Цифровая дерматология пришла на помощь в борьбе с меланомой

Использование искусственного интеллекта в качестве вспомогательного инструмента может открыть возможности для оптимизации диагностики меланомы, расширения практики и улучшения ухода за пациентами.

Рак кожи считается одной из самых распространенных разновидностей онкологии в мире:

• У одного из пяти человек к семидесяти годам обнаруживаются новообразования на коже
• Наличие пяти или больше солнечных ожогов удваивает риск этого опасного заболевания
• При раннем обнаружении в 99% случаев заболевший меланомой живет не менее 5 лет
• Дерматологи-онкологи рекомендуют осматривать свое тело с ног до головы ежемесячно, чтобы своевременно обнаружить признаки возможных злокачественных заболеваний.

Применение ИИ для диагностики онкологических кожных поражений расширяет сферу деятельности первичной медико-санитарной помощи и служит инструментом поддержки принятия клинических решений в помощь дерматологам. При участии ИИ становится возможным обеспечить более стандартизованный уровень диагностической точности. Дополняя доступ к опыту дерматологов, ИИ может демократизировать лечение и может привести к обнаружению меланомы на самой ранней и соответственно более излечимой стадии. За счет сокращения времени, затрачиваемого на выполнение рутинных задач, у врачей будет больше времени для общения с пациентом.

Приложение «ПроРодинки»

Специалистами Приволжского исследовательского медуниверситета совместно с московскими коллегами разработана нейросеть, распознающая рак кожи на ранних стадиях.

За два года был разработан высокотехнологичный комплекс «ПроРодинки», который способен обнаруживать меланому и базальноклеточную карциному с необходимым качеством обнаружения даже на ранней стадии, основываясь на изображениях, полученных с помощью сотовых телефонов.

Комплекс включает в себя:

1. Мобильное приложение «ПроРодинки» для платформ iOS и Android, которое позволяет делать снимки подозрительных «родинок», увеличивая сделанные снимки, предоставляя дополнительные данные (пол, возраст, местоположение «родинки», фототип кожи) и отправляя снимки вместе с данными для обработки. В ответ на обращение будет дана рекомендация о необходимости срочного посещения врача или её отсутствии. Приложение, установленное на одном мобильном телефоне, позволяет принимать запросы не только от одного, но и от нескольких пациентов.
2. С помощью сервера мобильных приложений можно получать запросы к мобильным приложениям, сохранять полученную информацию в базе данных. Сервером самостоятельно организуется процесс отправки пришедших обращений на распознание в службу нейронных сетей, по которым на выходе будет получено диагностическое заключение. На основании этого отчета служба готовит и направляет пациенту рекомендацию.
3. Служба нейронных сетей обрабатывает полученные данные и дает свои диагностические заключения: меланома, рак, отсутствие злокачественных опухолей.
4. Веб-приложение медицинского эксперта позволяет анализировать и контролировать работу нейронной сети.

В результате тестирования комплекса на тысячах случаев были рассчитаны его качественные характеристики. Они превысили соответствующие показатели отечественных и большинства зарубежных аналогичных разработок.

Время обработки информации нейросетью составляет менее секунды.

Алексей Бурдаков, технический руководитель проекта, говорит, что в качестве базовых компонентов были использованы технологии компьютерного зрения. Искусственному интеллекту на первом этапе было доступно для обучения более пяти тысяч изображений различных новообразований кожи. Не только фотографии из интернета, но и реальные фотографии пациентов, которые просили поставить диагноз. Каждое изображение было проверено как минимум двумя специалистами. И только тогда, когда эксперты были полностью согласны друг с другом в постановке диагноза, фотографии использовались для обучения нейронной сети.

— Для выбора оптимальной модели мы создали более 400 моделей. В промежутках между тренировками выдвигались и проверялись различные гипотезы. Общий объем данных был разделен на две неравные части. Первый был использован в целях обучения. Второй, меньший по объему, применялся для контроля качества результатов. Экзаменационная часть не была доступна ИИ во время обучения. Нейронная сеть учитывает множество факторов при анализе изображения и часто дает результаты точнее и, безусловно, быстрее, чем специалист, — рассказал Алексей Бурдаков.

Он привел пример: во время тренировки искусственный интеллект получил расплывчатое изображение и распознал меланому. Врачу же было трудно ответить определенно. Разработчики запросили другое изображение того же поражения, но оно также было плохого качества. Нейронная сеть снова отдала предпочтение меланоме. У доктора снова были сомнения. Лишь в третий раз врач согласился на подсказку искусственного интеллекта, когда он получил качественное изображение того же поражения.

Меланома растет не один год. В возрасте 35 лет новых родинок не появляется, и если они возникли, необходимо выяснить, что это такое.

Врачу не нужен суперкрутой мобильник с продвинутой камерой, чтобы проверить родинку. Практически любой смартфон, выпущенный после 2015 года, подходит, по мнению разработчиков. Важно фотографировать родинку, используя хорошее освещение.

