Сайт издательства «Медиа Сфера»
содержит материалы, предназначенные исключительно для работников здравоохранения. Закрывая это сообщение, Вы подтверждаете, что являетесь дипломированным медицинским работником или студентом медицинского образовательного учреждения.

Вход
RU
+7 (495) 482-4118
+7 (495) 482-0604
+8 800 250-18-12
  • (бесплатный номер по вопросам подписки)
    пн-пт с 10 до 18
  • Издательство «Медиа Сфера»
    а/я 54, Москва, Россия, 127238
  • info@mediasphera.ru

  • © 1998-2025
+7 (495) 482-43-29
RU
Все журналы
Журнал
Год
Год
Результаты поиска: 0

Тер-Минасян В.А.

НИЗ МЗРА ЗАО «Национальный институт здравоохранения им. акад. С.Х. Авдалбекяна»

Возможности применения искусственного интеллекта в кольпоскопии в рамках скрининговых программ

Авторы:

Тер-Минасян В.А.

Подробнее об авторах

Журнал: Онкология. Журнал им. П.А. Герцена. 2024;13(4): 66‑71

DOI: 10.17116/onkolog20241304166

Просмотров: 606

Загрузок: 4

Купить за 300₽
Связаться с автором
Оглавление

APPLICATION OPTIONS OF THE ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN COLPOSCOPY WITHIN SCREENING PROGRAMS
APPLICATION OPTIONS OF THE ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN COLPOSCOPY WITHIN SCREENING PROGRAMS

Как цитировать:

Тер-Минасян В.А. Возможности применения искусственного интеллекта в кольпоскопии в рамках скрининговых программ. Онкология. Журнал им. П.А. Герцена. 2024;13(4):66‑71.
Ter-Minasyan VA. Application options of the artificial intelligence in colposcopy within screening programs. P.A. Herzen Journal of Oncology. 2024;13(4):66‑71. (In Russ.)
https://doi.org/10.17116/onkolog20241304166

Подписка 2025-2 (P.A. Herzen Journal of Oncology)
МСФ на ЯМ
Закрыть метаданные
Рекомендуем статьи по данной теме:
Стра­те­гия ран­ней ди­аг­нос­ти­ки ме­ла­но­мы ко­жи. Эф­фек­тив­ность он­ко­дер­ма­то­ло­ги­чес­ких скри­нин­гов. Он­ко­ло­гия. Жур­нал им. П.А. Гер­це­на. 2024;(3):46-52
Точ­ность при­ло­же­ния на ос­но­ве ис­кусствен­но­го ин­тел­лек­та при вы­яв­ле­нии хро­ни­чес­ких за­бо­ле­ва­ний вен клас­сов C1 и C2. Фле­бо­ло­гия. 2024;(2):132-138
Вли­яние тех­но­ло­гий ис­кусствен­но­го ин­тел­лек­та на дли­тель­ность про­ве­де­ния двой­но­го чте­ния мам­мог­ра­фи­чес­ких ис­сле­до­ва­ний. Про­фи­лак­ти­чес­кая ме­ди­ци­на. 2024;(5):32-37
Точ­ность при­ло­же­ния на ос­но­ве ис­кусствен­но­го ин­тел­лек­та при вы­яв­ле­нии хро­ни­чес­ких за­бо­ле­ва­ний вен клас­сов C1 и C2. Фле­бо­ло­гия. 2024;(2):132-138
Сис­те­ма CAD EYE для де­тек­ции и диф­фе­рен­ци­ров­ки но­во­об­ра­зо­ва­ний тол­стой киш­ки в ре­жи­ме ре­аль­но­го вре­ме­ни. До­ка­за­тель­ная гас­тро­эн­те­ро­ло­гия. 2024;(2):50-54
Роль эн­дос­ко­пии в прог­рам­мах скри­нин­га ра­ка вер­хних от­де­лов пи­ще­ва­ри­тель­но­го трак­та. До­ка­за­тель­ная гас­тро­эн­те­ро­ло­гия. 2024;(2):79-88
Прог­но­зи­ро­ва­ние рис­ка сни­же­ния ова­ри­аль­но­го ре­зер­ва пос­ле хи­рур­ги­чес­ко­го ле­че­ния па­ци­ен­ток с глу­бо­ким ин­фильтра­тив­ным эн­до­мет­ри­озом с ис­поль­зо­ва­ни­ем ис­кусствен­но­го ин­тел­лек­та. Рос­сий­ский вес­тник аку­ше­ра-ги­не­ко­ло­га. 2024;(3):92-102
Ис­кусствен­ный ин­тел­лект в дер­ма­то­ло­гии: воз­мож­нос­ти и пер­спек­ти­вы. Кли­ни­чес­кая дер­ма­то­ло­гия и ве­не­ро­ло­гия. 2024;(3):246-252
При­ме­не­ние ме­то­дов ис­кусствен­но­го ин­тел­лек­та при гла­уко­ме. Часть 1. Ней­ро­се­ти и глу­бо­кое обу­че­ние в скри­нин­ге и ди­аг­нос­ти­ке гла­уко­мы. Вес­тник оф­таль­мо­ло­гии. 2024;(3):82-87
Кли­ни­ко-эко­но­ми­чес­кая эф­фек­тив­ность скри­нин­га по вы­яв­ле­нию хро­ни­чес­кой бо­лез­ни по­чек в Рос­сий­ской Фе­де­ра­ции. Про­фи­лак­ти­чес­кая ме­ди­ци­на. 2024;(7):7-15

