Bp-samara.ru

БП Самара
2 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Патологоанатом, основные компетенции

Цифровая патология в России: опыт и перспективы

В статье описаны общие принципы цифровой патологии, доступные в России современные ресурсы, а также возможные направления развития данной технологии с использованием обучения нейросетей.

Патологическая анатомия — раздел медицинской науки, занимающийся как осуществлением посмертных исследований, так и прижизненной диагностикой, причем последняя занимает, вопреки общественному мнению, более 90% рабочего времени врача-патологоанатома [1]. Трудно переоценить значимость прижизненной патанатомической диагностики, учитывая, что она часто является решающим фактором при принятии решения об окончательном диагнозе и соответствующей стратегии лечения. В онкологической диагностике, в частности, морфологический диагноз включает в себя не только принятие решения о злокачественности или доброкачественности процесса, точное типирование опухоли, но и, зачастую, определение потенциальной эффективности современных таргетных препаратов.
Несмотря на важность, патологическая анатомия сегодня испытывает большую нехватку специалистов. По разным оценкам, в среднем в странах ЕС вакантны порядка 20–30% позиций врача-патологоанатома, в США — около 20–25% [2], в России нехватка специалистов может достигать 45% [3].
Положение патоморфологических служб как в России, так и за рубежом также осложняется тем, что для качественной диагностики важно соблюдение принципов субспециализации [4] и коллегиальности [5]. В настоящее время большинство клиницистов-онкологов имеют субспециализацию и требуют от патолога углубленной и полной информации в каждом случае злокачественного новообразования. Патолог общего профиля просто не может обеспечить соответствующего клинициста необходимыми данными.
В настоящее время практика получения «второго мнения» от узкоспециализированного врача-патологоанатома значительно упрощена путем внедрения телепатологии. Пересмотр случаев с применением цифровой диагностики и привлечением субспециализированных патологов позволяет полностью изменить первичный диагноз патологов широкого профиля в 50,8–53,3% случаев, что ведет к последующему изменению плана лечения и прогноза заболевания [6, 7]. Причиной такой высокой частоты диагностических расхождений в окончательном диагнозе является отсутствие знаний о редких или необычных опухолях у патологоанатомов широкого профиля [8]. Исследование ошибок в диагностике опухолей мягких тканей показало, что в 6% случаев патолог ошибочно определяет доброкачественный процесс как злокачественный или наоборот — определяет, например, шванному как лейомиосаркому, а лейомиосаркому как реактивные изменения [9]. Почти все расхождения имели место в связи с различиями в интерпретации опухоли между патологами общей практики и патологами, являющимися участниками мультидисциплинарной команды по изучению сарком.
По нашим неопубликованным данным, при анализе 556 консультационных случаев из архива нашей референсной лаборатории корректировке по клинически значимым параметрам подверглись 82% диагнозов, причем 14% из них получили критическую корректировку — не подтвердился злокачественный процесс или доброкачественный процесс оказался злокачественным. Наибольший процент расхождений в диагностике коснулся опухолей лимфоидной ткани, предстательной железы, мягких тканей и костей.
Таким образом, на настоящем этапе развития патологоанатомической службы в России одной из самых масштабных проблем является отсутствие достаточного количества узкоспециализированных патологов, что негативно сказывается на диагностическом и лечебном процессе. Это особенно актуально для патологоанатомических отделений, расположенных вне крупных городов, где возможность отправить материал пациента для консультации в специализированную онкологическую клинику недоступна.

Система телепатологии, SAAS-платформа

Одним из вариантов решения описанной проблемы является создание системы телепатологии — перевода морфологических исследований из физического в цифровой формат с последующей быстрой и качественной передачей полученных цифровых гистологических препаратов специалистам.
В практическом смысле цифровая патология существует и развивается уже почти 50 лет. Впервые черно-белые фотографии микропрепаратов были дистанционно переданы в Бостоне (США) в 1968 г. [10]. Затем фотографии стали делать цветными, повышали их качество и пробовали новые средства передачи изображений; диагностический процесс, происходящий под микроскопом, стали снимать на видеокамеру и т. д. Однако эти методы не были внедрены в клиническую практику ввиду недостаточного для точной диагностики качества получаемых изображений и невозможности сфотографировать весь гистологический препарат целиком при разных увеличениях микроскопа.

