Автореферат и диссертация по медицине (14.00.14) на тему:Использование компьютерных технологий для повышения качества гистологической диагностики опухолей щитовидной железы

На правахрукописи

РОТИН Даниил Леонидович

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА ГИСТОЛОГИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКИ ОПУХОЛЕЙ ЩИТОВИДНОЙ ЖЕЛЕЗЫ.

Специальность: 14.00.14-онкология 14.00.15-патологическая анатомия

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата медицинских наук

Москва, 2005

Работа выполнена в отделе патологической анатомии опухолей человека ГУ РОНЦ им. Н.Н. Блохина РАМН.

Научные руководители:

доктор медицинских наук, профессор Н.Н. Петровичев доктор технических наук, профессор В.Г. Никитаев

Официальные оппоненты:

доктор медицинских наук, профессор В.Л. Любаев

академик РАЕН, доктор медицинских наук, профессор Г.Г. Автандилов

Ведущая организация:

ГУ Медицинский Радиологический Научный Центр РАМН (г. Обнинск).

Защита диссертации состоится «¿/»ОЛЛ'р^с/ъЯ_2005 г. в ¡Р часов

на заседании специализированного ученого совета

при РОНЦ ИМ.Н.Н. Блохина РАМН

по адресу: 115478, г. Москва, Каширское шоссе, 24

С диссертацией можно ознакомиться в Научной библиотеке Российского Онкологического научного Центра по адресу: 115478 г. Москва, Каширское шоссе, 24

Ученый секретарь специализированного ученого совета доктор медицинских наук, профессор

Барсуков Ю.А.

Актуальностьпроблемы.

Своевременная и точная гистологическая диагностика рака щитовидной железы имеет особую актуальность. Это связано, прежде всего, с высокими темпами роста заболеваемости раком щитовидной железы (РЩЖ). Эта локализация находится на втором месте по темпам роста в мире, уступая лишь раку предстательной железы [Кононенко С.Н., 2000, Хмельницкий О.К., 2003]. Кроме того, среди всех болезней эндокринных органов, заболевания, в т.ч. опухоли, щитовидной железы занимают второе место по частоте встречаемости, вслед за сахарным диабетом [Хмельницкий O.K., 1993, 2003].

По показателям последнего десятилетия заболеваемость раком щитовидной железы составляет около 1 - 1,5% от всех злокачественных новообразований, но отмечается тенденция к увеличению частоты данного заболевания, особенно в зонах загрязнения окружающей среды [Демидчик Е.П. с соавт., 1996, Подвязников C.O., 1998]. Прежде всего, это относится к Чернобыльской зоне, где отмечается рост этой патологии, в том числе и среди детей и подростков [Демидчик Е.П. с соавт., 1996, Williams D., 1994]. Смертность от РЩЖ составляет около 1,5 на 100 000 для мужского населения, и около 1,9 на 100 000 человек - для женского населения [Демидчик Е.П. с соавт., 1996].

Широкое внедрение в клиническую практику современных ультразвуковых диагностических методов исследования позволяет обнаруживать в щитовидной железе слабо и не пальпируемые образования. В результате частота выявления узловых образований у т.н. "здоровых" пациентов достигает в настоящее время 10 - 40% [Кононенко С.Н., 2000, Решетников Е.А. с соавт., 1997].

В таких случаях перед патоморфологом часто возникает необходимость дифференциального диагностического поиска в отношении возможной злокачественности процесса.

Морфологическому методу исследования принадлежит ведущая роль в диагностике и дифференциальной диагностике РЩЖ [Кс8а1 й а1. 1985]. Однако в работе врача патологоанатома этот раздел остается чрезвычайно сложным, что объясняется отсутствием в ряде нозологий четких критериев, позволяющих одинаково успешно во всех случаях проводить дифференциальную диагностику различных опухолей и опухолеподобных процессов щитовидной железы [Хмельницкий О.К., 1993]. Все вышеперечисленное позволяет говорить об актуальности вопроса повышения качества гистологической диагностики опухолей щитовидной железы.

Бурное развитие современных компьютерных технологий проникает во все сферы жизни и науки, в т.ч. и медицину [Назаров В. М. с соавт., 2004, Ротин Д.Л. с соавт. 2004]. Эффективное оказание качественных лечебно-диагностических пособий невозможно без автоматизации здравоохранения, использование компьютерных технологий облегчает и ускоряет поиск необходимой информации [Зекий О.Е., 2004]. Это заставило нас обратиться к возможности использования компьютерных технологий в онкоморфологии щитовидной железы.

Цель исследования.

Целью настоящей работы явилось совершенствование и оптимизация работы врачей — патоморфологов, повышение точности гистологического диагноза при опухолях и опухолеподобных процессах щитовидной железы

путем создания специализированной компьютерной программы (экспертной системы, программы для принятия решения).

Для достижения этой цели были поставлены следующие задачи:

1. Создать на базе морфологического архива ГУ РОНЦ им. Н.Н. Блохина РАМН базы данных для специализированной компьютерной программной системы, предназначенной для морфологической диагностики заболеваний щитовидной железы.

2. Выделить совокупность признаков, имеющих сходные значения для различных опухолевых и опухолеподобных процессов щитовидной железы.

3. Выделить совокупность гистологических признаков и их возможных значений, специфичных для каждой нозологической единицы, заложенной в базу данных программной системы.

4. Выявить дифференциально-диагностические критерии для различных сходных по морфологической картине опухолей и опухолеподобных процессов щитовидной железы.

5. Создать специальную компьютерную программную систему по морфологической диагностике заболеваний щитовидной железы, обладающую свойствами интерактивного учебного пособия и интерактивного атласа морфологических изображений.

6. Провести оценку диагностической эффективности применения разработанной программной компьютерной системы с привлечением молодых врачей - патоморфологов, проанализировав основные типы и возможные причины ошибочно поставленных диагнозов.

Научная новизнаработы.

