Найти тему

Учёные использовали искусственный интеллект против рака кожи

В "РИА Новости. Наука" опубликован материал о методе идентификации опухолей кожи на основании неинвазивных исследований с последующим математическим анализом при помощи искусственного интеллекта. Его разработали учёные СГМУ в сотрудничестве с СГУ. По их словам, метод позволяет точно определить стадию развития опухоли и выбрать правильную тактику лечения. Результаты опубликованы в журнале Diagnostics.

Базальноклеточный рак кожи (базалиома, базальноклеточная карцинома) – один из наиболее распространенных видов опухолей кожи во всем мире. Правильная классификация поражений кожи является ключевым этапом скрининга, который требует высокой точности и интерпретируемости.

Риск развития базальноклеточной карциномы (БКР) увеличивается при наличии таких факторов, как генетическая предрасположенность, низкое содержание меланина в коже, длительное воздействие ультрафиолета на открытые участки тела и др. По данным Европейского консенсусного междисциплинарного руководства по диагностике и лечению базальноклеточного рака, в течение следующих 10 лет заболеваемость БКР увеличится на 30% среди мужчин и на 25% среди женщин.

Учёные СГМУ провели исследование, направленное на улучшение лечения таких пациентов. Они разработали метод идентификации опухолей кожи на основании неинвазивных исследований с последующим математическим анализом с применением искусственного интеллекта. Исследования проводились в рамках совместной научной работы с кафедрой оптики и биофотоники СГУ им. Н.Г. Чернышевского при поддержке Минобрнауки РФ и гранта РФФИ.

"Это имеет важное значение для дооперационной классификации опухоли и определения степени ее инвазии, что позволяет подобрать оптимальную тактику лечения – хирургическое лечение, лазерная коагуляция, фотодинамическая терапия, близкофокусная рентгенотерапия", – отметил заведующий кафедрой факультетской хирургии и онкологии СГМУ Сергей Капралов, добавив, что на основании полученных данных возможно уточнить объём оперативного вмешательства. Кроме того, по его оценкам, результаты исследования сократят сроки диагностического этапа у пациентов с опухолями кожи и снизят риск постановки неверного диагноза.

Как рассказали в университете, в мире уже проводились подобные исследования, но в каждом из них использовался лишь один из методов диагностики опухолей кожи. Саратовские же учёные, по их словам, провели анализ целой комбинации неинвазивных методов – дерматоскопии, ультразвукового сканирования (УЗИ), оптической когерентной томографии (ОКТ) и спектроскопии диффузного отражения опухоли и здоровой кожи, окружающей опухоль. На основании полученных данных они разработали алгоритм машинного обучения, который позволяет идентифицировать опухоли кожи и определять дальнейшую тактику лечения пациентов.

В настоящее время перед учёными стоит задача разработать алгоритм выбора метода лечения пациентов с опухолями кожи с целью профилактики рецидива и внедрить полученные данные в работу практического здравоохранения.