Применение алгоритма искусственного интеллекта для определения минеральной плотности кости: популяционные данные

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

ОБОСНОВАНИЕ. В связи с увеличением продолжительности жизни жителей России ожидается рост числа пациентов с остеопорозом (ОП) [1]. Данное заболевание характеризуется снижением минеральной плотности кости (МПК), вследствие чего возрастает риск возникновения патологических переломов [2]. Таким образом, разработка методик оценки МПК актуальна для ранней диагностики ОП на основе проведения масштабных популяционных исследований.

ЦЕЛЬ ― определить возрастное распределение МПК тел позвонков при компьютерной томографии органов грудной клетки (КТ ОГК) по данным сервиса искусственного интеллекта (ИИ).

МЕТОДЫ. Проанализированы результаты определения МПК тел позвонков при КТ ОГК по данным ИИ сервиса Genant-IRA у пациентов старше 20 лет. КТ ОГК выполняли с целью диагностики COVID-19 ассоциированной пневмонии в июне 2021 года. Измерения МПК проводились оппортунистически на уровне Th11–L3. Коэффициент корреляции между результатами определения HU (шкала единиц Хаунсфилда) по данным ИИ и экспертной разметкой составил 0,969 (p<0,001). Для перевода единиц HU в МПК проводилась калибровка с помощью фантома РСК ФК2 [3]. Сравнение с нормативными ККТ-возрастными зависимостями UCSF (University of California, San Francisco) выполняли с формированием 5-летних интервалов и сопоставлением по t-критерию Стьюдента.

РЕЗУЛЬТАТЫ. В исследование включили 3171 пациента (1794 женщины и 1377 мужчин; старше 50 лет ― 1135 и 718, соответственно), которым проводилось измерение КТ-плотности позвонков в единицах рентгеновской плотности HU. Из исследования исключили пациентов с измерением КТ-плотности в позвонках с компрессионной деформацией более 25%.

Результаты возрастного распределения МПК у женщин хорошо сопоставимы с нормативной кривой UCSF. Для интервала 30–45 лет показано незначительное превышение МПК в среднем на 0,294 стандартных отклонения, или СКО (p<0,05). Для других возрастных интервалов нормативной кривой различия недостоверны.

У мужчин выявлено достоверное снижение МПК в среднем на -0,631 СКО (p<0,05) по данным алгоритма ИИ по сравнению с зависимостями UCSF для протяжённого интервала от 20 до 75 лет. Для более старших возрастных групп (>75 лет) различия недостоверны.

Распространённость ОП составила 32% у женщин и 19% у мужчин старше 50 лет. При оппортунистических исследованиях методом ККТ получены соответствующие показатели ― 29% у женщин и 13% у мужчин [4]. У женщин отмечено хорошее соответствие возрастного распределения МПК нормативным данным и материалам популяционных исследований. Систематическое занижение МПК у мужчин предполагает дальнейшие исследования с выявлением факторов риска ОП и сопоставлением с результатами двухэнергетической абсорбциометрии.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Алгоритм ИИ Genant-IRA позволяет определить возрастное распределение МПК губчатого вещества тел позвонков и может использоваться в качестве инструмента для популяционных исследований.

Об авторах

А. А. Шелепа

Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова (Сеченовский университет)

Email: shelepa99@mail.ru
Россия, 119992, Москва, ул. Трубецкая, д. 8, стр. 2

А. В. Петряйкин

Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы

Email: shelepa99@mail.ru
Россия, 127051, Москва, ул. Петровка, д.24, стр.1

З. Р. Артюкова

Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы

Email: shelepa99@mail.ru
Россия, 127051, Москва, ул. Петровка, д.24, стр.1

Л. Р. Абуладзе

Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы

Email: shelepa99@mail.ru
Россия, 127051, Москва, ул. Петровка, д.24, стр.1

Н. Д. Кудрявцев

Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы

Email: shelepa99@mail.ru
Россия, 127051, Москва, ул. Петровка, д.24, стр.1

Е. С. Ахмад

Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы

Email: shelepa99@mail.ru
Россия, 127051, Москва, ул. Петровка, д.24, стр.1

Д. С. Семенов

Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы

Email: shelepa99@mail.ru
Россия, 127051, Москва, ул. Петровка, д.24, стр.1

А. А. Захаров

АЙРА Лабс

Email: shelepa99@mail.ru
Россия, Москва

М. Г. Беляев

АЙРА Лабс

Автор, ответственный за переписку.
Email: shelepa99@mail.ru
Россия, Москва

Список литературы

  1. Лесняк О.М. АУДИТ СОСТОЯНИЯ ПРОБЛЕМЫ ОСТЕОПОРОЗА В СТРАНАХ ВОСТОЧНОЙ ЕВРОПЫ И ЦЕНТРАЛЬНОЙ АЗИИ 2010. Остеопороз и остеопатии. 2011;14(2):3–6. https://doi.org/10.14341/osteo201123-6
  2. Российская ассоциация эндокринологов, Российская ассоциация по остеопорозу, Ассоциация ревматологов России, и др. Клинические рекомендации «Остеопороз ― 2021 (21.04.2021)». Кодирование по Международной статистической классификации болезней и проблем, связанных со здоровьем: M81.0/M81.8. Утверждены Минздравом РФ, 2021 г. 82 с.
  3. Петряйкин А.В., Смолярчук М.Я., Петряйкин Ф.А., и др. Оценка точности денситометрических исследований. Применение фантома РСК ФК2 // Травматология и ортопедия России. 2019. № 25 (3). С. 124–134. doi: 10.21823/2311-2905-2019-25-3-124-134
  4. Cheng X, Zhao K, Zha X, et al. Opportunistic Screening Using Low-Dose CT and the Prevalence of Osteoporosis in China: A Nationwide, Multicenter Study. J Bone Miner Res. 2021;36 (3):427–435. doi: 10.1002/jbmr.4187

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Шелепа А.А., Петряйкин А.В., Артюкова З.Р., Абуладзе Л.Р., Кудрявцев Н.Д., Ахмад Е.С., Семенов Д.С., Захаров А.А., Беляев М.Г., 2022

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».