Искусственный интеллект в операции Моса: как технологии улучшают хирургические результаты для пациентов

Когда хирургия встречается с технологией

Операция Моса остаётся золотым стандартом лечения базальноклеточного рака (BCC) и плоскоклеточного рака (SCC) уже несколько десятилетий и стабильно обеспечивает показатели излечения выше 99 процентов при первичных опухолях. Процедура работает благодаря простому, но мощному принципу: каждый миллиметр края резекции исследуется под микроскопом, прежде чем хирург решит, нужно ли удалять дополнительную ткань.

Этот процесс на удивление эффективен, но он также требует много времени. Каждый хирургический этап включает замораживание, нарезку, окрашивание и прочтение ткани под микроскопом. Пациенты обычно ждут от 30 до 45 минут между этапами. При опухолях, требующих нескольких этапов, процедура может растянуться на несколько часов.

Сегодня всё больше исследований показывает, что искусственный интеллект способен помочь хирургу Моса на этом критически важном лабораторном этапе, делая процесс быстрее, стабильнее и точнее.

“Я вижу в ИИ дополнительную пару глаз в лаборатории. Он не заменяет суждение хирурга Моса, но может отметить на замороженном срезе настораживающие участки, требующие более внимательного изучения. Цель всегда одна и та же: полное удаление рака с минимальным воздействием на пациента.”

Где находится узкое место: анализ замороженных срезов

Чтобы понять, что ИИ привносит в операцию Моса, полезно понять, на что уходит время во время процедуры.

После удаления каждого слоя ткани лаборант готовит замороженные срезы. Ткань замораживают, нарезают на тончайшие пластинки, помещают на предметные стёкла и окрашивают. Затем хирург Моса изучает эти слайды под микроскопом, отыскивая оставшиеся опухолевые клетки вдоль края.

Этот этап требует предельной концентрации. Один слайд Моса может содержать тысячи клеток, и хирургу нужно отличать раковые клетки от нормальных структур кожи, воспалительных клеток, рубцовой ткани и артефактов, возникающих в процессе замораживания. Разница между положительным и чистым краем может зависеть от небольшого скопления клеток в одном углу слайда.

Точность этого процесса в опытных руках чрезвычайно высока. Но он по своей природе остаётся человеческим. Усталость в конце долгого операционного дня, тонкие гистологические картины при агрессивных подтипах опухолей и сам огромный объём ткани, который нужно изучить, всё это области, где вычислительное второе мнение может принести пользу.

Что показывают исследования

Систематический обзор и метаанализ, опубликованные в Dermatologic Surgery в 2024 году, изучили показатели моделей ИИ, применённых к хирургическим срезам Моса. Результаты обнадёживают. Модели глубокого обучения, обученные на изображениях целых слайдов замороженных срезов, достигли площади под кривой (AUC) выше 0,93 для выявления базальноклеточного рака, что приближается к уровню опытных дерматопатологов.

Отдельные исследования показали, что свёрточные нейронные сети способны выявлять BCC на замороженных срезах с чувствительностью выше 90 процентов при сохранении специфичности выше 85 процентов. Одна исследовательская группа разработала модель классификации со слабым контролем, созданную специально для срезов Моса, которая смогла отличать слайды с опухолью от слайдов без неё, не требуя разметки на уровне пикселей во время обучения, что является значимым практическим преимуществом для внедрения таких систем в клинических условиях.

Ещё одно исследование 2024 года представило модель глубокого обучения, прошедшую валидацию на многоцентровом наборе данных замороженных срезов Моса для немеланомного рака кожи. Модель продемонстрировала стабильные показатели при разных методах подготовки ткани и протоколах окрашивания, и это важная находка, поскольку качество замороженных срезов может различаться между лабораториями.

Как ИИ мог бы работать на практике

Важно ясно понимать, что ИИ делает, а что не делает в этом контексте. Ни одна система ИИ сегодня не заменяет роль хирурга Моса в прочтении замороженных срезов. Технология разрабатывается как инструмент поддержки принятия решений, второй читатель, способный выделить настораживающие участки на слайде до или во время того, как хирург его изучает.

При типичном внедрении рабочий процесс выглядел бы так: ткань готовят и сканируют с помощью системы визуализации целых слайдов, по сути цифровой камеры высокого разрешения, подключённой к микроскопу. Алгоритм ИИ анализирует отсканированное изображение и формирует тепловую карту, отмечающую участки, где модель распознаёт признаки, соответствующие опухолевым клеткам. Хирург Моса изучает и тепловую карту, и исходный слайд, используя результат ИИ как ещё один источник данных в процессе принятия решения.

Такой подход сохраняет авторитет и клиническое суждение хирурга, при этом потенциально сокращая время, нужное на просмотр каждого слайда, и снижая риск пропустить небольшой очаг оставшейся опухоли.

Что это значит для пациентов

С точки зрения пациента внедрение ИИ в операцию Моса может обернуться несколькими ощутимыми преимуществами.

Более короткое время процедуры. Если ИИ способен помочь хирургу эффективнее определять чистые края, время между этапами может сократиться. Для пациента, который ждёт с открытой раной на лице, даже умеренное сокращение времени ожидания значимо.

Большая стабильность. ИИ не устаёт к концу дня. Он обеспечивает тот же уровень анализа на двадцатом слайде, что и на первом. Эта стабильность особенно важна в сложных случаях, требующих многих этапов.

