Использование искусственного интеллекта в клинической практике врача-уролога в наблюдениях с новообразованиями паренхимы почки

Цель исследования. Оценить потребности и отношение урологов по использованию технологий, связанных с искусственным интеллектом и, в частности, веб-платформы Sechenov.AI_nephro, в хирургическом лечении пациентов с новообразованиями паренхимы почки.
Материалы и методы. Проведено качественное исследование в объеме глубинного интервью. Для проведения интервью сформирован опросник с включением 14 категорий вопросов, охватывающих различные аспекты использования искусственного интеллекта (ИИ) с целью оптимизации предоперационного планирования у пациентов с новообразованиями паренхимы почки. В исследовании приняли участие восемь урологов, имеющих большой опыт хирургического лечения пациентов с новообразованиями паренхимы почки.
Результаты. Результаты опроса подчерчивают растущий интерес к внедрению технологий ИИ в медицинскую практику.
Заключение. Глубинное интервью среди урологов России показало, что интерес к разработкам с ИИ в урологической практике высок. В то же время для успешной интеграции технологий необходимо преодолеть ряд препятствий, включая обучение специалистов и обеспечение безопасности данных. Платформа Sechenov.AI_nephro имеет потенциал стать важным инструментом в оптимизации предоперационного планирования, но ее успешность будет зависеть от готовности врачей к новым технологиям и от поддержки со стороны медицинского сообщества.

Введение. В современной медицине все большее значение приобретают цифровые технологии, способные улучшить диагностику, оптимизировать предоперационное планирование и повысить качество лечения пациентов [1].

Цифровые технологии на основе искусственного интеллекта (ИИ) в настоящее время активно внедряются в различные области медицины, включая лучевую диагностику, где алгоритмы машинного обучения помогают в интерпретации медицинских изображений [2]. Это позволяет врачам персонифицированно и прецизионно определять патологические изменения внутренних органов и систем организма человека и тем самым снижать вероятность диагностических ошибок. Так, системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР), основанные на ИИ, помогают анализировать DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) данные магнитно-резонансной томографии (МРТ), мультиспиральной компьютерной томографии (МСКТ), определяя новообразования паренхимы почки минимального размера, которые могут быть не доступны физиологически для человеческого глаза. Это не только ускоряет диагностику, но и способствует свое­временному началу лечения, что в итоге позволит достигать приемлемых результатов.

Кроме того, цифровые технологии помогают в предоперационном планировании, позволяя врачам моделировать различные варианты предстоящего хирургического вмешательства виртуально. СППВР на основе ИИ могут анализировать большое число входящих данных пациентов, что позволяет определять персонифицированно тактику хирургического лечения. Кроме того, выполнение виртуально предстоящего оперативного вмешательства позволит прогнозировать вероятность развития осложнений. Внедрение таких технологий в урологию открывает новые горизонты для достижения оптимальных функциональных и онкологических результатов хирургического лечения.

Сотрудники Института урологии и репродуктивного здоровья человека Сеченовского университета на протяжении более 15 лет в своей работе используют 3D-моделирование патологического процесса в наблюдениях с хирургическими заболеваниями почки [3].

За последние три года в Сеченовском университете разработана СППВР веб-платформа Sechenov.AI_nephro, которая в автоматическом режиме посредством технологии «компьютерного зрения» воссоздает персонифицированные 3D-модели патологического процесса в наблюдениях с новообразованиями паренхимы почки на основании DICOM данных МСКТ брюшной полости с контрастированием [4].

Врачи-урологи получили возможность выполнять виртуальное планирование предстоящей операции у пациентов с новообразованиями паренхимы почки без потребности привлечения IT-специалистов и необходимости дополнительных знаний программирования.

Несмотря на положительные стороны применения веб-платформы Sechenov.AI_nephro, перед нами как у любого разработчика нового продукта или технологии возник вопрос по оценке целевой аудитории с определением запросов, потребностей и мнений практикующих врачей-урологов в возможностях совершенствования и дальнейшего использования цифровых технологий на основе ИИ.

С целью решения поставленного вопроса нами выполнен качественный анализ в объеме глубинного интервью среди врачей-урологов России.

Цель исследования. Оценить потребности и отношение урологов по использованию технологий, связанных с ИИ и, в частности, веб-платформы Sechenov.AI_nephro, для хирургического лечения пациентов с новообразованиями паренхимы почки.

Материалы и методы. Проведено качественное исследование в объеме глубинного интервью. Для анализа потребностей целевой аудитории в вопросе применения веб-платформы Sechenov.AI_nephro нами сформулированы шесть гипотез:

1. Врачи консервативны относительно применения новых технологий и, в частности, в процессе постановки диагноза и лечения.

2. Продукт Sechenov.AI_nephro может использоваться для поддержки принятия врачебных решений в лечении хирургических заболеваний почки и в будущем других органов (печень, поджелудочная железа, толстый кишечник, желудок, легкие).

3. Цена не более 5 тыс. руб. будет наиболее привлекательной для большинства врачей и пациентов.

4. Лечебно-профилактические учреждения испытывают сложности с использованием современных цифровых систем для диагностики и персонифицированного определения хирургической тактики лечения в наблюдениях с новообразованиями (отсутствие альтернативного инструмента для постановки диагноза и выдача решений по лечению).

5. Наличие трехмерной визуализации способствует лучшему усвоению учебного материала студентами, ординаторами и курсантами медицинских университетов.

6. Продукт Sechenov.AI_nephro на данный момент наиболее актуален для применения в академической медицине.

Для проведения интервью сформирован опросник с включением 14 категорий вопросов, охватывающих различные аспекты использования ИИ с целью оптимизации предоперационного планирования у пациентов с новообразованиями паренхимы почки (рис.). В исс...

Измайлова А.А., Глыбочко П.В., Аляев Ю.Г., Бутнару Д.В., Шпоть Е.В., Черненький М.М., Черненький И.М., Фиев Д.Н., Проскура А.В., Лобанов М.В., Конышев А.В., Сирота Е.С., Исмаилов Х.М., Шурыгина Р.К., Жолдубаев А.А., Саркисьян И.П.