Нейросеть поможет выявить рак шейки матки на ранней стадии

Искусственный интеллект может серьёзно повысить шансы на выявление рака шейки матки и предраковых состояний на самых ранних стадиях, в том числе во время профилактических осмотров. К такому выводу пришли учёные Сеченовского Университета, испытавшие нейросеть, разработанную отечественной компанией. Диагноз, поставленный ИИ, совпал с мнением врачебного консилиума в 93% случаев.

Чем раньше, тем эффективнее

Рак шейки матки — одна из ведущих причин смертности молодых женщин 30–34 лет от онкологических заболеваний. При этом примерно в 40% случаев болезнь диагностируют только на III–IV стадии. Поэтому крайне важно выявлять рак как можно раньше, а ещё лучше — «ловить» изменения ещё на стадии неоплазии, то есть предракового процесса, когда состояние хорошо поддаётся лечению.

В России около 35% случаев рака шейки матки обнаруживают именно во время диспансеризации.

Как проходило исследование

Важный этап диагностики — расширенная кольпоскопия, то есть осмотр шейки матки с помощью специального оптического прибора. Однако анализ кольпоскопических изображений требует специального оборудования и высокой квалификации врачей, способных заметить даже малозаметные изменения.

В исследовании приняли участие пациентки Сеченовского центра материнства и детства от 18 до 45 лет, у которых во время осмотра обнаружили аномальные изменения на шейке матки.

Всем участницам провели осмотр, цитологическое исследование, тестирование на вирус папилломы человека (ВПЧ), кольпоскопию.

Полученные кольпоскопические изображения загрузили в программу со встроенным ИИ. Диагноз алгоритму не сообщали. Нейросеть сформулировала заключения, которые сравнили с заключениями врачебного консилиума из трёх акушеров-гинекологов. Результаты совпали в 93% случаев.

В оставшихся 7% программа «увидела» аномальную картину первой степени, тогда как консилиум — второй (более значительные изменения).

В результате последующего обследования пациенткам поставили диагнозы неоплазии разной степени и рака шейки матки. Всем женщинам было проведено лечение, соответствующее конкретному диагнозу. Окончательная диагностика проводилась с помощью высокоточного гистологического исследования биоптатов — все диагнозы подтвердились.

«Для обработки кольпоскопических изображений в России искусственный интеллект раньше не использовали, мы сделали это впервые, — отметила один из авторов исследования, профессор кафедры акушерства и гинекологии № 1 Сеченовского Университета, д. м. н., профессор Теа Джибладзе. — Исследование показало, что использование программы с ИИ — это перспективный метод, который может стать частью комплексной диагностики и скрининга, позволяющего выявлять группы риска. Это позволит вовремя направлять женщин на углублённое обследование и диагностировать изменения на самых ранних стадиях».

По словам профессора, необходимо продолжать обучать ИИ, чтобы повысить точность его заключений. В том числе стоит загружать в программу не только данные кольпоскопии, но и результаты цитологии, ВПЧ-тестирования и клинических параметров.

«При этом ИИ не должен заменять врача, он должен служить инструментом поддержки принятия решений, особенно когда ресурсы ограничены, в том числе в регионах с недостаточной доступностью экспертной помощи», — подчеркнула врач.

Где ещё применяют ИИ в гинекологии и акушерстве

Применение ИИ растёт по всему миру и в гинекологии, и в акушерстве. Нейросети используют, чтобы диагностировать патологии на ранней стадии, прогнозировать их течение, подбирать лечение.

Основные направления применения ИИ:

• Диагностика опухолей яичника. Алгоритм, разработанный в Китае, ставил диагнозы по МРТ-изображениям с точностью 87%.

• Диагностика рака эндометрия. Разработанные программы ставили диагноз с точностью 75–90%.

• Прогнозирование преэклампсии у беременных. Нейросеть предугадала осложнение в 97% случаев.

• Прогнозирование риска преждевременных родов. Точность прогноза составила 95%.

• Оценка возможности естественных родов после кесарева сечения.

• Прогнозирование послеродовой депрессии (точность – до 79%).

Проанализировав собственные данные и изыскания зарубежных коллег, учёные Сеченовского Университета пришли к выводу, что полностью заменить врача нейросети не способны, поскольку они могут допустить серьёзные ошибки при анализе данных и дать неверные заключения. Чтобы максимально улучшить возможности медицинских нейросетей, обучать их и использовать нужно исключительно с участием самих врачей.

Информация предоставлена Сеченовским Университетом