Ученые СПбГУ предложили новый способ определения симптомов нижних мочевыводящих путей. Для этого врач использует видеозапись опорожнения мочевого пузыря, сделанную пациентом, и анализирует ее с помощью искусственного интеллекта. По точности метод не уступает существующим, но при этом не требует посещения клиники и позволяет быстрее обнаружить возможную патологию. Результаты исследования опубликованы в научном журнале World Journal of Urology.
Симптомы нижних мочевыводящих путей — это комплекс нарушений мочевыделительной системы, приносящий пациенту немалые неудобства. По данным ученых, этим недугом, существенно снижающим качество жизни пациентов, страдают более двух миллиардов человек во всем мире.
Для диагностики таких состояний сегодня используется стандартная урофлоуметрия — неинвазивный метод, позволяющий оценить ключевые параметры мочеиспускания. На основе этих показателей врачи принимают решение о наличии или отсутствии патологий, необходимости дальнейших исследований или эффективности проводимого лечения, особенно у мужчин с доброкачественной гиперплазией предстательной железы.
Однако этот метод может быть использован только в стационаре и не всегда точен. Так, единичное исследование, проведенное пациенту в незнакомой и дискомфортной обстановке, может вызывать беспокойство у пациента и, как следствие, искажать результаты диагностики. Кроме того, показатели мочеиспускания варьируются в течение дня, из‑за чего разовое измерение может быть недостаточно репрезентативным.
Международный коллектив ученых под руководством специалистов Санкт‑Петербургского государственного университета разработал и протестировал новый метод диагностики на основе искусственного интеллекта с использованием обычного смартфона.
В исследовании участвовали 103 мужчины 48−79 лет с симптомами нижних мочевыводящих путей. Каждый прошел диагностику двумя методами одновременно: стандартной весовой урофлоуметрией (референсный метод) и новым подходом — видеозаписью на смартфон с последующим анализом с помощью ИИ.
«С помощью искусственного интеллекта мы вычисляли максимальную скорость потока по видео пациента, а объем выделенной мочи оценивал независимый эксперт, не знавший результатов урофлоуметрии. В результате новый метод не уступал стандартному по точности измерений», — сказал заместитель главного врача по медицинской части Клиники высоких медицинских технологий имени Н.И. Пирогова, профессор кафедры урологии СПбГУ Нариман Гаджиев.
Важная особенность разработанной системы — это отсутствие необходимости в калибровке или подключении внешних датчиков: для проведения измерений достаточно базовых функций современного мобильного телефона.
Выяснилось, что диагностика с помощью смартфона и искусственного интеллекта дает практически те же результаты, что и стандартное оборудование в больнице. Специалисты оценили степень корреляции между двумя методами с помощью статистического показателя — коэффициента конкордантности Лина. Он может принимать значение от 0 до 1, где 1 означает полную идентичность результатов, а 0, напротив, полное несоответствие. Для максимальной скорости потока мочи этот коэффициент составил 0,968, а для ее объема — 0,992. Таким образом, совпадение оказалось близким к идеальному.
Исследователи также сравнили конкретные показатели двух методов исследования. Так, разница в значениях максимальной скорости потока между смартфоном и стандартным аппаратом оказалась минимальной — в среднем всего 0,04 миллилитра в секунду. Такое отклонение не имеет клинического значения и находится в пределах погрешности самого традиционного метода. Точность каждого отдельного измерения оценивалась с помощью показателя средней абсолютной процентной ошибки, который составил 4%.
Таким образом, пилотное исследование показало, что применение искусственного интеллекта для анализа видеозаписей мочеиспускания позволяет достичь диагностической точности, сопоставимой со стандартной урофлоуметрией, но при этом не требует похода в медицинское учреждение и позволяет нивелировать основные ограничения используемого на данный момент метода.
Информация предоставлена пресс-службой СПбГУ
Источник фото: ru.123rf.com
