Конференции / РОСОМЕД-2023 - XII съезд Российского общества симуляционного обучения в медицине и Международная конференция «Симуляционное обучение в медицине: опыт, развитие, инновации» / Применение информационных технологий для подготовки специалистов в области цитологии: опыт Школы медицины ДВФУ

Актуальность

Цитология играет ключевую роль в раннем выявлении и диагностике заболеваний, поэтому для медицинских работников крайне важно приобретать глубокие знания и практические навыки в данной области. Например, данная методика широко используется как скрининговый метод в гинекологии для ранней диагностики рака шейки матки. Школа медицины ДВФУ осознает важность внедрения современных информационных технологий для повышения качества подготовки будущих специалистов в области цитологии. Соответственно, разработка системы оценки цитологического материала открывает огромные перспективы для повышения точности и эффективности цитологической диагностики для улучшения качества диагностики и своевременного оказания помощи пациентам.

Цель

Демонстрация опыта применения информационных технологий для подготовки специалистов в области цитологии и описание методики ее реализации.

Материалы и методы

Сбор материала в виде стекол с клетками из репродуктивного тракта женщин и его оцифровка проводятся на базе Центра лабораторной диагностики Медицинского комплекса ДВФУ. На основе полученного материала проводится разработка комплексной системы оценки цитологического материала. Эта система состоит из двух основных компонентов:
Графического обработчика: этот компонент использует усовершенствованные алгоритмы фильтрации для выделения клеток и ядер из цитологических изображений, полученных во время Пап-теста. Эти алгоритмы рассчитывают важные параметры, имеющие решающее значение для цитологической диагностики, включая размер клеток, размер ядра, ядерно-цитоплазматическое соотношение и многое другое.
Базы знаний: данный компонент облегчает оценку цитологических параметров и формулирование гипотез относительно классификации клеток. Модуль формализован на основе технологий объяснимого искусственного интеллекта и включает экспертные знания опытных врачей-цитологов, чтобы помочь классифицировать клетки по определенным классам, помогая студентам и ординаторам-цитологам оттачивать свои диагностические навыки.

Результаты

Разработка системы оценки цитологического материала в Школе медицины ДВФУ демонстрирует необходимые результаты для ее применения в образовательной деятельности. Так, графический процессор успешно обнаруживает и изолирует клетки (точность 90%) и ядра (точность 75%), позволяя рассчитывать эссенциальные цитологические параметры с применением цифровой микроскопии.
Модуль базы знаний помогает учащимся в их оценках и формулировании гипотез. Применяя объяснимый искусственный интеллект и экспертные знания, студенты и ординаторы могут усовершенствовать свои знания в вопросах классификации клеток, тем самым повышая свою диагностическую компетентность. Это позволяет медицинским курсантам получить практический опыт анализа цитологических образцов.

Обсуждение

С учетом того, что система оценки цитологического материала, разработанная в Школе медицины ДВФУ совместно с поддержкой специалистов Медицинского комплекса ДВФУ, имеет большие перспективы, следует признать несколько проблем и ограничений в ее применении. Точность обнаружения клеток и ядер требует усилий по дальнейшему совершенствованию алгоритмов графического обработчика и применению более совершенных алгоритмов, таких как сверточная нейронная сеть и стохастический градиентный бустинг.
Однако, интеграция ИТ в обучение цитологии может произвести революцию в этой области. Однако важно поддерживать баланс между автоматизацией и человеческим опытом. Чрезмерная зависимость от ИИ может привести к упущению нюансов в цитологических образцах, что подчеркивает важность постоянного практического обучения специалистов-цитологов.
Следует также учитывать этические последствия этой технологии, особенно в контексте конфиденциальности и согласия пациентов при использовании реальных данных пациентов в учебных целях.

Выводы

В заключение можно отметить, что имплементация ИТ представляет собой прекрасную возможность улучшить образование в области цитологии. Этот инновационный подход дает студентам практические навыки цитологического анализа при помощи графического обработчика и баз знаний.
Хотя проблемы остаются, включая необходимость дальнейшего повышения точности обнаружения и решения этических вопросов, потенциальные выгоды значительны. Интеграция искусственного интеллекта и передовых технологий в обучение цитологии может значительно повысить точность диагностики, что в конечном итоге приведет к ранней диагностике патологических изменений.
Опыт ДВФУ в разработке и внедрении этой системы служит ценным примером для учреждений, стремящихся модернизировать свои цитологические программы. Благодаря использованию информационных технологий и поддержанию баланса между автоматизацией и человеческим опытом будущее цитологического образования кажется многообещающим и полным потенциальных достижений в области медицинской диагностики.

Щеглов Б.О. Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Дальневосточный федеральный университет», Школа Медицины г. Владивостока
Рева Г.В. Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Дальневосточный федеральный университет», Школа Медицины г. Владивостока
Щеглова С.Н. Северо-восточный государственный университет, институт точных и естественных наук, экономики и права г. Магадана