15 июля – День врача-гинеколога
ИИ способен помочь предотвратить рак шейки матки, выяснили в Сеченовском Университете
Искусственный интеллект может серьезно 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 ученые 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 еще лучше – «ловить» изменения еще на стадии неоплазии, то есть предракового процесса, когда состояние хорошо поддается лечению. В этом помогают профилактические осмотры: в России около 35% случаев рака шейки матки обнаруживают именно во время диспансеризации.
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. Повысить точность диагностики и снизить процент разночтений может помочь искусственный интеллект – это показало исследование кафедры акушерства и гинекологии № 1 Сеченовского Университета.
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 (именно он считается основной причиной рака шейки матки) и кольпоскопию. Полученные кольпоскопические изображения загрузили в программу со встроенным ИИ, разработанную ООО «ВИКС ТОЧКА АИ». Диагноз алгоритму не сообщали. Нейросеть сформулировала заключения, которые сравнили с заключениями врачебного консилиума из трех 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 углубленное 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. Такие комплексные прогностические модели помогут серьезно снизить число случаев позднего выявления рака шейки матки, считают ученые.
«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.
От риска рака эндометрия до прогноза послеродовой депрессии
Применение ИИ растет по всему миру и в гинекологии, и в акушерстве. Нейросети используют, чтобы диагностировать патологии на ранней стадии, прогнозировать их течение, подбирать лечение, оценивая, насколько оно будет эффективно для конкретного пациента.
Например, клиницисты видят в нейросетях помощников в борьбе с такой опасной болезнью, как опухоли яичника. Алгоритм, разработанный в Центральном южном университете (Китай), ставил диагнозы по магнитно-резонансным изображениям и введенным клиническим данным с точностью 87%. Похожие результаты получили ученые из Японии.
Нейросети для диагностики рака эндометрия обучили сразу в нескольких странах – Румынии, Китае, Греции и Великобритании. Разработанные программы ставили диагноз с точностью 75–90%. А 99-процентной точности удалось достичь, когда ИИ предоставили данные метаболомного анализа крови, то есть информацию о полном составе веществ, участвующих в обмене веществ – это вывело диагностику на новый уровень.
ИИ также помогает прогнозировать у пациенток риск преэклампсии – опасного осложнения во время беременности. Например, нейросеть, обученная в Университете Ёнсе (Южная Корея), учитывая анамнез женщин, принимаемые ими лекарства, показатели крови и уровень белка в моче, смогла предугадать преэклампсию в 97% случаев, а ложную тревогу подняла лишь в 0,1% случаев.
В другом исследовании сочетание глубокого обучения ИИ с показателями метаболомного и протеомного анализов амниотической жидкости позволило выявить риск преждевременных родов при истмико-цервикальной недостаточности – состоянии, при котором шейка матки не справляется со своими функциями и плохо удерживает растущий плод. Как показало исследование ученых Медицинской школы Уильяма Бомонта (США), точность прогноза в этом случае составила 95%.
Поучаствовал искусственный интеллект и в споре ученых о возможности и безопасности естественных родов после кесарева сечения. Модель, созданная в Университете штата Огайо (США) вынесла такой вердикт: вероятность успешных естественных родов выше у молодых женщин высокого роста, которые уже рожали через родовые пути, а у женщин старшего возраста с избыточной массой тела, которым было трудно родить самим в прошлые разы, и у пациенток с хронической артериальной гипертензией такая возможность значительно ниже.
Предсказывать с помощью нейросетей взялись даже послеродовую депрессию. В разных странах уже опробовали шесть подобных алгоритмов. Самый успешный из них составлял прогноз с точностью 79%. На прогноз сильно влияли такие факторы, как ожирение, тревожность, депрессия, различные виды боли, применение антидепрессантов и нестероидных противовоспалительных средств во время беременности. Система сигнализировала врачу о проблеме, чтобы можно было предпринять меры, не дожидаясь появления серьезных симптомов депрессии.
Проанализировав собственные данные и изыскания зарубежных коллег, ученые Сеченовского Университета пришли к выводу, что, несмотря на множество позитивных данных в пользу ИИ, важно помнить о необходимости соблюдать этические нормы и конфиденциальность, а полностью заменить врача нейросети не способны, поскольку они могут допустить серьезные ошибки при анализе данных и дать неверные заключения. Чтобы максимально улучшить возможности медицинских нейросетей, обучать их и использовать нужно исключительно с участием самих врачей, считают исследователи.

Подписывайтесь на наш Telegram-канал, чтобы быть в курсе всех новостей и событий Рунета.