Искусственный интеллект в диагностике новообразований толстого кишечника—разработка, внедрение технологии и первые результаты

К. И. Кулаев, Андрей Важенин, Д. М. Ростовцев, Яна Ким, П. П. Зайцев, А. Ю. Привалов, Андрей Валик, К. С. Зуйков, И. М. Юсупов, Инна Вадимовна Попова, Евгений Владимирович Пушкарев
{"title":"Искусственный интеллект в диагностике новообразований толстого кишечника—разработка, внедрение технологии и первые результаты","authors":"К. И. Кулаев, Андрей Важенин, Д. М. Ростовцев, Яна Ким, П. П. Зайцев, А. Ю. Привалов, Андрей Валик, К. С. Зуйков, И. М. Юсупов, Инна Вадимовна Попова, Евгений Владимирович Пушкарев","doi":"10.37469/0507-3758-2023-69-2-292-299","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Введение. Проблема диагностики и лечения колоректального рака является крайне актуальной проблемой. По данным Всемирной организации здравоохранения и Международного агентства по изучению рака за 2020 г., в мире ежегодно регистрируется около 1,93 млн. случаев колоректального рака. Несмотря на постоянное совершенствование эндоскопического оборудования, число случаев пропущенного рака толстой кишки после выполнения диагностической колоноскопии колеблется от 2,1 % до 5,9 %. В диагностике предраковой патологии доля таких исследований достигает 32,8 %. Причин пропуска патологии множество, одна из которых «человеческий фактор»: частота выявленной патологии зависит от квалификации и опыта врача-эндоскописта.\nЦель исследования. Оценить эффективность диагностической колоноскопии с применением системы искусственного интеллекта в детекции новообразований толстого кишечника.\nМатериалы и методы. С 2021 по 2022 гг. в ГБУЗ «Челябинский областной клинический центр онкологии и ядерной медицины» совместно с российской компанией EVA Lab (ООО «ЭВА Лаб») была разработана, апробирована и внедрена система поддержки принятия врачебных решений (СППВР) на основе алгоритмов искусственного интеллекта. Исследование включает в себя анализ материалов в отношении 944 пациентов с различной патологией толстого кишечника — 338 мужчин (41,1 %) и 556 женщин (58,9 %). Средний возраст мужчин составил 64 ± 12,9 лет, женщин 63 ± 10,2 лет. Все пациенты были разделены на две группы. Первая группа (контрольная) — ретроспективная, формировалась до внедрения в 2020 г. систем на основе искусственного интеллекта, в нее вошли 634 пациента. Вторая группа (группа исследования) — это проспективная когорта, которая начала формироваться с 2020 г. (с момента внедрения системы искусственного интеллекта) включила 310 пациентов. В обеих группах диагностические колоноскопии выполнялись одними и теми же врачами-эндоскопистами со стажем не менее 10 лет.\nРезультаты. В контрольной группе пациентов было обнаружено 358 (56,4 %) новообразований толстого кишечника, а в группе исследования — 204 (65,8 %). Наибольшая эффективность системы искусственного интеллекта достигалась при детекции новообразований до 1,0 см в диаметре. Если сравнивать частоту выявления новообразований в группе исследования и контрольной группе в категориях пациентов с размером новообразования до 0,5 см и с размерами от 0,5 до 1,0 см, то разница составит 15,7 %, т. е. в группе исследования новообразования регистрировались значимо чаще, чем в контрольной группе (р˂0,001). При размерах новообразования более 1,0 см в диаметре, существенных различий между группами контроля и исследования не обнаружено. Биопсия выполнялась на 13 % чаще в группе исследования по сравнению с контрольной группой.