В работе впервые разработана специализированная компьютерная программа для гистологической диагностики опухолей щитовидной железы. В настоящей разработке, касающейся способов совершенствования гистологической диагностики, применены принципиально новые способы решения актуальной задачи, придающие разрабатываемому средству отдельные свойства и черты экспертной системы. Созданная нами компьютерная программная система может работать в трех основных режимах:

1) Компьютерный интерактивный атлас - диагностический пассивный режим;

2) Обучающая программа — учебный режим;

3) Экспертная система - интерактивный диагностический режим.

При работе в режиме компьютерного атласа возможен также просмотр всех случаев по набору признаков, по любой нозологической форме из имеющихся в базе знаний. В режиме учебной программы имеются три подрежима -«Обучение», «Тренинг» и «Экзамен». Все они используются для обучения начинающих и малоопытных патологоанатомов. В режиме экспертной системы возможен поиск по любой комбинации из набора стандартных признаков, поддержка принятия решения в отношении вероятности того или иного диагностического вывода. При помощи данной системы в работе исследованы совокупности признаков, наиболее характерных для нозологических форм. Проведено тестирование возможностей программы в отношении поддержки принятия решения по диагностическому выводу на примере начинающих патологоанатомов.

Научно-практическоезначение

Созданная нами и представленная в настоящей работе программа установлена в патоморфологических отделах и отделениях Научно-исследовательского Института Онкологии Томского научного центра СО РАМН; Северо-Западного Лечебно-Диагностического Центра (г. Санкт-Петербург); Медицинского Радиологического Научного Центра РАМН (г. Обнинск) и ряда других учреждениях, где она успешно используется для поддержки принятия решения врача - патоморфолога при диагностике сложных случаев опухолей щитовидной железы. Данная программа может применяться в повседневной практике патоморфолога при изучении сложных случаев, когда необходима консультация эксперта. В перспективе возможно развитие настоящего программного продукта, в виде расширения и пополнения базы знаний собственным материалом, а также дополнение самой программы различными данными - клиническими, иммуногистохимическими, инструментальных методов исследования и т.д. Создание и успешное внедрение представленной программы открывает перспективы для разработки аналогичного рода программ по другим локализациям (по молочной железе, патологии лимфатических узлов и т.д.).

Объем и структура диссертации.

Диссертация состоит из введения, обзора литературы, общей характеристики клинического материала и методов исследования, результатов собственных исследований, заключения, выводов и списка литературы. Материалы диссертации изложены на страницах компьютерного текста. Работа

содержит 30 рисунков и 15 таблиц. Библиография включает 123 названия, из них отечественных авторов - 25, зарубежных - 98.

Апробацияработы

Материалы работы доложены и обсуждены на совместной научной конференции с участием: отдела патологической анатомии опухолей человека, хирургического отделения опухолей головы и шеи, хирургического отделения опухолей верхних дыхательных и пищеварительных путей НИИ КО ГУ РОНЦ им. Блохина РАМН и отделения опухолей головы и шеи НИИ ДО и Г ГУ РОНЦ им. Блохина РАМН 30 ноября 2004 года.

Публикации.

Результаты работы, отражающие основные положения диссертации, представлялись на научных конференциях: «Новые направления и разработки в онкоморфологии» Москва 16-18 апреля 2003 г, «Новые диагностические и лечебные технологии в онкологии», Томск, 11-12 сентября 2003г. , 19 Европейский Конгресс Патологов, Любляна (Словения), 6-11 сентября 2003 г., Научно-Практической конференции-семинара. «Актуальные вопросы организации патологоанатомической службы, патологоанатомической диагностики и экспертизы», Магнитогорск 21-23 сентября 2004 г., Всероссийской конференции с международным участием «Клиническая морфология щитовидной железы», Белгород, 5-6 октября 2004 г. По материалам диссертации опубликовано 11 научных работ, из них 2 статьи в центральной печати.

Материалы иметоды исследования

Для создания специализированной компьютерной программы - Экспертной Системы для улучшения гистологической диагностики опухолей щитовидной железы, нами использовался собственный архивный операционный и консультативный материал отделения за 1996-2002 годы. Материал был представлен 326 случаями опухолей и опухолеподобных процессов щитовидной железы. Каждый из этих случаев был проиллюстрирован от 2 до 4 микрофотографиями в цифровом формате, что составило 860 изображений. Каждый случай был отнесен к одной из 15 нозологических единиц, использованных в Базе Знаний. Для формализованного описания были выбраны 15 наиболее распространенных нозологических единиц с учетом действующих и применяемых в повседневной работе классификаций. В основу была взята наиболее современная классификация опухолей щитовидной железы Американского института патологии вооруженных сил (AFIP) (Rosai J. et.al., 1992), дополняющая классификацию опухолей щитовидной железы Международной Организации Здравоохранения (ВОЗ - WHO) (Hedinger С. et al., 1988).

Список нозологий, использованных в базе знаний, приведен в таблице 1. Каждый случай был подробно описан экспертами с учетом 33 предварительно разработанных гистологических признаков. Каждому признаку в базе знаний соответствовало от 2 до 12 вариантов значений. Полный список признаков , использовавшихся в базе знаний программы проиллюстрирован в таблице 2.

Таблииа 1. Список нозологических форм, заложенных и использующихся в базе знаний компьютерной программы.

№ НОЗОЛОГИЧЕСКАЯ ЕДИНИЦА Количество случаев (изображений)

1 Фолликулярная аденома 34 (89)

2 Папиллярный рак 160(427)

3 Фолликулярный рак 26 (78)

4 Медуллярный рак 41(105)

5 Инсулярный рак 2(9)

6 Недифференцированный рак 1(3)

7 Смешанный рак 1(3)

8 Злокачественная лимфома 1(2)

9 Узловой зоб 32 (79)

10 Диффузный токсический зоб 6(16)

11 Хронический лимфоцитарный тиреоидит 6(10)

12 Тиреоидит Хашимото 3(9)

13 Изменения, связанные с лечением 1(2)

14 Норма 10 (23)

15 Иное 2(5)

ИТОГО 326 (860)

Таблииа 2. Список гистологических признаков, использовавшихся для стандартизованных описаний в базе знаний.

