Инновации в онкологии: как технологии меняют диагностику и коммуникацию с пациентами

Онкология это область медицины, где время является самым дорогим ресурсом. И за последние пять лет цифровые технологии радикально изменили правила игры. Появились способы раннего обнаружения опухолей, автоматическая разметка ренгтеновских снимков и многое другое.

Искусственный интеллект ^[1], цифровая патоморфология и телемедицина перестали быть футуристическими концептами и вошли в реальную практику, делая качественную помощь доступной для пациентов из любого региона России.

Разбираем четыре ключевых направления, где «технологии будущего» спасают жизни уже сегодня.

---

ИИ в рентгенологии

По данным ВОЗ, миру не хватает около 4 миллионов врачей ^[2]. В рентгенологии эта проблема стоит особенно остро: поток из черно-белых снимков исследований (КТ, МРТ, рентген) растет, а человеческий глаз, как известно, имеет свойство «замыливаться». Врач может пропустить микроскопическое образование из-за усталости, но алгоритм — нет.

Как это работает?

Для искусственного интеллекта медицинский снимок это не совсем картинка. Изображения он представляет как огромный массив чисел. Нейросеть анализирует каждый пиксель и находит паттерны, часто невидимые для человека. Там, где опытный глаз врача видит просто затемнение, алгоритм считывает математические закономерности пикселей.

Более того, ИИ позволяет улучшить качество изображения: снизить уровень шума, изменить контрастность и резкость снимка. Благодаря этому врачу не нужно делать рентген повторно и подвергать пациента дополнительному облучению, а цифровая обработка позволяет уменьшить дозу вводимого контрастного вещества. ИИ не устает, у него не замыливается глаз, он способен заметить самые микроскопические детали, характерные для злокачественных процессов.

Российские сервисы, такие как СберМедИИ, уже сейчас обрабатывают КТ грудной клетки с помощью ИИ ^[3], выделяя цветом патологические очаги. Врач физически не может посмотреть их все мгновенно. ИИ анализирует снимки в фоновом режиме и, обнаружив подозрительные участки (например, пятна в легких), помечает такой снимок «красным флагом».

Врач сначала работает со снимками тех пациентов, кому система поставила «красный флаг» и требуется срочная помощь, а не тех, кто просто занял первым очередь. Таким образом искусственный интеллект выполняет функцию приоритизация. Бол��ные сразу получают необходимую им помощь.

В исследовании Nature Medicine (2019) алгоритм показал точность 94% в выявлении рака груди. В эксперименте на 2652 случаях система превзошла по точности 61,4% из 101 участвовавшего рентгенолога.

На данном этапе исследователи рассматривают такой ИИ как надежное «второе мнение» для медицинского специалиста.

Взгляд в будущее

Сейчас мы учим ИИ находить болезнь, которая уже есть. Но эксперты (в том числе специалисты НМИЦ радиологии) прогнозируют переход к предиктивной аналитике — от описания к предсказанию риска развития болезни за 5–7 лет до появления первых клинических симптомов.

На основе данных лучевой диагностики ИИ способен предсказать реакцию ^[4] на терапию, возможный исход заболевания и вероятность метаморфозы доброкачественной опухоли в злокачественную. ИИ сделает лечение во много раз эффективнее, обнаруживая болезнь на самых ранних этапах её развития благодаря анализу неочевидных маркеров ^[5] на снимках.

В перспективе необходимо развивать мультимодальный подход когда ИИ будет сводить все данные (КТ, ПЭТ, анализы) в одну общую 3D-картину. При массовом скрининге ИИ поможет разграничить норму и патологию, распространив диагностику на те группы населения, где не хватает специалистов-рентгенологов. Таким образом можно будет снизить нагрузку на врачей, избавив их от рутинного описания снимков и измерения очагов.

Цифровая патоморфология: конец эпохи «стекла и микроскопа»

Если рентгенолог видит тень опухоли, то патоморфолог — это тот человек, который выносит окончательный вердикт: рак это или нет, и если да — то какой именно. Долгое время эта важнейшая часть онкологии оставалась самой консервативной.