Больше уверенности в чистоте краёв. Второй читатель в лице ИИ добавляет уровень проверки. Когда и хирург, и алгоритм согласны, что край чист, появляется повышенная уверенность в том, что рак удалён полностью.

Потенциал для меньшего числа лишних этапов. Более качественное картирование опухоли до операции в сочетании с анализом краёв при поддержке ИИ может помочь хирургам выполнять более точное первичное иссечение и тем самым сократить число необходимых этапов.

Ни одно из этих преимуществ не требует от пациента вести себя как-то иначе. Сам опыт операции Моса (местная анестезия, поэтапное удаление, реконструкция в тот же день) остаётся прежним. Разница происходит за кулисами, в лаборатории.

Текущее положение дел в нашей клинике

В нашей клинике мы уже применяем искусственный интеллект на диагностическом этапе лечения с помощью системы FotoFinder AIMEE для дерматоскопического анализа. Эта платформа помогает нам выявлять подозрительные образования раньше и с большей уверенностью, что напрямую влияет на планирование операции.

Что касается анализа замороженных срезов во время самой операции Моса, инструменты прочтения при поддержке ИИ пока находятся на этапе исследований и валидации. Мы внимательно следим за этой областью и оцениваем появляющиеся инструменты с той же строгостью, что и любую новую технологию: улучшает ли она результаты пациентов, не привнося новых рисков?

Принципы, которыми мы руководствуемся, ясны. Технология должна служить пациенту, а не наоборот. Любой инструмент ИИ, который мы примем, обязан продемонстрировать явную клиническую пользу в опубликованных рецензируемых исследованиях. А опыт и суждение хирурга Моса всегда должны оставаться в центре каждого решения.

Более широкие применения ИИ в дерматологической хирургии

Помимо анализа замороженных срезов, ИИ изучается в нескольких областях, важных для хирургической дерматологии.

Картирование границ опухоли до операции. Анализ дерматоскопических изображений и снимков конфокальной микроскопии при поддержке ИИ может помочь определить края опухоли до первого разреза и тем самым сократить число необходимых этапов Моса.

Планирование реконструкции. Модели машинного обучения обучают на больших базах данных хирургических исходов, чтобы помочь предсказать, какие методики закрытия дают лучшие функциональные и косметические результаты при разных размерах раны и анатомических локализациях.

Наблюдение после операции. Инструменты сравнения изображений на основе ИИ могут помочь выявлять ранние признаки рецидива на контрольных визитах, отмечая тонкие изменения, которые трудно заметить глазом.

Эти применения находятся на разных стадиях разработки. Их объединяет общая философия: использовать вычислительные инструменты, чтобы усиливать, а не заменять навыки и опыт хирурга.

Взгляд в будущее

Внедрение ИИ в операцию Моса — это вопрос не «будет ли», а «когда и как». Объём опубликованных данных растёт, технология взрослеет, а потенциальная польза для пациентов реальна.

Что не изменится, так это сама суть процедуры. Операция Моса по-прежнему будет опираться на способность хирурга интерпретировать сложную гистологию, принимать хирургические решения в реальном времени и выполнять точную реконструкцию. ИИ станет инструментом в этом процессе, подобно тому как сам микроскоп был революционным инструментом, когда д-р Фредерик Мос впервые разработал эту методику.

Для пациентов, рассматривающих операцию Моса сегодня, посыл обнадёживает. Вы уже получаете самое эффективное из существующих лечений рака кожи, выполняемое специалистами с подготовкой Fellowship по проверенным методикам. Инструменты ИИ на горизонте лишь улучшат этот процесс.

Частые вопросы

Используется ли ИИ прямо сейчас во время моей операции Моса?

Прочтение замороженных срезов при поддержке ИИ пока находится на этапе исследований и ещё не является частью стандартной клинической практики. При этом ИИ уже используется на диагностическом этапе в нашей клинике через систему FotoFinder AIMEE для дерматоскопического анализа, которая помогает выявлять подозрительные образования до планирования операции.

Заменит ли ИИ хирурга Моса?

Нет. ИИ в этом контексте работает как инструмент поддержки принятия решений, второй читатель, выделяющий участки, заслуживающие внимания. Опыт, клиническое суждение и хирургическое мастерство хирурга Моса остаются необходимыми и незаменимыми. Цель ИИ помочь хирургу, а не действовать самостоятельно.

Насколько точен ИИ в выявлении рака кожи на замороженных срезах?

Опубликованные исследования сообщают о площади под кривой выше 0,93 для выявления BCC на замороженных срезах Моса. Это высокий уровень показателей, хотя надо учитывать, что эти результаты получены в контролируемых исследовательских условиях. Клиническая валидация в разнообразных условиях реальной практики продолжается.

Сделает ли ИИ операцию Моса быстрее?

Возможно, да. Если ИИ способен помочь хирургу эффективнее просматривать слайды и с большей уверенностью определять чистые края, время между этапами может сократиться. При этом приоритетом всегда остаются точность и полнота удаления рака, а не скорость.

Работает ли ИИ для всех типов рака кожи в операции Моса?

Большая часть исследований до сих пор была сосредоточена на базальноклеточном раке, самом частом показании к операции Моса. Исследования по плоскоклеточному раку и другим типам опухолей продолжаются. Показатели ИИ могут различаться между подтипами опухолей, и нужны дополнительные исследования, прежде чем эти инструменты получат широкое применение при всех показаниях.