Обзор результатов опроса пользователей мобильного приложения "ПроРодинки", используемого для выявления злокачественных новообразований кожи на территории Нижегородской области

• Сиводедова Наталья Антоновна
• Карякин Николай Николаевич
• Гамаюнов Сергей Викторович
• Ускова Ксения Александровна

Резюме

В России ежегодно диагностируют более 600 тыс. новых случаев злокачественных новообразований кожи (ЗНК). ЗНК занимают первое место в структуре онкологических заболеваний мужского и женского населения в Российской Федерации. В настоящее время рост заболеваемости ЗНК отмечается во всем мире.

На сегодняшний день российские и зарубежные исследователи продолжают разрабатывать информационные системы на основе автоматического анализа изображений новообразований, направленного на диагностику ЗНК.

B Российской Федерации используется мобильное приложение "ПроРодинки". Приложение разработано сотрудниками кафедры кожных и венерических болезней ФГБОУ ВО "Приволжский исследовательский медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации и специалистами в области IT-технологий ООО "АИМЕД" при поддержке ГБУЗ НО "Нижегородский областной клинический онкологический диспансер".

Цель настоящего этапа исследования - представить и оценить результаты использования мобильного приложения "ПроРодинки" пользователями в выявляемости злокачественных новообразований кожи.

Материал и методы. В работе использовался телефонный опрос пользователей приложения, получивших уведомление о необходимости обращения к врачу в ближайшее время. Телефонный опрос проведен волонтерами-студентами Приволжского исследовательского медицинского университета. Анкета опроса разработана совместно с кафедрой общей и клинической психологии Приволжского исследовательского медицинского университета.

Мобильное приложение "ПроРодинки" - это приложение, которое по фотографии невусов (родинок) и присланным данным определяет вероятность наличия ЗНК, на основании которой формирует и выдает пользователю рекомендацию о необходимости посещения врача.

Результаты. На территории Нижегородской области было загружено 37 022 изображения от 18 544 пользователей мобильного приложения "ПроРодинки". Получили уведомление о необходимости неотложного посещения врача специализированного центра 659 человек (3,5% пользователей). В результате телефонного опроса 343 (52%) пользователей, которым были даны рекомендации о необходимости неотложного посещения врача специализированного центра, обратились к врачу 178 (52%) человек, у 105 (59%) из них после консультации была подтверждена необходимость биопсии, что является маркером диагностической ценности искусственного интеллекта, равной по диагностической точности осмотру дерматовенеролога. По результатам биопсии у 73 (78%) обратившихся подтверждено злокачественное новообразование кожи.

Из тех, кто не обратился к врачу, 45,4% опрошенных пользователей не видели уведомление о необходимости обращения. 39% пользователей, получивших уведомление с подозрением на ЗНК, не ответили на телефонный опрос. Полученные данные говорят о необходимости поиска активных решений информирования пациента, вошедшего в группу высокого риска по ЗНК. Целесообразным является передача функции информирования пациентов с высоким риском ЗНК о необходимости обращения в профильное медицинское учреждение с целью маршрутизации пациента.

Ключевые слова:злокачественные новообразования кожи; ранняя выявляемость; телемедицинские технологии; мобильные приложения; мобильное приложение "ПроРодинки"

В России ежегодно диагностируют более 600 тыс. новых случаев злокачественных новообразований кожи (ЗНК). ЗНК занимают первое место в структуре онкологических заболеваний мужского и женского населения в Российской Федерации. В настоящее время рост заболеваемости ЗНК отмечается во всем мире [1].

