CC BY
0
ОРИГИНАЛЬНАЯ СТАТЬЯ
ЭО1: 10.21045/1811-0185-2024-6-108-118 УДК 614.2
РАННЯЯ ДИАГНОСТИКА ЗЛОКАЧЕСТВЕННЫХ НОВООБРАЗОВАНИЙ КОЖИ
С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПРОГРАММНОГО ПРОДУКТА НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ЕГО МЕДИКО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ЭФФЕКТ
Н.А. Сиводедоваb : , Н.Н. Карякин c, И.Л. Шливкоd
а, Q d Федеральное государственное бюджетное учреждение высшего образования «Приволжский исследовательский медицинский университет» Минздрава России (ФГБОУ ВО «ПИМУ» Минздрава России), г. Нижний Новгород, Россия; b Государственное автономное учреждение здравоохранения Нижегородской области «Научно-исследовательский институт клинической онкологии «Нижегородский областной клинический онкологический диспансер», г. Нижний Новгород, Россия.
a https://orcid.org/0000-0001-6815-328X; c https://orcid.org/0000-0001-8958-6199; d https://orcid.org/0000-0001-7253-7091.
И Автор для корреспонденции: Сиводедова Н.А.
АННОТАЦИЯ
Злокачественные новообразования кожи (далее ЗНК) занимают ведущее место в структуре онкологических заболеваний в Российской Федерации (женское население: ЗНК - 13,4%, меланома кожи (далее МК) - 2,2%; мужское население: ЗНК -9,8%, МК - 1,73%). В последние 10 лет отмечается растущий уровень заболеваемости ЗНК [1].
Появление новых методов лечения приводит к повышению эффективности, но вместе с тем неизменно наблюдается рост стоимости лечения. В Российской Федерации основная доля затрат на МК - это прямые медицинские затраты (52%). Косвенные затраты составляют 14%, что связано с наступлением нетрудоспособности, так как заболевание характерно для людей работоспособного возраста. Прямые немедицинские затраты, несмотря на небольшие размеры социальных пособий, также составляют значительную часть общего экономического бремени (порядка 34%). [2]. Расходы на ведение пациента с МК начальных стадий существенно ниже, чем на ведение пациента в нерезектабельной стадии III/IV [3],[4],[5],[6]. При этом радикальное хирургическое лечение меланомы I стадии может повысить количество положительных исходов при меланоме кожи. [8] В целом можно констатировать, что диагностика МК на поздних стадиях приводит к росту стоимости лечения. Кроме вышесказанного необходимо отметить, что специалисты первичной медико-санитарной помощи первые, кто сталкивается с проблемой дифференциальной диагностики ЗНК с доброкачественными новообразованиями кожи [9], [10]. При проведении визуального осмотра данными специалистами чувствительность распознавания МК составляет 40,2%, что в два раза ниже по сравнению с опытным дерматологом 92% [11], [12].
Учитывая серьезность обозначенной проблематики, поиск и внедрение новых подходов для раннего выявления ЗНК выходят на первый план. В качестве возможных решений можно отметить предложенные в последнее время различные методы раннего выявления ЗНК в виде использования мобильных приложений, работающих на основе искусственного интеллекта и теледерматологии, что позволяет расширить возможность систем визуализации, помочь в выявлении ЗНК специалистам первичного звена [13],[14],[15],[16],[17],[18]. Не менее актуальным вопросом остается внедрение эффективной системы профилактики и ранней диагностики ЗНК, которая включала бы в себя массовый скрининг населения на доамбулаторном этапе и использование современных методов диагностики в виде мобильных приложений на амбулаторном этапе, при любой причине обращения пациента к врачу первичного звена.
С 2023 года в Российской Федерации в двух регионах (Нижегородская область, Республика Татарстан) проводится пилотный проект «Регион без меланомы», реализация которого поддерживается программой «Приоритет-2030» национального проекта «Наука и университеты». Проект включает массовый скрининг населения на наличие ЗНК при помощи мобильного приложения «ПроРодинки». Для ускоренной маршрутизации пациентов к онкологу с подозрением на ЗНК, в регионе выделена прямая call-линия в онкологическом диспансере. В декабре 2023 года приложение получило статус медицинского изделия, что позволяет врачам первичного звена здравоохранения широко пользовать мобильное приложение для раннего выявления ЗНК при условии его интеграции в ЕГИС (единая государственная информационная система здравоохранения региона). Цель: оценить медико-экономическую эффективность программы ранней диагностики ЗНК «Регион без меланомы» на доамбулаторном этапе на региональном уровне с использованием мобильного приложения.
Материал и методы. В работе использовался телефонный опрос пользователей из разных регионов Российской Федерации приложения «ПроРодинки», получивших уведомление о необходимости обращения к врачу, следовательно, у них был выявлен высокий риск ЗНК. Телефонный опрос проведен студентами-волонтерами ФГБОУ ВО «Приволжский исследовательский
© Сиводедова Н.А., Карякин Н.Н, Шливко И.Л., 2024 г.
Менеджер / Manager № 6
здравоохранения / Zdrevoochrenenie 2024
медицинский университет» Минздрава России (далее - ПИМУ) на основе анкеты, разработанной совместно кафедрой кожных и венерических болезней и кафедрой общей и клинической психологии.
Приложение «ПроРодинки» разработано сотрудниками кафедры кожных и венерических болезней ПИМУ и специалистами в области IT-технологий ООО «АИМЕД» при поддержке государственного автономного учреждения здравоохранения Нижегородской области «Научно-исследовательский институт клинической онкологии «Нижегородский областной клинический онкологический диспансер [19].
База данных и программа для ЭВМ имеет государственную регистрацию от 19.11.2020 г. № 2020664964. По заключению Росздравнадзора ПП «ПроРодинки» является медицинским изделием 1 класса потенциального риска применения от 27.12.2023 г. № РЗН 2023/21776 (Сервис поддержки принятия врачебных решений для диагностики новообразований кожи ПроРодинки по ТУ 58.29.32-001-43490523-2022).
Также в ходе исследования произведена оценка стоимости лечения у 148 пациентов с МК I стадией (38 человек), II стадией (46 человек), III стадией (34 человека), IV стадией (30 человек) в Российской Федерации за период 2022 год в сравнении со стоимостью лечения по клиническим рекомендациям Российской Федерации.
Заключение. Полученные результаты могут говорить об эффективности социального проекта «Регион без меланомы», так как современные подходы, реализуемые в рамках программы, показывают значимые результаты. Увеличение охвата населения диагностическим исследованием на выявление ЗНК является важным компонентом повышения эффективности лечения этой группы заболеваний. На доамбулаторном этапе перспективным является внедрение использования современного метода диагностики для массового скрининга населения на наличие ЗНК при помощи мобильного приложения «ПроРодинки». Также обнадеживающиеся результаты получены по ранней выявляемости МК, что может привести к росту положительных исходов заболевания. Кроме того, согласно полученным данным выявляемость на более ранних стадиях ведет к сокращению расходов не лечение, помогая экономить бюджет здравоохранения. В целом, поиск и внедрение новых современных подходов обладает широким потенциалом и, вероятно, может значительно повысить эффективность системы здравоохранения, в частности в выявляемости и лечении ЗНК.
Ключевые слова: злокачественные новообразования кожи, меланома, ранняя выявляемость, мобильное приложение «ПроРодинки», искусственный интеллект, социальный проект «Регион без меланомы».
Финансирование. Финансирование исследования осуществлялось в рамках проекта «Фундаментальная онкология: от эксперимента к клинической практике» программы «Приоритет-2030».
Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов в связи с публикацией данной статьи.
Для цитирования: Сиводедова Н.А., Карякин Н.Н., Шливко И.Л. Ранняя диагностика злокачественных новообразований кожи с использованием программного продукта на основе искусственного интеллекта и его медико-экономический эффект Менеджер здравоохранения. 2024; 6:108-118. DOI: 10.21045/1811-0185-2024-6-108-118
Введение
локачественные новообразования кожи (далее ЗНК) занимают ведущее место в структуре онкологических заболеваний в Российской Федерации (женское население: ЗНК - 13,4%, меланома кожи (далее МК) - 2,2%; мужское население: ЗНК - 9,8%, МК - 1,73%). В последние 10 лет отмечается растущий уровень заболеваемости ЗНК [1].
Появление новых методов лечения приводит к повышению эффективности, но вместе с тем неизменно наблюдается рост стоимости лечения. В Российской Федерации основная доля затрат на МК - это прямые медицинские затраты (52%). Косвенные затраты составляют 14%, что связано с наступлением нетрудоспособности, так как заболевание характерно для людей работоспособного возраста. Несмотря на небольшие размеры социальных пособий, прямые немедицинские затраты также составляют значительную часть общего экономического бремени (порядка 34%) [2]. Существует зависимость стоимости лечения от стадии заболевания МК, расходы на ведение пациента
С
#хс
с МК начальных стадий существенно ниже, чем на ведение пациента в нерезектабельной стадии III/IV [3], [4], [5], [6]. В Италии затраты на лечение МК разнятся в зависимости от стадии заболевания, средние затраты на пациента в течение одного года наблюдения варьировали от 149 € для стадии 0 до 66950 € для стадии IV. При этом данные показывают, что на медикаментозное лечение в настоящее время приходится 39,2% от общих прямых затрат [3]. Во Франции, Германии и Великобритании стоимость лечения МК была выше для пациентов в терминальной фазе болезни, чем на других стадиях. В частности, госпитализации, лекарственная терапия и рентгенологические исследования происходили чаще на этой стадии [16]. В Австралии в 2017 г. результаты показали, что среднегодовые затраты на пациента для стадии МК 0 / I / II составили 1175$, увеличившись до 26365$ для резекта-бельной стадии III и 80440$ для нерезектабельной стадии III/IV [7]. При этом радикальное хирургическое лечение меланомы I стадии может повысить количество положительных исходов при мела-номе кожи [8]. В целом, можно констатировать,
что диагностика МК на поздних стадиях приводит к росту стоимости лечения.
Кроме вышесказанного необходимо отметить, что специалисты первичной медико-санитарной помощи первые, кто сталкивается с проблемой дифференциальной диагностики ЗНК с доброкачественными новообразованиями кожи [9], [10]. При проведении визуального осмотра данными специалистами чувствительность распознавания МК составляет 40,2%, что в два раза ниже по сравнению с чувствительностью постановки диагноза МК опытным дерматологом 92% [11], [12].
Учитывая значимость обозначенной проблематики, поиск и внедрение новых подходов для раннего выявления ЗНК выходят на первый план. В качестве возможных решений можно отметить различные методы раннего выявления ЗНК в виде использования мобильных приложений, теледерматологии и приложений, работающих на основе искусственного интеллекта или предлагающих возможности телемедицинских консультаций, что позволяет расширить возможность систем визуализации, помочь в выявлении ЗНК специалистам первичного звена [13], [14], [15], [16], [17], [18]. Не менее актуальным вопросом остается внедрение эффективной системы профилактики и ранней диагностики ЗНК, которая включала бы в себя массовый скрининг населения как на доамбулаторном этапе, так и использование современных методов диагностики в виде мобильных приложений на амбулаторном этапе, при любой причине обращения пациента к врачу первичного звена.
В 2023 году в Российской Федерации в двух регионах (Нижегородская область, Республика Татарстан) проводится пилотный проект «Регион без меланомы», реализация которого поддерживается программой «Приоритет-2030» национального проекта «Наука и университеты». Проект включает массовый скрининг населения на наличие ЗНК при помощи мобильного приложения «ПроРодинки» и дальнейшая маршрутизация пациента в специализированные учреждения при подозрении на ЗНК. Для ускоренной маршрутизации пациентов к онкологу с подозрением на ЗНК, в регионе выделена прямая са11-линия в онкологическом диспансере. В декабре 2023 года приложение получило статус медицинского изделия, что позволяет врачам первичного звена здравоохранения широко использовать мобильное приложение для раннего выявления ЗНК при условии его интеграции в ЕГИС (единая государственная информационная система здравоохранения региона).
Цель настоящего исследования:
оценить медико-экономическую эффективность программы ранней диагностики ЗНК «Регион без меланомы» на доамбулаторном этапе на региональном уровне с использованием мобильного приложения
Материал и методы
В работе использовался телефонный опрос пользователей приложения «ПроРодинки» из разных регионов Российской Федерации, получивших уведомление о необходимости обращения к врачу, следовательно, у них был выявлен высокий риск ЗНК. Телефонный опрос проведен студентами-волонтерами ФГБОУ ВО «Приволжский исследовательский медицинский университет» Минздрава России (далее - ПИМУ) на основе анкеты, разработанной совместно кафедрой кожных и венерических болезней и кафедрой общей и клинической психологии ПИМУ.
При проведении опроса пользователю задавались следующие вопросы: обращались ли к врачу после отправки уведомления о необходимости обращения, куда обращались за медицинской помощью, если не обратились к врачу, то почему, проходили ли лечение, была ли проведена биопсия, какой диагноз был установлен после обращения к врачу? Если респондент называл диагноз «меланома кожи», волонтер уточнял стадию заболевания.
Приложение «ПроРодинки» разработано сотрудниками кафедры кожных и венерических болезней ПИМУ и специалистами в области IT-технологий ООО «АИМЕД» при поддержке государственного автономного учреждения здравоохранения Нижегородской области «Научно-исследовательский институт клинической онкологии «Нижегородский областной клинический онкологический диспансер». Приложение доступно пользователям с 2020 года на всей территории России как немедицинский программный продукт и возможно для использования на телефонах с операционными системам Android и iOS. Мобильное приложение работает на основе выполненного анализа изображения, риск-факторов и динамики образования с помощью нейросети, приложение выдает рекомендацию по поводу необходимости обращения к специалисту для дальнейшего очного обследования [19].
База данных и программа для ЭВМ имеет государственную регистрацию от 19.11.2020 г. № 2020664964. По заключению Росздравнадзо-ра ПП «ПроРодинки» является медицинским изделием 1 класса потенциального риска применения от 27.12.2023 г. № РЗН 2023/21776 («Сервис
—-1И
Manager № В
ZdrevoochreneniB 2024
поддержки принятия врачебных решений для диагностики новообразований кожи «ПроРодинки» по ТУ 58.29.32-001-43490523-2022).
Также в ходе исследования произведена оценка стоимости лечения у 148 пациентов с МК I стадией (38 человек), II стадией (46 человек), III стадией (34 человека), IV стадией (30 человек) в Российской Федерации за период 2022 год в сравнении со стоимостью лечения по клиническим рекомендациям Российской Федерации.
Результаты и обсуждение
За 2022 год в Российской Федерации в мобильном приложении «ПроРодинки» было зарегистрировано 207905 пользователей, от них было загружено 108949 изображений.
