МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЙ ПОДХОД К ДИАГНОСТИКЕ ПНЕВМОКОНИОЗОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА: ИНТЕГРАЦИЯ МОРФОЛОГИИ, ЦИТОЛОГИИ И КЛИНИЧЕСКОЙ ПРАКТИКИ, СТРАТЕГИЯ СОХРАНЕНИЯ ЗДОРОВЬЯ ШАХТЕРОВ КЕМЕРОВСКОЙ ОБЛАСТИ

Аннотация

Цель исследования – обосновать необходимость внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в систему диагностики пневмокониозов у работников угольной промышленности Кемеровской области.
Материалы и методы. В исследование включены цитологические препараты мокроты и бронхоальвеолярного лаважа от 60 шахтеров и гистологические образцы легочной ткани от 18 пациентов с верифицированным диагнозом пневмокониоза. Проведено сравнение ручного, морфометрического и ИИ-анализа на основе сверточной нейронной сети, обученной на архиве авторского коллектива НГИУВ.
Результаты. ИИ сократил время анализа гистопрепарата с 25 ± 6 минут до 7 ± 1 минут, снизил коэффициент вариации с 18-22% до 2-3%, повысил чувствительность к определению поражений при угольной нагрузке (<0,5 мм²) до 94%. Сформированы объективные ИИ-параметры: индекс накопления пыли (ИНП), гистологический индекс фиброза (ГИФ), коэффициент эпителиальной дистрофии (КЭД), достоверно коррелирующие с ОФВ1 (r = –0,71…–0,79; p < 0,001).
Заключение. ИИ обеспечивает объективность, воспроизводимость и раннюю диагностику пневмокониозов, что особенно актуально в условиях дефицита врачей профпатологов в Кузбассе. Внедрение ИИ в практическую работу и учебный процесс НГИУВ создает устойчивый цикл «наука – образование – практика». Работа подтверждает целесообразность и необходимость цифровой трансформации профпатологии и морфологии в регионе.