Искусственный интеллект в диагностике воспалительных заболеваний кишечника: фокус на клинико-лабораторные показатели

ЦЕЛЬ: разработка искусственных нейронных сетей (ИНС) для скрининга и дифференциальной диагностики воспалительных заболеваний кишечника (ВЗК) на основе анализа клинико-лабораторных данных.

ПАЦИЕНТЫ И МЕТОДЫ: в исследовании ретроспективно оценены клинические проявления, данные анамнеза и лабораторные показатели пациентов с синдромом раздраженного кишечника (СРК), язвенным колитом (ЯК) и болезнью Крона с поражением толстой кишки (БК) в стадии обострения. У каждой группы пациентов (СРК-ВЗК, ЯК-БК) оценивались признаки, наиболее характерные для нозологии, которые использовались для построения моделей. С целью создания ИНС, предназначенных для принятия решения о наличии у пациента ВЗК и дифференциальной диагностики ЯК и БК, использовались простые нейронные сети — многослойные персептроны и радиальные базисные функции (РБФ).

РЕЗУЛЬТАТЫ: многослойный персептрон (МСП) 13:13-5-1:1 выявлял ВЗК на тестовой выборке с чувствительностью 89,3%, специфичностью — 100%. На всём массиве чувствительность модели составила 92,7%, специфичность — 99,0%. Наилучшие показатели для дифференциальной диагностики ЯК и БК были у МСП 9:9-8-1:1: модель выявила 76,81% случаев БК и 86,67% случаев ЯК на тестовой выборке, на всём массиве — 70,16% случаев БК и 86,40% случаев ЯК.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ: ИНС показала высокие результаты для выявления ВЗК и умеренные — для дифференциальной диагностики ЯК и БК. После апробации модель может быть использована в качестве удобного инструмента для скрининга воспалительных заболеваний кишечника в клинической практике.

1. Язвенный колит. Клинические рекомендации РФ, 2024 (Россия). Текст: электронный. Med Element. URL: https://diseases.medelement.com/disease/%D1%8F%D0%B7%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9-%D0%BA%D0%BE%D0%BB%D0%B8%D1%82-%D0%BA%D0%BF-%D1%80%D1%84-2024/18016. Дата обращения: 22.01.2025.

2. Болезнь Крона. Клинические рекомендации РФ, 2024 (Россия). Текст: электронный. MedElement. URL: https://diseases.medelement.com/disease/%D0%B1%D0%BE%D0%BB%D0%B5%D0%B7%D0%BD%D1%8C-%D0%BA%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%B0-%D0%BA%D1%80-%D1%80%D1%84-2024/18085. Дата обращения: 22.01.2025.

3. Zhou R, Sun X, Guo M, et al. A Shortened Diagnostic Interval and Its Associated Clinical Factors and Related Outcomes in Inflammatory Bowel Disease Patients from a Cohort Study in China. J Inflamm Res. 2024;17:387–398. doi: 10.2147/JIR.S434673

4. Бакулин И.Г., Скалинская М.И., Сказываева Е.В. СевероЗападный регистр пациентов с воспалительными заболеваниями кишечника: достижения и уроки. Колопроктология. 2022;21(1 (79)):37–49. doi: 10.33878/2073-7556-2022-21-1-37-49

5. Card TR, Siffledeen J, Fleming KM. Are IBD patients more likely to have a prior diagnosis of irritable bowel syndrome? Report of a case-control study in the General Practice Research Database. United Eur Gastroenterol J. 2014;2(6):505–512. doi: 10.1177/2050640614554217

6. Jayasooriya N, Baillie S, Blackwell J, et al. Systematic review with meta-analysis: Time to diagnosis and the impact of delayed diagnosis on clinical outcomes in inflammatory bowel disease. Aliment Pharmacol Ther. 2023 Mar;57(6):635–652. doi: 10.1111/apt.17370

7. Chang Y, Wang Z, Sun HB, Li YQ, Tang TY. Artificial Intelligence in Inflammatory Bowel Disease Endoscopy: Advanced Development and New Horizons. Gastroenterol Res Pract. 2023;2023:3228832. doi: 10.1155/2023/3228832