Мобильное приложение доступно для всех пользователей бесплатно, прошло широкое социальное информирование граждан об этом продукте, в том числе по средством авторских программ «Здоровье» и «Жить здорово» Елены Васильевны Малышевой, включающих 9 сюжетов на Первом канале, 18 июня 2023 года проект явился победителем премии «Призвание», также имевшей эфир на Первом канале. Использовались и другие способы информирования, однако вышеуказанные были максимально эффективными, после каждого эфира прирост новых пользователей составлял от 5113 до 19605 человек.
По резульатам анализа телефонного анкетирования отправлено 5400 уведомленй о необходимости посещения врача, не ответили на звонок дважды 1892 человек (36%), еще 1336 (25%) человек выслушали и отказались отвечать на опрос. В результате получены ответы от 2011 человек (37%). Результаты представлны в таблице 1.
Необходимо отметить, что за рассматриваемый период приложение не использовалось как медицинское изделие, значит все пользователи применяли его в домашних условиях, не являясь группой риска.
После получения заключения Росздравнадзора ПП «ПроРодинки» является медицинским изделием 1 класса, прогнозируется широкое внедрение приложения при оказании первично медико-санитарной помощи, следовательно, будет сформирована группа пациентов, применявших приложение более таргетно, результаты будут прогнозируемо выше.
Также обращает на себя внимание, что 28,6% опрошенных пользователей не увидели уведомление о необходимости обращения, 19,3% не обратились к врачу по ряду причин, включая низкую мотивацию, недоверие к приложению и искусственному
интеллекту, а 36% пользователей, получивших уведомление о наличии подозрения на ЗНК, не ответили на телефонный опрос. В связи с этим целесообразно рассмотреть вопрос о включении в мобильное приложение, в случае установление высокого риска ЗНК, функции на передачу информации в профильное медицинское учреждение для последующей активной маршрутизации пациента.
По данным опроса у 330 (63%) из тех, кому была выполнена биопсия, подтверждено онкологическое заболевание кожи, что может является маркером диагностической точности мобильного приложения «ПроРодинки», сопоставимой по диагностической точности осмотру дерматовенеролога [20], [21],[23],[24].
Респонденты, которые указывали диагноз мела-нома, были дополнительно опрошены и согласились предоставить установленную стадию МК после проведенного гистологического исследования.
Получены ответы (таблица 2) от 81 человека:
I стадия была установлена у 47 человек (58,0%),
II стадия - у 28 (34,6%), III стадия - у 6 (6,4%).
По данным за 2022 г. в Российской Федерации, зарегистрировано 11923 меланом кожи I стадии - 39,4%, II стадии - 40,2%, III стадии - 11,3%, IV стадии - 7,9% [22].
Для оценки возможного влияния использования мобильного приложения «Про Родинки» на снижение затрат на лечение МК, нами был проведен анализ средней стоимости расходов при МК на год для I, II, III, IV стадии в Российской Федерации, на примере Нижегородской области. Стоимость лечения оценивалась у 148 пациентов с I (38 человек), II (46 человек),
III (34 человека), IV (30 человек) стадией в 2022 году и сравнивалась с клиническими рекомендациями.
II пациентов на IV стадии скончались в процессе лечения, либо не успели начать лечение. Результаты представлены в таблице 2.
Средняя стоимость расходов при МК на год для I стадии (38 человек) составила 51507 рублей, что соотносится со стоимостью лечения по клиническим рекомендациям - 59000 рублей. Средняя стоимость расходов при МК на год для II (46 человек),
III (34 человека) стадии составила 102016 рублей и 4623135 рублей соответственно, что также соотносится со стоимостью лечения по клиническим рекомендациям - 90000 и 4476888 рублей соответственно. Средняя стоимость расходов при МК на год для IV стадии составила 3653721 рублей. Средняя стоимость ниже, чем по клиническим рекомендациям, учитывая, что 11 пациентов на IV стадии скончались в процессе лечения, либо не успели начать лечение.
С
#хс
№ 6 Manager
2024 Zdravoochranania
/Менеджер
здравоохранения
Таблица 1
Результаты опроса пользователей мобильного приложения «ПроРодинки» в Российской Федерации за 2022 г.
£
к«
Вопросы Ответы респондентов (п)
Кол-во %
1. Обращались ли Вы к врачу после отправки уведомления
о необходимости обращения?
Варианты ответов:
1. Обратились к врачу. 925 46.0
2. Не видели уведомление о необходимости обращения. 576 28.6
3. Не обращались к врачу. 389 19.3
4. Нет данных (не помнят, приложение использовал врач/волонтер). 121 6.0
2. Из тех, кто обратились к врачу, проходили ли лечение
Варианты ответов:
1. Проходили лечение. 433 46.8
2. Отказались от ответа. 291 31.5
3. Не проходили лечение. 165 17.8
4. Отложили лечение. 8 0.86
5. Сейчас прохожу лечение. 28 3.03
3. Если проходили лечение, делали ли вам биопсию/гистологию?
Варианты ответов:
1. Да. 522 56.4
2. Отказались от ответа. 221 23.9
3. Нет. 182 19.7
4. Куда обратились за медицинской помощью?
Варианты ответов:
1. Онкологический диспансер. 315 34.1
2. Поликлиника по месту жительства. 263 28.4
3. Частный медицинский центр. 234 25.3
4. Кожно-венерологический диспансер. 57 6.2
5. Другое. 40 4.3
6. Отказались от ответа. 16 1.7
5. Из тех пользователей, кто не обратился к врачу получены данные
о причине необращаемости к врачу:
Варианты ответов:
1. Получен ответ, «нет времени, потом». 161 41.4
2. Другое. 70 18.0
3. Отказались от ответа. 70 18.0
4. Не знают, куда обратиться за медицинской помощью. 50 12.9
5. Не доверяют приложению. 18 4.6
6. Испытывают психологический дискомфорт. 15 3.9
7. На момент осмотра не имели жалоб. 4 1.0
8. Планируют записаться в ближайшее время. 1 0.3
6. Какой диагноз был установлен после обращения к врачу?
Варианты ответов:
1. Доброкачественное новообразование. 509 55.0
2. Меланома кожи. 111 12.0
3. Базальноклеточный рак кожи. 96 10.4
4. Неуточненный онкологический диагноз. 60 6.5
5. Отказ от ответа. 55 5.9
6. Злокачественное новообразование (неуточнённый рак кожи). 42 4.5
7. Затрудняются назвать диагноз. 23 2.5
8. Плоскоклеточный рак кожи. 21 2.3
9. Ждет результат гистологического исследования после хирургического лечения. 4 0.4
10. Диспластический невус. 3 0.3
11. Записалась к врачу, диагноз еще не установлен. 1 0.1
Мапедег № 6
2с1гв\/оосЬгвпвп'1в 2024
Таблица 2
Стадия МК после проведенного гистологического исследования
Стадия Количество пациентов
I 47 (58,0%)
II 28 (34,6%)
III 6 (6,4%)
Таблица 3
Средняя стоимость расходов при МК на год для I, II, III, IV стадиях на примере Нижегородской области
Стадия Количество пациентов Средняя стоимость лечения, руб Средняя стоимость по клиническим ^Л рекомендациям, руб. H
I 38 (25,7%) 51507 59000
II 46 (31,1%) 102016 90000
III 34 (23%) 4623135 4476888
IV 30 (20,3%) 3653721 6061673
В целях сравнения стоимости лечения пациентов с диагнозом МК с результатами, полученными в ходе опроса нами произведен расчет средней стоимости лечения на одного пациента, в стадии НП (то есть исключая IV стадию, которая не представлена в результатах опроса: таблица 2).
Средняя стоимость рассчитывалась по формуле:
Sln+S2n2+S3n3
N
, где
sp s2, s3 - средняя стоимость лечения стадии МК; nj, n2, n3 - количество пациентов с соответствующей стадией, N - общее количество пациентов.
