Эксперимент: сможет ли искусственный интеллект найти рак там, где его уже пропустили врачи?

На протяжении 5 лет наша команда Botkin.AI занимается созданием нейросетей для определения патологий на медицинских изображениях (КТ, маммограммы). Ключевая патология, с которой работает команда — онкология.

Мы расскажем истории трех людей, у которых своевременно не заметили рак. Компания Botkin.AI «прогнала»снимки через нейросети, чтобы узнать, может ли искусственный интеллект обнаружить признаки патологии там, где медицинский специалист столкнулся с диагностическими сложностями.

Что не так с диагностикой рака в России (особенно в последние годы)?

В 2020 году в стране резко упала выявляемость злокачественных новообразований (ЗНО), а именно 640 тысяч новых случаев в 2019 VS 556 тысяч в 2020-ом. Связано это, конечно, с пандемией — плановые чекапы отменены или переносятся, больницы перегружены.

В 2021 году на последних стадиях (3-4 стадии) было выявлено 38% от всех злокачественных новообразований. Последняя стадия имеет наихудший прогноз лечения. Показатель пятилетней выживаемости на первой стадии рака легкого составляет 92%, а на четвертой уже менее 15%.

Президент Российского общества рентгенологов и радиологов, д.м.н., профессор Валентин Евгеньевич Синицын, уверен, что «пропуски» при диагностике онкологии неизбежны, а российские специалисты ничуть не отстают в уровне профессионализма от зарубежных коллег.

Как проводили эксперимент?

Механика эксперимента простая:

Что значит “люди, у которых пропустили рак”?

Это пациенты, которым врачи-рентгенологи после обследования сообщали, что признаков злокачественных новообразований на сделанных снимках нет. Но при повторном обследовании через определенный промежуток времени медицинские специалисты обнаруживали онкологию. То есть было проведено не меньше 2 исследований в течение года, которые показали разные результаты.

История 1: Татьяна Игнатович, Санкт-Петербург

Четыре года назад я нащупала у себя маленькое уплотнение в груди — буквально горошина. Я пошла в *** (крупный онкологический центр) к конкретному врачу по рекомендации знакомой. Все приемы платные, врач — кандидат наук, внушала доверие. На первом приеме она прощупала меня и сказала, что нет ничего страшного, посоветовала три месяца попить Омегу-3 и приходить на повторный прием. Так я ходила к ней в течение года: каждый прием заканчивался одинаково — «Пейте витамины и приходите через три месяца».

Через год врач обратила внимание, что образование выросло, отправила меня на маммограмму. Результаты исследования не понравились, и меня отправили брать пункцию. Позже я узнала, что пункцию берут только под контролем УЗИ — чтобы иголка попала точно в маленькую опухоль. Мне тогда сделали это без всякого УЗИ, буквально взяли материал на глаз из рандомного места. Ну и анализ ничего не выявил конечно, а врач сказала пить Омегу-3 и приходить через 3 месяца на повторный прием. Как я и сказала, я очень доверяла врачу, у меня не было причин сомневаться в корректности ее рекомендаций.

Как бы ужасно это не звучало, но меня спас тот факт, что у моей подруги в тот период нашли рак. И она настояла на том, чтобы я сходила к другому врачу провериться. Так я попала в другой онкоцентр, к другому рентгенологу и лечащему врачу.

Меня сразу отправили на операцию, потом на облучение, повезло, что обошлось без химиотерапии. И дальше 5 лет пить тамоксифен, который буквально убивает все гормоны, все живое внутри меня. Думаю, не надо объяснять, что это значит для женщины. Через несколько лет пошли осложнения по женской части, была еще одна серьезная операция.

Через полгода придет время прекратить прием тамоксифена. Но беда в том, что после отмены препарата есть огромная вероятность появления метастазов. Мне уже сказала врач, что приходить проверяться придется каждый месяц. Это очень страшно: ехать на очередной прием и гадать, что покажет осмотр.

История 2: Герой попросил сохранить полную анонимность

За прошлый год я переболел ковидом дважды, при этом будучи привитым, вот так бывает. Первый раз прошел в довольно тяжелой форме, поэтому, начитавшись тревожных новостей о том, что COVID-19 «убьет» мои легкие, я пошел на КТ. Мне надо было просто посмотреть процент поражения, узнать, не развились ли там осложнения. КТ показало, что ничего критичного нет, получил рекомендации от врача и забыл.

Через месяц после этого вакцинировался «Спутником», а еще через 3 месяца снова заболел. В этот раз все прошло намного легче, но я все равно решил проверить легкие, так как у меня в анамнезе бронхит. И вот обследование показало, что у меня рак, первая стадия, опухоль около 2 сантиметров. Хоть я из города-миллионника, пришлось ехать в Москву, чтобы получить качественное лечение. Прошел через операцию, удалили опухоль и лимфатические узлы, потом облучение. Врачи сказали, что теперь мне всю жизнь придется проверяться 2 раза в год и серьезно следить за здоровьем.

Между двумя КТ не прошло и полгода, поэтому мне сейчас интересно, можно ли было увидеть что-то на первом снимке и начать лечение раньше. Но я считаю, что мне крупно повезло, врачи говорят, что рак легкого на первой стадии находят менее, чем в 10% случаев.

История 3: Кирилл Романов, 31 год, Красноярск

У меня обнаружили онкологию легкого больше 2 лет назад. Тогда из-за специфики работы (цементный завод) делал чекап каждый год на протяжении пяти лет. По легким все было чисто. И вот в последнюю такую проверку рентгенолог увидела признаки рака, отправили на дообследование. Скажу честно: я так испугался, так как знаю, через что проходят раковые больные — у меня мама от рака умерла. И мне потребовалось целых два месяца, чтобы взять себя в руки и пойти на обследование. До сих пор корю себя за то, что это время у себя украл! Но это все такой парализующий страх — не передать словами.

