Новая система ИИ для выявления метастазов колоректального рака в лимфоузлах

Ученые Сеченовского университета и Medical Neuronets создали ИИ, который автоматически находит метастазы колоректального рака в лимфоузлах, улучшая диагностику и снижая нагрузку на врачей.

Команда ученых из Сеченовского Университета, совместно с ИТ-компанией Medical Neuronets и специалистами Московской городской онкологической больницы № 62, представила инновационную систему искусственного интеллекта, предназначенную для автоматического обнаружения метастазов колоректального рака в лимфатических узлах. Как сообщили в пресс-службе университета, данное решение может значительно улучшить процессы диагностики и лечения данного заболевания.

Колоректальный рак по-прежнему остается одним из самых распространенных онкологических заболеваний, и наличие метастазов в лимфоузлах играет ключевую роль в определении стадии болезни, прогноза и выбора тактики лечения. Для достижения правильной диагностики необходимо исследовать не менее 12 лимфатических узлов, что требует анализа множества гистологических препаратов, в которых опухолевые очаги могут быть крайне малы и труднодоступны для визуализации.

Созданная система работает в два этапа. На первом этапе алгоритм осуществляет полный анализ цифрового препарата и выделяет подозрительные участки. Затем следует более детализированное исследование. Программа определяет границы опухолевых клеток и накладывает полупрозрачную маску на изображение, что помогает врачу сосредоточиться на потенциально опасных зонах.

Для обучения данной модели использовались размеченные препараты лимфоузлов, подготовленные в онкологической больнице № 62. В общей сложности специалисты аннотировали 108 препаратов и сформировали выборку из 514 лимфоузлов для валидации. Алгоритм был протестирован на данных из двух медицинских учреждений, что подтверждает его универсальность и эффективность.

В ходе испытаний система продемонстрировала высокую точность, корректно выявляя все случаи с метастазами и в большинстве случаев успешно распознавая нормальные ткани. Особое внимание было уделено мелким очагам. Искусственный интеллект смог обнаружить метастазы размером всего 0,14 × 0,06 мм.

Алексей Файзуллин, заведующий лабораторией цифрового микроскопического анализа Сеченовского Университета, отметил: «Мы постепенно переходим от анализа отдельных морфологических признаков к комплексному изучению тканей, включая работу с мультимодальными данными». Это свидетельствует о росте научных подходов в области патоморфологии и внедрении технологий, способствующих улучшению диагностики.

Врачи, принимавшие участие в пилотном проекте, подчеркнули, что новая система позволяет значительно экономить время и снижает нагрузку, что в свою очередь помогает быстрее находить подозрительные области. Руслан Парчиев, генеральный директор Medical Neuronets, добавил: «Такие технологии способны повысить точность диагностики и принести пользу как специалистам, так и пациентам».

Важно отметить, что разработанная система не предназначена для замены врачей, а является инструментом, который поддерживает процесс принятия решений. В будущем подобные решения могут стать неотъемлемой частью цифровых рабочих мест патоморфологов, что способствовало бы снижению риска пропуска мелких метастазов.

Научное сообщество также активно работает над другими инновациями: ранее в России был разработан метод оценки стрессоустойчивости на основе анализа слюны, что свидетельствует о постоянном стремлении к улучшению медицинских технологий и методов диагностики.

Читайте также: