Учёные Саратовского университета разработали мультимодальный неинвазивный метод диагностики рака кожи, позволяющий с точностью 96% различать злокачественные и доброкачественные новообразования. Это открывает путь к быстрой диагностике, способной сократить число биопсий — инвазивных вмешательств, при которых для анализа берут образец ткани с помощью прокола или надреза. О достижении учёных Института физики СГУ рассказывает «Газета.Ru».
Традиционная биопсия требует нарушения целостности кожи, а гистологический анализ занимает до нескольких недель. Неинвазивные методы по отдельности недостаточно надёжны: одни видят только верхние слои кожи, другие не дают клеточного разрешения, третьи сильно зависят от индивидуальных особенностей ткани. Поэтому авторы работы объединили несколько способов диагностики в комплекс, чтобы компенсировать их слабые стороны и повысить точность.
Для этого учёные использовали данные трёх методов — оптической когерентной томографии (ОКТ), спектроскопии диффузного отражения (СДО) и высокочастотного ультразвукового исследования (ВЧУЗИ).
В исследовании приняли участие 65 пациентов с 106 новообразованиями (35 доброкачественных и 71 злокачественное). Из результатов трёх методов выделили числовые показатели: для первого — особенности строения ткани, для второго — показатели крови и пигмента, для третьего — форму и размеры новообразования.
Затем данные обрабатывали алгоритмами машинного обучения. Сначала оставили только самую важную информацию, чтобы упростить анализ. Для каждого из трёх диагностических способов обучили отдельную программу, а их выводы объединили: чем точнее была программа, тем больше значило её решение. Это позволяет поставить диагноз, даже если какой-то из методов не удалось применить.
Мультимодальная модель правильно определила 102 случая. Чувствительность при выявлении злокачественных опухолей составила 99%, специфичность — 96%, при этом доброкачественные распознавались в 91% случаев. Согласованность с диагнозами — 0,91 по шкале Коэна. Это значительно превосходит предыдущую версию метода (37 новообразований, чувствительность 89,1%) и результаты зарубежных аналогов. На основе этой научной работы создаётся аппаратно-программная платформа MultiScan Skin Neoplasms, объединяющая пять диагностических методов с ИИ-поддержкой.