В 1999–2000 гг. появилась технология создания изображения всего гистологического препарата (whole slide imaging (WSI)) при помощи специальных гистологических сканеров, что открыло эпоху цифровой микроскопии, решающей проблему низкого качества получаемых снимков [11]. Технология WSI — своеобразный аналог технологии Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM), которая является широко распространенным стандартом анализа изображений в радиологии [12].
Среди преимуществ WSI-технологии можно выделить:
— наличие доступа ко всему цифровому слайду (сканируется гистологическое стекло целиком);
— разрешение изображений, полностью соответствующее возможностям современных микроскопов;
— основа для разработки и использования дополнительного программного обеспечения с целью управления изображениями и их анализа;
— создание цифровых архивов гистологических изображений;
возможность одновременного просмотра изображений несколькими специалистами.
При описанных выше плюсах WSI-диагностики замедленное внедрение в рутинную практику патолога этой технологии происходит по следующим причинам:
— отсутствие универсальных стандартов для цифровой патологии;
— правовые барьеры;
— высокая стоимость хранения отсканированных гистологических препаратов;
— отсутствие желания работать с WSI со стороны патологов;
— технологические моменты (например, отсутствие интеграции программного обеспечения (ПО) для анализа WSI с лабораторной информационной системой (ЛИС), длительное время сканирования большого количества гистологических препаратов и отсутствие автоматизации процесса);
— отсутствие интуитивно понятных пользовательских интерфейсов для работы с цифровыми изображениями [10, 13].
Для решения последней из перечисленных проблем компания UNIM разработала собственный программный продукт. Это SAAS-платформа (software as a service) — платформа для дистанционного анализа оцифрованных гистологических препаратов. Платформа уже внедрена в некоторых лабораториях России, США, Европы.
Сегодня WSI-технологии широко применяются в образовательных и научно-исследовательских целях как в России, так и за рубежом [14]. Создание и развитие дистанционных образовательных проектов, которые позволяли бы врачам повышать свою квалификацию, развиваться в профессии без отрыва от работы, являются одними из главных направлений деятельности компаний — разработчиков ПО для телемедицины. В 2015 г. на базе платформы был проведен первый диагностический онлайн-конкурс «Окончательный диагноз» (Final diagnosis), в котором приняли участие более 250 патологов из разных городов России, а также Израиля, Казахстана, Белоруссии и Украины. Патологам было предложено установить диагнозы в 14 сложных случаях самых разных нозологий (опухоли костей, мягких тканей, женской половой системы, центральной нервной системы и др.). Конкурсные случаи были предоставлены и верифицированы врачами-патологоанатомами из Италии (Болонский университет) и Чехии (Biopticka Laborator s. r.o.). На базе этой платформы запущены регулярные образовательные проекты для врачей-патологов Pathology Puzzles, а также созданный совместно с RUSSCO междисциплинарный проект
Oncology Puzzles для патологов, онкологов и специалистов лучевой диагностики. В рамках Pathology Puzzles участникам предлагается не только поставить диагноз, но и полностью пояснить диагностическую стратегию. Модераторы раундов — узкоспециализированные патологи, которые предоставляют для диагностики гистологические препараты опухоли именно из своей области компетенции и помогают участникам выстроить путь к правильному диагнозу. Благодаря такому подходу врачи-патологоанатомы широкого профиля получают возможность:
— ознакомиться с редко встречающимися в их практике нозологиями;
— оценить различие дифференциальных подходов в зависимости от изучаемой области;
— задать вопросы по диагностическому пути патологам из специализированных центров и лабораторий.
На данный момент данная платформа нашей фирмы доступна в Интернете для любого патолога, онколога и врачей других профилей.

Читать еще:  Исследование профессий. Печатник

Система поддержки принятия решений, машинное обучение

Следующим этапом развития цифровой патологии в России является внедрение системы поддержки принятия решений для врача-патологоанатома. Такие системы будут базироваться на обучении нейронных сетей распознавать микроскопическую картину опухоли и предоставлять патологу несколько возможных нозологий для дифференциальной диагностики. В настоящее время есть некоторые затруднения с возможностью обучения нейронных сетей на базе WSI, связанные с большим размером отсканированных изображений (иногда до 10 гигабайт) и необходимостью предоставления большого количества изображений с одной нозологией [15]. Более простые пути обучения с применением фрагментов отсканированных изображений уже показали впечатляющие результаты, например, точность нейросети при распознавании гистологического типа немелкоклеточного рака легкого аналогична точности группы экспертов патологов в области патологии легких [16].

