Поймать алгоритм: ИИ определит метастазы при колоректальном раке
Российские разработчики создали систему поддержки принятия врачебных решений, которая с помощью искусственного интеллекта способна отыскать метастазы на гистологических изображениях. Программа поможет поставить пациентам с колоректальным раком правильный диагноз. По статистике, именно этот вид считается одним из самых распространенных — 10% от всех выявляемых злокачественных новообразований в мире приходится на него. Поэтому программа, способная облегчить работу специалистов, должна быть востребована, считают эксперты. Однако пока ИИ может быть только помощником врача.
Система поддержки принятия решений
В индустриальной лаборатории поддержки принятия врачебных решений на базе технологий ИИ Сеченовского университета разработали алгоритм, позволяющий находить метастазы в лимфатических узлах на гистологических сканах при колоректальном раке. Система поддержки принятия врачебных решений (СППВР) на основе искусственного интеллекта помогает снизить нагрузку на патоморфологов и значительно ускорить их работу — благодаря автоматизации процесса подсчета лимфоузлов с опухолевой тканью и без нее.
Аппарат для ранней диагностики колоректального рака
Разработчики уже протестировали модель на реальных пациентах. Эксперимент, проведенный патоморфологами Института клинической морфологии и цифровой патологии Первого МГМУ, показал, что использование ИИ значительно повышает скорость и точность исследований гистологических срезов, рассказали специалисты.
— Чтобы врач-онколог мог назначить оптимальное лечение при колоректальном раке, важно определить характер новообразования и его стадию, — пояснил «Известиям» заведующий лабораторией СППВР Сеченовского университета Александр Бирюков. — Для этого патоморфологи должны отсмотреть весь гистологический материал, взятый у пациента при операции или биопсии. А это 30–40 стекол и больше от каждого пациента. Учитывая серьезный кадровый дефицит патологоанатомов, на них сегодня ложится огромная нагрузка. Мы создали систему поддержки принятия врачебных решений на основе ИИ, которая поможет облегчить патоморфологам процесс первичного анализа биопсийного материала.
Алгоритм позволяет автоматизировать процесс подсчета количества здоровых лимфоузлов, лимфоузлов с метастазами и депозитов опухоли. Патоморфологам это дает возможность не тратить время на отсмотр материалов, где патологической ткани точно нет, а работать в первую очередь со сканами, где были найдены метастазы.
Использование СППВР выглядит так: регистратор загружает на ночь стекла в гистосканер — аппарат для оцифровки гистологического материала. Данные из сканера передаются сразу в систему. Утром патологоанатом уже получает информацию о количестве лимфоузлов с метастазами и без них и количестве депозитов опухоли, а также их разметку на каждом скане. Здоровые ткани и содержащие опухолевые клетки выделяются определенным цветом — в зависимости от платформы, с которой интегрируется система.
По данным Сеченовского университета, колоректальный рак сегодня — одно из самых распространенных онкологических заболеваний. Ежегодно в мире диагностируют примерно 1,4 млн новых случаев, что составляет 10% от всех выявляемых злокачественных новообразований, а в структуре смертности от онкологических заболеваний колоректальный рак находится на втором месте. По данным Минздрава, в России в 2021 году было выявлено 580 тыс. случаев злокачественных новообразований и около 70 тыс. из них — рак кишечника.
Проект лаборатории СППВР реализован совместно с индустриальным партнером — ООО «Интеллектуальная аналитика».
Найти опасные зоны
Эксперимент, проведенный патоморфологами Сеченовского университета, показал, что использование СППВР при исследовании гистологических срезов ускоряет работу патологоанатомов на 25%. В дальнейших планах разработчиков — провести еще серию экспериментов и внедрить систему, интегрированную с цифровыми платформами для патоморфологии, в клиническую практику.
— Такие платформы на данный момент позволяют хранить и просматривать гистосканы и формировать заключения к ним. Наша задача — сделать обработку ИИ нативно встроенным функционалом таких площадок для врачей, — заключил Александр Бирюков.
Гистологические изображения, на ускорение анализа которых направлена разработка, содержат информацию, позволяющую прогнозировать исход заболевания и подобрать оптимальную стратегию лечения. Из-за большой загруженности патологоанатомов, трудоемкости количественной оценки гистологических признаков и ограничений возможностей человеческого глаза распознавать пространственные закономерности такая дианостика всё еще сложная задача, рассказал «Известиям» заместитель руководителя рабочей группы НТИ HealthNet (Хелснет) по направлению «Биомедицина», научный консультант АО «Р-Фарм» Андрей Ломоносов.
— Алгоритмы искусственного интеллекта, интегрированные в такие системы анализа изображений для помощи в постановке точного диагноза и раннем выявлении опухолей очень перспективны. Более того, ряд новых открытий, в частности в области микроокружения опухолей, говорят о потенциале революции в области онкологии в будущем, а уже сейчас такие системы позволяют быстро распределять пациентов по группам и назначать оптимальные режимы лечения. Очень важно сказать, что вооруженный такой системой патолог средней квалификации выходит на уровень суперэкспертного специалиста, — отметил эксперт.
Проблема заключается в том, что для визуального отбора гистологического материала требуется много времени, а специалистов такого спектра немного, что вытекает в долгое назначение правильного лечения, рассказал «Известиям» СЕО группы компаний ST IT (разработчик ИТ-решений), эксперт рынка TechNet НТИ Антон Аверьянов.
— Исследование коллег позволяет ускорить этот процесс. Они с помощью нейросети определяют по оцифрованному гистологическому материалу (картинке) те ткани, которые содержат метастазы и передают их патоморфологу в том виде, в котором ему необходимо, — отметил специалист.
Однако при использовании СППВР речи не идет о том, что диагноз пациенту будет ставить искусственный интеллект, а не врач, подчеркнула заместитель директора по научной работе Института клинической морфологии и цифровой патологии Сеченовского университета Екатерина Руденко. По ее словам, постановка диагноза — это всегда задача специалиста. Однако ИИ помогает среди огромного объема материала обнаружить наиболее опасные зоны, а также пометить стекла, которые абсолютно точно не имеют патологии. Эту предварительную оценку патоморфолог уже будет использовать для постановки диагноза.
