Использование искусственного интеллекта для прогнозирования и предотвращения неонкологической смертности у онкологических больных: протокол исследования АРИЛИС

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель. Представление исследования АРИЛИС, направленного на оценку возможностей использования искусственного интеллекта для анализа данных компьютерной томографии грудной клетки с целью предсказания и предотвращения неонкологической смертности у больных раком.

Материал и методы. В когортное исследование будут включены больные злокачественными новообразованиями, диагностированными в Архангельской области в 2019–2023 гг. В качестве контрольных групп планируется использовать больных COVID-19 с пневмонией, больных с общесоматической патологией, а также популяционную выборку исследования «Узнай своё сердце». Данные компьютерной томографии грудной клетки всех участников будут обработаны мультитаргетным алгоритмом искусственного интеллекта компании IRA Labs с целью поиска и количественной оценки КТ-признаков сердечно-сосудистой, лёгочной и костной патологии. С даты обработки данных компьютерной томографии грудной клетки с помощью мультитаргетного алгоритма искусственного интеллекта участники исследования будут наблюдаться на предмет выявления новых клинических диагнозов и смертности от всех причин.

Ожидаемые результаты. В ходе исследования будет определена распространённость КТ-признаков патологии сердечно-сосудистой, лёгочной и костной систем у онкологических пациентов в сравнении с популяционной выборкой, оценена частота сердечно-сосудистых, лёгочных и костных событий и смерти от всех причин у больных раком в сравнении с контрольными группами, определён потенциал мультитаргетного алгоритма искусственного интеллекта IRA Labs в оценке и реклассификации оцениваемых рисков у больных злокачественными новообразованиями и создан программный продукт для применения мультитаргетного алгоритма искусственного интеллекта в практическом здравоохранении.

Об авторах

Михаил Юрьевич Вальков

Северный государственный медицинский университет; Архангельский клинический онкологический диспансер

Автор, ответственный за переписку.
Email: i@mvalkov.ru
ORCID iD: 0000-0003-3230-9638
SPIN-код: 8608-8239

д-р мед. наук, профессор

Россия, 163069, Архангельск, Троицкий пр., д. 51; Архангельск

Андрей Mечиславович Гржибовский

Северный государственный медицинский университет; Северный (Арктический) федеральный университет им. М.В. Ломоносова; Северо-Восточный федеральный университет им. М.К. Аммосова

Email: a.grjibovski@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-5464-0498
SPIN-код: 5118-0081

PhD

Россия, 163069, Архангельск, Троицкий пр., д. 51; Архангельск; Якутск

Александр Валерьевич Кудрявцев

Северный государственный медицинский университет

Email: ispha09@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-8902-8947
SPIN-код: 9296-2930

PhD

Россия, 163069, Архангельск, Троицкий пр., д. 51

Максим Андреевич Богданов

Северный государственный медицинский университет

Email: chief-bma@ya.ru
ORCID iD: 0009-0002-3469-658X
Россия, 163069, Архангельск, Троицкий пр., д. 51

Дмитрий Васильевич Богданов

Северный государственный медицинский университет; Архангельский клинический онкологический диспансер

Email: bogdanovdv@onko29.ru
ORCID iD: 0000-0002-4105-326X
SPIN-код: 2507-1354
Россия, 163069, Архангельск, Троицкий пр., д. 51; Архангельск

Андрей Андреевич Дяченко

Северный государственный медицинский университет

Email: andreydyachenko3@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-8421-5305
SPIN-код: 5887-5750

канд. мед. наук

Россия, 163069, Архангельск, Троицкий пр., д. 51

Валерия Юрьевна Чернина

ООО «АЙРА Лабс»

Email: chernina909@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-0302-293X
SPIN-код: 8896-8051
Россия, Москва

Михаил Геннадьевич Беляев

ООО «АЙРА Лабс»

Email: belyaevmichel@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-9906-6453
SPIN-код: 2406-1772

канд. физ.-мат. наук, профессор

Россия, Москва

Фарух Рамильевич Яушев

ООО «АЙРА Лабс»; Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)

Email: yaushev@phystech.edu
ORCID iD: 0009-0006-1210-5311
Россия, Москва; Долгопрудный

Елена Вячеславовна Панина

ООО «АЙРА Лабс»

