Ülikooli pressiteenistus teatas sellest Gazeta.Ru-le.
Kolorektaalne vähk on endiselt üks levinumaid vähktõbe. Metastaaside olemasolu lümfisõlmedes määrab haiguse staadiumi, prognoosi ja ravi taktika. Samas on õigeks diagnoosimiseks vaja uurida vähemalt 12 lümfisõlme – need on kümned histoloogilised proovid, kus kasvajakolded võivad olla üliväikesed ja raskesti eristatavad.
Väljatöötatud süsteem töötab kahes etapis.
Esiteks analüüsib algoritm kogu digitaalset näidist ja tuvastab kahtlased alad. Seejärel viiakse läbi üksikasjalikum uuring: programm määrab kasvajarakkude piirid ja katab pildile poolläbipaistva maski, mis aitab arstil keskenduda potentsiaalselt ohtlikele piirkondadele.
Mudeli koolitamiseks kasutasime Vähihaiglas nr 62 valmistatud markeeritud lümfisõlmede preparaate. Kokku tegid spetsialistid annotatsiooni 108 preparaadile ja moodustasid valideerimiseks valimi 514 lümfisõlmest. Algoritmi testiti kahe meditsiiniasutuse andmetel.
Testimise käigus tuvastas süsteem õigesti kõik metastaasidega juhtumid ja enamikul juhtudel tuvastas õigesti normaalse koe. Erilist tähelepanu pöörati väikestele fookustele: AI tuvastas metastaasid mõõtmetega umbes 0,14 × 0,06 mm.
“Me liigume järk-järgult üksikute morfoloogiliste tunnuste analüüsilt kudede terviklikule uuringule, sealhulgas töötame multimodaalsete andmetega,” märkis Sechenovi ülikooli digitaalmikroskoopilise analüüsi labori juhataja Aleksei Fayzullin.
Pilootprojektis osalenud arstid märkisid, et süsteem säästab aega ja vähendab töökoormust, aidates kiiresti üles leida kahtlased kohad.
“Sellised tehnoloogiad võivad parandada diagnoosimise täpsust ja tuua kasu nii spetsialistidele kui ka patsientidele,” ütles Medical Neuronetsi tegevjuht Ruslan Parchiev.
Autorid rõhutavad, et süsteem ei asenda arsti, vaid toimib otsustamise abivahendina. Tulevikus võivad sellised lahendused saada osaks patoloogide digitaalsetest töökohtadest ja vähendada väikeste metastaaside puudumise ohtu.