Средняя стоимость лечения на одного пациента со стадиями HII составила 1 388 445,69 Р. Далее с использованием средних сумм стоимости лечения (таблица 3) и данных полученных из ответов пользователей приложения об установленной им стадии МК (таблица 2), была рассчитана предполагаемая средняя стоимость лечения на одного пациента, которая составила 407 606,01 Р. В результате сравнения средних затрат на лечение, стоимость лечения одного пациента, выявленного с помощью приложения «ПроРодинки» в 3,4 раза меньше. Следует учитывать, что такой оптимистичный, с точки зрения расходов результат, получен на небольшой выборке пациентов и с учетом известных ограничений достоверности данных полученных в результате устного опроса пользователей приложения.
Таким образом, учитывая вышеупомянутые ограничения, можно предположить, что мобильное приложение способствует более раннему
выявлению МК и, следовательно, снижению стоимости лечения. Учитывая доступность приложения (бесплатное использование), длительное применение населением мобильного приложения, сможет способствовать более частому выявлению МК на ранних стадиях.
Заключение
Полученные результаты могут говорить об эффективности социального проекта «Регион без ме-ланомы», так как современные подходы, реализуемые в рамках программы, показывают значимые результаты. Увеличение охвата населения диагностическим исследованием на выявление ЗНК является важным компонентом повышения эффективности лечения этой группы заболеваний. На доамбула-торном этапе перспективным является внедрение современного метода диагностики и массового скрининга населения на наличие ЗНК при помощи мобильного приложения «ПроРодинки».
Также обнадеживающие результаты получены по ранней выявляемости МК, что может привести к росту положительных исходов заболевания. Кроме того, согласно полученным данным выявляемость на более ранних стадиях ведет к сокращению расходов не лечение, помогая экономить бюджет здравоохранения. В целом, поиск и внедрение новых современных подходов, обладает широким потенциалом и, вероятно, может значительно повысить эффективность системы здравоохранения, в частности, в вопросах выявляемости и лечении ЗНК.
С
«КС
->
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. Сборник Злокачественные новообразования в России в 2021 году (заболеваемость и смертность). Под редакцией А.Д. Каприна, В.В. Старинского, А.О. Шахзадовой. - М.: МНИОИ им. П.А. Герцена - филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России, 2022. 252 с.
2. Грибкова И.В., Крысанова B.C., Завьялов А.А. ЭКОНОМИЧЕСКОЕ БРЕМЯ МЕЛАНОМЫ КОЖИ (ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ) // Вопросы онкологии. 2020. № 3. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ekonomicheskoe-bremya-melanomy-kozhi-obzor-literatury (Дата обращения: 27.01.2024).//Вопросы онкологии, 2020, Т. 66, № 3, С. 233-238.
3. Buja A, Sartor G, Scioni M, Vecchiato A, Bolzan M, Rebba V, Sileni V.C., Palozzo A.C., Montesco M, Del Fiore P., Baldo V., Rossi C.R. Estimation of Direct Melanoma-related Costs by Disease Stage and by Phase of Diagnosis and Treatment According to Clinical Guidelines. Acta Derm Venereol. 2018 Feb 7;98(2):218-224. doi: 10.2340/00015555-2830. PMID: 29110018.//Acta Dermato-Venereologica, 2018, Vol. 98, № 2, P. 218-224.
4. Grange F, Mohr P., Harries M, Ehness R, Benjamin L, Siakpere O, Barth J, Stapelkamp C, Pfersch S, McLeod L.D., Kaye J.A., Wolowacz S, Kontoudis I. Economic burden of advanced melanoma in France, Germany and the UK: a retrospective observational study (Melanoma Burden-of-Illness Study). Melanoma Res. 2017 Dec;27(6):607-618. doi: 10.1097/CMR.0000000000000372. PMID: 28800027.//Melanoma Research, 2017, Т. 27, Economic burden of advanced melanoma in France, Germany and the UK, № 6, P. 607-618.
5. Elliott T.M., Whiteman D.C., Olsen C.M., Gordon L.G. Estimated Healthcare Costs of Melanoma in Australia Over 3 Years Post-Diagnosis. Appl Health Econ Health Policy. 2017 Dec;15(6):805-816. doi: 10.1007/s40258-017-0341-y. Erratum in: Appl Health Econ Health Policy. 2017 Sep 12;: PMID: 28756584.//Applied Health Economics and Health Policy, 2017, Vol. 15, № 6, P. 805-816.
6. Bencina G, Buljan M, Situm M, Stevanovic R, Benkovic V. Health and Economic Burden of Skin Melanoma in Croatia - Cost-of-illness Study. Acta Dermatovenerol Croat. 2017 Apr;25(1):1-7. PMID: 28511743.//Acta dermatovenerologica Croatica: ADC, 2017, Vol. 25, № 1, P. 1-7.
7. Harries M, Mohr P., Grange F, Ehness R, Benjamin L, Siakpere O, Barth J, Stapelkamp C, Pfersch S, McLeod L, Wolowacz S, Kaye J.A., Kontoudis I. Treatment patterns and outcomes of Stage IIIB/IIIC melanoma in France, Germany and the UK: A retrospective and prospective observational study (MELABIS). Int J Clin Pract. 2017 May;71(5): e12946. doi: 10.1111/ijcp.12946. PMID: 28508460; PMCID: PMC5697614.//International Journal of Clinical Practice, 2017, Т. 71, Treatment patterns and outcomes of Stage IIIB/IIIC melanoma in France, Germany and the UK, № 5, P. e12946.
8. Conic R.Z., Cabrera C.I., Khorana A.A., Gastman B.R. Determination of the impact of melanoma surgical timing on survival using the National Cancer Database. J Am Acad Dermatol. 2018 Jan;78(1):40-46.e7. doi: 10.1016/j.jaad.2017.08.039. Epub 2017 Oct 17. PMID: 29054718; PMCID: PMC6053055.//Journal of the American Academy of Dermatology, 2018, Vol. 78, № 1, P. 40-46.e7.
9. Hiom S.C. Diagnosing cancer earlier: reviewing the evidence for improving cancer survival. Br J Cancer. 2015 Mar 31;112 Suppl 1(Suppl 1): S1-5. doi: 10.1038/bjc.2015.23. PMID: 25734391; PMCID: PMC4385969.//British Journal of Cancer, 2015, Т. 112 Suppl 1, Diagnosing cancer earlier, N Suppl 1, C. S1-5.
10. Hamilton W, Stapley S, Campbell C, Lyratzopoulos G, Rubin G, Neal R.D. For which cancers might patients benefit most from expedited symptomatic diagnosis? Construction of a ranking order by a modified Delphi technique. BMC Cancer. 2015 Oct 30;15:820. doi: 10.1186/s12885-015-1865-x. PMID: 26514369; PMCID: PMC4627396.//BMC cancer, 2015, Т. 15, For which cancers might patients benefit most from expedited symptomatic diagnosis?, P. 820.
11. Wernli K.J., Henrikson N.B., Morrison C.C., Nguyen M, Pocobelli G, Whitlock E.P. Screening for Skin Cancer in Adults: An Updated Systematic Evidence Review for the U.S. Preventive Services Task Force [Internet]. Rockville (MD): Agency for Healthcare Research and Quality (US); 2016 Jul. Report No.: 14-05210-EF-1. PMID: 27583318.: U.S. Preventive Services Task Force Evidence Syntheses, formerly Systematic Evidence Reviews. Screening for Skin Cancer in Adults. - Rockville (MD): Agency for Healthcare Research and Quality (US), 2016.