\nЗаключение. Система искусственного интеллекта наглядно продемонстрировала свою эффективность в детекции новообразований любых размеров; чувствительность составила 80,7 %. Вероятность обнаружения новообразований менее 1,0 см в диаметре при использовании была выше на 13,7 %, вероятность обнаружения тубулярных аденом всех размеров выше на 9,7 %.","PeriodicalId":20495,"journal":{"name":"Problems in oncology","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-04-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Problems in oncology","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.37469/0507-3758-2023-69-2-292-299","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Введение. Проблема диагностики и лечения колоректального рака является крайне актуальной проблемой. По данным Всемирной организации здравоохранения и Международного агентства по изучению рака за 2020 г., в мире ежегодно регистрируется около 1,93 млн. случаев колоректального рака. Несмотря на постоянное совершенствование эндоскопического оборудования, число случаев пропущенного рака толстой кишки после выполнения диагностической колоноскопии колеблется от 2,1 % до 5,9 %. В диагностике предраковой патологии доля таких исследований достигает 32,8 %. Причин пропуска патологии множество, одна из которых «человеческий фактор»: частота выявленной патологии зависит от квалификации и опыта врача-эндоскописта. Цель исследования. Оценить эффективность диагностической колоноскопии с применением системы искусственного интеллекта в детекции новообразований толстого кишечника. Материалы и методы. С 2021 по 2022 гг. в ГБУЗ «Челябинский областной клинический центр онкологии и ядерной медицины» совместно с российской компанией EVA Lab (ООО «ЭВА Лаб») была разработана, апробирована и внедрена система поддержки принятия врачебных решений (СППВР) на основе алгоритмов искусственного интеллекта. Исследование включает в себя анализ материалов в отношении 944 пациентов с различной патологией толстого кишечника — 338 мужчин (41,1 %) и 556 женщин (58,9 %). Средний возраст мужчин составил 64 ± 12,9 лет, женщин 63 ± 10,2 лет. Все пациенты были разделены на две группы. Первая группа (контрольная) — ретроспективная, формировалась до внедрения в 2020 г. систем на основе искусственного интеллекта, в нее вошли 634 пациента. Вторая группа (группа исследования) — это проспективная когорта, которая начала формироваться с 2020 г. (с момента внедрения системы искусственного интеллекта) включила 310 пациентов. В обеих группах диагностические колоноскопии выполнялись одними и теми же врачами-эндоскопистами со стажем не менее 10 лет. Результаты. В контрольной группе пациентов было обнаружено 358 (56,4 %) новообразований толстого кишечника, а в группе исследования — 204 (65,8 %). Наибольшая эффективность системы искусственного интеллекта достигалась при детекции новообразований до 1,0 см в диаметре. Если сравнивать частоту выявления новообразований в группе исследования и контрольной группе в категориях пациентов с размером новообразования до 0,5 см и с размерами от 0,5 до 1,0 см, то разница составит 15,7 %, т. е. в группе исследования новообразования регистрировались значимо чаще, чем в контрольной группе (р˂0,001). При размерах новообразования более 1,0 см в диаметре, существенных различий между группами контроля и исследования не обнаружено. Биопсия выполнялась на 13 % чаще в группе исследования по сравнению с контрольной группой. Заключение. Система искусственного интеллекта наглядно продемонстрировала свою эффективность в детекции новообразований любых размеров; чувствительность составила 80,7 %. Вероятность обнаружения новообразований менее 1,0 см в диаметре при использовании была выше на 13,7 %, вероятность обнаружения тубулярных аденом всех размеров выше на 9,7 %.
在大肠新形成的诊断中,人工智能是开发、应用和第一个结果。
引入。结肠癌的诊断和治疗问题是一个非常紧迫的问题。据世界卫生组织和国际癌症研究机构统计,全球每年大约有1.93亿结肠癌病例。尽管内窥镜设备不断改进,诊断结肠镜检查未确诊的结肠癌病例在2.1%到5.9%之间波动。在癌症前病理学的诊断中,研究占32.8%。错过病理学的原因有很多,其中一个是“人为因素”:被诊断的病理的频率取决于内窥镜医生的资历和经验。目的研究。评估诊断结肠镜检查的有效性,使用人工智能系统来检测大肠新形成。材料和方法。从2021年到2022年,与俄罗斯公司EVA实验室(EVA实验室)合作开发、测试和实施了基于人工智能算法的医疗决策支持系统。研究包括对944名大肠病理患者的材料分析:338名男性(41.1%)和556名女性(58.9%)。男性平均年龄为64 12.9岁,女性平均年龄为63 10.2岁。所有的病人都被分成两组。第一批(对照组)是在2020年人工智能系统投入使用之前形成的,共有634名患者。第二组(研究小组)是一个前卫的团队,从2020年开始(人工智能的引入),包括310名病人。在这两组中,诊断结肠镜检查都是由同样的内窥镜医生进行的,年龄不少于10年。在对接人群中发现了358(56.4%)的结肠新形成,在研究小组中发现了204(65.8%)。人工智能系统的最大效率是通过检测直径为1.0厘米的新形成来实现的。频率检测肿瘤组织研究相比对照组患者肿瘤大小类0.5厘米和0.5至1.0厘米,差额为15.7%,即小组研究肿瘤登记重要性多于对照组(p˂0.001)。在直径超过1.0厘米的新形成中,控制组和研究组之间没有明显的区别。活检在研究小组中比对照组多做13%。人工智能系统在检测各种大小的新生儿方面显示了其有效性;灵敏度为80.7%。直径小于1.0厘米的新肿块被发现的可能性要高13.7%,所有大小的凝灰岩腺被发现的可能性都要高9.7%。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信