Штучний інтелект поступово стає частиною сучасної радіологічної практики. Алгоритми машинного навчання вже застосовуються для аналізу медичних зображень, автоматизації окремих етапів діагностичного процесу, реконструкції зображень та кількісної оцінки патологічних змін.
Для магнітно-резонансної та комп'ютерної томографії ці технології відкривають нові можливості, але водночас ставлять перед медичною спільнотою важливі питання: наскільки надійними є результати роботи алгоритмів, як контролювати їхню ефективність і де проходить межа між автоматизованим аналізом та клінічним рішенням лікаря?
Де штучний інтелект уже застосовується в МРТ та КТ
Використання штучного інтелекту в медичній візуалізації не обмежується автоматичним розпізнаванням патологій. Сучасні алгоритми можуть підтримувати різні етапи діагностичного процесу.
1. Аналіз медичних зображень
Алгоритми комп'ютерного зору можуть виявляти та виділяти ділянки, що потребують додаткової уваги лікаря, допомагати в ідентифікації певних патологічних змін, сегментації анатомічних структур та визначенні кількісних показників.
У КТ такі інструменти використовуються, зокрема, для аналізу легень, виявлення окремих ознак внутрішньочерепних крововиливів, оцінки коронарних артерій. У МРТ — для сегментації органів і тканин, оцінювання об'єму структур, аналізу окремих патологічних змін.
Важливо розуміти, що кожен алгоритм розробляється для конкретного клінічного завдання. Його здатність працювати з одним типом досліджень не означає універсальної придатності для інших.
2. Реконструкція та покращення якості зображень
Один із перспективних напрямів — використання алгоритмів глибинного навчання для реконструкції медичних зображень.
У МРТ такі технології можуть сприяти прискоренню отримання зображень, зменшенню шуму та збереженню діагностично важливих деталей. У КТ алгоритми застосовуються для реконструкції зображень і зменшення шумових артефактів.
Це може покращувати робочі характеристики дослідження та створювати передумови для оптимізації протоколів сканування. Водночас якість реконструйованого зображення має оцінюватися з позиції збереження клінічно значущої інформації, а не лише його візуальної чіткості.
3. Кількісна оцінка та автоматизація вимірювань
Штучний інтелект допомагає автоматизувати сегментацію анатомічних структур, вимірювання об'ємів, визначення окремих кількісних характеристик і порівняння досліджень у динаміці.
Це особливо важливо в онкологічній діагностиці, кардіорадіології та нейровізуалізації, де відтворюваність вимірювань і можливість об'єктивного порівняння результатів мають суттєве значення.
4. Оптимізація робочих процесів
Окремі системи штучного інтелекту можуть допомагати сортувати дослідження за пріоритетністю, виявляти ознаки потенційно невідкладних станів і сповіщати медичний персонал про результати, які потребують оперативної уваги.
Такі рішення можуть сприяти ефективнішій організації роботи діагностичного відділення. Проте їхня користь залежить від правильного налаштування, інтеграції в робочі процеси та наявності чітких алгоритмів реагування персоналу.
Доказовість і контроль ефективності
Одним із головних викликів упровадження штучного інтелекту залишається підтвердження його клінічної ефективності.
Висока точність алгоритму в умовах дослідницького проєкту не гарантує аналогічних результатів у повсякденній медичній практиці. На ефективність можуть впливати відмінності в обладнанні, протоколах сканування, характеристиках пацієнтів, якості зображень та особливостях клінічної популяції.
Тому перед упровадженням таких рішень необхідно оцінювати не лише заявлені виробником показники, а й результати незалежної клінічної валідації, відповідність конкретному клінічному завданню та можливість подальшого моніторингу.
У 2024 році провідні радіологічні товариства — ACR, CAR, ESR, RANZCR та RSNA — опублікували спільний документ із практичними рекомендаціями щодо розроблення, придбання, впровадження та моніторингу систем штучного інтелекту в радіології.
У документі особливу увагу приділено оцінці реальної користі технологій, управлінню ризиками, прозорості роботи алгоритмів і контролю їхньої ефективності після впровадження.
У 2026 році Американський коледж радіології (ACR) спільно з Товариством інформатики в медицині (SIIM) затвердив спеціалізований практичний стандарт щодо застосування штучного інтелекту в медичній візуалізації. Він охоплює вибір інструментів, їх упровадження, моніторинг і постійне вдосконалення якості роботи.
Це свідчить про перехід від експериментального використання окремих алгоритмів до формування системного підходу до управління технологіями ШІ в радіологічній практиці.
Ризики та обмеження технологій
Попри значний потенціал, штучний інтелект не є безпомилковим інструментом.