1.Материал

2.Выходза пределы ЩЖ

3.Капсула опухолевого узла

4.Толщина капсулыузла

5. Края капсулыузла

6. Ангиоматоз капсулыузла

7. Тип структуры

8. Форма фолликулов

9. Наличиеколлоида

10. Состояниеколлоида

11. Характеристика папилл

12. Особенности структуры

13. Инвазия капсулыузла

14. Тип инвазии капсулыузла

15. Инвазиялимфатических сосудов

16. Формаклеток

17. Наличиемитозов

18. Характер клеток

19. Формаядер

20. Размерядер

21. Размеры цитоплазмы

22. Состав цитоплазмы

23. Ядерно-цшпоплазматическое соотношение

24. Ядернаямембрана

25. Расположение ядер по отношению друг к другу

26. Расположениеядер по отношению к базальной мембране

27. Преобладающиеядерные характеристики

28. Состояниеядерноймембраны

29. Стромаузла/опухоли

30. Псаммомныетельца

31. Щитовидная железа вблизиузла

32. Щитовидная железа вдали отузла

33. Строма щитовидной железы

С помощью Экспертной Системы выявляли наиболее часто встречающиеся признаки для репрезентативно представленных нозологических единиц (папиллярный, фолликулярный и медуллярный раки, фолликулярная аденома, узловой зоб), сопоставляя результаты с современными данными литературы. Возможность пополнения базы знаний делает обозримой перспективу аналогичного исследования и для остальных нозологий.

Эта же база знаний послужила основой для специальной интерактивной учебной программы, назначением которой является также (наряду с собственно Экспертной Системой), совершенствование гистологической диагностики в области патоморфологии щитовидной железы, что может осуществляться путем повышения квалификации патологоанатомов в рассматриваемой области. В качестве материала для работы (обучение, тестирование и т.п.) подразумевалось, что он будет общим для всех описанных режимов работы программы.

Наконец, на заключительном этапе было проведено тестирование работы нашей программы в отношении эффективности поддержки принятия решения по достижению правильного гистологического диагноза. Использовался консультативный материал - 60 спорных случаев опухолей и опухолеподобных процессов в щитовидной железе у пациентов территориально и по возрасту, относящихся к группе т.н. «Чернобыльского Рака», т.е. лица 1968-1986 г.р. из областей, относящихся к зонам радиационного загрязнения после аварии на Чернобыльской АЭС. Каждый случай был представлен лишь одним наиболее демонстративным гистологическим препаратом, окрашенным гематоксилином и эозином, сопровождался краткими паспортными данными и гистологическим диагнозом, поставленным по месту жительства. Случаи были просмотрены тремя молодыми врачами- патоморфологами. Все они были лишены, возможности пользоваться, какой бы то ни было справочной литературой или консультациями своих коллег, но могли использовать компьютерную программу. Постановка

диагноза осуществлялась после интерактивного диалога с программой. Далее сопоставлялось количество правильных ответов, данных врачами и предложенных экспертной системой, анализировались сделанные программой ошибки.

Результаты собственных исследований.

1. Характеристика возможныхрежимовработы настоящей программной системы.

В результате проделанной нами работы была создана компьютерная программа по диагностике опухолей и опухолеподобных процессов щитовидной железы. Данная программа может работать в трех основных режимах: Компьютерный Атлас — диагностический пассивный режим, Учебная Программа — обучающий режим и собственно - Экспертная Система, отражающая диагностический интерактивный режим.

Подробно описание работы программы во всех предложенных режимах и ее технические характеристики описаны в ее «Руководстве по эксплуатации». Приведем вкратце характеристику режимов работы представленной нами программы и ее возможности, не углубляясь в техническую сторону проблемы.

Характеристикаработы программной системы в режиме

«Интерактивныйкомпьютерный атлас».

Последним режимом, представленной нами программы, является Интерактивный Компьютерный Атлас. Будучи близким, к рутинному способу получения информации, данный режим все же обладает, по сравнению с первым,

рядом преимуществ. При использовании данного режима, во-первых, имеется возможность просмотра всех имеющихся в базе данных изображений по любой

выбранной нозологической форме. Изображения снабжены уточнениями диагноза, отражающими варианты нозологической формы в рамках принятой классификации, и комментариями. Так, для папиллярного рака возможны варианты: типичный, фолликулярный, инкапсулированный, микрорак, из высоких розовых клеток, столбиковых клеток и т.д. Любое из изображений можно увеличить, чтобы лучше рассмотреть интересующие исследователя детали. Также можно изучить описание к данной гистологической картине, заложенное в Базу Знаний и данное экспертами, вывести форму описания и изображения на принтер для печати. На некоторых из таких увеличенных изображений с описанием можно просматривать значения отдельных признаков, в основном тех, в правильности значений которых у пользователя могут возникнуть трудности. При выборе в описании препарата значения признака появляется специальная разметка, акцентирующая внимание на изображении последнего. Эта возможность направлена на решение проблемы распознавания и правильного толкования значения того или иного признака. Также можно просматривать изображения по любому выбранному значению признака или любой их комбинации. При этом, имеется возможность выбора любой нозологической единицы из списка заболеваний, в пределах которой можно изучать выбранную комбинацию признаков. Например, пользователя интересует комбинация из признаков «Капсула узла - есть» и «Толщина капсулы - толстая». Но не во всех случаях, а как данные признаки выглядят на изображениях, скажем, только фолликулярного рака. Для этого на экране рабочего окна программы имеется кнопка «Искать в пределах нозологической единицы». «Компьютерный Атлас» дает возможность быстрого и точного доступа к изображениям любой нозологической единицы из списка заболеваний, заложенного в Базу Знаний. Это гораздо удобнее, чем пользоваться обычным «бумажным» изданием, которое при равном с нашей

программой объеме изображений (860 гистологических фотографий в цифровом формате) несомненно, занимает больше места, будет громоздким, менее мобильным для поиска изображения, иллюстрирующего нужную гистологическую картину того или иного заболевания.

