Ученые из Саратовского Государственного Медицинского Университета смогли применить искусственный интеллект для выявления рака кожи

Ученые Саратовского государственного медицинского университета разработали инновационный метод выявления опухолей кожи, основанный на неинвазивных исследованиях и применении искусственного интеллекта (ИИ). Этот метод позволяет точно определять стадию развития опухоли и назначать оптимальное лечение.

Результаты исследования опубликованы в журнале Diagnostics.

Базальноклеточный рак кожи (базалиома) является распространенным видом опухолей кожи. Точная классификация поражений кожи имеет решающее значение для скрининга, требующего высокой точности и интерпретируемости.

Факторы риска развития базальноклеточной карциномы включают генетическую предрасположенность, недостаток меланина в коже и длительное воздействие ультрафиолета на открытые участки тела. Согласно Европейскому консенсусному руководству, заболеваемость базальноклеточной карциномой прогнозируется увеличиться на 30% среди мужчин и 25% среди женщин в течение следующих десяти лет.

Ученые СГМУ провели исследование с целью усовершенствовать лечение пациентов с опухолями кожи. Они разработали метод идентификации опухолей, используя неинвазивные исследования и последующий математический анализ с применением ИИ.

По словам Сергея Капралова, заведующего кафедры факультетской хирургии и онкологии СГМУ, это имеет существенное значение для предоперационной классификации опухоли и оценки степени ее инвазии, что позволяет выбрать оптимальный метод лечения: хирургию, лазерную коагуляцию, фотодинамическую терапию или близкофокусную рентгенотерапию. Он также подчеркнул, что на основе полученных данных можно уточнить объем хирургического вмешательства.

Кроме того, исследование сокращает сроки диагностики и снижает риск ошибочного диагноза.

В отличие от предыдущих исследований, саратовские ученые проанализировали комбинацию неинвазивных методов диагностики опухолей кожи: дерматоскопию, ультразвуковое сканирование (УЗИ), оптическую когерентную томографию (ОКТ) и спектроскопию диффузного отражения опухоли и здоровой кожи вокруг нее. На основе полученных данных они разработали алгоритм машинного обучения, позволяющий идентифицировать опухоли кожи и определять дальнейшую тактику лечения.

Кроме этого Капралов уточнил, что дерматоскопия позволяет изучить поверхность опухоли и оценить изменения окружающей ткани под десятикратным увеличением.

УЗИ и ОКТ кожи оценивают степень инвазии опухоли и характер патологических изменений в области опухоли и окружающих тканей.

В настоящее время ученые работают над созданием алгоритма выбора метода лечения опухолей кожи для предотвращения рецидивов и внедрения полученных данных в практическое здравоохранение.

Исследование проводилось в рамках совместной работы с кафедрой оптики и биофотоники Саратовского государственного университета имени Н. Г. Чернышевского при поддержке Министерства науки и высшего образования РФ и гранта Российского фонда фундаментальных исследований.