ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ДИАГНОСТИКЕ ЗАБОЛЕВАНИЙ ТОЛСТОЙ КИШКИ, СЛЕДУЮЩИЙ ЭТАП РАЗВИТИЯ Текст научной статьи по специальности «Клиническая медицина»

ТЕЗИСЫ ПОСТЕРНЫХ ДОКЛАДОВ И ПРИНЯТЫЕ К ПУБЛИКАЦИИ

Опухоли желудочно-кишечного тракта

Результаты: Оценены непосредственные результаты хирургического лечения (послеоперационный койко-день, частота осложнений по С1а¥1еп-Р1пс1о, 30-дневная летальность, длительность операции). Средняя продолжительность операции 290 мин., средний объем кровопотери 350 мл, средний п/о койко-день 8 дней. Послеоперационные осложнения 3-4 ст. по С1ау1еп-01пс1о — у 4 пациентов (17,4%): 1 пациент (4,35%) — абсцесс подкожной жировой клетчатки на 7 сутки, 1 пациент (4,35%) — несостоятельность гастроэнтероанастомоза на 4 п / о день, потребовавший дренирования, 1 пациент (4,35%) — тромбоз селезеночной вены,1 пациента (4,35 %) — правосторонний пневмоторакс. В 3-х случаях из 4х (75%) потребовалось выполнение инвазивных мероприятий по купированию осложнений, в 1 случае (25 %) — купировано консервативно, средний период госпитализации больных с осложнениями 3-4 степени по С1а¥1еп-Ртс1о составил 15 дней. 1 летальный исход — на 29 сутки после оперативного лечения (спаечная кишечной непроходимости), ранее больной был выписан на 6 послеоперационный день на фоне гладкого течения. Заключение: В рамках предварительного анализа продемонстрирована безопасность методики Р1РАС, частота осложнений и смертность не отличается от исторического контроля, продолжительность операции и послеоперационный койко-день сопоставимы с группой исторического контроля.

ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ДИАГНОСТИКЕ ЗАБОЛЕВАНИЙ ТОЛСТОЙ КИШКИ, СЛЕДУЮЩИЙ ЭТАП РАЗВИТИЯ

К.И. Кулаев, А. В. Важенин, К.С. Зуйков, Д.М. Ростовцев, И.М. Юсупов, Е.А. Пушкарев, И. А. Попова, Я.В. Ким, А.В. Валик

Место работы: ГАУЗ «Челябинский Областной Клинический Центр Онкологии и Ядерной Медицины», Челябинск, России Эл. почта: Konstant01_chel@mail.ru

Цель:Разработать и внедрить в клиническую практику компьютерную систему анализа эндоскопического изображения на основе искусственного интеллекта в диагностике патологии толстого кишечника. Материалы и методы: С 2020 года в ГАУЗ «Челябинском областном клиническом центре онкологии и ядерной медицины» начата разработка компьютерной системы анализа изображения получаемого на экране эндоскопической стойки при выполнении видеоколоноскопии на основе свёрточных нейронных сетей глубокого обучения (система искусственного интеллекта). В основу данной системы лёг разработанный компанией ООО «ЭВА Лаб»» алгоритм обработки данных под названием «Ро1уриоп». Результаты: Используя разработанную система анализа были проанализированы данные 310 диагностических

колоноскопий проходивших обследование в эндосокпи-ческом отделении ГАУЗ «ЧОКЦОиЯМ» с 2020 по 2021 год. На первом этапе исследования система научилась адекватно выделять новообразования до 2,0 см в диаметре «очерчивая» на мониторе его границы с последующим изготовлением скриншота с последующим сохранением его в папку. В результате анализа было обнаружено 157 (41,8%) новообразований до 1,0 см в диаметре. Новообразования до 2,0 см в диаметре были обнаружены у 38 (10,1 %) пациентов и более 2,0 см у 17 (4,8%) пациентов. При больших новообразованиях, охватывающих просвет кишки полу-циркулярно или циркулярно, система ИИ сработала удовлетворительно, обнаружение патологического очага была в 100 % случаев, однако система очерчивала патологический процесс не адекватно, реагируя лишь на часть новообразования, принимая патологическое новообразование за стенку органа и очерчивая «островками» лишь экзо-фитные части опухоли, при этом оценка размеров и площади новообразования были неправильные. Анализируя работу системы в диагностике новообразований кишечника чувствительность составляет 80,7%, специфичность 71,8% и дискриминативность 52,5 %. Наличие автоматической функции выполнения и сохранения скриншотов значительно облегчило написание протоколов с использованием фотоснимков. На этом первый этап обучения системы мы посчитали оконченным. Следующим этапом развития системы анализа является «обучение» в определении точных размеров патологического очага. Заключение: После окончания первого этапа проведения исследования обнаружение новообразований толстой кишки до 2,0 см в диаметре с использованием компьютерной программы анализа эндоскопического изображения на основе искусственного интеллекта достигает 95 % с возможностью четкого контурирования границ патологического очага. Функция сохранения скриншотов патологических новообразований удобная и существенно облегчает написание протоколов докторами и позволяет в дальнейшем спланировать эндоскопическое лечение новообразований кишечника. Последующее обучение системы анализа в определении точных размеров образования позволит исключить ошибки измерений молодым специалистам, а так же снизит количество разночтений при контрольных исследованиях в выборе тактики их лечения.

ЗЛОКАЧЕСТВЕННЫЕ ОПУХОЛИ Российское общество клинической онкологии

том / vol. 12 № 3s1 • 2022

MALIGNANT TUMOURS

Russian Society of Clinical Oncology