Характеристикаработыпрограммной системы врежиме

«Обучающая программа».

Первым режимом работы настоящей системы является Обучающая Программа, которую можно рассматривать также в качестве самостоятельного программного продукта. Она может функционировать и эксплуатироваться без двух описанных ниже режимов. Однако, тот факт, что при работе с этой программой используется база знаний, идентичная заложенной для работы в двух других режимах, представляется целесообразным включить и этот раздел в общий комплекс функций и режимов, выполняемых предлагаемой программной системой. Имеются подрежимы: «Обучение», «Тренинг» и «Экзамен».

В режиме «Обучение»:

- Можно просматривать все имеющиеся в Базе Знаний изображения по выбранной нозологической единице,

- Можно просматривать все имеющиеся в Базе Знаний изображения по любому признаку, или набору признаков,

- Изучать отдельные «маркерные» признаки, наиболее характерные для той или иной нозологии,

- Изучать описания, сделанные экспертами, сопоставляя их со своими, и т.д.

В режимах «Тренинг» и «Экзамен» (которые во многом схожи):

- Необходимо описать случайно выбранное изображение из Базы Данных,

- Поставить правильный диагноз по данным изображениям,

- Сравнить свой диагноз и описание с эталонными, данными экспертами,

- Автоматически происходит подсчет общего числа просмотренных случаев и количества правильных ответов.

Обучающая система также может использовать различные Базы Знаний, что делает возможным ее применение и для диагностики опухолей и опухолеподобных процессов других локализаций (молочная железа, почка, лимфатические узлы и т.д.).

Характеристикаработыпрограммной системы врежиме «Экспертная Система».

Экспертная Система для гистологической диагностики опухолей щитовидной железы является основным режимом работы предлагаемой программы. База Знаний данной системы не является закрытой, имеется возможность ее пополнения новым материалом, что повышает ее ценность. Экспертная система предназначена для ввода, обработки, хранения и структурированного вывода информации, связанной с гистологической диагностикой опухолей щитовидной железы. Работа пользователя системой строится по двум основным сценариям.

В соответствии с первым сценарием пользователь осуществляет ввод изображения гистологического препарата из файла или с видеокамеры. В последствие он же проводит визуальный анализ изображения и вводит данные, образующие описание изображения в соответствие с имеющимися признаками и их значениями, а также графическую разметку изображения; сохраняет изображения и его описания в базе данных. Помимо приведенных основных операций в экспертной гистологической системе пользователю предоставляется возможность изменять списки используемых нозологических форм и признаков, характеризующих изображение гистологического препарата. Таким образом,

первый сценарий заключается в пополнении, изменении, редактировании и совершенствовании имеющейся Базы Знаний.

Второй - более важный и ценный сценарий работы включает ввод пользователем набора значений параметров, образующих условия поиска или анализа гистологических данных. Здесь возможен просмотр результатов поиска или анализа данных по выбранному пользователем заболеванию из списка определенных на момент выполнения нозологических форм. Также возможен поиск по набору значений любого сочетания гистологических признаков из имеющегося, и приведенного ранее, в Базе Знаний списка, уже приведенного ранее. Ясно, что в обоих случаях (и по нозологиям, и по признакам) поиск и анализ осуществляются на множестве данных, сохраненных ранее пользователем в Базе Знаний гистологических данных. В случае выбора по заболеваниям, предоставлена возможность выбора конкретной нозологии. После выбора критериев поиска пользователю доступен просмотр изображений, иллюстрирующих различные случаи выбранного заболевания. Приводится также количество случаев и общее количество изображений, которыми в Базе Знаний представлена данная нозологическая форма.

При выборе режима поиска по набору признаков, пользователь получает перед собой рабочее окно с набором разработанных предварительно признаков, полный список которых был приведен выше. Здесь же регистрируются отмеченные пользователем признаки и варианты значений признаков, которые встретились в анализируемом случае. Далее, нажимая клавишу «искать» на экране, производится поиск всех случаев с аналогичной комбинацией признаков по всей Базе Знаний. Рассмотрим для наглядности работу системы на конкретном примере. Так пользователь изучает новый препарат и использует программную систему. В окне поиска по признакам он отмечает некоторое количество признаков. Это могут быть признаки, в правильности заполнения которых, он наиболее уверен. Например,

выбраны «ткань железы с узлом», «Узел не имеет капсулы, но с четкой границей» и «Тип структуры - папиллярный». Число случаев с идентичной комбинацией равно 20. Далее можно посмотреть, какие заболевания, и в каком количестве имеют аналогичную комбинацию, каким образом распределены эти 20 случаев. Несмотря даже на всего три введенных признака, дифференциально- диагностический ряд ограничен лишь тремя нозологическими формами. 60 % приходится на папиллярный рак, 25 % - на узловой зоб, а еще 15% на фолликулярную аденому. Еще один количественный показатель можно получить, если нажать на «поиск по рангам». Данный показатель очень ценен, так как число случаев каждого заболевания в Базе Знаний различно. Этот параметр отражает отношение случаев с идентичной выбранной комбинацией к общему числу случаев данной нозологии в Базе Знаний. Для наших 20 случаев и трех нозологий мы видим другие цифры. Так 20 % узловых зобов в Базе Знаний имеют такое строение, как в примере. Для фолликулярной аденомы и папиллярного рака - 8% и 7% соответственно. По результатам этих двух параметров пользователь и должен ориентироваться в диагнозе. Возможны также следующие пути сужения диагностических рамок: введение большего числа признаков, просмотр препаратов с идентичной комбинацией и сравнение своего случая с ними и т.д. Несмотря на то, что окончательное решение по диагнозу остается за патологом, в вышеописанном режиме система может выступать в роли «виртуального эксперта», поддержки принятия решения, ориентировать в рамках диагностического поиска.

