Российско-китайская команда исследователей разработала уникальную систему компьютерной диагностики в урологии

В Институте урологии и репродуктивного здоровья человека Сеченовского Университета совместно с китайскими коллегами (Первая больница Цзилиньского университета, г. Чанчунь, провинция Цзилинь) разработана инновационная система компьютерной диагностики. Новая система позволяет онкоурологам и врачам лучевой диагностики не пропустить клинически значимый рак простаты. Результаты исследования были обобщены и представлены на заседании Диссертационного Совета Сеченовского Университета.  

Основным инструментом диагностики и лечения рака простаты является мультипараметрическая МРТ. Врачи, благодаря лучевой методике, как выявляют рак простаты, так и дифференцируют его агрессивные формы. Последние в отличие от «благоприятно» протекающих форм требуют безотлагательного лечения. Для простоты восприятия доброкачественных и злокачественных изменений предстательной железы более 10 лет назад была внедрена специальная международная шкала PIRADS (Prostate Imaging Reporting and Data System) с диапазоном оценки от 1 до 5, где наивысший балл соответствует максимальным рискам выявления значимого очага рака простаты.   
«В ходе совершенствования возможностей МРТ выявлять малейшие зачатки раковой опухоли, «слабым звеном» остается человек - специалист, интерпретирующий результаты исследования. Например, одни и те же данные МРТ-исследования могут быть по-разному описаны в протоколе и, соответственно, будут различия в их оценке по шкале PIRADS. Более того, схожие данные МРТ могут по-разному трактоваться одним и тем же специалистом», - поясняет Михаил Еникеев, один из кураторов проекта, заведующий урологическим отделением №2 Клиники урологии Сеченовского Университета. Подобным диагностическим ошибкам и неточностям, от которых напрямую зависит выбор лечения пациента, подвержены как начинающие специалисты, так и эксперты с опытом работы 5 и более лет.

Все это несет риски для пациентов из-за неправильно выбранной тактики лечения, и высокие затраты для системы здравоохранения ввиду финансирования некорректных клинических решений, а также связанных с этим повторных операций и дорогостоящей химиотерапии на поздних стадиях рака.   

Для оптимизации оценки риска рака простаты по шкале PIRADS и поддержки принятия  врачебных решений в выявлении очагов рака простаты любых размеров онкоурологи Сеченовского и Цзилиньского университетов совместно с лучевыми диагностами и IT-экспертами разработали уникальную компьютерную систему диагностики - DL-CAD.

Основное отличие новой разработки от существующих систем искусственного интеллекта состоит в том, что специальная программа глубокого обучения (DEEP Learning) позволяет добиться высокой производительности модели без длительного обучения последней на основе многих тысяч наблюдений. Согласно исследованиям, 136 наблюдений хватило, чтобы вывести модель на клинически эффективный уровень, сравнимый по основным параметрам с ранее созданными моделями.     
«Система DL-CAD может быть применена как рентгенологами в рутинной практике интерпретации данных МРТ, так и онкоурологами при планировании различных видов хирургического лечения рака простаты. Программа может оказаться незаменимой при  персонифицированной радикальной простатэктомии с использованием робот-ассистированных комплексов, когда понимание расположения раковых очагов крайне важны для хирурга», - комментирует Михаил Еникеев. Применение DL-CAD в малоинвазивной хирургии рака простаты может существенно оптимизировать результаты таких методик, как брахитерапия, криоаблация, необратимая электропарация – в них четкая локация очага является ключом к успешному лечению. Способность системы к селекции клинически незначимых случаев самого рака и подозрений на него позволит урологам отказаться от «ненужных» биопсий простаты и гипердиагностики тех форм рака простаты, которые не требуют специального лечения.

«Создание программ, подобных DL-CAD для выявления и оценки очагов рака, является первым, но уверенным шагом к форсированию так называемого «виртуального профиля опухоли». Синхронно с внедрением искусственного интеллекта в разделы лучевой диагностики развиваются патомика и геномика. Первая проводит количественный анализ оцифрованных срезов биоптатов (удаленных простат), пораженных раком, и выявляет множество незаметных глазу врача-патологоанатома признаков, необходимых для оценки агрессии опухоли на клеточном уровне. Вторая - использует молекулярные данные, определяя биологические механизмы прогрессии рака. Именно финальная интеграция всех трех составляющих на одной платформе превратит аналогичные DL-CAD программы в систему для совершенных клинических решений», - считает профессор Михаил Еникеев.