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

Эксперимент в клинике показал, что с помощью разработанного алгоритма скорость работы патоморфологов повышается на 25%

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.

Разработанный 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 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%. 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.

По данным центрального НИИ организации и информации Минздрава (ЦНИИОИЗ), в России не хватает 2825 врачей-патологоанатомов. Укомплектованность штатов подразделений патологоанатомической службы составила в 2022 году 74,4%. По сравнению с 2021 годом количество патологоанатомов увеличилось на 18 человек, до 3356 специалистов. Всего в медорганизациях страны функционируют 1715 структурных подразделений патологоанатомического профиля. Из них 1497 — патологоанатомические отделения и 218 — патологоанатомические лаборатории. Средняя суммарная нагрузка в расчете на одного специалиста составила 4,6 ставочной нормы.