Первый МГМУ: разработан ИИ, автоматически выявляющий метастазы колоректального рака в лимфатических узлах
Ученые Сеченовского Университета совместно с ИТ-компанией Medical Neuronets и специалистами Московской городской онкологической больницы № 62 разработали систему искусственного интеллекта, способную автоматически выявлять метастазы колоректального рака в лимфатических узлах. Об этом "Газете.Ru" сообщили в пресс-службе университета.
Колоректальный рак остается одним из наиболее распространенных онкологических заболеваний. Наличие метастазов в лимфоузлах определяет стадию болезни, прогноз и тактику лечения. При этом для корректной диагностики необходимо исследовать не менее 12 лимфатических узлов — это десятки гистологических препаратов, где опухолевые очаги могут быть крайне малы и трудно различимы.
Разработанная система работает в два этапа. Сначала алгоритм анализирует цифровой препарат целиком и выделяет подозрительные участки. Затем проводится более детальное исследование: программа определяет границы опухолевых клеток и накладывает на изображение полупрозрачную маску, помогая врачу сосредоточиться на потенциально опасных зонах.
Для обучения модели использовали размеченные препараты лимфоузлов, подготовленные в онкологической больнице № 62. Всего специалисты аннотировали 108 препаратов и сформировали выборку из 514 лимфоузлов для валидации. Алгоритм протестировали на данных из двух медицинских учреждений.
В ходе испытаний система корректно выявила все случаи с метастазами и в большинстве случаев правильно распознавала нормальные ткани. Особое внимание уделили мелким очагам: ИИ обнаруживал метастазы размером около 0,14 × 0,06 мм.
"Мы постепенно переходим от анализа отдельных морфологических признаков к комплексному изучению тканей, включая работу с мультимодальными данными", — отметил заведующий лабораторией цифрового микроскопического анализа Сеченовского Университета Алексей Файзуллин.
Врачи, участвовавшие в пилотном проекте, отметили, что система позволяет экономить время и снижает нагрузку, помогая быстрее находить подозрительные области.
"Такие технологии способны повысить точность диагностики и принести пользу как специалистам, так и пациентам", — подчеркнул генеральный директор Medical Neuronets Руслан Парчиев.
Авторы подчеркивают, что система не заменяет врача, а служит инструментом поддержки принятия решений. В будущем подобные решения могут стать частью цифровых рабочих мест патоморфологов и снизить риск пропуска мелких метастазов.