Существует два основных прикладных направления в анализе гистологических изображений:
Решение локальных задач, таких как подсчет экспрессии отдельных иммуногистохимических маркеров.
Создание систем, способных заменить врача на морфологическом этапе диагностики, устанавливая точный диагноз за счет компьютерного зрения.
В обоих направлениях находят широкое применение методы машинного обучения (Machine Learning (ML)). ML — это класс алгоритмов, способных настраивать свои внутренние параметры для решения конкретной задачи (процесс обучения).
Поскольку значительная часть работы по анализу патанатомии связана с обработкой гистологических снимков, естественно использование глубокого обучения (Deep Learning (DL)). DL — это подраздел машинного обучения, показывающий state-of-the-art результаты на многих задачах, в т. ч. на сегментации и классификации изображений.
Применительно к патологической анатомии в целом ряде задач бывает полезно сегментировать ткань на опухолевую и здоровую, а клетки — на положительно и отрицательно среагировавшие. Сегментация — это предсказание по входному изображению интересующей маски. Такая процедура позволяет подсчитать некоторые полезные для патолога признаки, например, долю клеток, находящихся в процессе митоза, площадь опухолевой ткани на срезе и т. д. Кроме того, современные архитектуры сверточных нейронных сетей дают возможность не только классифицировать ткань на опухолевую и здоровую, но и определить тип опухоли.
Неотъемлемой частью диагностики является анализ клинических данных (пола и возраста пациента, истории болезни, проведенного лечения). После предварительной предобработки такие данные могут использоваться совместно с гистологическими снимками для более точного определения заболевания. Выявление скрытых закономерностей — одно из основных преимуществ машинного обучения.
Результатом интеграции больших объемов клинических данных, данных цифровой патологии и аналитических возможностей современных компьютеров является появление нового направления в патологической анатомии и медицине — вычислительной патологии (computational pathology) [17]. Данная дисциплина подразумевает:
анализ электронных данных о пациенте (клинические, лабораторные, радиологические, патологоанатомические);
обработку полученных данных с выделением значимой информации о пациенте;
применение математической модели на молекулярном, индивидуальном и популяционном уровне для получения диагноза и предполагаемого прогноза;
выбор лучшей схемы лечения для конкретного
пациента;
предоставление полученного результата врачу в виде отчета [17].
Такая модель диагностического процесса возможна при широком внедрении в повседневную работу врача цифровых платформ, способных анализировать и накапливать большие объемы данных, что, несомненно, приведет к ускорению коллаборации между клиницистом и патологом.

Читать еще:  Куда лучше поступать после 11 класса мальчику

Заключение

Таким образом, цифровая патология является динамично развивающейся новой перспективной областью науки, требующей для своего развития взаимодействия медицинских и технических специалистов. С каждым годом цифровая диагностика в патологической анатомии занимает все более уверенную позицию, начиная с единичных отдаленных консультаций по отсканированным гистологическим препаратам до появления отдельных патологоанатомических лабораторий, в которых диагностика осуществляется только цифровым методом. В настоящее время движение от традиционного способа диагностики к цифровой уже заметно на многих обучающих курсах или профессиональных конференциях, где для демонстрации микроскопической картины опухолей или других патологических состояний используются WSI-препараты. Разработка программных продуктов с применением методов ML для морфологической диагностики также повышает интерес патологов к оцифровке препаратов. Полный переход к цифровой диагностике в патологоанатомических лабораториях — лишь вопрос времени, и область рентгенологии, в которой это уже произошло, является очевидным примером.

Чем занимается патологоанатом?

В случае кончины человека в домашних условиях аутопсия призвана подтвердить, что смерть не была насильственной и не носит криминальных признаков. Патологоанатом-судмедэксперт по постановлению суда определяет, есть ли признаки насилия в криминальных смертельных случаях.

Но патологоанатом не только исследует трупы и вскрывает умерших людей, чтобы определить причину смерти. Он делает заключение о степени повреждений у живых людей, пострадавших в различных ситуациях.

При планировании хирургических операций и для уточнения диагноза исследует ткани пациентов под микроскопом для выявления злокачественных клеток или подтверждения доброкачественности опухоли. На враче лежит огромная ответственность – не просмотреть зарождения злокачественных клеток.