12. Piccolo D, Ferrari A., Peris K, Diadone R, Ruggeri B, Chimenti S. Dermoscopic diagnosis by a trained clinician vs. a clinician with minimal dermoscopy training vs. computer-aided diagnosis of 341 pigmented skin lesions: a comparative study. Br J Dermatol. 2002 Sep;147(3):481-6. doi: 10.1046/j.1365-2133.2002.04978.x. PMID: 12207587. - URL: https://academic.oup.com/bjd/article-abstract/147/3/481/6635009?redirectedFrom=fu lltext&login=false (Дата обращения: 05.11.2023).
13. Finnane A., Dallest K, Janda M, Soyer H.P. Teledermatology for the Diagnosis and Management of Skin Cancer: A Systematic Review. JAMA Dermatol. 2017;153(3):319-327. doi:10.1001/jamadermatol.2016.4361// JAMA Dermatology, 2017, Т. 153, Teledermatology for the Diagnosis and Management of Skin Cancer, № 3, P. 319-327.
14. Freeman K, Dinnes J, Chuchu N, Takwoingi Y, Bayliss S.E., Matin R.N., Jain A., Walter F.M., Williams H.C., Deeks J.J. Algorithm based smartphone apps to assess risk of skin cancer in adults: systematic review of diagnostic accuracy studies. BMJ. 2020 Feb 10;368: m127. doi: 10.1136/bmj.m127. Erratum in: BMJ. 2020 Feb 25;368: m645. PMID: 32041693; PMCID: PMC7190019.//The BMJ, 2020, Т. 368, Algorithm based smartphone apps to assess risk of skin cancer in adults, P. m127.
—-7 7
Manager № 6
ZdrevoochreneniB 2024
15. Harskamp R.E, deVijlder H.C., Bekkenk M.W. Smartphone-apps voor zelfdiagnostiek van huidkanker [Smartphone apps for self-diagnosis of skin cancer]. Ned Tijdschr Geneeskd. 2022 Jan 19;166: D5986. Dutch. PMID: 35138703. - URL: https://www.ntvg.nl/artikelen/smartphone-apps-voor-zelfdiagnostiek-van-huidkanker (Дата обращения: 27.10.2023).
16. Udrea A, Mttra G.D., Costea D, Noels EC., Wakkee M, Siegel D.M., de Carvalho T.M, Nijsten T.E.C. Accuracy of a smartphone application for triage of skin lesions based on machine learning algorithms. J Eur Acad Dermatol Venereol. 2020 Mar;34(3):648-655. doi: 10.1111/jdv.15935. Epub 2019 Oct 8. PMID: 31494983. -URL: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/jdv.15935 (Дата обращения: 27.10.2023).
17. Kong F.W., Horsham C, Ngoo A., Soyer HP, Janda M. Review of smartphone mobile applications for skin cancer detection: what are the changes in availability, functionality, and costs to users over time? Int J Dermatol. 2021 Mar;60(3):289-308. doi: 10.1111/ijd.15132. Epub 2020 Sep 2. PMID: 32880938. - URL: https://onlinelibrary. wiley.com/doi/10.1111/ijd.15132 (Дата обращения: 27.10.2023).
18. Young A.T., Vora N.B., Cortez J, Tam A., Yeniay Y, Afifi L, Yan D, Nosrati A., Wong A., Johal A., Wei M.L. The role of technology in melanoma screening and diagnosis. Pigment Cell Melanoma Res. 2021 Mar;34(2):288-300. doi: 10.1111/pcmr.12907. Epub 2020 Aug 2. PMID: 32558281.//Pigment Cell & Melanoma Research, 2021, Vol. 34, № 2, P. 288-300.
19. Гаранина Оксана Евгеньевна, Шливко Ирена Леонидовна, Клеменова Ирина Александровна, Уско-ва Ксения Александровна, Миронычева Анна Михайловна, Дардык Вениамин Иосифович, Ласьков Виктор Николаевич Искусственный интеллект: как работает и критерии оценки // Consilium Medicum. 2021. № 8. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-kak-rabotaet-i-kriterii-otsenki (Дата обращения: 14.03.2024).
20. Esteva A, Kuprel B., Novoa R.A., Ko J., Swetter S.M., Blau H.M., Thrun S. Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature. 2017 Feb 2;542(7639):115-118. doi: 10.1038/nature21056. Epub 2017 Jan 25. Erratum in: Nature. 2017 Jun 28;546(7660):686. PMID: 28117445; PMCID: PMC8382232.//Nature, 2017, Vol. 542, № 7639, P. 115-118.
21. Haenssle H.A., Fink C., Schneiderbauer R., Toberer F., Buhl T., Blum A., Kalloo A., Hassen A.B.H., Thomas L., Enk A., Uhlmann L.; Reader study level-I and level-II Groups; Alt C., Arenbergerova M, Bakos R., Baltzer A., Bertlich I., Blum A, Bokor-Billmann T., Bowling J., Braghiroli N., Braun R., Buder-Bakhaya K., Buhl T., Cabo H., Cabrijan L., Cevic N., Classen A., Deltgen D., Fink C., Georgieva I., Hakim-Meibodi L.E., Hanner S, Hartmann F., Hartmann J., Haus G., Hoxha E, Karls R., Koga H., Kreusch J., Lallas A., Majenka P., Marghoob A, Massone C., Mekokishvili L., Mestel D., Meyer V, Neuberger A, Nielsen K., Oliviero M, Pampena R., Paoli J, Pawlik E, Rao B., Rendon A., Russo T., Sadek A, Samhaber K., Schneiderbauer R., Schweizer A., Toberer F., Trennheuser L.L., Wald A., Winkler J., Wolbing P., Zalaudek I. Man against machine: diagnostic performance of a deep learning convolutional neural network for dermoscopic melanoma recognition in comparison to 58 dermatologists. Ann Oncol. 2018 Aug 1;29(8):1836-1842. doi: 10.1093/annonc/mdy166. PMID: 29846502.//Annals of Oncology: Official Journal of the European Society for Medical Oncology, 2018, Vol. 29, Man against machine, № 8, P. 1836-1842.
22. Сборник «Состояние онкологической помощи населению России в 2022 году». Под редакцией А.Д. Ка-прина, В.В. Старинского, А.О. Шахзадовой. - М.: МНИОИ им. П.А. Герцена - филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России, 2022. 239 с.
23. Fink C, Blum A., Buhl Т., Mitteldorf С., Hofmann-Wellenhof R., Deinlein T., Stolz W., Trennheuser L., Cussigh C., Deltgen D., Winkler J.K., Toberer F., Enk A., Rosenberger A., Haenssle H.A. Diagnostic performance of a deep learning convolutional neural network in the differentiation of combined naevi and melanomas. J Eur Acad Dermatol Venereol. 2020 Jun;34(6):1355-1361. doi: 10.1111/jdv.16165. Epub 2020 Jan 21. PMID: 31856342.// Journal of the European Academy of Dermatology and Venereology: JEADV, 2020, Vol. 34, № 6, P. 1355-1361.
24. Marchetti M.A., Codella N.C.F, Dusza S.W., Gutman D.A., Helba B., Kalloo A., Mishra N., Carrera C., CelebiM.E., DeFazio J.L., Jaimes N., Marghoob A.A., Quigley E, Scope A., Yelamos O., Halpern A.C. International Skin Imaging Collaboration. Results of the 2016 International Skin Imaging Collaboration International Symposium on Biomedical Imaging challenge: Comparison of the accuracy of computer algorithms to dermatologists for the diagnosis of melanoma from dermoscopic images. J Am Acad Dermatol. 2018 Feb;78(2):270-277.e1. doi: 10.1016/j.jaad.2017.08.016. Epub 2017 Sep 29. PMID: 28969863; PMCID: PMC5768444.//Journal of the American Academy of Dermatology, 2018, Т. 78, Results of the 2016 International Skin Imaging Collaboration International Symposium on Biomedical Imaging challenge, № 2, P. 270-277.e1.
