Медицинская информатика

Научная статья

УДК 004.89: 616-079
ББК 32.813.52: 53.6
ГРНТИ 76.13.15
DOI 10.25209/2079-3316-2026-17-3-105-126

Подходы к оценке точности измерений, выполненных ИИ-сервисами, в лучевой диагностике

Евгения Александровна Крылова¹, Юрий Александрович Васильев², Вера Владимировна Соболева³, Ирина Андреевна Разницына⁴, Татьяна Михайловна Бобровская⁵, Кирилл Михайлович Арзамасов⁶

1,4-6	Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы, Москва, Россия
3	Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н. И. Пирогова, Москва, Россия
6	МИРЭА - Российский технологический университет, Москва, Россия
1	KrylovaEA13@zdrav.mos.ru

Аннотация. Роль количественных измерений в лучевой диагностике возрастает, как и число внедряемых в область сервисов искусственного интеллекта (ИИ). Однако оценка точности их измерений остается недостаточно стандартизированной и опирается на статистические показатели, не всегда применимые для задач области. Целью исследования стали разработка и первичная апробация автоматизированного метода оценки качества количественных измерений, выполняемых ИИ-сервисами, на примере линейных измерений образований надпочечников на данных компьютерной томографии органов грудной клетки (КТ ОГК).
Набор данных содержал 90 КТ ОГК с разметкой: бинарный признак наличия образования и его измерение. Апробация была выполнена на основе результатов работы двух ИИ-сервисов. Предложенный подход включал оценку каждого измерения в зависимости от близости к эталону (0, 0,5 или 1 балл).
Общий балл рассчитывали как среднее; порогом достаточной точности было принято значение 0,81. Допустимые отклонения определялись эмпирически: 2 (± 0,2) и 4 (± 0,4) мм для границ корректного и частично корректного измерения. Общий балл ИИ-1 составил 0,914 (0,853–0,966), ИИ-2 — 0,913 (0,857–0,968) при ICC 0,94 и 0,93, коэффициенте Гвета AC2 0,97 и 0,96 соответственно; систематического смещения обнаружено не было. Разработанный подход обеспечил оценку отдельных измерений и общего качества работы ИИ-сервиса, и показал себя применимым для оценки ИИ-сервисов в задаче измерения образований надпочечников на КТ ОГК.

Ключевые слова: Искусственный интеллект, контроль качества, лучевая диагностика, статистический анализ

Благодарности: Данная статья подготовлена авторским коллективом в рамках НИР «Искусственный интеллект для одновременного анализа изображений и ЭМК (мультимодальный ИИ)», в соответствии с приказом от 27.11.2025 № 1213 «Об утверждении государственных заданий, финансовое обеспечение которых осуществляется за счет средств бюджета города Москвы, государственным бюджетным (автономным) учреждениям, подведомственным Департаменту здравоохранения города Москвы, на 2026 год и плановый период 2027 и 2028 годов» Департамента здравоохранения города Москвы

Для цитирования: Крылова Е. А., Васильев Ю. А., Соболева В. В., Разницына И. А., Бобровская Т. М., Арзамасов К. М. Подходы к оценке точности измерений, выполненных ИИ-сервисами, в лучевой диагностике // Программные системы: теория и приложения. 2026. Т. 17. № 3. С. 105–126. https://psta.psiras.ru/2026/3_105-126.

Полный текст статьи (PDF): https://psta.psiras.ru/read/psta2026_3_105-126.pdf.

Статья поступила в редакцию 16.07.2026; одобрена после рецензирования 16.08.2026; принята к публикации 09.09.2026; опубликована онлайн 12.09.2026.