ежегодно регистрируется около 41 000 новых случаев, а в 2021 году заболевание стало причиной приблизительно 34 000 смертей. Социальное воздействие значительное, поскольку болезнь часто диагностируется на поздней стадии, когда шансы на выживание снижены: 5-летняя выживаемость составляет около 18% на продвинутых стадиях, в то время как она может достигать 90% при диагностике на ранней стадии.

Рак легких на ранней стадии в основном проявляется в виде легочных узелков, которые могут быть обнаружены с помощью компьютерной томографии (КТ). Однако диагностика этих узелков часто требует инвазивных процедур, таких как бронхоскопия, КТ-направленная пункционная биопсия или хирургические биопсии, которые влияют на качество жизни пациентов и расходы на здравоохранение. По этой причине возможность точного различения доброкачественных и злокачественных узелков является центральной темой в клинических исследованиях.

В последние годы искусственный интеллект, в частности методы глубокого обучения, продемонстрировал значительный потенциал в поддержке КТ-скрининга. Результаты показывают, что ИИ может достигать производительности, превосходящей производительность отдельных рентгенологов и сравнимой с производительностью многопрофильной команды, используя гистологические отчеты в качестве диагностического эталона. Это подтверждает ценность ИИ как инструмента для поддержки принятия клинических решений.

Учитывая мультимодальный характер клинических данных (изображения, текстовые отчеты, диагностические тесты), растет интерес к моделям, способным интегрировать несколько источников информации. В этом контексте исследовательский проект направлен на разработку системы, способной автоматически распознавать легочные узелки и генерировать описания находок на естественном языке.