Частота встречаемости гистологическихпризнаковприразличных нозологических единицах, использованных в базе данных.

С целью выявления наиболее характерных и часто встречающихся при определенных заболеваниях признаков, были проанализированы 5 наиболее репрезентативно представленных в Базе Знаний нозологических единиц:

папиллярный рак (160 случаев), фолликулярный рак (26 случаев), медуллярный рак (41 случай), фолликулярная аденома (34 случая) и узловой зоб (32 случая). Как уже упоминалось, База Знаний может пополняться новыми случаями, и в перспективе можно провести подобное исследование в отношении остальных нозологических форм. Наиболее часто встречающиеся признаки и отношение к общему числу случаев данной нозологии, выраженное в процентах для вышеуказанных нозологических единиц, продемонстрированы в таблице 2. Все полученные результаты хорошо согласуются с имеющимися современными данными литературы и могут использоваться в качестве рекомендации при диагностике сложных и спорных случаев.

Тестированиеэффективностиработы Экспертной Системы напримере молодьжпатоморфологов.

Эффективность работы экспертной программы в качестве поддержки принятия решения тестирована на примере молодых врачей патологоанатомов со стажем работы по специальности не более 5 лет. Таких испытуемых было трое. Все они просматривали по 60 консультативных случаев без использования консультаций коллег или возможности пользования справочной литературой, но, ведя диалог с экспертной системой. Характеристика правильных ответов для каждого пользователя проиллюстрирована в таблице 3.

Таблииа 2. Гистологические признаки, наиболее характерные для нозологических единиц в Базе Знаний компьютерной программной системы.

N 1 Папиллярный Рак Фолликулярный рак Медуллярный рак Фолликулярная аденома Узловой зоб

1 Папиллярный тип Наличие четкого узла Солидный тип структуры Микрофолликулярны тип структуры Округлые фолликул

структуры (65%) (90%) (74 %) (84%)

(69%)

2 Микрофолликулярныя Наличие выраженной капсулы Глыбчатый хроматин ядрах Нормофолликулярны тип структуры «Плотный» коллоид

тип структуры (45%) (96%) (82%) (71%) (84%)

3 Нормофолликулярный Наличие инвазии Склероз стромы опухоли Наличие истинной капсулы Овальные фолликулы

тип структуры (68%) (62%) (67%) (71%)

(48%)

4 Типичные папиллы «Толстая» капсула Амилоидоз стромы Ровный внутренний Клетки средних

(52%) (92%) опухоли (41%) край капсулы (65%) размеров (75%)

5 Наличие коллоида Сосудистая инвазия Полигональные ядра Ровная ядерная Клетки мелких

(60%) (86%) (53%) мембрана (88%) размеров (68%)

6 Плотный коллоид Микрофолликулярный тип структуры Наличие пылевидного Округлая форма

(67%) (96%) хроматина (58%) клеток (90%)

7 «Бороздки» в ядрах Солидный тип Цитоплазма умеренная Ровная

(80%) структуры (65%) (71%) ядерная мембрана (85%)

8 «Псевдовключения» в Наличие четкого Цитоплазма Гиперхромные ядра

ядрах ядрышка оксифильная (71%)

(62%) (88%) (67%)

9 Склероз стромы Наличие глыбчатого Выраженный Пылевидныйх р о м а т и'

опухоли хроматина ангиоматоз капсулы в ядрах

(43%) (65%) (78%) (59%)

Таблииа 3. Характеристика ответов пользователей при применении Экспертной Системы.

Пользователь Число случаев Число выбранных правильных ответов Число предложенных Системой правильных ответов

№1 60 (100%) 43(72%) 57 (95 %)

№2 60(100%) 45 (75 %) 56(93%)

№3 60 (100 %) 28(47%) 50 (83 %)

ИТОГО: 180(100%) 116(64,4%) 163(90,6%)

Количество совпадений диагноза испытуемого № 1 с диагнозом эксперта было 43 (72 %), испытуемого № 2 - 45 (75 %), а испытуемого № 3 - 28 (47 %). Всего по результатам 180 испытаний количество совпадений диагнозов пользователя программой и эксперта было 116 (64 %).

Способность программы правильно ориентировать пользователя в рамках диагностического поиска характеризуют следующие показатели. Количество правильных дополнительных вариантов дифференциального диагноза, из которых пользователь должен был выбрать свой вариант, а также количество безальтернативных диагноза, когда программа давала в итоге лишь один вариант. В первом случае, речь может идти об ошибке пользователя, выбравшего неправильный диагноз, хотя «машина» предлагала ему правильный вариант в том числе. У испытуемого № 1 таких диагнозов было 14, что в сумме с предыдущими диагнозами 43 составило 57 (95%). Другими словами, компьютерная программа лишь в 5 процентах случаев не предложила правильного варианта диагноза. Для испытуемых № 2 и № 3 этот

показатель был равен, соответственно, 56 (93%) при 11 дополнительных вариантах, и 50 (83%) при 21 дополнительном варианте. Общая цифра для всех трех тестируемых морфологов равна 163 (90,6 %). То есть в 90,6 процентах случаев программа правильно ориентировала пользователя в рамках диагностического поиска. Другой вопрос, что врач не всегда сам мог правильно выбрать правильный вариант диагноза. Отметим, что целью настоящей работы являлось тестирование программы, а не врачей.