#xc
Статья является диссертационной
в
ЗНО
зЯо зЯо
ORIGINAL PAPER
EARLY DIAGNOSTICS OF MALIGNANT SKIN TUMORS USING A SOFTWARE PRODUCT BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND ITS MEDICAL AND ECONOMIC EFFECT
N.A. Sivodedovab : , N.N. Karyakinc, I.L. Shlivkod
a, c, d Federal State Budgetary Institution of Higher Education «Volga Research Medical University» of the Ministry of Health of Russia, Nizhny Novgorod, Russia;
b State Autonomous Healthcare Institution of the Nizhny Novgorod Region "Research Institute of Clinical Oncology "Nizhny Novgorod Regional Clinical Oncology Dispensary", Nizhny Novgorod, Russia. a https://orcid.org/0000-0001-6815-328X; c https://orcid.org/0000-0001-8958-6199; d https://orcid.org/0000-0001-7253-7091.
H Corresponding author: Sivodedova N.A.
ANNOTATION
Malignant neoplasms of the skin (hereinafter referred to as MNC) occupy a leading place in the structure of oncological diseases in the Russian Federation (female population: MNC - 13.4%, skin melanoma (hereinafter MC) - 2.2%; male population: MNC - 9.8%, MK - 1.73%). Over the past 10 years, there has been an increasing incidence of MNC [1].
The emergence of new treatment methods leads to increased effectiveness, but at the same time, the cost of treatment invariably increases. In the Russian Federation, the main share of costs for MC are direct medical costs (52%). Indirect costs amount to 14%, which is associated with the onset of disability, since the disease is typical for people of working age. direct non-medical costs, despite the small size of social benefits, also constitute a significant part of the total economic burden (about 34%). [2]. The costs of caring for a patient with early-stage MC are significantly lower than for caring for a patient in unresectable stage III/IV. [3],[4],[5],[6]. At the same time, radical surgical treatment of stage I melanoma can increase the number of positive outcomes for skin melanoma. [8] In general, it can be stated that diagnosing MC at late stages leads to an increase in the cost of treatment.
In addition to the above, it should be noted that primary health care specialists are the first to face the problem of differential diagnosis of cancer with benign skin tumors. [9], [10] When conducting a visual examination by these specialists, the sensitivity of MC recognition is 40.2%, which is two times lower than that of an experienced dermatologist (92%) [11], [12].
Considering the seriousness of the identified problems, the search and implementation of new approaches for the early detection of cancer are coming to the fore. Possible solutions include the various methods recently proposed for the early detection of cancer in the form of the use of mobile applications based on artificial intelligence and teledermatology, which can expand the capabilities of imaging systems and help primary care specialists identify cancer [13], [14], [15], [16], [17], [18]. An equally pressing issue remains the implementation of an effective system for the prevention and early diagnosis of cancer, which would include mass screening of the population at the pre-outpatient stage and the use of modern diagnostic methods in the form of mobile applications at the outpatient stage, for any reason the patient visits a primary care doctor. Since 2023, in two regions of the Russian Federation (Nizhny Novgorod region, Republic of Tatarstan), a pilot project «Region without melanoma» has been carried out, the implementation of which is supported by the «Priority 2030» program of the national project «Science and Universities». The project includes mass screening of the population for the presence of cancer using the «ProRodinki» mobile application. To expedite the routing of patients to an oncologist with suspected cancer, a direct call line has been established in the oncology clinic in the region. In December 2023, the application received the status of a medical device, which allows primary care physicians to widely use the mobile application for the early detection of cancer, subject to its integration into the Unified State Health Information System (the unified state health information system of the region). Purpose: to evaluate the medical and economic effectiveness of the program for early diagnosis of cancer «Region without melanoma» at the pre-outpatient stage at the regional level using a mobile application.
Material and methods. The work used a telephone survey of users from different regions of the Russian Federation of the «ProRodinki» application, who received a notification about the need to see a doctor, therefore, they were identified as having a high risk of malignant skin tumors. The telephone survey was conducted by student volunteers of the Volga Region Research Medical University of the Russian Ministry of Health (hereinafter referred to as PIMU) based on a questionnaire developed jointly by the Department of Skin and Sexually Transmitted Diseases and the Department of General and Clinical Psychology.
The «ProRodinki» application was developed by employees of the department of skin and sexually transmitted diseases of PIMU and specialists in the field of IT technologies of AIMED LLC with the support of the state autonomous healthcare institution of the Nizhny Novgorod region «Research Institute of Clinical Oncology» Nizhny Novgorod Regional Clinical Oncology Dispensary [19]
The database and computer program have state registration dated November 19, 2020. No. 2020664964. According to the conclusion of Roszdravnadzor, PP «ProRodinki» is a medical product of class 1 potential risk of use dated December 27, 2023. No. RZN2023/21776 (Service for supporting medical decision making for the diagnosis of skin tumors ProRodinki according to TU58.29.32-001-43490523-2022.) The study also assessed the cost of treatment in 148 patients with MC stage I (38 people), stage II (46 people), stage III (34 people), stage IV (30 people) in the Russian Federation for the period 2022 in comparison with the cost treatment according to clinical recommendations of the Russian Federation.
Conclusion. The results obtained can indicate the effectiveness of the social project «Region without Melanoma», since modern approaches implemented within the program show significant results. Increasing the coverage of the population with diagnostic testing to detect cancer is an important component of increasing the effectiveness of treatment for this group of diseases. At the pre-outpatient stage, it is promising to introduce the use of a modern diagnostic method for mass screening of the population for the presence of cancer using the «ProRodinki» mobile application. Also, encouraging results have been obtained regarding the early detection of MC, which can lead to an increase in positive outcomes of the disease. In addition, according to the data obtained, detection at earlier stages leads to a reduction in treatment costs, helping to save the healthcare budget. In general, the search and implementation of new modern approaches has broad potential and is likely to significantly increase the efficiency of the healthcare system, in particular in the detection and treatment of cancer.
Keywords: malignant neoplasms of the skin, melanoma, early detection, mobile application «ProRodinki», artificial intelligence, social project «Region without melanoma».
Financing. The research was funded within the framework of the project «Basic Oncology: from Experiment to Clinical Practice» of the Priority 2030 program.
Conflict of interest. The authors declare that there are no obvious or potential conflicts of interest in connection with the publication of this article. For citation: Sivodedova N.A, Karyakin N.N., Shlivko I.L. Early diagnosis of malignant skin tumors using a software product based on artificial inteliigence and its medical and economic effect. Manager Zdravookhranenia. 2024; 6:108-118. DOI: 10.21045/1811-0185-2024-6-108-118
Менеджер / Maneger № 6
здравоохранения / ZdrevoochrBnenie 2024
V7V7
REFERENCES
1. Collection of Malignant neoplasms in Russia in 2021 (morbidity and mortality). Edited by A.D. Kaprin, V.V. Starinsky, A.O. Shakhzadova. - M.: MNIOI im. P.A. Herzen - branch of the Federal State Budgetary Institution «National Medical Research Center of Radiology» of the Ministry of Health of Russia, 2022. 252 p.