Высокая распространенность и смертность от рака шейки матки в сочетании с широкими возможностями его профилактики обусловливает необходимость поиска инновационных способов обследования этого контингента больных для повышения эффективности скрининга. В обзоре литературы представлены и проанализрованы современные данные о применимости искусственного интеллекта для интерпретации кольпоскопических паттернов в рамках скрининговых программ. Результаты представленных в обзоре исследований позволили сделать вывод о широких возможностях использования искусственного интеллекта в кольпоскопии как компонента скрининговых программ для дальнейшего ведения ВПЧ-позитивных женщин.

Ключевые слова:

искусственный интеллект
кольпоскопия
скрининг
рак шейки матки
интраэпителиальная неоплазия шейки матки
CIN2+

Авторы:

Тер-Минасян В.А.

НИЗ МЗРА ЗАО «Национальный институт здравоохранения им. акад. С.Х. Авдалбекяна»

Дата поступления:

24.09.2023

Дата принятия в печать:

03.11.2023

Список литературы:

  1. Sung H, Ferlay J, Siegel RL, et al. Global Cancer Statistics 2020: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA Cancer J Clin. 2021;71(3):209-249.  https://doi.org/10.3322/caac.21660
  2. Siegel RL, Miller KD, Fuchs HE, Jemal A. Cancer statistics, 2021. CA Cancer J Clin. 2021;71(1):7-33.  https://doi.org/10.3322/caac.21654
  3. Радзинский В.Е., Аминодова И.П., Крючко Д.С. Скрининг опухолевых заболеваний органов репродуктивной системы: возможности и перспективы Ульяновский медико-биологический журнал. 2018;3:63-76.  https://doi.org/10.23648/UMBJ.2018.31.17217
  4. Arbyn M, Weiderpass E, Bruni LA, et al. Estimates of incidence and mortality of cervical cancer in 2018: a worldwide analysis. Lancet Glob Health. 2020;8(2):e191-e203․ https://doi.org/10.1016/s2214-109x(19)30482-6
  5. World Health Organization. Comprehensive cervical cancer control. A guide to essential practice. 2nd ed. Geneva: World Health Organization; 2014;408.  https://www.who.int/publications-detail-redirect/9789241548953
  6. Wang CW, Liou YA, Lin YJ, et al. Artificial intelligence-assisted fast screening cervical high grade squamous intraepithelial lesion and squamous cell carcinoma diagnosis and treatment planning. Sci Rep. 2021;11(1):16244. https://doi.org/10.1038/s41598-021-95545-y
  7. Rezende GAS, Rezende MT, Carneiro CM. Low-cost interventions to improve cervical cancer screening: an integrative review. Oncol Nurs Forum. 2022;50(1):59-78.  https://doi.org/10.1188/23.ONF.59-78
  8. Енаева М.В., Носкова К.К. Лабораторные методы исследования в мировой практике скрининга рака шейки матки. Российский онкологический журнал. 2021;26(5):177-187.  https://doi.org/10.17816/onco111127
  9. Cochrane AL, Holland WW. Validation of screening procedures. Br Med Bull. 1971;27(1):3-8.  https://doi.org/10.1093/oxfordjournals.bmb.a070810
  10. Савостикова М.В., Короленкова Л.И., Федосеева Е.С., Пименова В.В. Опыт применения жидкостной технологии BD SUREPATH™ для ранней диагностики и скрининга предраковых поражений шейки матки и рака шейки матки в Ростовской области. Онкогинекология. 2018;4:50-60.  https://doi.org/10.52313/22278710_2018_4_50
  11. Hariprasad R, Mittal S, Basu P. Role of colposcopy in the management of women with abnormal cytology. Cytojournal. 2022;19:40.  https://doi.org/10.25259/CMAS_03_15_2021
  12. Rozemeijer K, Naber SK, Penning C, et al. Cervical cancer incidence after normal cytological sample in routine screening using SurePath, ThinPrep, and conventional cytology: population based study. BMJ. 2017;356:j504. https://doi.org/10.1136/bmj.j504
  13. Rozemeijer K, Penning C, Siebers AG, et al. Comparing SurePath, ThinPrep, and conventional cytology as primary test method: SurePath is associated with increased CIN II+ detection rates. Cancer Causes Control. 2016;27(1):15-25.  https://doi.org/10.1007/s10552-015-0678-1
  14. Phaliwong P, Pariyawateekul P, Khuakoonratt N, et al. Cervical cancer detection between conventional and liquid based cervical cytology: a 6-year experience in Northern Bangkok Thailand. Asian Pac J Cancer Prev. 2018;19(5):1331-1336. https://doi.org/10.22034/APJCP.2018.19.5.1331
  15. Ito K, Kimura R, Konishi H, et al. A comparison of liquid-based and conventional cytology using data for cervical cancer screening from the Japan Cancer Society. Jpn J Clin Oncol. 2020;50(2):138-144.  https://doi.org/10.1093/jjco/hyz161
  16. US Preventive Services Task Force; Curry SJ, Krist AH, Owens DK, et al. Screening for cervical cancer: US Preventive Services Task Force Recommendation Statement. JAMA. 2018;320(7):674-686.  https://doi.org/10.1001/jama.2018.10897
  17. World Health Organization. WHO guidelines for the use of thermal ablation for cervical pre-cancer lesions. Geneva: WHO; 2019;108.  https://www.who.int/publications/i/item/9789241550598