Email: panina@npcmr.ru
ORCID iD: 0009-0008-2981-2957
SPIN-код: 7633-4770
Россия, Москва

Мария Александровна Донскова

ООО «АЙРА Лабс»

Email: m.donskova@ira-labs.com
ORCID iD: 0009-0001-5095-1723
SPIN-код: 1892-3711
Россия, Москва

Евгения Александровна Соболева

ООО «АЙРА Лабс»

Email: info@ira-labs.com
ORCID iD: 0009-0009-4037-6911
Россия, Москва

Мария Васильевна Басова

ООО «АЙРА Лабс»

Email: m.basova@ira-labs.com
ORCID iD: 0009-0000-3325-8452
Россия, Москва

Максим Евгеньевич Писов

ООО «АЙРА Лабс»

Email: max@ira-labs.com
ORCID iD: 0000-0001-8727-5792
SPIN-код: 7812-9031
Россия, Москва

Мария Николаевна Дугова

ООО «АЙРА Лабс»

Email: dugovamaria@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0004-5586-8015
Россия, Москва

Екатерина Александровна Петраш

ООО «АЙРА Лабс»

Email: e.a.petrash@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-6572-5369
SPIN-код: 6910-8890
Россия, Москва

Регина Рустемовна Гареева

ООО «АЙРА Лабс»

Email: regina.gareeva@phystech.edu
ORCID iD: 0009-0007-5519-7268
Россия, Москва

Алексей Евгеньевич Шевцов

ООО «АЙРА Лабс»

Email: a.shevtsov@ira-labs.com
ORCID iD: 0000-0003-3085-4325
Россия, Москва

Вильгельм Вальерьевич Вольман

ООО «АЙРА Лабс»

Email: v.volman@ira-labs.com
ORCID iD: 0009-0000-6631-1256
Россия, Москва

Зелимхан Гези-Махмаевич Берикханов

Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова

Email: berikkhanov_z_g@staff.sechenov.ru
ORCID iD: 0000-0002-4335-3987
SPIN-код: 5506-9748

канд. мед. наук

Россия, Москва

Сергей Николаевич Авдеев

Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова

Email: serg_avdeev@list.ru
ORCID iD: 0000-0002-5999-2150
SPIN-код: 1645-5524

д-р мед. наук, профессор

Россия, Москва

Наталья Сергеевна Серова

Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова

Email: serova_n_s@staff.sechenov.ru
ORCID iD: 0000-0001-6697-7824
SPIN-код: 4632-3235

д-р мед. наук, профессор

Россия, Москва

Марина Игоревна Секачева

Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова

Email: serova_n_s@staff.sechenov.ru
ORCID iD: 0000-0003-0015-7094
SPIN-код: 4801-3742

PhD, доцент

Россия, Москва

Ярослав Игоревич Ашихмин

Центр экспертизы и контроля качества медицинской помощи

Email: ashikhmin@rosmedex.ru
ORCID iD: 0000-0002-1243-5701
SPIN-код: 3871-1099

канд. мед. наук

Россия, Москва

Жанна Евгеньевна Белая

Национальный медицинский исследовательский центр эндокринологии

Email: jannabelaya@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-6674-6441
SPIN-код: 4746-7173

д-р мед. наук

Россия, Москва

Виталий Владимирович Омельяновский

Центр экспертизы и контроля качества медицинской помощи

Email: vvo@rosmedex.ru
ORCID iD: 0000-0003-1581-0703
SPIN-код: 1776-4270

д-р мед. наук, профессор

Россия, Москва

Михаил Юрьевич Гончаров

ООО «АЙРА Лабс»; Институт искусственного интеллекта

Email: m.goncharov@ira-labs.com
ORCID iD: 0009-0009-8417-0878
SPIN-код: 7877-3375
Россия, Москва; Москва

Александр Сергеевич Герштанский

Северный государственный медицинский университет

Email: zdrav@dvinaland.ru
ORCID iD: 0009-0000-9646-1511
Россия, 163069, Архангельск, Троицкий пр., д. 51

Виктор Александрович Гомболевский

ООО «АЙРА Лабс»; Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова; Институт искусственного интеллекта

Email: g_victor@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1816-1315
SPIN-код: 6810-3279

