Введение

Актуальность работы обоснована государственным заданием Министерства здравоохранения РФ, соответствующим Указу Президента РФ от 07 мая 2024 г. №309 «О национальных целях развития РФ на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года». Необходимо достичь показателей и решить задачи, поставленные следующими национальными целями: «Сохранение населения, укрепление здоровья и благополучия людей, поддержка семьи», «Устойчивая и динамичная экономика», «Технологическое лидерство», «Цифровая трансформация государственного и муниципального управления, экономики и социальной сферы».

Диагностика предраковых и онкологических болезней слизистой оболочки рта (СОР) и красной каймы губ (ККГ) является одной из трудных для врачей-стоматологов и требует комплексного обследования и постоянного динамического наблюдения [1—5]. Рак органов и тканей рта составляет 10% от всех случаев рака других органов. Причем в 61,6—86,0% случаев ему предшествуют предраковые болезни [6—9]. Результаты исследований свидетельствуют о сохранении тенденции роста обращений пациентов с заболеваниями СОР и преобладании нозологических форм, относящихся к группе потенциально озлокачествляющихся (53%). Подтверждена неоднородность их структуры, как в возрастном, так и гендерном отношении. Определение нозологической формы предраковых болезней и рака СОР и ККГ только на основе данных осмотра и пальпации нередко ведет к диагностическим ошибкам. Установлено, что основным методом диагностики патологии СОР в первичном звене стоматологии являлся визуальный осмотр (87,9%). Оптические методы диагностики в своей практике применяют около 10,0% специалистов, морфологические — 2,0%, искусственный интеллект — 0% [2].

В последние годы часто используют метод аутофлуоресцентной стоматоскопии (АФС) для обнаружения изменений и ранних форм рака. Он основан на различиях в интенсивности и спектральном составе аутофлуоресцентного излучения нормальной и патологической слизистой оболочки. Научные исследования расценивают чувствительность и специфичность метода неоднозначно: от 15% до 76%. Это свидетельствует о его ложноположительных (4%) и ложноотрицательных (25%) результатах. Поэтому он является недостаточно точным для обнаружения предраковых болезней и плоскоклеточного рака [1, 10].

За последнее время произошел значительный прогресс в области распознавания медицинских изображений благодаря новым быстрым графическим процессорам. Они позволяют строить и обучать нейросети с большим количеством слоев [11, 12]. Создание программного обеспечения искусственного интеллекта значительно облегчит работу стоматологов с ежедневными большими массивами качественных и унифицированных данных, экономя время и умственные ресурсы врачей. В данный момент существующие программы в стоматологии являются статическими алгоритмами обработки информации, не предназначенными для принятия клинических решений и выводов. Ряд исследований свидетельствуют об эффективном применении систем искусственного интеллекта для обнаружения рака СОР на основе фотоизображений. При этом они не используются для диагностики предрака. Большое внимание уделяется распознаванию медицинских фотоизображений, построению и обучению нейросетей. Но программы анализа предраковых и онкологических заболеваний СОР и ККГ не разработаны [13, 14].

Таким образом, весьма актуальными являются клиническая разработка и апробация точных и неинвазивных методов онкоскрининга, создание алгоритма его проведения, использование возможностей искусственного интеллекта для анализа результатов мероприятий по широкому внедрению.

Несмотря на наличие ряда отечественных и зарубежных исследований в области применения оптических методов, необходима оценка их эффективности и целесообразности их практического использования. Актуально и накопление базы фотоизображений для обучения нейросетей.

Цель работы — создание новой клинически и экономически эффективной методики, улучшающей результативность онкоскрининга и раннего выявления рака слизистой оболочки рта и красной каймы губ.

Материал и методы

Коллективом исполнителей государственного задания ФГБОУ ВО «Российский университет медицины» Министерства здравоохранения РФ проведено клиническое обследование 1560 пациентов в возрасте от 18 до 85 лет со стоматологическими заболеваниями. На исследование было получено разрешение межвузовского этического комитета с предоставлением протокола к планируемому исследованию с указанием целей, задач и методов; перечня критериев включения, невключения и исключения добровольцев (пациентов) в исследование; информации для пациентов с формой информированного согласия, характеристикой исследователей и их обязательствами о конфиденциальности.

Критерии включения в исследование:

— пациенты в возрасте 18 лет и старше;

— наличие клинически и/или инструментально диагностированного заболевания СОР и ККГ;

— информированное добровольное согласие на исследование.

Критерии исключения из исследования:

— пациенты младше 18 лет;

— отсутствие клинических проявлений заболеваний СОР и ККГ;

— отказ от исследования и отсутствие информированного добровольного согласия на исследование;

— наличие соматических и/или стоматологических заболеваний в стадии декомпенсации.

Всем пациентам с подозрением на злокачественное новообразование (2,83%) выдавали направление к врачу-онкологу по форме 057/у-04 согласно маршрутизации по Приказу Департамента здравоохранения г. Москвы от 14 января 2022 г. №16 «Об оказании медицинской помощи по профилю «онкология» в медицинских организациях государственной системы здравоохранения г. Москвы».

В работе были использованы следующие методы исследования: клинический, специальные (фотометрия, аутофлуоресцентная стоматоскопия), статистический метод, методы машинного обучения. Microsoft Excel Office 365 (США), версия продукта 16.0.4615.1000. Проведена группировка материалов по возрасту (ВОЗ, 2016), полу, нозологиям, формам диагнозов.