Общее число случаев, где правильный вариант диагностического вывода после диалога с экспертной системой не совпадал с обоими предложенными с помощью компьютерной программы диагнозами, равнялось 17 (9,4 %). При этом из 17 нераспознанных с помощью системы случаев, ошибка в 15 из них не имела бы решающего значения. В 12 случаях — речь шла о дифференциальной диагностике между фолликулярной аденомой и узловым зобом. Данная «ошибка» не имеет существенного ни прогностического, ни лечебного значения, поскольку оба процесса доброкачественные, и лечебная тактика при них идентична. Еще в 3 случаях были спутаны фолликулярный рак и папиллярный рак. В настоящее время, данные нозологии, безусловно, отличаются в отношении прогноза и оперативного лечения пациентов. Обе опухоли относятся к высоко дифференцированным опухолям из фолликулярных клеток и <имеют ряд общих черт, что в совокупности с тем фактом, что злокачественность процесса все же была поставлена, дает основание не считать данную ошибку грубой. Наконец, лишь в трех случаях были спутаны доброкачественный и злокачественный процессы. Во всех трех случаях имела место гипердиагностика рака (фолликулярного и папиллярного), при узловом зобе и фолликулярной аденоме. Типы ошибок при использовании программы демонстрирует таблица 4.

Таблииа 4. Основные типы ошибок в гистологических диагнозах

при использовании экспертной системы.

Характеристика ошибки Количество Процент

Узловой зоб - Фолликулярная аденома 12 70,7

Фолликулярныйрак— Папиллярныйрак 3 17,6

Доброкачественный процесс — Злокачественныйпроцесс 2 11,7

ИТОГО: 17 100

ВЫВОДЫ.

1. На базе материала морфологического архива ГУ РОНЦ им. Н.Н. Блохина РАМН создана принципиально новая компьютерная программная система, способная повысить качество гистологической диагностики опухолей щитовидной железы и обеспечить информационную поддержку принятия решения врача-морфолога в виде экспертной системы, сориентировать в рамках диагностического поиска.

2. Работа на предлагаемой компьютерной программной системе способна осуществляться в трех направлениях - трех возможных компьютерных режимах: а) Компьютерный интерактивный атлас, б) Обучающая программа, в) Экспертная система

3. Работа компьютерной программной системы в режиме компьютерного виртуального атласа позволяет морфологу просматривать случаи по нозологиям, по признакам, любым комбинациям различных признаков. Большое количество микрофотографий высокого качества, быстрый доступ к любому выбранному параметру - признакам и их сочетаниям, нозологиям — расширяют круг потенциальных пользователей программой.

4. Работа в режиме обучающая программа состоит, в свою очередь, из трех подрежимов: а) Обучение, б) Тренировочный режим, в) Экзамен. Работа во всех подрежимах способствует повышению квалификации молодых специалистов, обеспечивает их четкой формализованной и стандартизованной информацией в процессе обучения, помогает распознаванию и правильно интерпретации признаков, контролирует уровень знаний.

5. Работа в режиме экспертной системы позволяет патологу при исследовании нового случая, вести интерактивный диалог с программой, выбирая признаков, их комбинаций, получая процентное соотношение возможных нозологий. Поддержка принятия решения осуществляется программой независимо, на основании многофакторного компьютерного анализа многообразного сочетания большой группы признаков, обеспечивающих полноту описания гистологической картины.

6. Программная система способна выявлять совокупность признаков, имеющих сходные значения и выявлять дифференциально-диагностические критерии для различных опухолевых и опухолеподобных процессов щитовидной железы.

7. Формализованная компьютерная регистрация информации в базе знаний позволила выделить главные «маркерные» признаки для каждой нозологической единицы. Например, ядерные характеристики, псаммомные тельца — для папиллярного рака, амилоидоз стромы, солидный или веретеноклеточный тип структуры - для медуллярного рака и т.д., что может использоваться в качестве диагностических критериев при обычной работе врача-морфолога.

8. База знаний программы может дополняться новыми случаями с описаниями, имеется возможность редактирования заложенных создателями в базу знаний нозологических единиц, признаков и их значений, что способно расширить возможности диагностики и дифференциальной диагностики, повысить ее точность.

9. Анализ тестирования работы программы на примере молодых врачей-морфологов на консультативном материале показал ее простоту в обращении, доступность и действенность для гистологической диагностики опухолей щитовидной железы на новом незнакомом материале молодыми врачами-морфологами, не являющимися экспертами в рассматриваемой области.

Списокнаучныхработ, опубликованныхпо темедиссертации

1. Д.Л. Ротин, Н.Н. Петровичев, А.И. Павловская, В.Г.Никитаев, Е.Ю. Бердникович, Д.А.Попов/ Экспертная система по гистологической диагностике опухолей щитовидной железы. Тезисы к докл. на IX научной конференции «Новые направления и разработки в онкоморфологии» 16-18 апреля 2003 г, Москва, стр. 53-54

2. Д.Л. Ротин, В.Ж. Бржезовский, АИ.Павловская, Е.А.Смирнова, ОААнурова/ Семейная форма медуллярного рака щитовидной железы/ Архив патологии. -2003, № 3, с.7-9

3.DL Rotin, NN Petrovichev, AI Pavlovskaya, VG Nikitaev, EY Berdnickovich, DA Popov/ Expert system dedicated on diagnosis in thyroid pathology/ Virchows Archiv -

2003.- Vol.443.- N 3 Sept.- p. 291

4. Д.Л. Ротин, Н.Н. Петровичев, А.И. Павловская, В.Г.Никитаев, Е.Ю. Бердникович, Д.А. Попов /Экспертная система для гистологической диагностики опухолей щитовидной железы/ Тезисы к докладу на Российской научно-практической конференции «Новые диагностические и лечебные технологии в онкологии» 11-12 сентября 2003г, г.Томск, стр. 190-191

5. Д.Л. Ротин, Н.Н. Петровичев, А.И. Павловская, В.Г.Никитаев, Е.Ю. Бердникович, Д.А.Попов / Экспертная система для гистологической диагностики опухолей щитовидной железы/ «Фундаментальные науки и прогресс клинической медицины» Сборник тезисов III Конференции молодых ученых с международным участием, Москва, 2004, стр. 223

6. Д.Л. Ротин, Н.Н. Петровичев, А.И. Павловская, В.Г.Никитаев, Е.Ю. Бердникович, АН.Проничев, Д.А.Попов / Экспертная система для гистологической диагностики опухолей щитовидной железы/ Архив патологии