2. Gribkova I. V, Krysanova V.S, Zavyalov A.A. ECONOMIC BURDEN OF SKIN MELANOMA (LITERATURE REVIEW) // Oncology Issues. 2020. No. 3. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ekonomicheskoe-bremya-melanomy-kozhi-obzor-lit-eratury (date of access: 01/27/2024).//Oncology Issues, 2020, Vol. 66, № 3, P. 233-238.
3. Buja A., Sartor G, Scioni M, Vecchiato A., Bolzan M, Rebba V, Sileni V.C., Palozzo A.C., Montesco M, Del Fio-re P., Baldo V, Rossi C.R. Estimation of Direct Melanoma-related Costs by Disease Stage and by Phase of Diagnosis and Treatment According to Clinical Guidelines. Acta Derm Venereol. 2018 Feb 7;98(2):218-224. doi: 10.2340/000155552830. PMID: 29110018.//Acta Dermato-Venereologica, 2018, Vol. 98, № 2, P. 218-224.
4. Grange F, Mohr P., Harries M, Ehness R., Benjamin L, Siakpere O, Barth J., Stapelkamp C, Pfersch S, Mc-Leod L.D., Kaye J.A., Wolowacz S, Kontoudis I. Economic burden of advanced melanoma in France, Germany and the UK: a retrospective observational study (Melanoma Burden-of-Illness Study). Melanoma Res. 2017 Dec;27(6):607-618. doi: 10.1097/CMR.0000000000000372. PMID: 28800027.//Melanoma Research, 2017, Vol. 27, Economic burden of advanced melanoma in France, Germany and the UK, N6, P. 607-618.
5. Elliott T.M., Whiteman D.C., Olsen C.M., Gordon L.G. Estimated Healthcare Costs of Melanoma in Australia Over 3 Years Post-Diagnosis. Appl Health Econ Health Policy. 2017 Dec;15(6):805-816. doi: 10.1007/s40258-017-0341-y. Erratum in: Appl Health Econ Health Policy. 2017 Sep 12;: PMID: 28756584.//Applied Health Economics and Health Policy, 2017, Vol. 15, № 6, P. 805-816.
6. Bencina G, Buljan M, Situm M, Stevanovic R, Benkovic V. Health and Economic Burden of Skin Melanoma in Croatia - Cost-of-illness Study. Acta Dermatovenerol Croat. 2017 Apr;25(1):1-7. PMID: 28511743.//Acta dermatoven-erologica Croatica: ADC, 2017, Vol. 25, № 1, P. 1-7.
7. Harries M, Mohr P., Grange F, Ehness R, Benjamin L, Siakpere O, Barth J., Stapelkamp C, Pfersch S, McLeod L, Wolowacz S, Kaye J.A., Kontoudis I. Treatment patterns and outcomes of Stage IIIB/IIIC melanoma in France, Germany and the UK: A retrospective and prospective observational study (MELABIS). Int J Clin Pract. 2017 May;71(5): e12946. doi: 10.1111/ijcp.12946. PMID: 28508460; PMCID: PMC5697614.//International Journal of Clinical Practice, 2017, T. 71, Treatment patterns and outcomes of Stage IIIB/IIIC melanoma in France, Germany and the UK, № 5, P. e12946.
8. Conic R.Z., Cabrera C.I., Khorana A.A, Gastman B.R. Determination of the impact of melanoma surgical timing on survival using the National Cancer Database. J Am Acad Dermatol. 2018 Jan;78(1):40-46.e7. doi: 10.1016/j. jaad.2017.08.039. Epub 2017 Oct 17. PMID: 29054718; PMCID: PMC6053055.//Journal of the American Academy of Dermatology, 2018, Vol. 78, № 1, P. 40-46.e7.
9. Hiom S.C. Diagnosing cancer earlier: reviewing the evidence for improving cancer survival. Br J Cancer. 2015 Mar 31;112 Suppl 1(Suppl 1): S1-5. doi: 10.1038/bjc.2015.23. PMID: 25734391; PMCID: PMC4385969.//British Journal of Cancer, 2015, T. 112 Suppl 1, Diagnosing cancer earlier, N Suppl 1, P. S1-5.
10. Hamilton W., Stapley S, Campbell C, Lyratzopoulos G, Rubin G, Neal R.D. For which cancers might patients benefit most from expedited symptomatic diagnosis? Construction of a ranking order by a modified Delphi technique. BMC Cancer. 2015 Oct 30;15:820. doi:10.1186/s12885-015-1865-x. PMID: 26514369; PMCID: PMC4627396.//BMC cancer, 2015, Vol. 15, For which cancers patients might benefit most from expedited symptomatic diagnosis?, P. 820.
11. Wernli K.J., Henrikson N.B., Morrison C.C., Nguyen M, Pocobelli G, Whitlock E.P. Screening for Skin Cancer in Adults: An Updated Systematic Evidence Review for the U.S. Preventive Services Task Force [Internet]. Rockville (MD): Agency for Healthcare Research and Quality (US); 2016 Jul. Report No.: 14-05210-EF-1. PMID: 27583318.: U.S. Preventive Services Task Force Evidence Syntheses, formerly Systematic Evidence Reviews. Screening for Skin Cancer in Adults. - Rockville (MD): Agency for Healthcare Research and Quality (US), 2016.
12. Piccolo D, Ferrari A., Peris K, Diadone R, Ruggeri B, Chimenti S. Dermoscopic diagnosis by a trained clinician vs. a clinician with minimal dermoscopy training vs. computer-aided diagnosis of 341 pigmented skin lesions: a comparative study. Br J Dermatol. 2002 Sep;147(3):481-6. doi: 10.1046/j.1365-2133.2002.04978.x. PMID: 12207587. - URL: https:// academic.oup.com/bjd/article-abstract/147/3/481/6635009?redirectedFrom=fulltext&login=false (Accessed: 11/05/2023).
13. Finnane A, Dallest K, Janda M, Soyer HP. Teledermatology for the Diagnosis and Management of Skin Cancer: A Systematic Review. JAMA Dermatol. 2017;153(3):319-327. doi:10.1001/jamadermatol.2016.4361//JAMA Dermatology, 2017, T. 153, Teledermatology for the Diagnosis and Management of Skin Cancer, № 3, P. 319-327.
14. Freeman K., Dinnes J., Chuchu N., Takwoingi Y., Bayliss S.E., Matin R.N., Jain A., Walter F.M., Williams H.C., Deeks J.J. Algorithm based smartphone apps to assess risk of skin cancer in adults: systematic review of diagnostic accuracy studies. BMJ. 2020 Feb 10;368: m127. doi: 10.1136/bmj.m127. Erratum in: BMJ. 2020 Feb 25;368: m645. PMID: 32041693; PMCID: PMC7190019.//The BMJ, 2020, T. 368, Algorithm based smartphone apps to assess risk of skin cancer in adults, P. m127.
15. Harskamp R.E, deVijlder H.C., Bekkenk M.W. Smartphone-apps voor zelfdiagnostiek van huidkanker [Smartphone apps for self-diagnosis of skin cancer]. Ned Tijdschr Geneeskd. 2022 Jan 19;166: D5986. Dutch. PMID: 35138703. -URL: https://www.ntvg.nl/artikelen/smartphone-apps-voor-zelfdiagnostiek-van-huidkanker (Accessed: 10/27/2023).
16. Udrea A., Mitra G.D., Costea D., Noels E.C., Wakkee M., Siegel D.M., de Carvalho T.M., Nijsten TEC. Accuracy of a smartphone application for triage of skin lesions based on machine learning algorithms. J Eur Acad Dermatol Venereol. 2020 Mar;34(3):648-655. doi: 10.1111/jdv.15935. Epub 2019 Oct 8. PMID: 31494983. - URL: https://onlinelibrary. wiley.com/doi/10.1111/jdv.15935 (Accessed: 10/27/2023).