Наиболее часто среди всех впервые выявленных новообразований, по поводу которых пациенты обращаются на консультацию к онкологу-дерматологу, встречается невус (2018 г. - 51,53%, 2019 г. - 46,18%, 2020 г. - 47,61%), второе место занимает базальноклеточный рак (19,44; 20,36; 20,63% за 2018, 2019, 2020 гг. соответственно). Наблюдается рост первичной заболеваемости меланомой: в 2018 г. - 5,47%, в 2019 г. - 7,57%, в 2020 г. - 9,61%. Третье место занимают доброкачественные образования кожи, такие как акрохордон, гемангиома, себорейная кератома, дерматофиброма, диспластический невус, которые входят в диапазон 18-20% [2].

На сегодняшний день российские и зарубежные исследователи продолжают разрабатывать информационные системы на основе автоматического анализа изображений новообразований, направленных на диагностику ЗНК [3-6].

B Российской Федерации используется мобильное приложение "ПроРодинки". Приложение разработано сотрудниками кафедры кожных и венерических болезней ФГБОУ ВО "Приволжский исследовательский медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации и специалистами в области IT-технологий ООО "АИМЕД" при поддержке ГБУЗ НО "Нижегородский областной клинический онкологический диспансер".

Цель - представить и оценить результаты использования мобильного приложения "ПроРодинки" пользователями в выявляемости злокачественных новообразований кожи.

Материал и методы

В работе использовался телефонный опрос пользователей приложения, получивших уведомление о необходимости обращения к врачу в ближайшее время. Телефонный опрос проведен волонтерами-студентами Приволжского исследовательского медицинского университета. Анкета опроса разработана совместно с кафедрой общей и клинической психологии Приволжского исследовательского медицинского университета.

При проведении опроса пользователю задавали следующие вопросы: чью фотографию загружали пользователи приложения; обращались ли к врачу после отправки уведомления о необходимости обращения; куда обращались за медицинской помощью; если не обратились к врачу, то почему; проходили ли лечение; какой диагноз был установлен после обращения к врачу.

Программный комплекс "ПроРодинки" предназначен для анализа новообразований кожи на основе фотографий, а также набора риск-факторов, предоставленных пользователем. Фотографии, сделанные пользователями, проходят контроль с помощью алгоритмов компьютерного зрения. Алгоритм определяет качество снимка, а также наличие и размеры новообразования на полученном снимке. Анализ полученных снимков выполняется с применением обученного на верифицированном банке изображений, риск-факторов и динамике новообразований ансамбля нейронных сетей.

Нейронные сети построены на основе предобученных глубоких нейронных сетей с использованием банка из 6 тыс. изображений новообразований кожи с подтвержденным патогистологическим диагнозом с дообучением на накопленном банке изображений, получаемых от пользователей. Для нахождения оптимальной модели сети и ее гиперпараметров проведено около 400 вычислительных экспериментов. Все изображения в банке из 6 тыс. случаев независимо оценены двумя ведущими экспертами онкодерматологами. На основе выполненного анализа изображения, риск-факторов и динамики образования приложение выдает рекомендацию по поводу срочности обращения к специалисту для дальнейшего очного обследования данного новообразования [7]. Алгоритм формирования рекомендаций для пользователя следующий: в случае, когда нейросеть оценила образование как доброкачественное, пользователю автоматически направляется соответствующее сообщение по его обращению. В ином случае, при оценке нейронной сетью образования как злокачественное, обращение пользователя отправляется на дополнительную верификацию эксперту (врачу), и по его заключению формируется окончательное сообщения для пользователя с рекомендацией обратиться к врачу.

Приложение доступно пользователям со 2 декабря 2020 г., наиболее активно использовалось с 1 февраля 2021 г. и обработало за 6 мес более 110 тыс. изображений. Данные по обращениям пользователей, хранимые на сервере, деперсонализированы и предоставлены для дальнейшего анализа [7].

Приложение "ПроРодинки" доступно пользователям бесплатно на всей территории России, что предоставляет возможность использования широкому кругу населения на телефонах с операционными системам Android (https://play.google.com/store/apps/details?id=com.prorodinki) и iOS (https://apps.apple.com/ru/app/про-родинки /id1509983526).