«Золотым стандартом» диагностики долгое время оставался микроскоп. Патоморфолог смотрел на стекло с образцом ткани и выносил вердикт. Проблема этого метода очевидна — субъективность и сложность логистики. Часто чтобы получить второе мнение, стекла нужно было физически везти в другую клинику или город, чтобы там их посмотрел другой врач.

Проблема стоит острее, чем кажется: по данным «РМЖ», пересмотр стекол с применением цифровой диагностики и привлечением узкопрофильных специалистов меняет первичный диагноз в 50,8–53,3% ^[6] случаев. Это означает, что половина пациентов могла получить неточную стратегию лечения.

Цифровая революция – Кейс UNIM

Технология Digital Pathology переводит физический препарат в сверхчеткое цифровое изображение. Это меняет саму суть работы лаборатории.

Оцифрованный препарат могут одновременно смотреть эксперты из разных точек мира. Таким образом исключается проблема транспортировки и фактор единственного мнения.

Яркий пример внедрения в России — лаборатория UNIM. Компания была основана в 2014 году, а в 2017 году в Сколково открылась её лаборатория. Это первая в РФ и третья в мире полностью цифровая лаборатория.

Около 60% заключений UNIM ставят два врача, а 30% случаев рассматривают три и более эксперта. Они могут находиться в разных городах (или даже странах), но смотреть на один и тот же участок ткани на своих экранах, обсуждая его в реальном времени. Это сводит риск субъективной ошибки ^[7] к минимуму.

Сегодня через эту систему проходит более более 9 000 исследований ^[8] в месяц, а цифровой архив компании насчитывает уже более 550 000 случаев. Заключения формируются по строгим стандартам ВОЗ, поэтому диагноз поставленный в России, без вопросов п��инимают ведущие клиники Израиля, Германии и США.

Если оцифровка позволяет врачам лучше видеть, то искусственный интеллект помогает им быстрее считать. В гистологии есть задачи, требующие не столько врачебной интуиции ^[9], сколько математической дотошности.

Самый известный пример это анализ маркера Ki-67. Это индекс, показывающий, насколько агрессивно делится опухоль. Раньше врачу приходилось буквально вручную подсчитывать окрашенные клетки в поле зрения ^[10] микроскопа. Это долгая, утомительная работа, где легко сбиться.

Использование ИИ для таких рутинных задач сокращает время работы с нескольких часов до нескольких секунд. Она автоматически оценивает степень злокачественности опухоли, анализируя структуру ткани. Врач получает готовые метрики и может сосредоточиться на самой сложной части работы — клинической интерпретации и постановке диагноза.

Такие цифровые технологии решают проблему дефицита кадров. В России нехватка патологоанатомов достигает 45% ^[11]. Цифровая патология позволяет доставить сложный случай эксперту узкого профиля, где бы он ни находился, что невозможно в обычной районной больнице.

Смартфон против меланомы: скрининг в кармане

Меланома — это онкологический парадокс ^[12]. С одной стороны, это один из самых агрессивных видов рака. С другой — это «опухоль наружной локализации», она буквально находится у нас перед глазами. Если поймать ее на ранней стадии, человека можно спасти в 90% случаев.

Но сухая статистика разбивается о суровую реальность: в России ежегодно около 2000 случаев меланомы диагностируются уже на 3–4 стадии, когда метастазы ушли глубоко в организм. Почему так происходит? Ответ банален: страх ^[13] и логистика. Записаться к онкологу сложно, ехать в диспансер — долго и страшно. Люди тянут до последнего, пока «родинка» не начинает кровоточить.

Кейс «ПроРодинки»

В 2020 году команда Приволжского исследовательского медицинского университета совместно с IT-компанией «Аймед» запустила проект, который стал настоящим социальным феноменом — приложение «ПроРодинки ^[14]».

