Диагностические приложения на основе искусственного интеллекта продемонстрировали высокую точность в выявлении патологических состояний. Перспективным направлением является создание инструментов для выявления симптомов хронических заболеваний вен (ХЗВ).
ЦЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ
Оценить точность приложения AIVARIX в выявлении объективных симптомов ХЗВ классов C1 и C2 по CEAP путем анализа фотографий нижних конечностей.
МАТЕРИАЛ И МЕТОДЫ
Многоцентровое проспективное исследование проведено в условиях рутинной клинической практики в России. В исследование включали амбулаторных пациентов с симптомами ХЗВ. Оценивали чувствительность (Sn) и специфичность (Sp) приложения для выявления ХЗВ классов C1 и C2 по CEAP. После обследования и постановки диагноза флеболог делал снимки референтной области нижних конечностей. Изображения были проанализированы приложением для выявления симптомов, соответствующих классу C1 или C2. Заключения флебологов и приложения были сопоставлены и рассчитаны Sn и Sp. Исследование зарегистрировано на clinicaltrials.gov, NCT05612217.
РЕЗУЛЬТАТЫ
В исследование включены 433 пациента (332 женщины, 76,7%) со средним возрастом 46,0 года и средним индексом массы тела 25,5 кг/м2. Доля пациентов с классами ХЗВ C0(s), C1, C2, C3—6 и состояниями, не связанными с ХЗВ, составила: 30,5% (n=132), 29,8% (n=129), 21,2% (n=92), 9,7% (n=42) и 8,8% (n=38) соответственно. Sn и Sp приложения для класса C1 составили 75,2% (95% доверительный интервал (ДИ) 66,8—82,4) и 86,5% (95% ДИ 82,2—90,1) соответственно. Для класса C2 приложение показало Sn и Sp 93,5% (95% ДИ 86,3—97,6) и 82,7% (95% ДИ 78,3—86,6) соответственно.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Приложение AIVARIX продемонстрировало уровень чувствительности и специфичности, указывающий на обоснованность его использования в общей популяции с целью выявления симптомов, характерных для классов ХЗВ C1 и C2 (CEAP).