канд. мед. наук

Москва; Москва; Москва

Список литературы

  1. ВОЗ: Десять ведущих причин смерти в мире. Глобальный веб-сайт. Режим доступа: https://www.who.int/ru/news-room/fact-sheets/detail/the-top-10-causes-of-death Дата обращения: 13.02.2024.
  2. Wong M.C.S., Huang J., Chan P.S., et al. Global incidence and mortality of gastric cancer, 1980–2018 // JAMA Network Open. 2021. Vol. 4, N 7. P. e2118457. d oi: 10.1001/jamanetworkopen.2021.18457
  3. Howlader N., Forjaz G., Mooradian M.J., et al. The effect of advances in lung-cancer treatment on population mortality // N Engl J Med. 2020. Vol. 383, N 7. P. 640–649. doi: 10.1056/NEJMoa1916623
  4. Allemani C., Weir H.K., Carreira H., et al. Global surveillance of cancer survival 1995–2009: analysis of individual data for 25 676 887 patients from 279 population-based registries in 67 countries (CONCORD-2) // Lancet. 2015. Vol. 385, N 9972. P. 977–1010. doi: 10.1016/S0140-6736(14)62038-9
  5. Zeng H., Chen W., Zheng R., et al. Changing cancer survival in China during 2003–2015: a pooled analysis of 17 population-based cancer registries // Lancet Glob Health. 2018. Vol. 6, N 5. P. e555–e567. doi: 10.10116/S2214-109X(18)30127-X
  6. Валькова Л.Е., Мерабишвили В.М., Панкратьева А.Ю., и др. Выживаемость больных ЗНО, включёнными в программу первого этапа диспансеризации отдельных групп взрослого населения: эпидемиологический анализ на основе данных канцер-регистра // Вопросы онкологии. 2021. Т. 67, № 4. С. 501–510. EDN: LHCVAZ doi: 10.37469/0507-3758-2021-67-4-501-510
  7. Zaorsky N.G., Churilla T.M., Egleston B.L., et al. Causes of death among cancer patients // Ann Oncol. 2017. Vol. 28, N 2. P. 400–407. doi: 10.1093/annonc/mdw604
  8. Валькова Л.Е., Левит М.Л., Мерабишвили В.М., и др. Динамика смертности от злокачественных новообразований, регистрируемых в ходе диспансеризации отдельных групп взрослого населения: популяционное исследование по данным Архангельского областного канцер-регистра // Research'n Practical Medicine Journal. 2020. Vol. 7, N 4. P. 175–182. EDN: UWZJGX doi: 10.17709/2409-2231-2020-7-4-14
  9. Cao B., Soerjomataram I., Bray F. The burden and prevention of premature deaths from noncommunicable diseases, including cancer: a global perspective. In: Wild C.P., Weiderpass E., Stewart B.W., eds. World Cancer Report. Cancer research for cancer prevention. Lion, 2020.
  10. Authors/Task Force Members, Piepoli M.F., Hoes A.W., et al. 2016 European Guidelines on cardiovascular disease prevention in clinical practice: the sixth joint task force of the European Society of Cardiology and other societies on cardiovascular disease prevention in clinical practice (constituted by representatives of 10 societies and by invited experts): developed with the special contribution of the European Association for Cardiovascular Prevention & Rehabilitation (EACPR) // Eur J Prev Cardiol. 2016. Vol. 23, N 11. NP1–NP96. doi: 10.1177/2047487316653709
  11. Sedlak T., Herscovici R., Cook-Wiens G., et al. Predicted versus observed major adverse cardiac event risk in women with evidence of ischemia and no obstructive coronary artery disease: a report from WISE (Women's Ischemia Syndrome Evaluation) // J Am Heart Assoc. 2020. Vol. 9, N 7. P. e013234. doi: 10.1161/JAHA.119.013234
  12. Sofogianni A., Stalikas N., Antza C., Tziomalos K. Cardiovascular risk prediction models and scores in the era of personalized medicine // J Pers Med. 2022. Vol. 12, N 7. P. 1180. doi: 10.3390/jpm12071180
  13. Сафарян А.С., Выгодин В.А., Небиеридзе Д.В., Никонова К.В. Сопоставимость оценки сердечно-сосудистого риска согласно шкале SCORE и по кальциевому индексу коронарных артерий (индекс Агатстона) // Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2023. Т. 22, № 9. С. 6–13. EDN: EWWUXT doi: 10.15829/1728-8800-2023-3650
