Web-приложение для врачей-дерматологов «SkinCancerStop» – «Скажем раку кожи нет!»

В Уральском государственном медицинском университете на кафедре дерматовенерологии преподаватель, врач-дерматовенеролог Александра Шубина с командой разработали приложение, помогающее распознавать злокачественные опухоли кожи на ранней стадии. Это еще один вклад российской науки в телемедицину и развитие искусственного интеллекта. 

Традиционно диагностику кожных онкозаболеваний специалисты проводят с помощью дерматоскопа, который стоит более 100 тысяч рублей. Цена Web-приложения  – около 10 тысяч рублей. Но еще более важным достоинством является то, что для его использования не требуется высокая квалификация врача онкодерматолога, поэтому оно может стать  идеальным подспорьем для врачей-терапевтов из районных больниц и медиков из сельских ФАПов.

В последних числах декабря у автора состоялась защита диссертации на соискание ученой степени кандидата медицинских наук, в которой приведены положительные результаты трехлетней апробации изобретения.

Заболеваемость меланомой во всем мире продолжает расти. Распознавание настораживающих признаков меланомы и регулярные самостоятельные, и врачебные осмотры кожи позволяют обнаружить меланому на ранней стадии, когда болезнь легко поддается лечения и прогноз у пациента наиболее благоприятный. 

Мы предлагаем Вашему вниманию интервью с автором уникального автоматизированного метода ранней диагностики рака кожи Александрой Сергеевной Шубиной.

Как врач может первоначально определить, является ли родинка злокачественной?

Сначала врач опрашивает пациента, собирает его анамнез (историю заболевания) и выявляет факторы риска. Пациента спрашивают, когда впервые появились на коже новообразования, беспокоит ли оно, произошли ли какие-то изменения с момента обнаружения родинки. Задаются вопросы о том, насколько много и часто он подвергается солнечному воздействию, применяет ли солнцезащитные средства, были ли у него или членов его семьи случаи рака кожи, меланомы.

Затем проводится полное визуальное обследование кожи, включая волосистую часть головы, стопы, подошвы. Все новообразования на коже будут оцениваться невооруженным глазом на предмет размера, формы, границ, цвета, нарушения целостности кожи, кровоточивости. Далее врач обязательно проводит дерматоскопию всех элементов на кожу, особое внимание уделяется новообразованиям, которые отличаются от всех остальных.

Насколько актуальна проблема раннего обнаружения меланомы в России?

Сначала хотелось бы отметить, что в целом в нашей стране в структуре общей онкозаболеваемости злокачественные новообразования кожи занимают одно из ведущих мест. За последние пятнадцать лет  наблюдается положительный темп прироста заболеваемости.

К наиболее распространенным можно отнести базальному (базальноклеточный рак), плоскоклеточный рак кожи и меланому, которые встречаются реже, но являются наиболее опасными. 

Меланома кожи опасна тем, что на нее приходится 80 % летальных случаев от всех онкологических заболеваний кожи. Согласно выживаемость пациентов на поздних стадиях в течении 5 лет составляет 18%. Поэтому важно диагностировать меланому на ранних стадиях, когда прогноз для жизни наиболее благоприятный. Очень высока доля больных злокачественными новообразованиями кожи среди лиц старше 60 лет, особенно у которых диагностировали опухоли т на поздних стадиях.

Коварство данного заболевания в том, что у пациентов часто отсутствуют субъективные симптомы, они не зудят, не болят. Злокачественные новообразования кожи могут локализоваться в местах, труднодоступных для самостоятельного осмотра. Достаточно высок удельный вес людей, у которых меланома возникла на неизменённой коже, поэтому обязательно нужно диспансерное наблюдение лиц, которые относятся к группе риска.  А именно, это лица со светлым типом кожи: блондины, люди с рыжими волосами, со светлыми глаза, которые получают солнечные ожоги и никогда не загарают, лица с большим количество родинок, также кто злоупотребляет солнечными ваннами, лица у кого у родственников или у самого была меланома или рак кожи.

К сожалению, несмотря на визуальную локализацию опухолей, отмечается недостаточная онконастороженность среди врачей различных специальностей.    Соответственно, растет актуальность междисциплинарного взаимодействия врачей при ведении пациентов из группы риска.

Профилактические программы в РФ в неполной мере охватывают население. Ранние скрининги меланомы могли бы стать более эффективными, если бы пропагандировалось и организовывалось массовое обучении пациентов самообследованию. 

Телемедицинские консультации открывают дополнительные возможности врачебного наблюдения за лицами из группы риска по возникновению злокачественных новообразований кожи. Эволюционным для ранней диагностики стало использование искусственного интеллекта для автоматической компьютерной обработки цифровых дерматоскопических изображений.

Какие клинико-эпидемиологические исследования злокачественных новообразований кожи Вам кажутся наиболее перспективными?

Сейчас общепринятыми методами диагностики являются клинический осмотр и дерматоскопия, но также применяют и другие методики, например, спектрофотометрический интракутанный анализ и конфокальная микроскопия. Далее с подозрением на злокачественную опухоль пациент направляется к врачу-онкологу для уточнения диагноза и дальнейшей тактики ведения. 