  18. Tewari P, White C, Kelly L, et al. Clinical performance of the Cobas 4800 HPV test and the Aptima HPV assay in the management of women referred to colposcopy with minor cytological abnormalities. Diagn Cytopathol. 2018;46(12):987-992.  https://doi.org/10.1002/dc.24066
  19. Bottari F, Boveri S, Iacobone AD, et al. Transition from Hybrid Capture 2 to Cobas 4800 in Hpv detection: sensitivity and specificity for Cin2+ in two time periods. Infect Dis (Lond). 2018;50(7):554-559.  https://doi.org/10.1080/23744235.2018.1441538
  20. Valls J, Baena A, Venegas G, et al; ESTAMPA study group. Performance of standardised colposcopy to detect cervical precancer and cancer for triage of women testing positive for human papillomavirus: results from the ESTAMPA multicentric screening study. Lancet Glob Health. 2023;11(3):e350-e360. https://doi.org/10.1016/S2214-109X(22)00545-9
  21. Fontham ETH, Wolf AMD, Church TR, et al. Cervical cancer screening for individuals at average risk: 2020 guideline update from the American Cancer Society. CA Cancer J Clin. 2020;70(5):321-346.  https://doi.org/10.3322/caac.21628
  22. Jach R, Mazurec M, Trzeszcz M, et al. COLPOSCOPY 2020 - COLPOSCOPY PROTOCOLS: a summary of the clinical experts consensus guidelines of the Polish society of colposcopy and cervical pathophysiology and the Polish society of gynecologists and obstetricians. Ginekol Pol. 2020;91(6):362-371.  https://doi.org/10.5603/GP.2020.0075
  23. Abdul-Karim FW, Yang B. Cytologic-histologic discrepancies in pathology of the uterine cervix: analysis of the clinical and pathologic factors. Adv Anat Pathol. 2017;24(5):304-309.  https://doi.org/10.1097/pap.0000000000000165
  24. Luo H, Xu G, Li C, et al. Real-time artificial intelligence for detection of upper gastrointestinal cancer by endoscopy: a multicentre, case-control, diagnostic study. Lancet Oncol. 2019;20(12):1645-1654. https://doi.org/10.1016/s1470-2045(19)30637-0
  25. Antinyan A, Bertonib M, Corazzini L. Cervical cancer screening invitations in low and middle income countries: evidence from Armenia. Soc Sci Med. 2021;273:113739. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2021.113739
  26. Porras C, Wentzensen N, Rodríguez AC, et al. Switch from cytology-based to human papillomavirus test-based cervical screening: implications for colposcopy. Int J Cancer. 2012;130(8):1879-1887. https://doi.org/10.1002/ijc.26194
  27. Takahashi T, Matsuoka H, Sakurai R, et al. Development of a prognostic prediction support system for cervical intraepithelial neoplasia using artificial intelligence-based diagnosis. J Gynecol Oncol. 2022;33(5):e57.  https://doi.org/10.3802/jgo.2022.33.e57
  28. Zhao Y, Li Y, Xing L, et al. The performance of artificial intelligence in cervical colposcopy: a retrospective data analysis. J Oncol. 2022;2022:4370851. https://doi.org/10.1155/2022/4370851
  29. Ito Y, Miyoshi A, Ueda Y, et al. An artificial intelligence-assisted diagnostic system improves the accuracy of image diagnosis of uterine cervical lesions. Mol Clin Oncol. 2022;16(2):27.  https://doi.org/10.3892/mco.2021.2460
  30. Wu A, Xue P, Abulizi G, et al. Artificial intelligence in colposcopic examination: a promising tool to assist junior colposcopists. Front Med (Lausanne). 2023;10:1060451. https://doi.org/10.3389/fmed.2023.1060451
  31. Kim S, Lee H, Lee S, et al. Role of artifificial intelligence interpretation of colposcopic images in cervical cancer screening. Healthcare (Basel). 2022;10(3):468.  https://doi.org/10.3390/healthcare10030468
  32. Bajwa J, Munir U, Nori A, Williams B. Artificial intelligence in healthcare: transforming the practice of medicine. Future Healthc J. 2021;8(2):e188-e194. https://doi.org/10.7861/fhj.2021-0095
  33. Bedell SL, Goldstein LS, Goldstein AR, Goldstein AT. Cervical cancer screening: past, present, and future. Sex Med Rev. 2020;8(1):28-37.  https://doi.org/10.1016/j.sxmr.2019.09.005
  34. Kyrgiou M, Pouliakis A, Panayiotides JG, et al. Personalised management of women with cervical abnormalities using a clinical decision support scoring system. Gynecol Oncol. 2016;141(1):29-35.  https://doi.org/10.1016/j.ygyno.2015.12.032
  35. Holmstrom O, Linder N, Kaingu H, et al. Point-of-care digital cytology with artifificial intelligence for cervical cancer screening in a resource-limited setting. JAMA Netw Open. 2021;4(3):e211740. https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2021.1740
  36. Zhang S, Tong H, Xu J, Maciejewski R. Graph convolutional networks: a comprehensive review. Comput Soc Netw. 2019;6(1):11.  https://doi.org/10.1186/s40649-019-0069-y