Результаты и обсуждение

На основании первого этапа выполнения государственного задания проведена разработка многофункциональной интраоральной камеры (МИК). Она способна фиксировать, передавать, хранить фотоизображения слизистой оболочки ротовой полости в web-сервисе «Фотобанк». В нем происходит нахождение/оценка наличия на изображениях признака(ов) раковых и предраковых заболеваний. Используются обученные нейросети. Сформированы и постоянно актуализируются хранилища фотоизображений предраковых и онкологических заболеваний слизистой оболочки полости рта (первичных и размеченных), хранилище датасетов, сайт обращения к фотобанку. Для стандартизации изображений и повышения точности диагностики с помощью искусственного интеллекта разработаны фотопротокол для пациентов с заболеваниями СОР и технология его получения, который находится на стадии патентования.

В результате исследования был разработан функционал пользователя МИК:

1. Пользователь (врач) может сделать, сохранить фотографию и данные МИК и загрузить из компьютера в личный кабинет. Формат фотографии jpg и родственные ему форматы. Определен размер фотографии.

2. Пользователь может нажать кнопку «Отправить на анализ». После этого система отправляет фотографии в нейросеть.

3. Система может дать ответ: «Фотография не может быть обработана нейросетью, потому что...» с указанием причины невозможности обработать изображение. Также система предлагает действия по улучшению фото, чтобы она (система) могла обработать снимок.

4. Через промежуток времени не более 10 мин после загрузки система предлагает пользователю на экране:

1) фотографию с размеченной зоной «беспокойства»;

2) выдается предварительный диагноз и дифференциальный диагноз по фотографии с указанием процентов вероятности. Предлагается пройти гистологию (другие действия) по результату.

5. Пользователь может сохранить изображение с рекомендациями системы в клиническом случае пациента.

6. Требований к точности диагностики не предъявляется.

Разработана инструкция-алгоритм для получения валидированного фотопротокола для сбора обучающего датасета фотографий слизистой оболочки ротовой полости:

1. Подготовка оборудования и условий съемки

— Камера: использование камеры смартфона с разрешением не менее 12 Мп; режим макросъемки, фокус на пораженной области.

— Освещение: использование стоматологического светильника для равномерного освещения; избегание бликов, теней и цветовых искажений.

— Настройки: отключение автофокуса, если изображение размывается.

2. Топографическая схема ротовой полости

Использование стандартной топограммы для съемки зон:

1) Слизистая щек (левая/правая).

2) Твердое и мягкое нёбо.

3) Язык.

4) Десны (верхняя/нижняя, вестибулярная и язычная стороны).

5) Дно полости рта.

6) Ретромолярная область.

7) Зубные ряды.

Важно, чтобы каждый снимок охватывал только одну зону согласно топограмме, а для обширных поражений был сделан общий план и крупный план патологии.

3. Протокол съемки

— Подготовка пациента: очистите ротовую полость от слюны (используйте слюноотсос); убедитесь, что язык/губы не закрывают зону съемки.

— Позиционирование: используйте стоматологическое зеркало / роторасширитель для фиксации тканей; по возможности снимайте под углом, близким к 90° от поверхности слизистой.

— Контроль качества: проверьте резкость, отсутствие артефактов (кровь, остатки пищи); убедитесь, что на фотографии четко видно интересующее вас образование; повторно сделайте снимок при несоответствии критериям.

Создан «идеальный фотопротокол» с метками для фотофиксации состояния СОР и ККГ при проведении онкоскрининга (находится на стадии патентования).

Для проведения удаленных консультаций врачами ФГБОУ ВО «Российский университет медицины» МЗ РФ для пользователей программно-аппаратных комплексов (ПАК) — врачей-стоматологов по всей территории РФ организован телемедицинский сервис. Последующий рост точности будет достигнут за счет самообучения нейросетей на изображениях, полученных пользователями ПАК.

Результатом данного исследования станут:

— разработка прототипа промышленного образца уникальной многофункциональной интраоральной камеры для создания ПАК, сочетающего в себе возможность фотосъемки и специального анализа образований на СОР и ККГ по заданным критериям качества;

— создание фотобанка: хранилища и веб-сервиса раннего выявления по фотографиям с использованием нейросети;

— доведение точности диагностики ПАК заболеваний СОР и ККГ до 95%;

— создание телемедицинского сервиса.

Впервые были разработаны и зарегистрированы архитектуры 7 баз данных фотографий пациентов с болезнями СОР и ККГ.

Проведены разработка, утверждение программы и методики испытаний, подтверждение требуемых характеристик, определение номенклатурного кода вида медицинского изделия, выполнены испытания в клинических условиях, сбор фотографий для датасетов по нозологиям.

Выводы

1. Созданные электронные базы фотографий патологических элементов слизистой оболочки у пациентов с предраковыми болезнями рта и красной каймы губ и подозрением на озлокачествление позволяют проводить обучение нейросети автоматическому различению интактных и патологически измененных участков.

2. Веб-платформа аннотирования мультимедийных данных «Фотобанк» пригодна для хранения фотоизображений патологических элементов, размеченных фотоизображений, датасетов, составленных для обучения нейросетей фотобанка, обеспечения работы системы поддержки принятия врачебных решений при удаленном обращении для выявления предраковых болезней, телемедицинских консультаций врачей-стоматологов с экспертами по выявленным случаям онконастороженности.

3. Созданные алгоритмы сбора материала и протокол фотографий СОР и ККГ с якорными метками минимизируют субъективные факторы, влияющие на качество фиксации состояния СОР. Они позволяют создать базы стандартизированных фотоснимков для обучения искусственного интеллекта и консультирования с помощью нейросети.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.