Автор(ы): Иванова Н.В., Тимофеев И.В., Наседкин А.Г.
Город: Псков
Учреждение: ФГБОУ ВО Псковский государственный университет
Актуальность
Указом Президента России №490 от 10.10.2019 года утверждена национальная стратегия развития искусственного интеллекта (ИИ) в Российской Федерации на период до 2030 г. Внедрение ИИ в российском здравоохранении является одним из ключевых направлений развития отрасли. В настоящее время мы нашли информацию о 65 разнообразных ИИ-систем для медицины и здравоохранения, присутствующих на российском рынке. Анализ гистологических изображений на сегодняшний день представлен в продуктах отечественных компаний Цельс и RoboScope. В повседневной работе врач-патологоанатом объединяет и анализирует большие объемы информации, поступающие из различных источников – это и клиническая информация, и данные изображений гистологического, гистохимического, иммуногистохимического окрашивания, и данные молекулярного анализа. Прогресс IT-технологий постепенно внедряется и в патологоанатомическую дисциплину. Развитие информационных технологий, основанное на возможности создания и анализа больших баз данных, позволило сделать скачок в области искусственного интеллекта. Цифровая патология играет значительную роль в современной клинической практике и все чаще становится технологическим требованием в лабораторных условиях. Появление и последующая модернизация сканирующих устройств позволили получать полноразмерные цифровые слайды гистологических препаратов в высоком разрешении за небольшой промежуток времени. С одной стороны, современное программное обеспечение и более доступные хранилища дали возможность патологам обмениваться изображениями в рамках телепатологических консультаций, а с другой – сканированные изображения служат удобной платформой для применения ИИ в изучении патоморфологии. Также они могут быть использованы в качестве визуального материала в процессе подготовки студентов и ординаторов медицинских вузов.
Цель
изучить возможности применения системы диагностики патологических изменений в тканях шейки матки путем анализа цифровых изображений гистологических образцов в качестве визуального материала в процессе подготовки студентов и ординаторов медицинских вузов
Материалы и методы
В исследование был включен датасет 500 кольпоскопических изображений. Учеными Псковского государственного университета и Витебского государственного университета им. П.М. Машерова была разработана свёрточная нейронная сеть для распознавания и сортировки изображений, которая находит и идентифицирует потенциально аномальные клетки на изображениях клеток шейки матки. Исследования проводились в соответствии с установленными этическими стандартами
Результаты
При поддержке программы стратегического академического лидерства «Приоритет 2030», инициированной Министерством науки и высшего образования РФ, в рамках проектного сотрудничества Псковского государственного университета и Витебского государственного университета им. П.М. Машерова в 2024 году разработана система диагностики патологических изменений в тканях шейки матки путем анализа цифровых изображений гистологических образцов методами ИИ. Разработан и зарегистрирован программный продукт для ЭВМ «OncoFocus», программное обеспечение проходит тестовую апробацию в профильных лабораториях клинических медицинских организаций Псковской области.
Обсуждение
В образовательном процессе используется следующий подход: студенты старших курсов и ординаторы производят оценку и анализ клинических и анамнестических данных, включая обращение к визуальным материалам (визуальные, кольпоскопические видео- и фотоданные), затем соотносят их со сканированными изображениями и с цифровыми данными, обработанными с помощью программного обеспечения «OncoFocus», после чего выносят окончательное заключение. Данная методика позволяет формировать навык проводить клинико-морфологические параллели, что несомненно является важным в подготовке будущего врача.
Выводы
Применение ИИ в цитологии шейки матки открывает огромные перспективы для повышения точности, эффективности и доступности программ скрининга рака шейки матки. Повышая точность и последовательность, интегрируясь с технологиями визуализации, ИИ может произвести революцию в этой области и способствовать раннему выявлению и профилактике рака шейки матки. Внедрение искусственного интеллекта позволяет с одной стороны значительно улучшить качество патоморфологических исследований, с другой – сократить время от процедуры до получения результатов. Использование диагностических систем на основе ИИ, позволяет существенно модернизировать процесс гистологической диагностики, а также эффективно применять данные, полученные при их помощи в образовательном процессе.
