Программа ЭВМ на основе искусственного интеллекта для повышения точности диагностики рака шейки матки

Рак шейки матки занимает лидирующую позицию в причинах летальности молодых женщин, как во всем мире, так и в Российской Федерации. Доказана эффективность проведения профилактических скрининговых мероприятий по раннему выявлению патологии шейки матки, важное место среди которых занимает кольпоскопия – неинвазивная, бесконтактная диагностическая процедура. Кольпоскопия – метод визуального оценки шейки матки в режиме реального времени, в частности так называемой зоны трансформации, которая является наиболее частым местом развития цервикальной интраэпителиальной неоплазии и инвазивного рака.

Учеными НЦМУ «Центр персонализированной медицины» научно-исследовательской лаборатории онкогинекологии и лаборатории компьютерного моделирования и искусственного интеллекта разработан нейросетевой алгоритм на основе искусственного интеллекта для машинного обучения новообразований шейки матки и выполнен сравнительный анализ изображений по четырехклассовой классификации. Для повышения диагностической точности выбрано распределения по бинарной классификации.

Проведен анализ и сортировка более пяти тысяч изображений, сформирована база данных. зарегистрирован «Регистр кольпоскопических изображений, полученных в ходе обследования пациенток с заболеванием шейки матки». Точность классификации 0,8.

Программа ЭВМ на основе искусственного интеллекта для повышения точности диагностики рака шейки матки в настоящее время проходит технические испытания для регистрации в качестве медицинского изделия, а в дальнейшем будет использован в скрининговых мероприятиях, включающих взрослое женское население РФ.