В Сеченовском Университете обучили искусственный интеллект определять метастазы при колоректальном раке на гистосканах

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. 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. Проект лаборатории СППВР реализован совместно с индустриальным партнером – ООО «Интеллектуальная аналитика».

Колоректальный рак сегодня - одно из самых распространенных онкологических заболеваний. Ежегодно в мире диагностируют примерно 1,4 миллиона 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 тысяч случаев злокачественных новообразований и около 70 тысяч из них - рак кишечника.

"Чтобы врач-онколог мог назначить оптимальное лечение при колоректальном раке, важно определить характер новообразования и его стадию, - рассказывает 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».

Разработанный алгоритм позволяет автоматизировать процесс подсчета количества здоровых лимфоузлов, лимфоузлов с метастазами и депозитов опухоли. Патоморфологам это дает возможность не тратить времени 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 количество 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.

Как подчеркнула заместитель директора по научной работе Института клинической морфологии и цифровой патологии Сеченовского Университета Екатерина Руденко, при использовании СППВР речь не идет о том, что диагноз пациенту будет ставить искусственный интеллект, а не врач. 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.

Эксперимент, проведенный патоморфологами Института клинической морфологии и цифровой патологии Сеченовского Университета, показал, что использование СППВР при исследовании гистологических срезов, ускоряет работу патологоанатомов на 25 процентов. При этом ИИ повышает чувствительность определения лимфоузлов с метастазами и депозитов опухоли на 5-10 процентных пунктов. В дальнейших планах разработчиков – провести еще серию экспериментов и внедрить систему в клиническую практику.

«В целевом формате использование СППВР происходит в бесшовной интеграции с цифровыми платформами в цифровой патоморфологии. Такие платформы на данный момент позволяют хранить и просматривать гистосканы и формировать заключения к ним. Наша задача - сделать обработку ИИ нативно встроенным функционалом таких платформ для врачей», - заключил Александр Бирюков.

Фото: Mikael Häggström, M.D., commons.wikimedia.org