  14. Эксперимент по использованию инновационных технологий в области компьютерного зрения для анализа медицинских изображений и дальнейшего применения в системе здравоохранения. Режим доступа: https://mosmed.ai Дата обращения: 18.05.2024.
  15. Чернина В.Ю., Беляев М.Г., Силин А.Ю., и др. Диагностическая и экономическая оценка применения комплексного алгоритма искусственного интеллекта, направленного на выявление десяти патологических находок по данным компьютерной томографии органов грудной клетки // Digital Diagnostics. 2023. Т. 4, № 2. C. 105–132. EDN: UGUJWJ doi: 10.17816/DD321963
  16. Морозов С.П., Проценко Д.Н., Сметанина С.В., и др. Лучевая диагностика коронавирусной болезни (COVID-19): организация, методология, интерпретация результатов: препринт № ЦДТ-2020-I. В кн.: Лучшие практики лучевой и инструментальной диагностики. Вып. 65. М.: ГБУЗ «НПКЦ ДиТ ДЗМ», 2020.
  17. Lynch D.A., Austin J.H., Hogg J.C., et al. CT-definable subtypes of chronic obstructive pulmonary disease: a statement of the Fleischner Society // Radiology. 2015. Vol. 277, N 1. P. 192–205. doi: 10.1148/radiol.2015141579
  18. Hersh C.P., Washko G.R., Estépar R.S., et al. Paired inspiratory-expiratory chest CT scans to assess for small airways disease in COPD // Respir Res. 2013. Vol. 14, N 1. P. 42. doi: 10.1186/1465-9921-14-42
  19. Erbel R., Aboyans V., Boileau C., et al. 2014 ESC Guidelines on the diagnosis and treatment of aortic diseases: Document covering acute and chronic aortic diseases of the thoracic and abdominal aorta of the adult. The task force for the diagnosis and treatment of aortic diseases of the European Society of Cardiology (ESC) // Eur Heart J. 2014. Vol. 35, N 41. P. 2873–2926. doi: 10.1093/eurheartj/ehu281
  20. Wanhainen A., Verzini F., Van Herzeele I., et al. Editor's Choice — European Society for Vascular Surgery (ESVS) 2019 Clinical practice guidelines on the management of abdominal aorto-iliac artery aneurysms // Eur J Vascul Endovascul Surg. 2019. Vol. 57, N 1. P. 8–93. doi: 10.1016/j.ejvs.2018.09.020
  21. Jurgens P.T., Carr J.J., Terry J.G., et al. Association of abdominal aorta calcium and coronary artery calcium with incident cardiovascular and coronary heart disease events in black and white middle-aged people: The coronary artery risk development in young adults study // J Am Heart Assoc. 2021. Vol. 10, N 24. P. e023037. doi: 10.1161/JAHA.121.023037
  22. Galiè N., Humbert M., Vachiery J.L., et al. 2015 ESC/ERS Guidelines for the diagnosis and treatment of pulmonary hypertension: The joint task force for the diagnosis and treatment of pulmonary hypertension of the European society of cardiology (ESC) and the European respiratory society (ERS): Endorsed by: Association for European paediatric and congenital cardiology (AEPC), International society for heart and lung transplantation (ISHLT) // Eur Respir J. 2015. Vol. 46, N 4. P. 903–975. doi: 10.1183/13993003.01032-2015
  23. Agatston A.S., Janowitz W.R., Hildner F.J., et al. Quantification of coronary artery calcium using ultrafast computed tomography // J Am Coll Cardiol. 1990. Vol. 15, N 4. P. 827–832. doi: 10.1016/0735-1097(90)90282-t
  24. Белая Ж.Е., Белова К.Ю., Бирюкова Е.В., и др. Федеральные клинические рекомендации по диагностике, лечению и профилактике остеопороза // Остеопороз и остеопатии. 2021. Т. 24, № 2. С. 4–47. EDN: TUONYE doi: 10.14341/osteo12930
  25. Genant H.K., Jergas M. Assessment of prevalent and incident vertebral fractures in osteoporosis research // Osteoporosis Int. 2003. Vol. 14, Suppl 3. P. S43–S55. doi: 10.1007/S00198-002-1348-1
  26. Spearman J.V., Renker M., Schoepf U.J., et al. Prognostic value of epicardial fat volume measurements by computed tomography: a systematic review of the literature // Eur Radiol. 2015. Vol. 25, N 11. P. 3372–3381. doi: 10.1007/s00330-015-3765-5