Идея была простой: дать людям возможность проверить подозрительное пятно на коже, не выходя из дома.

1. Вы фотографируете родинку на камеру смартфона.

2. Нейросеть анализирует снимок, сравнивая его с тысячами изображений из базы данных.

3. Через минуту приходит ответ-светофор: «все спокойно» или «срочно обратитесь к врачу».

ИИ не ставит диагноз самостоятельно: каждое его подозрение проверяют пять специалистов врачей. Только если они согласны с алгоритмом, пользователь получает уведомление. Более того, каждые день-два происходит ручной мониторинг вообще всех ответов ИИ, даже те, где он не нашел проблем. Если обнаруживается ошибка, об этом сразу сообщается человеку.

Если система выявляет опасность, пользователю предлагается не просто рекомендация, а конкретное направление человека в онкодиспансер. Пациенты с высоким риском могут попасть к онкологу в приоритетном порядке, минуя общую очередь в регистратуре.

Результаты работы приложения:

• Обработано более 1 170 000 обращений.

• ИИ выявил более 60 000 подозрений на злокачественные новообразования, из которых более 30 000 — подозрения именно на меланому.

Самая главная цифра, которая оправдывает существование проекта, другая. Среди пользователей, которые получили тревожный сигнал от приложения и дошли до врача, не было зафиксировано ни одного случая меланомы на 3–4 стадии. Технология сработала как фильтр, выловив болезнь в тот момент, когда она еще поддается легкому лечению.

Ранняя диагностика выгодна не только пациенту, но и государству.

Внедрение таких технологий кроме гуманитарной пользы несет и экономическую выгоду.

Лечение меланомы на ранней стадии обходится государству ^[15] примерно в 59 тысяч рублей. А лечение запущенной стадии с применением тяжелой таргетной и иммунотерапии стоит в десять раз дороже — около 606 тысяч рублей, и это без гарантии выздоровления.

Массовый скрининг через смартфон разгружает систему: врачи тратят меньше времени на осмотр безопасных невусов(родинок) и могут сосредоточиться на тех пациентах, кого к ним направил «цифровой помощни��».

ИИ догоняет профессоров

«ПроРодинки» — не единственный игрок на этом поле. Существует разработанный Московским центром инновационных технологий в здравоохранении программно-аппаратный комплекс «Невускан» ^[16]. Он оценивает кожный покров пациента, обрабатывает данные и анализирует невусы пациента на предмет риска развития злокачественного процесса. «Невускан» способен выявлять меланому на I-II стадии с точностью до 95%

Мировое научное сообщество подтверждает этот тренд. В 2023 году авторитетный журнал The Lancet Digital Health опубликовал результаты международного исследования ^[17], которые поставили точку в спорах скептиков: современные алгоритмы ИИ достигли уровня врачей-экспертов в диагностике рака кожи. Смартфон в вашем кармане теперь анализирует не хуже, чем опытный дерматолог с дерматоскопом.

Телемедицина стирает границы регионов

Еще совсем недавно диагноз «онкология» для жителя удаленного региона звучал как приговор не только здоровью, но и кошельку. Чтобы получить консультацию врача или подтвердить диагноз, нужно было ехать в Москву или Санкт-Петербург. Это билеты, проживание, очереди и, самое главное, потеря драгоценного времени и сил, которые нужны для борьбы с болезнью.

Сегодня мы эта проблема постепенно исчезает. Благодаря телемедицине стены федеральных центров стали прозрачными, а доступ к лучшим онкологам страны — виртуальным.

Приказа Минздрава №965н от 30 ноября 2017 года ^[18] легализовал дистанционное общение в медицине, переведя его из «серой зоны» в правовое поле.

