Методика и
результаты испытаний
Используемая в комплексе "ПроРодинки" методика обнаружения нейросетью злокачественных заболеваний кожи на основе анализа фотографий, сделанных обычным смартфоном была предложена заведующей кафедрой кожных и венерических болезней Приволжского Медицинского Исследовательского Университета (ПИМУ) , руководителем Научно-практического центра диагностики и лечения опухолей кожи Университетской клиники ПИМУ д.м.н. Шливко Иреной Леонидовной и основывалась на многолетнем опыте приема и лечения пациентов со злокачественными заболеваниями кожи
На первичном приеме для диагностики злокачественной опухоли кожи врач использует комплекс клинических признаков, позволяющих сформулировать диагноз. К классическим признакам относятся:
-
цвет опухоли,
-
ее размер,
-
наличие изъязвлений,
-
наличие четкой границы,
-
эволюция элемента.
-
локализация и другие дополнительные признаки.
Как показывают многолетние наблюдения, чем больше опыт врача, тем больше точность диагноза и вероятность того, что диагноз будет установлен на ранней стадии. Таким опытом обладают единицы специалистов, работающие на специализированных приемах, на которые пациенты направляются уже с подозрительным новообразованием. Возможности этих специалистов по приему ограничены. Проблема раннего обнаружения злокачественных заболеваний усугублялась ростом таких заболеваний, как в Российской Федерации, так и в мире.
Поэтому было предложено передать накопленный опыт врачей искусственному интеллекту и на основе имеющегося архива материалов построить и обучить нейросеть.
Предложенная методика была реализована в сотрудничестве группой высококвалифицированных врачей дерматологов и онкологов ПИМУ под руководством И.Л. Шливко, и специалистов по информационным технологиям и построению нейросетей ООО "АИМЕД".
Разработанный комплекс "ПроРодинки" состоит из
-
мобильных приложений на платформах iOS и Android
-
сервера хранения информации и управления информационными потоками
-
сервиса нейросети
-
web приложения экспертов для контроля работы нейросети.
Для построения и обучения нейросети была создана база данных содержащая более 4 тысяч изображений с подтвержденными диагнозами.
Комплекс "ПроРодинки" был реализован в 2019-м году и с сентября по ноябрь проходил испытания в режиме ограниченной эксплуатации. В результате испытаний через систему прошло 1050 случаев подозрений на кожные заболевания, включая диагностированные врачами гемангиомы, невусы, себорейные кератомы, меланомы, базально-клеточный рак и другие.
Входной поток изображений был сформирован на основе участия добровольцев, приема пациентов врачами-экспертами, проведения диспансеризации врачами экспертами. Каждое изображение, зарегистрированное и классифицированное программным комплексом, было оценено минимум двумя экспертами ПИМУ слепым методом.
В результате испытаний были получены следующие характеристики качества работы комплекса:
-
Чувствительность (истинно положительная пропорция) - доля положительных
результатов, которые правильно идентифицированы как таковые (иными словами,
вероятность того, что имеющее место онкозаболевание будет классифицировано
как онкозаболевание) - 88%. -
Специфичность (истинно отрицательная пропорция) доля отрицательных
результатов, которые правильно идентифицированы как таковые (иными словами,
вероятность того, что неонкологические заболевания будут классифицированы как
неонкологические) - 78%. -
Точность - доля соответствия классификации онкология/ не онкология, полученной
программных комплексом "ПроРодинки" в валидационном наборе - 81%.
Показанные значения характеристик соответствуют уровню хорошего врача.
Комплекс "ПроРодинки" имеет заключение Росздравнадзора РФ о том, что комплекс является "немедицинским программным обеспечением для неограниченного круга пользователей в образовательных, научно-популярных, справочно-информационных целях, в том числе для выбора медицинского специалиста."
Использование приложений предполагает наличие ограничивающих условий.
-
Комплекс "ПроРодинки" не может быть использован для лечения и диагностики заболеваний
-
Комплекс выдает лишь рекомендацию о посещении врача и выборе врача нужной специализации на основе анализа присланных материалов
-
При получении рекомендаций необходимо иметь в виду их вероятностный характер в соответствии со значениями характеристик, приведенными выше.
Полный перечень условий использования.