Komputerowe wspomaganie obrazowej diagnostyki medycznej - wyzwania i szanse rozwoju

W pracy przedstawiono problem komputerowego wspomagania diagnozy CAD (computer-aided diagnosis), wyjaśniono pojęcia i definicje, przedstawiono rozwój koncepcji wspomagania oraz najnowsze trendy i wizje przyszłości. Problem błędów w diagnostyce obrazowej istnieje od kilkudziesięciu lat. Stale udoskonalane technologie obrazowania, postęp w doświadczeniach i formach obiektywizacji wiedzy radiologicznej, gwałtowny rozwoju metod sztucznej inteligencji, inteligencji obliczeniowej, a także prowadzone od lat próby komputerowego wspomagania procesu interpretacji wyników badań nie przynoszą spodziewanych efektów poprawy skuteczności diagnozy. Niewątpliwym osiągnięciom w niektórych obszarach zastosowań towarzyszą istotne ograniczenia. Wskazano istotne elementy procesu doskonalenia koncepcji wspomagania, realne sukcesy, ale i wątpliwości dotyczące dalszego rozwoju. Zwrócono wreszcie uwagę na kluczowe warunki, od spełnienia których zależy szansa znacznego ograniczenia liczby błędów diagnostycznych.

In this paper computer-aided diagnosis (CAD) is presented from historical perspectives, spectacular important challenges and development capabilities. Basic concepts and important definitions were explained, including CADx, CADCBIR, ICAD. Radiological errors occurring in daily practice were analyzed. Stable level of errors rate is observed over decades, mainly due to reported human mistakes in medical image perception and interpretation. Therefore, possible ways to decrease errors number, were outlined. New methods and methodologies of computational intelligence, information theory and semantic technologies, approximation theory, computer vision and pattern recognition create empowered CAD capabilities. However, objectified specificity of diagnostic tasks including observer performance, diagnostic protocols, respective ontology, and formalized assessment criteria defines real challenges of computational assistance. These factors result form the fact that the final diagnosis is essentially made by the radiologist who uses the output from a computerized analysis of medical images as a second opinion in detecting lesions or reviews probably abnormal exams indicated by CAD in prescreening procedure.