Искусственный интеллект для диагностики метастаз: в чем суть разработки?

В России научили искусственный интеллект находить метастазы в костях. В чем суть разработки, как она работает, и какие возможности открывает, телеканалу «МИР 24» рассказала директор научно-образовательного центра клинических и биомедицинских исследований Саратовского государственного медицинского университета имени Разумовского Татьяна Калюта.

Слово метастазы слышали, наверное, все. Что они из себя представляют, кто-то догадывается, кто-то не знает. Но насколько я понимаю, это те самые раковые онкологические клетки, которые от основной опухоли занесло куда-то в другие части организма.

Совершенно верно. Метастазы – это очаги разрастания опухоли в теле человека, отсевы первичной опухоли. Разрастания таких очагов нарушают работу органов и за счет роста общей массы опухолевой ткани приводят к интоксикации организма, а разрастание очагов опухолей в костях приводит к переломам, так называемым патологическим переломам костей. Они не срастаются, и часто эти переломы крупных костей приводят к нарушению подвижности пациентов.

До сих пор для обнаружения метастазов и злокачественной опухоли в костях использовалась остеосцинтиграфия. Что это за метод и почему его оказалось недостаточно ?

Совершенно верно. Один из методов для обнаружения метастазов – это остеосцинтиграфия, метод обследования пациентов, при котором короткоживущие изотопы вводятся пациенту, и дальше используется аппарат ОФЭКТ. Это специальное оборудование, которое позволяет визуализировать, увидеть очаги накопления этого радиофармпрепарата, таким образом очаг метастазов в кости становится виден специалисту по радиофармдиагностике. Специалист делает заключение, помогающее врачу-онкологу, ведущему пациента, принять правильное решение относительно дальнейшей тактики его лечения.

Вы разработали свой метод, потому что тот недостаточно точен, он допускает какие-то ошибки. Почему понадобилось его изменить?

Наша разработка позволяет быть помощником такому врачу-эксперту. В нашей разработке участвовал врач, специалист по радионуклидной диагностике, руководитель отделения радионуклидной диагностики 1-й Университетской клинической больницы Марина Геннадьевна Великанова. Она была тем самым экспертом, который обучал систему искусственного интеллекта, созданную нами по автоматизированному распознаванию этих очагов. Этот программный продукт был разработан математиками, специалистами, программистами. Он позволяет анализировать сцинтиграфическое изображение, это система поддержки принятия врачебного решения. Она может быть полезна в случаях, когда метастаз очень маленький, или когда врач, перегруженный потоком пациентов, может пропустить какой-то отчет, или когда у молодого доктора возникают сомнения при визуальной обработке изображений. То есть наш программный продукт не заменяет врача-эксперта, а служит ему помощником.

Компьютерная программа-ассистент, которая может увидеть то, что не увидит или не заметит человек?

Да. Система поддержки принятия врачебных решений хоть и служит дополнением, но окончательное решение принимает врач. Ответственность за назначение и заключение, которое выносит врач, лежит на враче-специалисте по радионуклидной диагностике.

Насколько эта программа перспективна? Какая у нее перспектива развития?

В настоящий момент система искусственного интеллекта по анализу изображений используется в различных сферах человеческой жизни. Мы с вами сталкиваемся каждый день, например, с программой, которая позволяет анализировать и искать изображения в интернете. Этим пользуется уже каждый обыватель. А вот системы искусственного интеллекта в медицине – это гораздо более сложные системы, и потому что ответственность за анализ таких изображений может быть ценой в человеческую жизнь.

Поэтому такие программные продукты – это медицинские изделия. Они должны проходить очень долгие и сложные пути разработки, должна быть показана их достаточно высокая чувствительность и специфичность. Чувствительность – это такой параметр системы продукта, медицинского изделия, который позволяет увидеть патологию, если она есть. Специфичность – это такой параметр, который позволяет различить похожие между собой патологии. Система, которая покажет достаточную чувствительность, достаточную специфичность, будет иметь высокую диагностическую ценность.

Мы стремимся к тому, чтобы наши системы искусственного интеллекта, которые сейчас разрабатывают врачи разных специальностей, имели высокую диагностическую ценность. Путь к этому очень долг. Он занимает многие годы, потому что от идеи система проходит через несколько этапов разработки. Сначала тренинговая выборка, когда мы учим систему искусственного интеллекта, пишем, усовершенствуем ее, команды разработчиков, которые обязательно должны включать в себя и врачей-экспертов, и специалистов по IT-разработкам, которые достаточно владеют арсеналом инструментов для того, чтобы подобрать свои IT-решения для решения наших медицинских задач.

Я понимаю, что команда над программой работала достаточно большая, потому что тут и медицинские эксперты, и эксперты по программированию – все нужны.

Совершенно верно. Вместе со мной активно участие в этом проекте принимали врач-уролог Александр Королев, врач-радиолог Марина Геннадьевна Великанова, которую я упомянула, а также команда Самаркандского университета. Эта разработка реализовывалась в рамках научного проекта, поддержанного нашим университетом.

Мы сотрудничали с врачами-онкологами Самаркандского университета Надиром Рахимовым, Шахназой Шахановой. Они собирали данные о пациентах. Все это проводилось по их согласию. Разрешение на это клиническое исследование было дано Локальным Этическим Комитетом нашего университета. Мы собирали эти данные, передавали, они анонимизировали их, то есть заслепляли персональные данные пациентов и обрабатывали изображения. Далее передавали эти изображения математикам – доктору физико-математических наук Марине Александровне Барулиной и ее ученику Ивану Литину.

Вот такая команда из шести-семи человек участвовала в этой разработке. Пока нами создан прототип с достаточно обнадеживающим уровнем чувствительности и специфичности. Однако это продукт не готовый для медицинского применения, и нам нужно еще определенное количество лет для того, чтобы дообучать эту систему искусственного интеллекта с помощью экспертов.

Вы, наверное, отслеживаете ситуацию в мире. Кто-то еще такими разработками занимается, или ваш продукт уникален, единственный в своем роде?

Разработки проходят две стадии. Первая – это стадия конфиденциальной разработки. Вторая – открытых публикаций. Мы анализировали последний раз ситуацию в январе 2024 года и поняли, что открытых публикаций о разработанных и готовых к применению системах нет. Публикаций о текущих разработках нет даже в международной базе PubMed. Таким образом, мы можем считать нашу разработку среди опубликованных уникальной, единственной и первой в узкой области оценки сцинтиграфии метастатического поражения костей. Аналогичные разработки по визуальному анализу изображений и анализу с помощью системы искусственного интеллекта цифровых изображений в медицине сейчас ведутся. Это очень востребованное направление.

Вы сказали, что понадобится еще несколько лет для того, чтобы дообучить этот искусственный интеллект распознавать как можно лучше и точнее. Я понимаю, что прогноз данной ситуации – вещь неблагодарная, но хотя бы приблизительно, сколько еще лет понадобится, чтобы ему дообучиться, чтобы эта программа вышла, в массовое использование, и диагностика онкологии стала еще лучше? Потому что чем раньше обнаруживается опухоль, тем успешнее результат лечения.

Совершенно верно. Мы надеемся, что в случае получения государственной поддержки данного проекта, его реализация станет возможной в течение трех-пяти лет. Загадывать сложно, однако успех применения подобных систем искусственного интеллекта для анализа, например, цифровых рентгенограмм легких обнадеживает медицинскую общественность и указывает на то, что и наша система искусственного интеллекта для поиска метастатических поражений костей может быть реально полезна клиницистам.

Остается только пожелать вам успеха.