Искусственный интеллект в эндоскопических исследованиях поджелудочной железы

Новообразования поджелудочной железы являются одними из самых грозных в современной онкологии. Прогресс в лечении панкреатической карциномы за последние годы практически не достигнут. Новые препараты позволяют продлить жизнь пациентов лишь на месяцы. Надеяться на полное выздоровление можно только после успешно выполненной радикальной хирургической операции на ранней стадии заболевания. В связи с этим одним из главных направлений в борьбе с раком поджелудочной железы является визуализация патологического процесса на ранних стадиях.

Эндоскопическая ультрасонография (ЭУС) — комбинированная эндоскопическая и ультразвуковая методика, которая позволяет не только выявить признаки опухоли, но и получить материал для морфологических исследований. Диагностическая чувствительность методики превышает другие методы визуальной диагностики, включая ПЭТ-КТ, КТ, МРТ. Однако метод является операторозависимым (то есть выполнить его может только специалист высокого класса, а обучение является чрезвычайно сложным). В связи с этим результаты значительно отличаются в разных медицинских центрах. С целью улучшения показателей ЭУС, оптимизации диагностики опухолей поджелудочной железы сотрудниками НИЛ онкологических заболеваний пищеварительной системы НЦМУ «Центр персонализированной медицины» проводится работа по внедрению технологий искусственного интеллекта.

Основные трудности, с которыми столкнулись ученые, — воспроизведение результатов исследований разными специалистами, сложность достоверной интерпретации выявленных изменений без морфологического контроля, относительно небольшое количество выполняемых исследований (по сравнению с КТ, МРТ и т.д.). В связи с этим дизайн исследования предполагал включение в основную группу снимков ЭУС с уверенным морфологическим подтверждением опухолей различного генеза. Группа контроля составили снимки с уверенным отсутствием опухолевых изменений. На отобранных снимках выполнялась разметка границ опухоли. В настоящее время общий датасет составил почти 2000 изображений. Сотрудниками НИЛ было получено свидетельство о государственной регистрации базы данных.

Для увеличения базы данных была проведена мультипликация снимков. Далее данные датасета загружались в сверточную нейронную сеть для проведения глубокого машинного обучения. В результате нескольких эпох обучения была получена максимальная диагностическая точность 94 %, при уверенности, достигающей 98 %.

Данные показатели снижались при добавлении к датасету снимков с ЭУС признаками хронического панкреатита. Однако такие высокие показатели являются обнадеживающими. Сотрудниками Центра запланировано к концу года создание бета-версии программы, способной проводить детекцию участков, подозрительных на новообразования поджелудочной железы, при выполнении ЭУС.

Вопросы использования искусственного интеллекта в медицинской визуализации и, в частности, в ЭУС будут обсуждаться на вебинаре, который планируется на базе НЦМУ «Центр персонализированной медицины». Мероприятие состоится 17 августа 2023 года в 16:00 и будет доступно для просмотра на сайте НМИЦ им. В. А. Алмазова и профессиональном эндоскопическом ресурсе. Приглашаем к участию всех желающих.

15.08.2023