Серед основних ризиків:
- Хибнопозитивні та хибнонегативні результати. Алгоритм може виділяти зміни, які не мають клінічного значення, або не виявляти патологію.
- Обмежена узагальнюваність. Модель, навчена на певному наборі даних, може демонструвати нижчу ефективність на зображеннях, отриманих на іншому обладнанні або в інших клінічних умовах.
- Залежність від якості вхідних даних. Артефакти, технічні особливості дослідження та нестандартні протоколи можуть впливати на результат роботи алгоритму.
- Зміщення даних. Недостатнє представлення окремих груп пацієнтів у навчальних вибірках може призводити до нерівномірної точності результатів.
- Надмірна довіра до автоматизованих висновків. Використання рекомендацій системи без належної критичної оцінки створює ризик діагностичних помилок.
Окремої уваги потребує захист персональних і медичних даних. Перед використанням програмних рішень необхідно розуміти, де обробляється інформація, чи передається вона зовнішнім постачальникам та як забезпечується її конфіденційність.
Ці питання особливо актуальні для генеративного штучного інтелекту та великих мовних моделей, які можуть використовуватися для роботи з медичною документацією, формування текстів і допомоги в інформаційних процесах.
Лікар залишається ключовою ланкою діагностичного процесу
Штучний інтелект може допомагати лікарю швидше аналізувати великі обсяги інформації, виконувати стандартизовані вимірювання та звертати увагу на потенційно важливі зміни. Однак він не має повноцінного розуміння клінічного контексту, історії захворювання та всіх індивідуальних особливостей пацієнта.
Результати МРТ і КТ потребують комплексної інтерпретації з урахуванням клінічних даних, анамнезу, попередніх досліджень та поставленого діагностичного завдання.
Саме тому автоматизовані системи мають розглядатися як інструмент підтримки, а не самостійна заміна професійної оцінки лікаря.
Важливим залишається і питання відповідальності: використання алгоритмів не скасовує необхідності належного контролю результатів, дотримання професійних стандартів та відповідальності медичних фахівців у межах їхніх повноважень.
Перспективи розвитку радіології
Подальший розвиток штучного інтелекту в МРТ та КТ залежатиме не лише від удосконалення алгоритмів, а й від якості клінічних досліджень, стандартизації даних, регуляторних вимог та готовності медичних установ до впровадження нових технологій.
У 2025 році Європейське товариство радіології (ESR) опублікувало рекомендації щодо застосування положень Європейського акта про штучний інтелект у сфері медичної візуалізації. Серед ключових напрямів — прозорість алгоритмів, управління даними, людський нагляд, контроль якості та моніторинг після виходу систем на ринок.
Отже, майбутнє радіології пов'язане не з протиставленням лікаря та штучного інтелекту, а з їхньою відповідальною взаємодією.
Для професійної спільноти важливо не лише стежити за появою нових технологій, а й брати участь у формуванні підходів до їхньої оцінки, безпечного використання та інтеграції в клінічну практику.
Штучний інтелект може стати важливим інструментом розвитку МРТ та КТ, але його цінність визначається не технологічною новизною, а доведеною користю для пацієнта та якістю медичної допомоги.
Використані джерела
-
American College of Radiology (ACR), 2026. Practice Parameter for Imaging Artificial Intelligence. Практичний стандарт щодо впровадження, оцінки та моніторингу ШІ в радіології.
-
ACR, CAR, ESR, RANZCR, RSNA, 2024. Developing, purchasing, implementing and monitoring AI tools in radiology: practical considerations. Спільні рекомендації п'яти професійних радіологічних товариств.
-
Radiological Society of North America (RSNA), 2025. Best Practices for the Safe Use of Large Language Models and Other Generative AI in Radiology. Рекомендації щодо безпечного використання генеративного ШІ в радіології.
-
European Society of Radiology (ESR), 2025. Guiding AI in radiology: ESR’s recommendations for effective implementation of the European AI Act.
-
U.S. Food and Drug Administration (FDA). Artificial Intelligence-Enabled Medical Devices. Офіційний перелік медичних пристроїв із технологіями штучного інтелекту, дозволених до використання у США.
-
The Royal College of Radiologists (RCR). Рекомендації та професійні матеріали щодо безпечного використання й моніторингу ШІ в радіології.
-
RSNA, 2024. Checklist for Artificial Intelligence in Medical Imaging (CLAIM): 2024 Update. Наукові критерії оцінювання та прозорого представлення досліджень ШІ в медичній візуалізації.
https://pubs.rsna.org/
Поділитися:
