AI TI-RADS 2019: Изменения в оценке образований ЩЖ

Изменения в оценке образований ЩЖ AI TI-RADS 2019:

Artificial Intelligence Thyroid Imaging Reporting and Data System – система анализа данных отчетов исследования ЩЖ с помощью искусственного интеллекта.

С помощью AI TI-RADS 2019 года были внесены коррективы в категоризацию узлов/образований ЩЖ по уже известной системе TI-RADS 2017 года.

Как это было сделано?

AI TI-RADS использовала данные от 1325 узлов с УЖЕ известными результатами цитологии с целью оптимизации оценки узлов и присвоения им наиболее корректной оценки в баллах. Затем система была применена экспертами и специалистами НЕ радиологами и сравнивалась с известной системой оценки ACR TI-RADS 2017 г.

Изменения в оценке образований ЩЖ следующие:

СТРУКТУРА – только солидным (плотным) узлам присваиваются баллы.

Кистам и образованиям с «губчатой» структурой присваивается 0 баллов.

AI TI-RADS считает, что этого вполне достаточно для определения доброкачественности узла независимо от результатов оценки по другим категориям.

смешанные (признаки кисты и солидной структуры) узлы – 0 баллов вместо 1

солидные или почти солидные узлы – 3 балла вместо 2

ЭХОГЕННОСТЬ – только ГИПОэхогенные узлы получают баллы

Изо/ГИПЕРэхогенные и неклассифицируемые – 0 баллов вместо 1

ФОРМА - скорее длинный, чем широкий (или выше, чем шире) – 1 балл вместо 3 (при поперечном сканировании вертикально ориентированный узел)

Оценка КРАЯ – начисление баллов без изменения

ЭХОГЕННЫЙ ФОКУС - мАкрокальцификаты – 0 баллов вместо 1

Таким образом, баллы присуждались за солидные (плотные), ГИПОэхогенные, более длинные (нежели широкие), с нерегулярным краем узлы с мИкрокальцификатами (НЕ мАкро!, за мАкро - 0).

Количество баллов для каждой TR категории и рекомендации для ТИАБ в зависимости от размера узла остались прежними.

Сравнение с ACR TI-RADS

При тестировании данных по 100 узлам, чувствительность AI TI-RADS и TI-RADS была одинакова – 93%.

Специфичность была увеличена для AI TI-RADS до 65% с 47% одним экспертом, а также повышена до 55% с 47% группой специалистов НЕ радиологов.

Источник: https://radiopaedia.org/articles/artificial-intelligence-ai-ti-rads?lang=gb

Текст перевела с английского и адаптировала Дубковская М.В.