Специалисты Сеченовского Университета, в сотрудничестве с российской ИТ-компанией Medical Neuronets и врачами Московской городской онкологической больницы №62, создали систему искусственного интеллекта, предназначенную для автоматического определения метастазов колоректального рака в лимфатических узлах. О результатах предварительного клинического испытания доложено в международном научном издании Cancer Medicine.
Рак толстой и прямой кишки по-прежнему является одним из самых часто встречающихся видов онкологических заболеваний. Обнаружение метастазов в лимфатических узлах оказывает непосредственное влияние на определение стадии заболевания, прогноз и тактику послеоперационного лечения. В соответствии с международными руководствами, для точной оценки стадии требуется исследование не менее 12 лимфатических узлов у каждого пациента, что подразумевает анализ значительного количества гистологических срезов. При этом метастатические очаги могут быть незначительными и трудно обнаруживаемыми.
Новая система функционирует в два этапа. На первом этапе алгоритм сканирует цифровое изображение препарата в целом, определяя подозрительные области. После этого выполняется более углубленный анализ, в процессе которого программа обозначает границы опухолевых клеток, накладывая на изображение полупрозрачную маску. Это позволяет врачу быстрее оценить ситуацию и сконцентрироваться на участках, представляющих наибольший интерес.
Для обучения модели применялись полностью аннотированные образцы лимфоузлов, предоставленные Московской городской онкологической больницей №62, являющейся ведущим экспертным центром Москвы в сфере патоморфологии. Сотрудники больницы выполнили точную многоуровневую разметку 108 образцов и подготовили набор из 514 лимфоузлов для проверки результатов. Разработка модели компьютерного зрения и обучение алгоритма осуществила компания Medical Neuronets. Клиническую проверку прототипа ИИ-решения провели специалисты Сеченовского Университета. После этого модель была протестирована на отсканированных образцах из двух медицинских учреждений. В процессе тестирования алгоритм безошибочно определил все случаи с метастазами и в большинстве ситуаций верно идентифицировал нормальные лимфоузлы. Значительное внимание исследователи уделили метастазам небольшого размера: в ходе пилотного тестирования система обнаруживала очаги диаметром приблизительно 0,14–0,06 мм.
«Создание таких инструментов является частью целенаправленной деятельности, направленной на совершенствование цифрового анализа гистологических изображений. Мы последовательно увеличиваем сложность решаемых задач: от распознавания отдельных морфологических особенностей до более детального изучения тканей, в том числе с использованием мультимодальных данных, — подчеркнул руководитель лаборатории цифрового микроскопического анализа Сеченовского Университета Алексей Файзуллин.
В ходе эксперимента врачи использовали цифровые препараты, как без применения искусственного интеллекта, так и с автоматическим добавлением масок. Медицинские работники оценили возможность использования системы для оптимизации рабочего времени, поскольку она позволяет выделять наиболее вероятные случаи для рассмотрения.
«Проведенное исследование наглядно подтверждает практическую значимость использования систем искусственного интеллекта, которые способны с высокой степенью достоверности определять метастазы на цифровых изображениях срезов лимфатических узлов. Внедрение таких передовых технологий позволит улучшить качество диагностики и оказать существенную поддержку как врачам, снизив их трудозатраты, так и, что наиболее важно, пациентам», – отметил генеральный директор Medical Neuronets Руслан Парчиев.
Авторы акцентируют внимание на том, что данная технология не предназначена для замены специалиста, а служит средством, помогающим в процессе принятия решений. В дальнейшем такие разработки могут быть включены в цифровые рабочие среды патоморфологов, что позволит уменьшить вероятность упущения незначительных изменений и улучшить единообразие в онкологической диагностике.
Данные предоставлены пресс-службой Сеченовского Университета