  37. Wentzensen N, Massad LS, Mayeaux EJ Jr, et al. Evidence-based consensus recommendations for colposcopy practice for cervical cancer prevention in the United States. J Low Genit Tract Dis. 2017;21(4):216-222.  https://doi.org/10.1097/lgt.0000000000000322
  38. Li Y, Chen J, Xue P, et al. Computer-aided cervical cancer diagnosis using time-lapsed colposcopic images. IEEE Trans Med Imaging. 2020;39(11):3403-3415. https://doi.org/10.1109/tmi.2020.2994778
  39. Ronneberger O, Fischer P, Brox T. U-Net: convolutional networks for biomedical image segmentation. 8p. In: International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention. 2015. https://doi.org/10.1007/978-3-319-24574-4_28
  40. Xue P, Tang C, Li Q, et al. Development and validation of an artificial intelligence system for grading colposcopic impressions and guiding biopsies. BMC Med. 2020;18(1):406.  https://doi.org/10.1186/s12916-020-01860-y
  41. Nayar R, Wilbur DC. The Bethesda system for reporting cervical cytology. Definitions, criteria, and explanatory notes. 3rd ed. Springer; 2015;321.  https://doi.org/10.1007/978-3-319-11074-5
  42. Zimmer-Stelmach A, Zak J, Pawlosek A, et al. The application of artificial intelligence-assisted colposcopy in a tertiary care hospital within a cervical pathology diagnostic unit. Diagnostics (Basel). 2022;12(1):106.  https://doi.org/10.3390/diagnostics12010106
  43. Zhao Y, Li Y, Xing L, et al. The performance of artificial intelligence in cervical colposcopy: a retrospective data analysis. J Oncol. 2022;2022:4370851. https://doi.org/10.1155/2022/4370851
  44. Zhao Y, Zhao F, Hu S, et al. Value of multi-quadrants biopsy: pooled analysis of 11 population-based cervical cancer screening studies. Chin J Cancer Res. 2020;32(3):383-394.  https://doi.org/10.21147/j.issn.1000-9604.2020.03.09
  45. Baasland I, Hagen B, Vogt C, et al. Colposcopy and additive diagnostic value of biopsies from colposcopy-negative areas to detect cervical dysplasia. Acta Obstet Gynecol Scand. 2016;95(11):1258-1263. https://doi.org/10.1111/aogs.13009
  46. Bi WL, Hosny A, Schabath MB, et al. Artificial intelligence in cancer imaging: clinical challenges and applications. CA Cancer J Clin. 2019;69(2):127-157.  https://doi.org/10.3322/caac.21552
  47. Darragh TM, Colgan TJ, Cox JT, et al. The lower anogenital squamous terminology standardization project for HPV-associated lesions: background and consensus recommendations from the College of American Pathologists and the American Society for Colposcopy and Cervical Pathology. J Low Genit Tract Dis. 2012;16(3):205-242.  https://doi.org/10.1097/lgt.0b013e31825c31dd
  48. Tainio K, Athanasiou A, Tikkinen KA, et al. Clinical course of untreated cervical intraepithelial neoplasia grade 2 under active surveillance: systematic review and meta-analysis. BMJ. 2018;360:k499. https://doi.org/10.1136/bmj.k499
  49. Loopik DL, IntHout J, Ebisch RMF, et al. The risk of cervical cancer after cervical intraepithelial neoplasia grade 3: a population-based cohort study with 80,442 women. Gynecol Oncol. 2020;157(1):195-201.  https://doi.org/10.1016/j.ygyno.2020.01.023
  50. World Health Organization. WHO guidelines for screening and treatment of precancerous lesions for cervical cancer prevention. 2nd ed. Geneva: World Health Organization; 2021;115. https://www.who.int/publications/i/item/9789240030824
  51. Guide to AUC ROC curve in machine learning: what is specificity? Available at: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/06/auc-roc-curve-machine-learning/
  52. Asiedu MN, Simhal A, Chaudhary U, et al. Development of algorithms for automated detection of cervical pre-cancers with a low-cost, point-of-care, pocket colposcope. IEEE Trans Biomed Eng. 2019;66(8):2306-2318. https://doi.org/10.1109/TBME.2018.2887208
  53. Miyagi Y, Takehara K, Nagayasu Y, Miyake T. Application of deep learning to the classification of uterine cervical squamous epithelial lesion from colposcopy images combined with HPV types. Oncol Lett. 2020;19(2):1602-1610. https://doi.org/10.3892/ol.2019.11214
  54. Hu L, Bell D, Antani S, et al. An observational study of deep learning and automated evaluation of cervical images for cancer screening. J Natl Cancer Inst. 2019;111(9):923-932.  https://doi.org/10.1093/jnci/djy225
  55. Yuan C, Yao Y, Cheng B, et al. The application of deep learning based diagnostic system to cervical squamous intraepithelial lesions recognition in colposcopy images. Sci Rep. 2020;10(1):11639. https://doi.org/10.1038/s41598-020-68252-3
  56. Tan X, Li K, Zhang J, et al. Automatic model for cervical cancer screening based on convolutional neural network: a retrospective, multicohort, multicenter study. Cancer Cell Int. 2021;21(1):35.  https://doi.org/10.1186/s12935-020-01742-6