8. Nguyen NH, Picetti D, Dulai PS, et al. Machine Learning-based Prediction Models for Diagnosis and Prognosis in Inflammatory Bowel Diseases: A Systematic Review. J Crohns Colitis. 2021;16(3):398–413. doi: 10.1093/ecco-jcc/jjab155

9. Расмагина И.А., Бакулин И.Г., Стамболцян В.Ш., и соавт. Клинико-лабораторные маркеры предтестовой вероятности воспалительных заболеваний кишечника. Колопроктология. 2023;22(1 (83)):91–98. doi: 10.33878/2073-7556-2023-22-1-91-98

10. Lv H, Li HY, Zhang HN, et al. Delayed diagnosis in inflammatory bowel disease: Time to consider solutions. World J Gastroenterol. 2024;30(35):3954–3958. doi: 10.3748/wjg.v30.i35.3954

11. Бакулин И.Г., Расмагина И.А., Скалинская М.И. Дифференциальная диагностика и прогнозирование течения воспалительных заболеваний кишечника: современные подходы. Вестник Северо-Западного Государственного Медицинского Университета им. И.И. Мечникова. 2021;13(3):19–30. doi: 10.17816/mechnikov77646

12. Fiorino G, Danese S. Diagnostic Delay in Crohn’s Disease: Time for Red Flags. Dig Dis Sci. 2016;61(11):3097–3098. doi: 10.1007/s10620-016-4298-8

13. Barwise A, Leppin A, Dong Y, et al. What contributes to diagnostic error or delay? A qualitative exploration across diverse acute care settings in the US. J Patient Saf. 2021;17(4):239–248. doi: 10.1097/PTS.0000000000000817

14. Huisman, Danielle, et al. Irritable bowel syndrome in inflammatory bowel disease: distinct, intertwined, or unhelpful? Views and experiences of patients. Cogent Psychology. 2022;9(1):2050063.

15. Burisch J, Pedersen N, Čuković-Čavka S, et al. East-West gradient in the incidence of inflammatory bowel disease in Europe: the ECCOEpiCom inception cohort. Gut. 2014;63(4):588–597. doi: 10.1136/gutjnl-2013-304636

16. Cantoro L, Di Sabatino A, Papi C, et al. The Time Course of Diagnostic Delay in Inflammatory Bowel Disease Over the Last Sixty Years: An Italian Multicentre Study. J Crohns Colitis. 2017;11(8):975–980. doi: 10.1093/ecco-jcc/jjx041

17. Walker GJ, Lin S, Chanchlani N, et al. Quality improvement project identifies factors associated with delay in IBD diagnosis. Aliment Pharmacol Ther. 2020;52(3):471–480. doi: 10.1111/apt.15885

18. Белоусова Е.А., Шелыгин Ю.А., Ачкасов С.И., и соавт. Клинико-демографические характеристики и лечебные подходы у пациентов с воспалительными заболеваниями кишечника (болезнь Крона, язвенный колит) в РФ. Первые результаты анализа Национального Регистра. Колопроктология. 2023. 22, № 1(83): 65-82. doi: 10.33878/2073-7556-2023-22-1-65-82 /

19. Ford AC, Moayyedi P, Bercik P, et al. Lack of Utility of Symptoms and Signs at First Presentation as Predictors of Inflammatory Bowel Disease in Secondary Care. Am J Gastroenterol. 2015;110(5):716–724. doi: 10.1038/ajg.2015.117

20. Shao Y, Zhao Y, Lv H, et al. Clinical features of inflammatory bowel disease unclassified: a case-control study. BMC Gastroenterol. 2024;24:105. doi: 10.1186/s12876-024-03171-5

21. Бакулин И.Г., Расмагина И.А., Скалинская М.И., и соавт. Применение искусственного интеллекта для анализа эндоскопических изображений при воспалительных заболеваниях кишечника. Терапия. 2022; 8(7(59)):7–14. doi: 10.18565/therapy.2022.7.7-14

22. Бакулин И.Г., Расмагина И.А., Деев Р.В., и соавт. Анализ гистологических изображений биоптатов слизистой толстой кишки у пациентов с воспалительными заболеваниями кишечника при помощи искусственной нейронной сети. Медицинский Вестник Мвд. 2023; 124(3(124)):21–24. doi: 10.52341/20738080_2023_124_3_21