Но белым пятном остается массовая диспансеризация жителей промышленных регионов, особенно в отдаленных территориях. Потому крайне актуальна разработка доступных инструментальных методов. 

Именно это подвигло Вас на создание Web-приложения для определения лиц из группы риска по возникновению ЗНК? Расскажите, пожалуйста, подробнее о сути изобретения.

В рамках научной и практической деятельности нашей команде было интересно найти алгоритм, позволяющий вести пациентов из группы риска, применяя современные информационные технологии – программный комплекс, основанный на нейронных сетях. Было проведено комплексное исследование эффективности традиционных методов вторичной профилактики, изучены клинические признаки злокачественных новообразований в Свердловской области. Это позволило определить стратегические направления и тактические действия для проведения профилактики.

Web-приложение «SkinCancerStop»  с  автоматизированной программой, с применением нейронных сетей, позволяет производить оперативную и объективную оценку признаков неоплазии кожи. Web-приложение в первую очередь нацелено на раннюю диагностику и профилактику злокачественных новообразований. Оно включает в себя тест-опросник, выявляющий лиц, потенциально подверженных заболеванию, и автоматический имидж-анализ изображений пораженных участков кожи. Точность диагностики составляет  96% .

Принцип работы Web-приложения следующий: врач заполняет тест-опросник, фотографирует новообразование с помощью насадки-дерматоскопа на камеру мобильного телефона, загружает фото в приложение для автоматической обработки, в результате формируется отчет о группе риска пациента, рекомендации по дальнейшей маршрутизации и диспансерному наблюдению. Длительность заполнения тест-опросника составляет в среднем 1 минуту, анализа фотоизображений с фотографированием новообразованием и загрузкой в программу – 40 секунд.

Для программы были выбраны языки программирования Python и JavaScript и программные платформы Node.js и Vue.js. Нам было важно, чтобы интерфейс приложения был максимально простым и интуитивно понятным, последовательность прохождения этапов диагностики не вызывала затруднения, скрининг-исследование мог бы провести любой медицинский работник.

Программа включает в себя два блока.

1. Валидизированный тест-опросник, при помощи которого выявляются  лица из группы риска по развитию злокачественных новообразований (Self-assessment of melanoma risk score).

2. Автоматический имидж-анализ дерматоскопических паттернов новообразований кожи. Для обучения искусственного интеллекта был подготовлен набор изображений из библиотеки международного сотрудничества дерматоскопии (International Skin Imaging Collaboration: Melanoma Project). Базу данных составили 9 825 фотографий доброкачественных невусов и 2 614 фотографий злокачественных новообразований кожи, включающий 500 фотоизображений пациентов свердловских клиник.  С помощью этих фотографий была создана собственная модель нейронной сети.

Точность диагностики подтверждает анализ изображений контрольных снимков. Чувствительность 85%, специфичность 95,6%. 

Программа работает очень быстро, автоматический анализ всех зафиксированных специалистом паттернов новообразований кожи пациента происходит одновременно.

Как применяется ваше изобретение на практике?

На базе ГБУЗ СО Свердловского областного кожно-венерологического диспансера начал функционировать дерматоонкологический кабинет.  В нем мы консультируем врачей областных медицинских организаций по вопросам диагностики злокачественных новообразований кожи, ведем диспансерное наблюдение и оказываем первичную специализированную медицинскую помощь больным. Мы разработали и зарегистрировали в рамках НМО дополнительные образовательные программы, повышающие профессиональные компетенции при диагностике опухолей кожи. Курсы по дерматоонкологии у нас проходят дерматовенерологи, косметологи, онкологи, терапевты.

Какие еще информационные технологии задействованы? 

Наш основной метод диагностики - дерматоскопия и фотодокументирование новообразований кожи. 

Искусственный интеллект в автоматическом режиме проводит имидж-анализ дерматоскопических изображений и  оценивает индивидуальные клинико-анамнестические признаки.

Полученные результаты исследования обрабатываются методами стандартного статистического анализа.

Сначала пациент приходит на дерматоонкологический прием в ГБУЗ СО СОКВД, проходит диагностику на «SkinCancerStop». Дальнейшая маршрутизация пациента контролируется региональной онкологической информационной системой «ОНКОР» в ГАУЗ СО СООД.
Кроме того, мы практикуем регулярные телемедицинские конференции.

Первую апробацию Приложения мы провели в 2018 году. В трех клиниках Екатеринбурга мы осмотрели 1 076 пациентов. Уже на стадии заполнения тест-опросника с использованием Web-приложения «SkinCancerStop» 396 человек (36,8 %) вошли в группу риска по возникновению злокачественных новообразований. 

С подозрением на меланому, которая была установлена при помощи инновационной модели, для уточнения диагноза к врачам-онкологам мы направили 20 пациентов и у 17 из них диагноз подтвердился. Также при клиническом осмотре выявлено 56 (5,2 %) случаев базальноклеточного рака кожи.  

За период внедрения и апробации (2018 и 2019 гг.) нами было осмотрено более 3 тысяч человек, важно отметить, что в 89% случаев пациенты со злокачественными новообразованиями кожи были выявлены на ранних стадиях.

Продолжается работа над совершенствованием программы, в дальнейшем планируется реализовать проект в территориях Свердловской области.