Закрыть метаданные

Связаться с автором
Email
Сообщение
Издательство "Медиа Сфера" не оказывает услуги по лечению, не дает рекомендации по обращению в медицинские учреждения и к конкретным специалистам, по назначению лекарственных средств и БАДов.

Подтверждение e-mail

На test@yandex.ru отправлено письмо со ссылкой для подтверждения e-mail. Перейдите по ссылке из письма, чтобы завершить регистрацию на сайте.

Подтверждение e-mail

Обратная связь
Если у вас возникли вопросы, жалобы или предложения, — воспользуйтесь формой обратной связи.
Email
Сообщение
Издательство "Медиа Сфера" не оказывает услуги по лечению, не дает рекомендации по обращению в медицинские учреждения и к конкретным специалистам, по назначению лекарственных средств и БАДов.
Подать заявку

Вы можете стать автором одного из наших журналов, отправьте заявку и мы рассмотрим ее в течении дня.

Имя
Телефон
E-mail
Сообщение
Вход
Регистрация
E-mail
Пароль
Забыли пароль?

Войдите на сайт, используя вашу учетную запись в одном из сервисов

Восстановление пароля
E-mail
Войти
Зарегистрироваться

Мы используем файлы cооkies для улучшения работы сайта. Оставаясь на нашем сайте, вы соглашаетесь с условиями использования файлов cооkies. Чтобы ознакомиться с нашими Положениями о конфиденциальности и об использовании файлов cookie, нажмите здесь.