Согласно международным рекомендациям, чтобы определить стадию заболевания, врачам нужно исследовать не менее 12 лимфатических узлов у каждого пациента: это десятки гистологических стекол, каждое из которых требует внимательного анализа. При этом метастазы могут быть небольшими и малозаметными.
В Сеченовке представили нейросеть для выявления метастазов
Ученые из Сеченовского Университета совместно с Medical Neuronets и Московской городской онкологической больницей № 62 разработали систему искусственного интеллекта для автоматического выявления метастазов колоректального рака в лимфатических узлах.
Freepik
Колоректальный рак — одно из наиболее распространенных онкологических заболеваний. Наличие метастазов в лимфоузлах напрямую влияет на стадию болезни, прогноз и выбор послеоперационного лечения.
Помощник, который видит больше
Разработанная российскими учеными ИИ-модель работает в два этапа.
- Сначала алгоритм просматривает цифровой препарат целиком и отмечает участки, которые выглядят подозрительно.
- Затем проводится более детальный анализ, и программа выделяет границы опухолевых клеток, накладывая на изображение полупрозрачную маску. Такой подход помогает врачу быстрее сориентироваться и сосредоточиться на потенциально значимых зонах.
Для обучения ИИ использовались размеченные препараты лимфоузлов, полученные в больнице. Специалисты описали 108 препаратов и подготовили выборку из 514 лимфоузлов. Разработка модели компьютерного зрения и обучение алгоритма проводились ИТ-компанией Medical Neuronets, а испытывали прототип ИИ-решения ученые Сеченовского Университета.
Затем модель была протестирована на отсканированных препаратах из двух медицинских учреждений. В ходе проверки алгоритм корректно выявил все случаи с метастазами и правильно распознавал нормальные лимфоузлы.
ИИ замечал даже небольшие метастазы — размером меньше миллиметра.
Авторы подчеркивают: технология не нацелена заменить специалиста, а выступает вспомогательным инструментом для принятия решений. В перспективе подобные ИИ-модели могут быть интегрированы в цифровые рабочие места патоморфологов, что позволит снизить риск ошибок.