К. И. Кулаев, Андрей Важенин, Д. М. Ростовцев, Яна Ким, П. П. Зайцев, А. Ю. Привалов, Андрей Валик, К. С. Зуйков, И. М. Юсупов, Инна Вадимовна Попова, Евгений Владимирович Пушкарев
{"title":"在大肠新形成的诊断中,人工智能是开发、应用和第一个结果。","authors":"К. И. Кулаев, Андрей Важенин, Д. М. Ростовцев, Яна Ким, П. П. Зайцев, А. Ю. Привалов, Андрей Валик, К. С. Зуйков, И. М. Юсупов, Инна Вадимовна Попова, Евгений Владимирович Пушкарев","doi":"10.37469/0507-3758-2023-69-2-292-299","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Введение. Проблема диагностики и лечения колоректального рака является крайне актуальной проблемой. По данным Всемирной организации здравоохранения и Международного агентства по изучению рака за 2020 г., в мире ежегодно регистрируется около 1,93 млн. случаев колоректального рака. Несмотря на постоянное совершенствование эндоскопического оборудования, число случаев пропущенного рака толстой кишки после выполнения диагностической колоноскопии колеблется от 2,1 % до 5,9 %. В диагностике предраковой патологии доля таких исследований достигает 32,8 %. Причин пропуска патологии множество, одна из которых «человеческий фактор»: частота выявленной патологии зависит от квалификации и опыта врача-эндоскописта.\nЦель исследования. Оценить эффективность диагностической колоноскопии с применением системы искусственного интеллекта в детекции новообразований толстого кишечника.\nМатериалы и методы. С 2021 по 2022 гг. в ГБУЗ «Челябинский областной клинический центр онкологии и ядерной медицины» совместно с российской компанией EVA Lab (ООО «ЭВА Лаб») была разработана, апробирована и внедрена система поддержки принятия врачебных решений (СППВР) на основе алгоритмов искусственного интеллекта. Исследование включает в себя анализ материалов в отношении 944 пациентов с различной патологией толстого кишечника — 338 мужчин (41,1 %) и 556 женщин (58,9 %). Средний возраст мужчин составил 64 ± 12,9 лет, женщин 63 ± 10,2 лет. Все пациенты были разделены на две группы. Первая группа (контрольная) — ретроспективная, формировалась до внедрения в 2020 г. систем на основе искусственного интеллекта, в нее вошли 634 пациента. Вторая группа (группа исследования) — это проспективная когорта, которая начала формироваться с 2020 г. (с момента внедрения системы искусственного интеллекта) включила 310 пациентов. В обеих группах диагностические колоноскопии выполнялись одними и теми же врачами-эндоскопистами со стажем не менее 10 лет.\nРезультаты. В контрольной группе пациентов было обнаружено 358 (56,4 %) новообразований толстого кишечника, а в группе исследования — 204 (65,8 %). Наибольшая эффективность системы искусственного интеллекта достигалась при детекции новообразований до 1,0 см в диаметре. Если сравнивать частоту выявления новообразований в группе исследования и контрольной группе в категориях пациентов с размером новообразования до 0,5 см и с размерами от 0,5 до 1,0 см, то разница составит 15,7 %, т. е. в группе исследования новообразования регистрировались значимо чаще, чем в контрольной группе (р˂0,001). При размерах новообразования более 1,0 см в диаметре, существенных различий между группами контроля и исследования не обнаружено. Биопсия выполнялась на 13 % чаще в группе исследования по сравнению с контрольной группой.\nЗаключение. Система искусственного интеллекта наглядно продемонстрировала свою эффективность в детекции новообразований любых размеров; чувствительность составила 80,7 %. Вероятность обнаружения новообразований менее 1,0 см в диаметре при использовании была выше на 13,7 %, вероятность обнаружения тубулярных аденом всех размеров выше на 9,7 %.","PeriodicalId":20495,"journal":{"name":"Problems in oncology","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-04-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Искусственный интеллект в диагностике новообразований толстого кишечника—разработка, внедрение технологии и первые результаты\",\"authors\":\"К. И. Кулаев, Андрей Важенин, Д. М. Ростовцев, Яна Ким, П. П. Зайцев, А. Ю. Привалов, Андрей Валик, К. С. Зуйков, И. М. Юсупов, Инна Вадимовна Попова, Евгений Владимирович Пушкарев\",\"doi\":\"10.37469/0507-3758-2023-69-2-292-299\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Введение. Проблема диагностики и лечения колоректального рака является крайне актуальной проблемой. По данным Всемирной организации здравоохранения и Международного агентства по изучению рака за 2020 г., в мире ежегодно регистрируется около 1,93 млн. случаев колоректального рака. Несмотря на постоянное совершенствование эндоскопического оборудования, число случаев пропущенного рака толстой кишки после выполнения диагностической колоноскопии колеблется от 2,1 % до 5,9 %. В диагностике предраковой патологии доля таких исследований достигает 32,8 %. Причин пропуска патологии множество, одна из которых «человеческий фактор»: частота выявленной патологии зависит от квалификации и опыта врача-эндоскописта.\\nЦель исследования. Оценить эффективность диагностической колоноскопии с применением системы искусственного интеллекта в детекции новообразований толстого кишечника.