Ученые Сеченовского Университета совместно с российской ИТ-компанией Medical Neuronets и специалистами Московской городской онкологической больницы № 62 разработали систему искусственного интеллекта для автоматического выявления метастазов колоректального рака в лимфатических узлах. Результаты пилотного клинического исследования опубликованы в международном журнале Cancer Medicine.
Колоректальный рак остается одним из наиболее распространенных онкологических заболеваний. Наличие метастазов в лимфоузлах напрямую влияет на стадию болезни, прогноз и выбор послеоперационного лечения. Согласно международным рекомендациям, для корректного стадирования необходимо исследовать не менее 12 лимфатических узлов у каждого пациента: это десятки гистологических стекол, каждое из которых требует внимательного анализа. При этом метастазы могут быть небольшими и малозаметными.
Новая система работает в два этапа. Сначала алгоритм просматривает цифровой препарат целиком и отмечает участки, которые выглядят подозрительно. Затем проводится более детальный анализ, и программа выделяет границы опухолевых клеток, накладывая на изображение полупрозрачную маску. Такой подход помогает врачу быстрее сориентироваться и сосредоточиться на потенциально значимых зонах.
Для обучения модели использовались полностью размеченные препараты лимфоузлов, полученные в Московской городской онкологической больнице № 62, ведущем экспертном центре Москвы в области патоморфологии. Специалисты больницы провели высокоточную многоуровневую аннотацию 108 препаратов и подготовили для валидации выборку из 514 лимфоузлов. Разработка модели компьютерного зрения и обучение алгоритма проводились компанией Medical Neuronets. Клиническую валидацию прототипа ИИ-решения осуществляли специалисты Сеченовского Университета. Затем модель была протестирована на отсканированных препаратах из двух медицинских учреждений. В ходе проверки алгоритм корректно выявил все случаи с метастазами и в большинстве случаев правильно распознавал нормальные лимфоузлы. Особое внимание ученые уделили метастазам малого размера: в пилотном тестировании система выделяла очаги размером около 0,14 х 0,06 мм.
«Разработка подобных решений — часть последовательной работы по развитию области цифрового анализа гистологических изображений. Мы постепенно усложняем задачи — от выявления отдельных морфологических признаков мы перешли к более комплексному изучению тканей, включая анализ мультимодальных данных», — отметил заведующий лабораторией цифрового микроскопического анализа Сеченовского Университета Алексей Файзуллин.
В рамках пилотного проекта специалисты работали с цифровыми препаратами как без поддержки ИИ, так и с наложением автоматически созданных масок. Врачи отметили потенциальную ценность системы как инструмента экономии внимания специалиста за счет приоритизации просмотра подозрительных случаев.
«Данное исследование убедительно демонстрирует клиническую ценность внедрения систем искусственного интеллекта, способных с высокой точностью выявлять метастазы на оцифрованных срезах лимфатических узлов. Технологичность таких решений позволит повысить точность диагностики и принести ощутимую пользу как специалистам, освобождая их от рутинной нагрузки, так и прежде всего самим пациентам», — подчеркнул генеральный директор Medical Neuronets Руслан Парчиев.
Авторы подчеркивают, что технология не заменяет врача, а выступает инструментом поддержки принятия решений. В перспективе подобные решения могут быть интегрированы в цифровые рабочие места патоморфологов, что позволит снизить риск пропуска мелких очагов и повысить стандартизацию онкологической диагностики.