Вестник Российского общества урологов №3 / 2023
Применение технологий искусственного интеллекта при диагностике рака мочевого пузыря
1) Институт клинической медицины им. Н.В. Склифосовского, Сеченовский университет, Москва, Россия;
2) Институт урологии и репродуктивного здоровья человека, Сеченовский университет, Москва, Россия;
3) Отделение урологии Венского медицинского университета, Вена, Австрия;
4) Институт урологии и андрологии Карла Ландштейнера, Вена, Австрия
Рак мочевого пузыря (РМП) является одной из немногих нозологий, требующих максимально точного онкологического стадирования. В зависимости от степени злокачественности, гистологического типа опухоли и глубины ее прорастания, лечение может отличаться очень существенно – от органосохраняющих пособий под спинальной анестезией до тяжелых органоуносящих полостных операций, необратимо снижающих качество жизни. По этой причине для диагностики и контроля лечения РМП необходимы инвазивные манипуляции – цистоскопия с биопсией. К сожалению, эти процедуры являются требовательными к опыту врача-уролога, из-за чего усредненная чувствительность эндоскопической диагностики остается невысокой и не превышает 70% [1].
В последние годы предпринимаются попытки улучшить диагностику РМП с помощью новых онкомаркеров, магнитно-резонансной томографии (МРТ) и технологий улучшения визуализации (фотодинамическая диагностика, узкоспектральная визуализация). На сегодняшний день новые онкомаркеры пока еще не показали свою прогностическую и диагностическую эффективность в качественных проспективных исследованиях, вследствие чего ни один из них так и не нашел широкого применения в рутинной клинической практике [2, 3]. Выполнение МРТ по протоколу VI-RADS позволяет с высокой точностью определить стадию локального распространения опухоли [4], однако она не дает представления о степени дифференцировки раковых клеток и, следовательно, прогнозе заболевания. Кроме того, введение МРТ в протокол обследования пациентов повышает общую стоимость и продолжительность диагностических мероприятий, поскольку в описании томограмм могут принимать участие только радиологи экспертного уровня. Использование технологий улучшения визуализации существенно повышает вероятность выявления опухоли, однако при этом может снижаться специфичность диагностики и сохраняется главная проблема цистоскопии – процедура остается инвазивной [1]. Ввиду описанных ограничений существующих технологий, значимого прорыва в диагностике РМП с их помощью не приходится ждать в ближайшие годы.
В последнее время все большее распространение получают нейросетевые технологии на базе искусственного интеллекта (ИИ). К преимуществам искусственного интеллекта перед человеческим можно отнести способность выявлять неочевидные закономерности в исследуемых объектах, более быструю скорость обучения и обработки информации, способность работать с большими массивами данных, невосприимчивость к усталости, стрессу, выгоранию и т.д. [5] Нейросетевые технологии находят применение в самых разных областях медицины: в скрининге, диагностике, лечении, изучении этиологии и патогенеза, прогнозировании исхода заболеваний. Наибольший интерес представляет применение ИИ для обработки и анализа различного рода изображений: КТ и МРТ – радиомика; гистологических препаратов – цифровая патология; оптических изображений – цифровая офтальмоскопия, цифровая дерматоскопия, цифровая цистоскопия и т.п. В диагностике рака мочевого пузыря нашли применение следующие нейросетевые технологии: цифровая цистоскопия, радиомика, цифровая патология, цифровая жидкостная цитология.
Цифровая цистоскопия представляет собой программное дополнение к обычному эндоскопическому исследованию. Во время цистоскопии нейросеть анализирует состояние рельефа стенки мочевого пузыря и помечает отличающиеся от фона участки. Использование ИИ позволяет повысить чувствительность цистоскопии до 89–95%, а специфичность – до 87–98% [6,7]. Из этого следует, что цифровая цистоскопия позволяет добиться диагностической точности экспертного уровня даже начинающим специалистам (точность нейросети – 83,36%, урологов-экспертов – 84,09%) [8].
Однако на сегодняшний день у технологии цифровой цистоскопии сохраняется значительное количество недостатков, ограничивающих ее повсеместное применение. Прежде всего вычислительные мощности б...