2004.-№2,с.47-51

7. Н.Н. Петровичев, Д.Л. Ротин, А.И. Павловская, Вишневская Я.В., В.Г.Никитаев, Е.Ю. Бердникович, А.Н. Проничев, Д.А.Попов, Осипова Л.А. /Практическое применение компьютерных систем в работе врача патологоанатома/ Актуальные вопросы организации патологоанатомической службы, патологоанатомической диагностики и экспертизы. Материалы Научно-Практической конференции-семинара. Магнитогорск 21-23 сентября 2004 г, стр.113-117

8. Д.Л. Ротин, А.И. Павловская, ЕА Смирнова, НАСавелов /Низко дифференцированный рак щитовидной железы/ Актуальные вопросы организации патологоанатомической службы, патологоанатомической диагностики и экспертизы. Материалы Научно-Практической конференции-семинара. Магнитогорск 21-23 сентября 2004 г. стр. 232-236

-249. Д. Л. Ротин, Н.Н. Петровичев, А.И. Павловская, Вишневская Я.В., В.Г.Никитаев, А.Н. Проничев, Е.Ю. Бердникович, Д.А.Попов, Осипова Л.А. /Применение компьютерных технологий в исследовании морфологии щитовидной железы./ Клиническая морфология щитовидной железы. Материалы Всероссийской конференции с международным участием. 5-6 октября 2004 г. Белгород, стр. 93-99

10. А.И. Павловская, Д.Л. Ротин, ЕА Смирнова Е.А., Н.А. Савелов / Рак щитовидной железы с нетипичной морфологией. Диагностические проблемы / Клиническая морфология щитовидной железы. Материалы Всероссийской конференции с международным участием. 5-6 октября 2004 г. Белгород, стр. 81-84

11. Д.Л. Ротин, В.Ж. Бржезовский, А.И.Павловская, Е.А. Смирнова, О.А. Анурова, Р. Ф. Гарькавцева/ Семейная форма медуллярного рака щитовидной железы./ Клиническая морфология щитовидной железы. Материалы Всероссийской конференции с международным участием. 5-6 октября 2004 г. Белгород, стр. 99105

Служба множительной техники ГУ РОНТТ им Н Н Блохина РАМН

Подписано в печать 2L0H »йОО^Заказ № Тираж 100 экз

210

Бурное развитие современных компьютерных технологий проникает во все сферы жизни и науки. Не остается в стороне и медицина; всевозможные компьютерные программы находят применение в самых различных медицинских дисциплинах - хирургии, эндоскопии, функциональной диагностике, организации здравоохранения и т.д. [8, 15]. Увеличение объема информационных потоков, востребованных современным здравоохранением, эффективное оказание качественных лечебно-диагностических пособий населению в наши дни невозможно без автоматизации здравоохранения [5].

Современная морфология, вообще, и онкоморфология, в частности, как и любая другая область медицины, невозможна без использования накопленного профессионального морфологического опыта. В течение многих столетий собирались сведения о человеческом организме, о его болезнях. Справочная литература часто бывает труднодоступной и объемной, что не дает возможности быстро найти нужный ответ на поставленный перед врачом вопрос. Только компьютерные технологии способны облегчить и ускорить поиск необходимой информации [5, 88]. Действие всевозможных компьютерных программ, используемых в медицине, направлено на решение самых разнообразных задач, для которых общим, в итоге, является повышение качества лечебно-диагностической помощи. Нельзя не отметить, наличие так называемых «подводных камней» в компьютеризации медицинской науки и практики [25]. Эти «камни» мешают более широкому и повсеместному внедрению современных компьютерных технологий, не дают правильно, адекватно и результативно использовать труд машин

25]. Среди этих причин стоит особенно выделить как необоснованную боязнь сотрудников внедрения компьютерных технологий, так и, напротив, неоправданный оптимизм по поводу быстрого эффекта и т.д. [25]. Вышеупомянутое обстоятельство заставляет создателей и разработчиков предъявлять новые повышенные требования к создаваемым ими компьютерным программам, предназначенным для широкого и повседневного применения в практической работе врача. Поэтому совершенно очевидно, что подобного рода программы должны быть непременно просты в обращении для пользователя любого уровня компьютерной грамотности, обязательно обеспечивать максимум эффекта при минимуме затрат.

АКТУАЛЬНОСТЬ ПРОБЛЕМЫ

В онкоморфологии очень важно точно и своевременно установить правильный диагноз, определяющий дальнейшую лечебную тактику и прогноз заболевания.

В то же самое время, в нашей стране отмечается нехватка квалифицированных кадров в патологической анатомии [22]. Развитие международных связей и распространение свежей научной информации, существенно опережают темпы подготовки специалистов в морфологии [15]. Кроме того, специфика работы морфолога заключается в том, что для достижения высокого профессионального уровня, для подготовки высококлассного специалиста, как правило, уходят годы. Отсюда возникает необходимость довольно частого привлечения для консультаций более опытных коллег, как в пределах одного лечебного учреждения, так и из»других учреждений. Эти учреждения включают в себя крупные специализированные медицинские центры, научно-исследовательские институты и т.д. Часто от морфолога требуется дать заключение по диагнозу в довольно сжатые сроки, когда от гистологического заключения зависит дальнейшая тактика ведения и лечения пациента, прогноз заболевания. В такой ситуации нет времени на пересылку препаратов, отправку их с курьером и, даже, на визит за консультацией к более опытному коллеге в другое медицинское учреждение. Еще более остро проблема стоит перед патоморфо-логами с периферии, из т.н. «глубинки», которые могут рассчитывать только на собственные ресурсы и знания.