Телемедицина — это не лечение по фотографии. Закон четко разделяет два формата работы, и у каждого своя задача:

1. «Врач — Врач» (Консилиум). Если районный онколог сталкивается с нетипичным случаем, он не отправляет пациента в неизвестность, а связывается с коллегами из федеральных центров (НМИЦ онкологии им. Н.Н. Блохина, НМИЦ радиологии, НМИЦ онкологии им. Н.Н. Петрова). Эксперты изучают оцифрованные снимки и анализы, совместно вырабатывая тактику лечения. Пациент при этом может находиться в своей родной палате за тысячи километров от них.

2. «Врач — Пациент». Это формат дистанционной консультации пациента. Важный нюанс: врач не имеет права поставить первичный диагноз через экран монитора. Но он может расшифровать анализы, скорректировать дозировку лекарств, дать «второе мнение» на основе уже имеющихся данных или просто успокоить пациента, объяснив план действий.

Московский эксперимент: 125 000 сэкономленных поездок

Как это работает на практике в масштабах мегаполиса, показал проект ЕМИАС в Москве. В 2023 году столичные онкоцентры внедрили телемедицину в рутинный поток.

Результаты первого года ^[19] говорят сами за себя: проведено 125 000 дистанционных медицинских консультаций.

Что скрывается за этой цифрой? Это 125 тысяч случаев, когда ослабленному болезнью человеку не пришлось спускаться в метро, стоять в пробках и сидеть в коридоре клиники ради пятиминутного разговора. Внедрение новых цифровых возможностей позволило врачам дистанционно продлевать электронные рецепты на ряд гематологических и онкологических препаратов. Кроме того, сервис обеспечивает удаленное уведомление пациентов о решениях онкоконсилиумов, например, о назначении лучевой терапии ^[20] или госпитализации, если они не присутствовали на заседании лично.

Почему это выгодно всем?

Для пациента телемедицина — это прежде всего снижение стресса ^[21]. Вместо изматывающей логистики — спокойный разговор с врачом из дома.

Для врачей это возможность непрерывного обучения ^[22]. Разбирая сложные кейсы с коллегами из федеральных центров, региональные специалисты повышают свою квалификацию, обмениваясь опытом ^[23]. А фильтрация рутинных визитов вроде простого продления рецепта разгружает очный прием для тех, кому действительно нужен физический осмотр.

Технологии не заменяют живого врача, но они убирают между ним и пациентом лишние барьеры, делая помощь быстрее и, как бы не было иронично, человечнее.

---

Заключение

Подводя итог цифровой трансформации онкологии, можно выделить четыре фундаментальные истины:

1. ИИ — это второй пилот, а не капитан.

   Главный миф об искусственном интеллекте — страх замещения. Но в медицине нейросеть не конкурент врачу. Как когда-то стетоскоп позволил услышать сердце, так сегодня алгоритмы позволяют увидеть скрыты�� паттерны болезни. Однако финальное решение, ответственность и эмпатия остаются исключительной прерогативой человека.

2. Конец медицинской периферии.

   ИИ стирает неравенство. Благодаря телемедицине и цифровой патоморфологии место жительства пациента перестает быть фактором, определяющим качество диагностики. Экспертиза федерального уровня теперь доступна в любом регионе, где есть интернет. География больше не приговор.

3. Скорость конвертируется в жизнь.

   В онкологии время — самая твердая валюта. Минуты, сэкономленные ИИ на анализе снимка, и дни, выигранные за счет отсутствия логистики стекол, напрямую влияют на прогноз. Быстрая диагностика означает раннее начало лечения, а значит — принципиально другие шансы на выздоровление.

4. Будущее уже наступило.

   Всё, о чем мы говорили выше — это не концепты из научной фантастики 2050 года. Это российские разработки, которые работают прямо сейчас. Приложения в смартфонах нижегородцев, цифровые лаборатории в Сколково и телемедицинские центры Москвы — эти технологии уже спасают тысячи жизней ежедневно.

Наблюдается удивительный парадокс: доверяя машинам холодный расчет и рутину, мы делаем медицину более человечной. Ведь технологии освобождают врачу самый дефицитный ресурс — время, которое он может посвятить живому общению с пациентом.