Исследование биопсии считается более ответственным и сложным, чем посмертное вскрытие. Образцы тканей после каждой операции попадают к патологоанатому для исследования на доброкачественность, определения, присутствует ли в клетках какая-либо патология. Если необходимо он подготавливает и отправляет образцы тканей для дополнительного исследования в других лабораториях.

Читать еще:  Социальный педагог валеолог.

Работа патологоанатома связана с немалым риском. Он постоянно работает с болезнетворными бактериями, инфекционным материалом. Наравне с микробиологами, работающими с микробами, вирусами, должен постоянно быть начеку и соблюдать ТБ. Ведь нередки случаи инфицирования врачей, медсестер серьезными болезнями, иногда заканчивающиеся летальным исходом.

Где учиться

Специальность 31.08.07 Патологическая анатомия можно получить не только в вузах Москвы, но и в медицинских вузах других городов:

  • Российский государственный медицинский университет (г.Москва);
  • Российский университет дружбы народов;
  • Курский государственный медицинский университет;
  • Рязанский государственный медицинский университет;
  • Ростовский государственный медицинский университет;
  • Волгоградский государственный медицинский университет;
  • Дальневосточный государственный медицинский университет.

Обучение по профессии

Чтобы стать патологоанатомом, необходимо получить высшее медицинское образование соответствующего направления. Профессию может освоить любой врач, пройдя специализированные курсы по направлению «Патологическая анатомия». По окончании ее студенты получают сертификат, позволяющий работать в данной отрасли.

Молодых врачей волнует вопрос: «Какая зарплата патологоанатома в России?». Выпускники сомневаются в своем выборе, считая это направление малоперспективным. Однако статистика показывает, что спрос на квалифицированных специалистов растет, оплата труда увеличивается.

Анализ и интерпретация.

Этот этап направлен на обработку полученной информации и формулирование выводов по ее итогам. Это основной этап работы внутреннего аудитора.

Как правило, в ходе обработки информации возникшие у внутреннего аудитора гипотезы о рисках и контролях процесса находят своё подтверждение или опровергаются.

Здесь внутреннему аудитору понадобятся:

знание профессиональных стандартов деятельности: не только выводы внутренних аудиторов, но и вся их деятельность должны строиться на основе требований Стандартов и Международных основ профессиональной практики (МОПП);

знание о применяемых «лучших практиках» в аудируемом бизнес-процессе и связанным с ним: трудно давать оценку о процессе в компании, не понимая, отстаёт ли в этой области компания или опережает конкурентов;

умение анализировать информацию, в т. ч. различную по структуре и виду: иногда может понадобиться найти взаимосвязь, например, между углом уклона дороги и периодом эксплуатации шин на основе анализа маршрутов транспорта;

умение логически мыслить и аргументировать имеющейся информацией свои выводы: выводы внутреннего аудитора должны быть понятны и последовательны;

умение оценить достаточность информации для формирования выводов: невозможно сделать вывод, не обладая полной информацией по проблеме. Здесь, однако, следует соблюдать баланс между оперативностью и достаточностью информации (патологоанатом может поставить самый точный диагноз, но время для лечения упущено).

Правила комментирования

Эти несложные правила помогут Вам получать удовольствие от общения на нашем сайте!

Для того, чтобы посещение нашего сайта и впредь оставалось для Вас приятным, просим неукоснительно соблюдать правила для комментариев:

Сообщение не должно содержать более 2500 знаков (с пробелами)

Языком общения на сайте АиФ является русский язык. В обсуждении Вы можете использовать другие языки, только если уверены, что читатели смогут Вас правильно понять.

В комментариях запрещаются выражения, содержащие ненормативную лексику, унижающие человеческое достоинство, разжигающие межнациональную рознь.

Запрещаются спам, а также реклама любых товаров и услуг, иных ресурсов, СМИ или событий, не относящихся к контексту обсуждения статьи.

Не приветствуются сообщения, не относящиеся к содержанию статьи или к контексту обсуждения.

Давайте будем уважать друг друга и сайт, на который Вы и другие читатели приходят пообщаться и высказать свои мысли. Администрация сайта оставляет за собой право удалять комментарии или часть комментариев, если они не соответствуют данным требованиям.

Редакция оставляет за собой право публикации отдельных комментариев в бумажной версии издания или в виде отдельной статьи на сайте www.aif.ru.

Если у Вас есть вопрос или предложение, отправьте сообщение для администрации сайта.

голоса
Рейтинг статьи
Ссылка на основную публикацию
ВсеИнструменты
Adblock
detector