Однако эксперты предупреждают, что «ПроРодинки», приложение, базирующееся на нейронных сетях, не имеет никакого отношения к телемедицине. Диагноз не поставлен. Он предлагает немедленное направление к онкологу для постановки диагноза или рекомендует наблюдение за опухолью и повторный тест несколько месяцев спустя.

Учитывая ограничения искусственного интеллекта, мало опасений, что он заменит врачей. Сверточные нейронные сети намного превосходят возможности человеческого мозга с точки зрения распознавания образов, но они не могут воспроизводить человеческие навыки принятия решений. Компьютерам не хватает способности думать и сравнивать при оценке меланоцитарных новообразований или включать контекст, отличный от визуальных и дерматоскопических особенностей, которые они были обучены оценивать. Компьютеры плохо работают в «серой зоне» диагностической неопределенности, что очень важно, поскольку диагнозы и клиническое ведение не всегда четко определены, кроме того, после постановки диагноза, они не смогут проявлять сочувствие или сострадание, и поэтому они никогда не смогут заменить человеческое взаимодействие в медицине.

— После того, как приложение было анонсировано по местному телевидению, разработчики уже за первые сутки получили 700 фотографий от пользователей. И среди них были очень подозрительные меланомы. Только я увидела пятерых, — поделилась дерматолог Ирена Шливко. — Редко дерматолог лично вживую видит шесть тысяч меланом, даже если его стаж насчитывает 40 лет. Но в свободное время он сможет попробовать тренажерную систему «ПроРодинка». Если доктор совершает ошибку, система подскажет, что это за ошибка.

На данный момент система предназначена только для российских специалистов. Но в перспективе разработчики намерены расширить свою деятельность на другие рынки.

— Речь идет не только о локализации программного обеспечения. В России широко распространен определенный фототип по шкале Фицпатрика. В азиатских странах чаще встречается другой фототип. Наша база данных содержит данные по всем фототипам. Но пока преобладает локальный тип. Чтобы сделать систему пригодной для использования за рубежом, мы будем продолжать обучать нейронную сеть, сосредоточившись на других фототипах, — объясняет Алексей Бурдаков.

В планах разработчиков запуск до пилотного «Цифрового дерматолога», в рамках которого нейронная сеть сможет работать и с другими кожными заболеваниями.

Сервис фонда «Меланоме.Нет» станет удобнее и доступнее

НКО «Меланоме.Нет» является единственной в России общественной организацией, оказывающей помощь людям, страдающим меланомой.

В 2017 году организация создала одноименный фонд и начала сбор средств. Фонд осуществляет финансирование просветительской деятельности, обучения медицинских профильных специалистов, занимается поддержкой пациентов. Своей основной задачей фонд считает оперативное и полномасштабное информирование пациентов о заболевании, методах лечения и профилактических мероприятиях, способных остановить течение болезни.

В своей работе организация использует современные цифровые технологии. Она имеет собственный сервис «Меланоме.Нет». Для улучшения эффективности сервиса свою помощь предложил облачный провайдер CorpSoft24. Им были предоставлены вычислительные ресурсы для размещения платформы «Меланоме.Нет», перенеся ее в облако. Это дает возможности быстрого обновления портала «Меланоме.Нет», облегчает доступ пользователей к ресурсам и всем сервисам на его базе.

IaaS-сервис для фонда «Меланоме.Нет» реализован на базе платформы виртуализации VMware.

Артуром Финкиным, CIO фонда «Меланоме.Нет», было отмечено, что выбор решения VMware обоснован тем, что оно позволяет в будущем добавлять к сервису новые модули, обладает гибкостью, его можно масштабировать. Все это делает удобным работу пользователей с сервисом. Благодаря backend составляющей проекта можно работать с Big Data и платежными сервисами. Она позволяет создать гибкую систему управления и др.

Облачный провайдер CorpSoft24 входит в число лидеров российского рынка IaaS, занимая второе место рейтинга топ-10 быстрорастущих компаний, разрабатывающих облачные сервисы. 

Компания CorpSoft24 является ИТ-экосистемой. Она дает возможность получить следующие услуги:

• облачная инфраструктура;
• внедрение и сопровождение продуктов 1С
• услуги по информационной безопасности — разработка программного обеспечения для учета рабочего временив, на основе ИИ с применением биометрической идентификации
• аутсорсинг бухгалтерских и юридических услуг, кадрового учета в одном окне.

Разработчик планирует в будущем разместить в облаке и мобильное приложение «Меланоме.Нет».

Генеральным директором Corpsoft24 Константином Рензяевым подчеркивается важность участия компании в экспертизе таких социально значимых проектов, как платформа фонда «Меланоме.Нет». С началом пандемии COVID-19 многократно вырос спрос на цифровые технологии в медицине, позволяющие оказывать дистанционную медицинскую помощь и вести мониторинг больных. Облачная модель IaaS также стала востребована. Заказчики выбирали этот проект за его возможности экономии ресурсов на обработку данных и высокую степень защищенности базы данных.

Ранее мы писали о российском Web-приложении «SkinCancerStop» – «Скажем раку кожи нет!», разработанном уральским врачом-дерматологом Александрой Шубиной.