\\nМатериалы и методы. С 2021 по 2022 гг. в ГБУЗ «Челябинский областной клинический центр онкологии и ядерной медицины» совместно с российской компанией EVA Lab (ООО «ЭВА Лаб») была разработана, апробирована и внедрена система поддержки принятия врачебных решений (СППВР) на основе алгоритмов искусственного интеллекта. Исследование включает в себя анализ материалов в отношении 944 пациентов с различной патологией толстого кишечника — 338 мужчин (41,1 %) и 556 женщин (58,9 %). Средний возраст мужчин составил 64 ± 12,9 лет, женщин 63 ± 10,2 лет. Все пациенты были разделены на две группы. Первая группа (контрольная) — ретроспективная, формировалась до внедрения в 2020 г. систем на основе искусственного интеллекта, в нее вошли 634 пациента. Вторая группа (группа исследования) — это проспективная когорта, которая начала формироваться с 2020 г. (с момента внедрения системы искусственного интеллекта) включила 310 пациентов. В обеих группах диагностические колоноскопии выполнялись одними и теми же врачами-эндоскопистами со стажем не менее 10 лет.\\nРезультаты. В контрольной группе пациентов было обнаружено 358 (56,4 %) новообразований толстого кишечника, а в группе исследования — 204 (65,8 %). Наибольшая эффективность системы искусственного интеллекта достигалась при детекции новообразований до 1,0 см в диаметре. Если сравнивать частоту выявления новообразований в группе исследования и контрольной группе в категориях пациентов с размером новообразования до 0,5 см и с размерами от 0,5 до 1,0 см, то разница составит 15,7 %, т. е. в группе исследования новообразования регистрировались значимо чаще, чем в контрольной группе (р˂0,001). При размерах новообразования более 1,0 см в диаметре, существенных различий между группами контроля и исследования не обнаружено. Биопсия выполнялась на 13 % чаще в группе исследования по сравнению с контрольной группой.\\nЗаключение. Система искусственного интеллекта наглядно продемонстрировала свою эффективность в детекции новообразований любых размеров; чувствительность составила 80,7 %. Вероятность обнаружения новообразований менее 1,0 см в диаметре при использовании была выше на 13,7 %, вероятность обнаружения тубулярных аденом всех размеров выше на 9,7 %.\",\"PeriodicalId\":20495,\"journal\":{\"name\":\"Problems in oncology\",\"volume\":null,\"pages\":null},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2023-04-30\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Problems in oncology\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.37469/0507-3758-2023-69-2-292-299\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Problems in oncology","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.37469/0507-3758-2023-69-2-292-299","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
Искусственный интеллект в диагностике новообразований толстого кишечника—разработка, внедрение технологии и первые результаты
Введение. Проблема диагностики и лечения колоректального рака является крайне актуальной проблемой. По данным Всемирной организации здравоохранения и Международного агентства по изучению рака за 2020 г., в мире ежегодно регистрируется около 1,93 млн. случаев колоректального рака. Несмотря на постоянное совершенствование эндоскопического оборудования, число случаев пропущенного рака толстой кишки после выполнения диагностической колоноскопии колеблется от 2,1 % до 5,9 %. В диагностике предраковой патологии доля таких исследований достигает 32,8 %. Причин пропуска патологии множество, одна из которых «человеческий фактор»: частота выявленной патологии зависит от квалификации и опыта врача-эндоскописта.
Цель исследования. Оценить эффективность диагностической колоноскопии с применением системы искусственного интеллекта в детекции новообразований толстого кишечника.
Материалы и методы. С 2021 по 2022 гг. в ГБУЗ «Челябинский областной клинический центр онкологии и ядерной медицины» совместно с российской компанией EVA Lab (ООО «ЭВА Лаб») была разработана, апробирована и внедрена система поддержки принятия врачебных решений (СППВР) на основе алгоритмов искусственного интеллекта. Исследование включает в себя анализ материалов в отношении 944 пациентов с различной патологией толстого кишечника — 338 мужчин (41,1 %) и 556 женщин (58,9 %). Средний возраст мужчин составил 64 ± 12,9 лет, женщин 63 ± 10,2 лет. Все пациенты были разделены на две группы. Первая группа (контрольная) — ретроспективная, формировалась до внедрения в 2020 г. систем на основе искусственного интеллекта, в нее вошли 634 пациента. Вторая группа (группа исследования) — это проспективная когорта, которая начала формироваться с 2020 г. (с момента внедрения системы искусственного интеллекта) включила 310 пациентов. В обеих группах диагностические колоноскопии выполнялись одними и теми же врачами-эндоскопистами со стажем не менее 10 лет.
Результаты. В контрольной группе пациентов было обнаружено 358 (56,4 %) новообразований толстого кишечника, а в группе исследования — 204 (65,8 %). Наибольшая эффективность системы искусственного интеллекта достигалась при детекции новообразований до 1,0 см в диаметре. Если сравнивать частоту выявления новообразований в группе исследования и контрольной группе в категориях пациентов с размером новообразования до 0,5 см и с размерами от 0,5 до 1,0 см, то разница составит 15,7 %, т. е. в группе исследования новообразования регистрировались значимо чаще, чем в контрольной группе (р˂0,001). При размерах новообразования более 1,0 см в диаметре, существенных различий между группами контроля и исследования не обнаружено. Биопсия выполнялась на 13 % чаще в группе исследования по сравнению с контрольной группой.
Заключение. Система искусственного интеллекта наглядно продемонстрировала свою эффективность в детекции новообразований любых размеров; чувствительность составила 80,7 %. Вероятность обнаружения новообразований менее 1,0 см в диаметре при использовании была выше на 13,7 %, вероятность обнаружения тубулярных аденом всех размеров выше на 9,7 %.