База данных и программа для ЭВМ имеет государственную регистрацию - номер регистрации 2020664964, дата регистрации 19.11.2020. По заключению Росздравнадзора РФ № КП-20-006 от 14.04.2020, Программный комплекс "Про Родинки" является немедицинским программным обеспечением для неограниченного круга пользователей в образовательных, научно-популярных, справочно-информационных целях, в том числе для выбора медицинского специалиста. На сегодняшний день программный комплекс проходит государственную регистрацию как медицинское изделие, предназначенное для использования медицинскими специалистами в качестве системы поддержки принятия медицинского решения.

Пример уведомлений в приложении "ПроРодинки", ответов нейросети и эксперта приведен на рисунке.

Результаты и обсуждение

В Нижегородской области за период январь 2021 г. - октябрь 2022 г. с использованием мобильного приложения "ПроРодинки" было загружено 37 022 изображения от 18 544 пользователей. Получили уведомление о необходимости неотложного посещения врача специализированного центра 659 человек (3,5% пользователей).

Был проведен телефонный опрос граждан, которым искусственный интеллект (ИИ) показал высокий риск наличия ЗНК, дополнительно подтвержденный экспертом. Таких пользователей мы отнесли в группу "высокого риска ЗНК".

Не ответили на звонок дважды 257 (39%) человек, 59 (9%) человек выслушали волонтера и отказались отвечать на опрос. Всего опрошено 343 человека (52%). Результаты представлены в таблице.

Результаты, полученные после обращения к врачу, соответствуют литературным данным [2].

С респондентами, имеющими диагноз "меланома", был проведен дополнительный опрос. В результате 14 опрошенных пациентов с меланомой кожи согласились предоставить детальную медицинскую информацию, включая установленную стадию ЗНК после проведенного гистологического исследования. Получены данные: 9 человек - IА стадия, 3 - IB стадия, 1 - IIА стадия, 1 - IIВ стадия. Соответственно, I стадия установлена у 12 (86%) человек, II стадия - у 2 (14%).

В результате анализа данных по Нижегородской области за 2022 г. получены следующие данные: зарегистрировано 505 случаев меланомы кожи; I стадия - 231 (45,7%) человек, II стадия - 155 (30,7%), III стадия - 81 (16%), IV стадия - 38 (7,5%). Таким образом, несмотря на небольшую выборку, можно предположить, что мобильное приложение способствует более раннему выявлению меланомы кожи.

Заключение

В результате телефонного опроса 343 (52%) пользователей, которым были даны рекомендации о необходимости неотложного посещения врача специализированного центра, обратились к врачу 178 (52%) человек, у 105 (59%) из них после консультации была подтверждена необходимость биопсии, что является маркером диагностической ценности мобильного приложения "ПроРодинки", равной по диагностической точности осмотру дерматовенеролога [6, 8-10]. По результатам биопсии у 73 (78%) обратившихся подтверждено злокачественное новообразование кожи.

Из тех, кто не обратился к врачу, 45,4% опрошенных пользователей не видели уведомление о необходимости обращения, а 39% пользователей, получивших уведомление с подозрением на ЗНК, не ответили на телефонный опрос. Полученные данные свидетельствуют о пользе поиска более активных решений информирования пациента, вошедшего в группу высокого риска по ЗНК. Возможно, целесообразно включение в мобильное приложение вопроса к респонденту о разрешении на передачу информации в профильное медицинское учреждение в случае установление высокого риска ЗНК, а также передача функции информирования пациента медицинской организации для последующей маршрутизации пациента.

Таким образом, представленные данные свидетельствуют о высоком скрининговом значении использования мобильного приложения "ПроРодинки", позволяющего отобрать группы высокого риска пациентов на доамбулаторном этапе. Внедрение телемедицинских технологий с использованием мобильного приложения может привести к ранней выявляемости ЗНК, а также к сокращению сроков обращения к врачу.