17. Kong F.W., Horsham C, Ngoo A, Soyer H.P., Janda M. Review of smartphone mobile applications for skin cancer detection: what are the changes in availability, functionality, and costs to users over time? Int J Dermatol. 2021 Mar;60(3):289-308. doi: 10.1111/ijd.15132. Epub 2020 Sep 2. PMID: 32880938. - URL: https://onlinelibrary.wiley.com/ doi/10.1111/ijd.15132 (Accessed: 10/27/2023).
•КС
№ 6 Manager
2024 Zdravoochranenia
/Менеджер
здравоохранения
ЭХО
зЯо
s
зио
18. Young A. T, Vora N.B., Cortez J,, Tam A., Yeniay Y, Afifi L, Yan D., Nosrafi A., Wong A., Johal A., Wei M.L. The role of technology in melanoma screening and diagnosis. Pigment Cell Melanoma Res. 2021 Mar;34(2):288-300. doi: 10.1111/ pcmr.12907. Epub 2020 Aug 2. PMID: 32558281.//Pigment Cell & Melanoma Research, 2021, Vol. 34, № 2, P. 288-300.
19. Garanina O.E., Shlivko I.L., Klemenova I.A., Uskova K.A., Mironycheva A.M., Dardyk V.l., Laskov V.N. Artificial intelligence: how it works and evaluation criteria // Consilium Medicum. 2021. No. 8. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ iskusstvennyy-intellekt-kak-rabotaet-i-kriterii-otsenki (Accessed: 14.03.2024).
20. Esteva A., Kuprel B., Novoa R.A., Ko J., Swetter S.M., Blau H.M., Thrun S. Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature. 2017 Feb 2;542(7639):115-118. doi: 10.1038/nature21056. Epub 2017 Jan 25. Erratum in: Nature. 2017 Jun 28;546(7660):686. PMID: 28117445; PMCID: PMC8382232.//Nature, 2017, Vol. 542, № 7639, P. 115-118.
21. Haenssle H.A., Fink C., Schneiderbauer R., Toberer F., Buhl T., Blum A., Kalloo A., Hassen A.B.H., Thomas L., Enk A, Uhlmann L.; Reader study level-I and level-II Groups; Alt C., Arenbergerova M., Bakos R., Baltzer A., Bertlich I., Blum A, Bokor-Billmann T., Bowling J., Braghiroli N., Braun R., Buder-Bakhaya K., Buhl T., Cabo H., Cabrijan L., Cevic N., Classen A, Deltgen D., Fink C., Georgieva I., Hakim-Meibodi L.E., Hanner S., Hartmann F., Hartmann J., Haus G., Hoxha E, Karls R., Koga H., Kreusch J., Lallas A., Majenka P., Marghoob A., Massone C., Mekokishvili L., Mestel D., Meyer V., Neu-berger A, Nielsen K., Oliviero M., Pampena R., Paoli J., Pawlik E, Rao B., Rendon A., Russo T., Sadek A, Samhaber K., Schneiderbauer R., Schweizer A., Toberer F., Trennheuser L., Vlahova L., Wald A, Winkler J., Wölbing P., Zalaudek I. Man against machine: diagnostic performance of a deep learning convolutional neural network for dermoscopic melanoma recognition in comparison to 58 dermatologists. Ann Oncol. 2018 Aug 1;29(8):1836-1842. doi: 10.1093/annonc/mdy166. PMID: 29846502.//Annals of Oncology: Official Journal of the European Society for Medical Oncology, 2018, T. 29, Man against machine, № 8, P. 1836-1842.
22. Collection "The state of oncological care for the population of Russia in 2022." Edited by A.D. Kaprin, V.V. Starinsky, A.O. Shakhzadova. - M.: MNIOI im. P.A. Herzen - branch of the Federal State Budgetary Institution «National Medical Research Center of Radiology» of the Ministry of Health of Russia, 2022. 239 p.
23. Fink C., Blum A., Buhl T., Mitteldorf C., Hofmann-Wellenhof R., Deinlein T., Stolz W., Trennheuser L., Cussigh C., Deltgen D., Winkler J.K., Toberer F., Enk A., Rosenberger A., Haenssle H.A. Diagnostic performance of a deep learning convolutional neural network in the differentiation of combined naevi and melanomas. J Eur Acad Dermatol Venereol. 2020 Jun;34(6):1355-1361. doi: 10.1111/jdv.16165. Epub 2020 Jan 21. PMID: 31856342.//Journal of the European Academy of Dermatology and Venereology: JEADV, 2020, Vol. 34, № 6, P. 1355-1361.
24. Marchetti M.A., Codella N.C.F., Dusza S.W., Gutman D.A., Helba B., Kalloo A., Mishra N., Carrera C., Celebi M.E., DeFazio J.L., Jaimes N., Marghoob A.A., Quigley E, Scope A., Yelamos O., Halpern A.C.; International Skin Imaging Collaboration. Results of the 2016 International Skin Imaging Collaboration International Symposium on Biomedical Imaging challenge: Comparison of the accuracy of computer algorithms to dermatologists for the diagnosis of melanoma from dermoscopic images. J Am Acad Dermatol. 2018 Feb;78(2):270-277.e1. doi: 10.1016/j.jaad.2017.08.016. Epub 2017 Sep 29. PMID: 28969863; PMCID: PMC5768444.//Journal of the American Academy of Dermatology, 2018, Vol. 78, Results of the 2016 International Skin Imaging Collaboration International Symposium on Biomedical Imaging challenge, № 2, P. 270-277.e1.
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ / ABOUT THE AUTHORS
Сиводедова Наталья Антоновна - аспирант кафедры общественного здоровья и здравоохранения ФДПО ФГБОУ ВО «ПИМУ» Минздрава России, заведующая отделом, врач-онколог отдела телемедицины и информационных технологий ГБУЗ НО «Нижегородский областной клинический онкологический диспансер», г. Нижний Новгород, Россия.
Natalia A. Sivodedova - Post-graduate student of the Department of Public Health and Public Health of the Federal State Budgetary
Educational Institution «PIMU» of the Ministry of Health of Russia, Nizhny Novgorod, Russia.
Head of the Department of Telemedicine and Information Technology NO «NOKOD» Nizhny Novgorod, Russia.
E-mail: sivodedova.natalia@gmai1.com. ORCID: https://orcid.org/0000-000I-68l5-328X.
Карякин Николай Николаевич - д-р мед. наук, доцент, ректор ФГБОУ ВО «ПИМУ» Минздрава России, г. Нижний Новгород, Россия.
Nikolay N. Karyakin - Doctor of Medical Sciences, Associate Professor, Rector of the Federal State Educational Institution «PIMU» of the
Ministry of Health of Russia, Nizhny Novgorod, Russia.
E-mail: rector@pimunn.ru. ORCID: https://orcid.org/0000-000I-8958-6I99.
Шливко Ирена Леонидовна - д-р мед. наук, зав. кафедрой кожных и венерических болезней ФГБОУ ВО «Приволжский исследовательский медицинский университет» Минздрава России, г. Нижний Новгород, Россия.
Irena L. Shlivko - Doctor of Medical Sciences, Head. Department of Skin and Sexually Transmitted Diseases, Volga Region Medical Research University, Ministry of Health of Russia, Nizhny Novgorod, Russia. ORCID: https://orcid.org/0000-000I-7253-709I.
Maneger № 6
ZdrevoochreneniB 2024