  27. Cook S., Malyutina S., Kudryavtsev A.V., et al. Know your heart: rationale, design and conduct of a cross-sectional study of cardiovascular structure, function and risk factors in 4500 men and women aged 35–69 years from two Russian cities, 2015–2018 // Wellcome Open Res. 2018. Vol. 3. P. 67 doi: 10.12688/wellcomeopenres.14619.3
  28. Mirolyubova O., Kholmatova K., Postoeva A., et al. Socio-demographic, lifestyle, and cardiometabolic characteristics associated with low-grade systemic inflammation in Russian adult population // Biomolecules. 2023. Vol. 13, N 5. P. 835. doi: 10.3390/biom13050835
  29. Драпкина О.М., Шальнова С.А., Имаева А.Э., и др. Эпидемиология сердечно-сосудистых заболеваний и их факторов риска в регионах Российской Федерации. Третье исследование (ЭССЕ-РФ-3). Обоснование и дизайн исследования // Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2022. Т. 21, № 5. С. 48–57. EDN: EZUGUW doi: 10.15829/1728-8800-2022-3246
  30. McClelland R.L., Jorgensen N.W., Budoff M., et al. 10-year coronary heart disease risk prediction using coronary artery calcium and traditional risk factors: derivation in the MESA (Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis) with validation in the HNR (Heinz Nixdorf Recall) study and the DHS (Dallas Heart Study) // J Am Coll Cardiol. 2015. Vol. 66, N 15. P. 1643–1653. doi: 10.1016/j.jacc.2015.08.035
  31. Центр диагностики и телемедицины [интернет]. ООО «АЙРА Лабс»: Chest-IRA. Режим доступа: https://mosmed.ai/service_catalog/chestira Дата обращения: 17.04.2024.
  32. Морозов С.П., Владзимирский А.В., Кляшторный В.Г., и др. Клинические испытания программного обеспечения на основе интеллектуальных технологий (лучевая диагностика): препринт № ЦДТ-2019-1. В кн.: Лучшие практики лучевой и инструментальной диагностики. Вып. 23. М.: ГБУЗ «НПКЦ ДиТ ДЗМ», 2019.
  33. Владзимирский А.В., Васильев Ю.А., Арзамасов К.М., и др. Компьютерное зрение в лучевой диагностике: первый этап Московского эксперимента. М.: Издательские решения, 2023. EDN: FOYLXK
  34. Ansah J.P, Chiu C.T. Projecting the chronic disease burden among the adult population in the United States using a multi-state population model // Front Public Health. 2023. Vol. 10. P. 1082183. doi: 10.3389/fpubh.2022.1082183
  35. Koene R.J., Prizment A.E., Blaes A., Konety S.H. Shared risk factors in cardiovascular disease and cancer // Circulation. 2016. Vol. 133, N 11. P. 1104–1114. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.115.020406

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Схематичное изображение этапов проекта.

Скачать (47KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Результаты анализа компьютерной томографии с использованием многозадачной технологии искусственного интеллекта; изображение в аксиальной плоскости с данными о выявленных патологиях: зелёным цветом отмечены значения находок в пределах нормы, жёлтым и оранжевым — клинически незначимые находки, красным — клинически значимые; справа представлен скроллинг, соответствующий КТ-серии, на которой цветами отображаются патологии, выявленные с помощью искусственного интеллекта на срезах.

Скачать (251KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Результат обработки компьютерной томографии с помощью мультитаргетной технологии искусственного интеллекта. Для каждого КТ-исследования создаются 4 ключевые изображения, сгруппированные по следующему принципу: находки в дыхательной системе, находки в сердечно-сосудистой системе, находки в органах брюшной полости и забрюшинного пространства, находки в костной системе.

Скачать (535KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».