Литература

1. Злокачественные новообразования в России в 2021 году (заболеваемость и смертность) / под ред. А.Д. Каприна, В.В. Старинского, А.О. Шахзадовой. Москва : МНИОИ им. П.А. Герцена - филиал ФГБУ "НМИЦ радиологии" Минздрава России, 2022. 252 с.

2. Маринина А.О., Степанова Я.Л., Ускова К.А. Анализ структуры первичной обращаемости специализированного кабинета дерматолога-онколога // VolgaMedScience : сборник тезисов VIII Всероссийской научно-практической конференции молодых ученых и студентов с международным участием, Нижний Новгород, 17-18 марта 2022 года. Нижний Новгород : Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Приволжский исследовательский медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации, 2022. С. 150-152.

3. Maqsood S., Damaševičius R. Multiclass skin lesion localization and classification using deep learning based features fusion and selection framework for smart healthcare // Neural Netw. 2023. Vol. 160. P. 238-258. DOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2023.01.022 Epub 2023 Jan 24. PMID: 36701878.

4. Combalia M., Codella N., Rotemberg V., Carrera C., Dusza S., Gutman D. et al. Validation of artificial intelligence prediction models for skin cancer diagnosis using dermoscopy images: the 2019 International Skin Imaging Collaboration Grand Challenge // Lancet Digit. Health. 2022. Vol. 4, N 5. P. e330-e339. DOI: https://doi.org/10.1016/S2589-7500(22)00021-8 PMID: 35461690; PMCID: PMC9295694.

5. Felmingham C., MacNamara S., Cranwell W., Williams N., Wada M., Adler N.R. et al. Improving Skin cancer Management with ARTificial Intelligence (SMARTI): protocol for a preintervention/postintervention trial of an artificial intelligence system used as a diagnostic aid for skin cancer management in a specialist dermatology setting // BMJ Open. 2022. Vol. 12, N 1. Article ID e050203. DOI: https://doi.org/10.1136/bmjopen-2021-050203 PMID: 34983756; PMCID: PMC8728443.

6. Esteva A., Kuprel B., Novoa R.A., Ko J., Swetter S.M., Blau H.M. et al. Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks // Nature. 2017. Vol. 542, N 7639. P. 115-118. DOI: https://doi.org/10.1038/nature21056.nature21056

7. Шливко И.Л., Гаранина О.Е., Клеменова И.А. и др. Искусственный интеллект: как работает и критерии оценки // Consilium Medicum. 2021. Т. 23, № 8. С. 626-632. DOI: https://doi.org/10.26442/20751753.2021.8.201148

8. Haenssle H.A., Fink C., Schneiderbauer R., Toberer F., Buhl T., Blum A. et al. Man against machine: diagnostic performance of a deep learning convolutional neural network for dermoscopic melanoma recognition in comparison to 58 dermatologists // Ann. Oncol. 2018. Vol. 29, N 8. P. 1836-1842.

9. Marchetti M.A., Codella N.C.F., Dusza S.W., Gutman D.A., Helba B., Kalloo A. et al. Results of the 2016 international skin imaging collaboration international symposium on biomedical imaging challenge: comparison of the accuracy of computer algorithms to dermatologists for the diagnosis of melanoma from dermoscopic images // J. Am. Acad. Dermatol. 2018. Vol. 78, N 2. P. 270-277.e1.

10. Fink C., Blum A., Buhl T., Mitteldorf C., Hofmann-Wellenhof R., Deinlein T. et al. Diagnostic performance of a deep learning convolutional neural network in the differentiation of combined naevi and melanomas // J. Eur. Acad. Dermatol. Venereol. 2020. Vol. 34, N 6. P. 1355-1361. DOI: https://doi.org/10.1111/jdv.16165 Epub 2020 Jan 21. PMID: 31856342.

Материалы данного сайта распространяются на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License («Атрибуция - Всемирная»)