Герои эксперимента поделились снимками своих исследований, которые затем были загружены на платформу для анализа изображений с помощью ИИ. Ниже подробный разбор каждого случая. Эксперимент проводился группой медицинской экспертизы Botkin.AI.

Исследование 1 (для Татьяны) — нейросеть обнаружила признаки ЗНО, отмечено красной разметкой

Это маммографическое исследование от 2015 года. У пациентки имеется образование, размерами менее 1 см, визуализация осложняется за счет суммационного наложения плотных элементов ткани молочной железы на тень образования на снимке. В этом случае, при сомнительных результатах маммографического исследования, пациентка может быть направлена в кабинет УЗИ для дополнительной оценки.

В качестве дополнительной оценки, была использована технология искусственного интеллекта, обученная распознавать признаки рака молочной железы. Выявленный с помощью ИИ регион интереса отмечен красным цветом на снимке.

Через год на маммографических снимках пациентки отмечается увеличение размеров образования. Визуализация, по-прежнему, затруднена, однако, искусственный интеллект помогает не пропустить важную находку.

Исследование 2 (для анонимного пациента) — нейросеть обнаружила признаки ЗНО, отмечено краснойразметкой

На КТ изображении органов грудной клетки определяется образование в левом легком. Оно имеет тяжистые контуры и похоже на онкологию. Опухоль такого размера сложно пропустить, однако в непосредственной близости от образования и в других отделах легких имеются участки уплотнения, вероятнее, коронавирусной природы (с учетом данных анамнеза). Можно предположить, что на предыдущем исследовании, когда образование было меньших размеров и у пациента имелись выраженные воспалительные изменения в легких, образование было ошибочно расценено, как проявление коронавирусной инфекции.

Искусственный интеллект проанализировал легкие и отметил разными цветами патологии. Подозрение на онкологию отмечено красным, а изменения, характерные для воспалительного процесса сиреневым. Такой функционал позволяет обращать внимание врачей на изменения, которые могут являться злокачественными, даже у пациентов с изменениями в легких, вызванных коронавирусной инфекцией.

Исследование 3 (для Кирилла) — нейросеть обнаружила признаки ЗНО, отмечено красной разметкой

На предыдущем исследовании КТ органов грудной клетки в правом легком визуализировался единичный мелкий участок уплотнения, размером менее 5мм, который легко пропустить на фоне анатомических структур легкого. Обычно, если у пациента нет предрасположенности к развитию рака легкого, то такие изменения не требуют большого внимания, поскольку, в большинстве своем, имеют доброкачественную природу. Однако, у исследуемого есть фактор риска развития онкологии – работа на заводе в условиях загрязненного воздуха. Таким пациентам даже при небольших изменениях рекомендован динамический контроль.

Ценность работы с искусственным интеллектом в данном случае является возможность распознавать даже небольшие изменения.

В исследовании, выполненном через год, мы видим существенный прирост в размерах узлового образования, что свидетельствует в пользу его онкологической природы.

Искусственный интеллект справился с поставленной задачей. Однако это не значит, что ИИ должен заменить врачей — такой вариант событий невозможен в обозримом будущем. Во-первых, случаются ложноположительные срабатывания. Поэтому все исследования, которые ИИ определил как подозрительные, отправляются на повторную проверку к врачам рентгенологам. Во-вторых, искусственный интеллект не ставит диагноз, не подбирает схему лечения, он «подсвечивают» врачу области, на которые стоит обратить внимание. В-третьих, нельзя опустить этический момент — пациенты не готовы доверить свою жизнь алгоритму, им по-прежнему нужно общение, сочувствие, понимание от живого человека.

Президент Российского общества рентгенологов и радиологов, д.м.н., профессор Валентин Евгеньевич Синицын, объясняет, что применение систем анализа изображений, построенных на искусственном интеллекте и машинном зрении, снижает частоту пропуска значимых находок в легких:

«Сегодня это выглядит как очень логичный путь улучшения диагностики болезней. Но есть несколько факторов, которые существенно тормозят внедрении ИИ.

Во-первых, нужна повсеместная цифровизация службы лучевой диагностики: создание больших компьютерных хранилищ данных и компьютерных сетей, в которых работают системы ИИ и к которым привязаны сотни и тысячи рабочих мест рентгенологов. Пока такой опыт имеется в Москве и еще в ряде городов и регионов России. Этого недостаточно.

Нужна, конечно, “история успеха” — например, стоит провести крупное многоцентровое российское исследование, которое бы убедительно доказало эффективность такого подхода в диагностике рака и других заболеваний легких.

- И еще один важный факт — применение систем ИИ должно быть комфортным для врачей, они должны сами убедиться, что ИИ - полезный помощник. Без принуждения. Это вопрос обучения, образования и опыта. Декларативные заявления о том, что уже сегодня ИИ в разы ускоряет и улучшает работу рентгенологов пока не очень совпадают с реальным отношением врачей к этим системам и первым опытом их использования. Впереди еще много работы в этом направлении».

________

Уважаемые читатели, мы постарались упростить текст и тему так, чтобы он стал понятным и интересен тем, кто ранее не интересовался темой искусственного интеллекта и рентгенологии. Для тех, кто хочет ознакомиться с серьезными научными экспериментами и исследованиями, на нашем сайте в разделе "Технологии" есть ссылки на научные публикации в авторитетных изданиях, которые были сделаны нашими сотрудниками!