Смертность от онкологических заболеваний в России уже на протяжении многих лет уверенно держит второе место, уступая лишь смертности от сердечно сосудистых заболеваний. Согласно статистике Министерства здравоохранения РФ, смертность от онкологии составляет почти 199 случаев на 100 тысяч населения. Кроме того, более 20% больных, у кого выявлена онкология, умирают в течение первого года после постановки диагноза. Основная причина столь высокой смертности – слишком поздняя диагностика заболевания, которая практически не оставляет шансов на успешное лечение. Статистика за 2020 год также отмечает, что доля злокачественных новообразований, выявленных на ранней стадии, составила только 56,1% и по этой причине в федеральный проект «Борьба с онкологическими заболеваниями» включен целевой показатель «Доля злокачественных новообразований, выявленных на ранних стадиях». Отметим, что по плану к концу 2024 года этот показатель должен достигнуть 63% от всех вновь зарегистрированных случаев. Таким образом, ранняя диагностика является одной из важнейших задач в современной онкологии, поскольку онкологическое заболевание, выявленное на ранней стадии, практически всегда поддается лечению. Одной из основных причин, затрудняющих раннюю диагностику, является малочисленность высококвалифицированных специалистов и, как следствие этого, их перегруженность и, зачастую, физическая невозможность уделить должное внимание каждому пациенту. Важно также отметить отсутствие инструментария, способного выполнять первичную обработку большого объема медицинской информации от пациентов, а также позволяющего решать данные задачи в удаленном режиме. Развитие цифровых технологий открыло новые возможности в области медицины, поэтому программные комплексы, способные быстро и точно находить изображения по заданному прототипу, создают предпосылки для одновременного улучшения, как качества, так и скорости диагностики. Использование для диагностики гистологических и цитологических изображений, позволяет улучшить качество обследования, тем самым, существенно повышая шансы на раннее обнаружение заболевания и успешность лечения пациента. В рамках пилотного проекта был разработан и успешно протестирован прототип программного решения с использованием модели нейронной сети для задач патоморфологической диагностики. Применение технологий, базирующихся на нейронных сетях, позволяет автоматизировать процесс распознавания характерных паттернов гистологических структур, выполняя предварительную потоковую обработки гистологических материалов и предоставляя врачу результаты анализа, как первичную информацию для принятия решения о дальнейших шагах и, если необходимо, лечении. Пилотный проект был реализован на базе патологоанатомического отделения национального медицинского исследовательского центра травматологии и ортопедии имени Н. Н. Приорова. Решение было протестировано на гистологических препаратах больных, имеющих подтвержденный диагноз – остеосаркома, диагностика которой, особенно при низкой степени злокачественности, является одной из сложнейших проблем в костной онкологии. Характерным отличительным признаком доброкачественного процесса и злокачественной опухоли является наличие в опухоли патологических митозов. Ввиду малочисленности патологических митозов поиск их является очень трудоемким процессом, и они могут быть в ряде случаев ошибочно не замечены врачом при анализе материалов пациента. В результате чего больным ставится ошибочный диагноз и проводится неправильное лечение. Процесс реализации пилотного проекта проводился под постоянным контролем со стороны эксперта патологоанатома, который оценивал соответствие выбранных моделью фрагментов изображений признакам, соответствующим искомым новообразованиям. В настоящее время созданный прототип решения способен обнаруживать в потоковом режиме патологические митозы в гистологических препаратах, а также может использоваться для проведения дифференциальной диагностики доброкачественных процессов и сарком низкой степени злокачественности. Доработка данного программного обеспечения, включая дообучение модели искусственного интеллекта, а также тестирование в других специализированных онкологических учреждениях помогут создать мощный инструмент для увеличения скорости и точности онкологической диагностики и станут серьезным вкладом в раннюю диагностику онкологии в России. По полученным проектной командой результатам изучения научной литературы и информации в открытых источниках, в настоящее время в мире нет аналогов данной разработке. Разрабатываемое решение для диагностики онкологических заболеваний позволит существенно снизить сроки исследования патоморфологических данных, повысить качество диагностики и снизить нагрузку на экспертов-патологоанатомов.

Производитель: ООО "МЕДИТ"

IT