Выходом из данного затруднительного положения нам видится применение специальных компьютерных технологий: создание линий для телекоммуникаций с отделами ведущих научно- практических лечебно- диагностических учреждений, а также создание специальных программ, в числе которых ведущая роль принадлежит именно таким типам программ, как системы поддержки принятия решения, экспертные системы и т.п. Согласно современной концепции, которой придерживается большинство-российских телемедицинских центров^ дистанционная консультативная поддержка, в том числе, и в отношении принятия решения по диагнозу, в силу своей особой специфики должна оказываться не непосредственно пациентам, а их лечащим врачам [8].

В повседневной практике, сталкиваясь со сложными в диагностическом отношении случаями, врач- морфолог полагается на материалы, изложенные в учебниках, руководствах, монографиях, атласах, статьях из научных журналов или прибегает к консультациям более опытных и подготовленных коллег [88]. Этот традиционный многолетний способ получения знаний обеспечивает их получение в пассивном режиме. Применение Экспертных Систем делает возможным получение необходимой профессиональной информации в интерактивном режиме [69, 88].

Касаясь избранной анатомической локализации для создания специализированной компьютерной программы по улучшению гистологической диагностики и оптимизации дифференциальной диагностики опухолей и опухолеподобных поражений, по ряду причин нами была выбрана щитовидная железа. Во-первых, темпы роста рака щитовидной железы делают проблему точной и своевременной его диагностики одной из актуальных в современной онкологии. Известно, что рак данной локализации занимает в мире 2 -е место по темпам роста сразу вслед за раком предстательной железы [6, 23]. Во- вторых, щитовидная железа относится к радиочувствительным органам, чутко реагирующим на нарушения экологии, воздействие радиационного излучения, других вредных факторов внешней среды, что переводит актуальность данной проблемы в социальную сферу и плоскость [3]. В- третьих, и это во многом связано с первыми двумя факторами, растет онкологическая настороженность населения в отношении данного органа, больше людей обращается по поводу симптомов, связанных с патологией щитовидной железы в лечебно- диагностические поликлинические и стационарные учреждения, как специализированные, так и общего профиля [3, 6]. Наконец, в настоящее время окончательный диагноз, поставленный по данным гистологического исследования, не исчерпывается определением злокачественности процесса.

Необходимо точно установить гистогенез и степень злокачественности опухоли, поскольку это накладывает отпечаток на последующую лечебную тактику. Известно, что в лечении злокачественных эпителиальных опухолей из фолликулярных клеток, таких как, папиллярный и фолликулярный раки, часто находит применение лечение препаратами радиоактивного йода [3, 99]. В то же время, медуллярный рак, имеет гистогенез, относящийся к парафолликулярным клеткам. Эта форма рака щитовидной железы, также как низко дифференцированные и недифференцированные карциномы, не реагирует на лечение этими препаратами, и требует иных лечебных мероприятий [14, 99]. Здесь же следует отметить, что согласно действующей классификации злокачественных опухолей щитовидной железы по системе TNM, стадия опухолевого поражения при прочих равных условиях варьирует в зависимости от гистологического диагноза. Так, например, недифференцированный рак щитовидной железы - всегда четвертая стадия заболевания, независимо от размеров опухоли и наличия или отсутствия метастазов [3, 99]. По данным литературы заболеваемость РЩЖ железы составляет в среднем 1 - 1,5% от всех злокачественных новообразований, однако отмечается тенденция к увеличению частоты данного заболевания, особенно в зонах мультифакторного загрязнения окружающей среды [3, 12]. Прежде всего, это относится к так называемой «Чернобыльской зоне», в которой отмечается рост этой патологии, в том числе и среди детей и подростков [3, 120]. Смертность от РЩЖ составляет от 0,21 до 1,5 на 100 000 для мужского населения, и от 0,7 до 1,9 случая на 100 000 человек - для женского населения [3].

Все остальные, не только онкологические, заболевания ЩЖ ветре- • чаются очень часто и среди всех видов патологии эндокринных органов занимают на 2-е место, уступая лишь сахарному диабету [22, 23]. Многие из заболеваний и поражений ЩЖ требуют дифференциальной диагностики со злокачественными опухолями этой же локализации [6, 13, 71, 99].

Добавим также, что широкое внедрение в клиническую практику современных ультразвуковых диагностических методов исследования позволило обнаруживать в щитовидной железе слабо и не пальпируемые образования. В результате частота выявления узловых образований у "здоровых" пациентов достигает в настоящее время 10 - 40% [3, 6, 13]. Во всех этих случаях перед лечащим врачом возникает необходимость проведения дифференциальной диагностики в отношении характера процесса, его возможной злокачественности. Морфологическому методу исследования принадлежит ведущая роль в диагностике и дифференциальной диагностике РЩЖ [100]. Однако, в работе врача патологоанатома этот раздел остается чрезвычайно сложным, что объясняется отсутствием четких критериев, позволяющих одинаково успешно во всех случаях проводить дифференциальную диагностику опухолей и опухолеподобных процессов ЩЖ [22].

Применение современных компьютерных технологий, на наш взгляд, может помочь в решении некоторых из этих проблем.

Таким образом, совершенствование гистологической диагностики опухолей и опухолеподобных процессов щитовидной железы путем практического применения специализированной многофункциональной компьютерной программы позволит оптимизировать работу врачей - пато-морфологов, а разработка такой программной системы представляется безусловно актуальной задачей.

ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ

Целью настоящей работы явилась совершенствование и оптимизация работы врачей-патоморфологов, повышение точности гистологического диагноза при опухолях и опухолеподобных процессах щитовидной железы путем создания специализированной компьютерной программы (экспертной системы, программы для принятия решения).

Реализация поставленной цели осуществлялась путем решения следующих задач:

1. Создать на базе морфологического архива ГУ РОНЦ им. Н.Н. Бло-хина РАМН базы данных для специализированной компьютерной программной системы, предназначенной для морфологической диагностики заболеваний щитовидной железы.

2. Выделить совокупность признаков, имеющих сходные значения для различных опухолевых и опухолеподобных процессов щитовидной железы.

3. Выделить совокупность гистологических признаков и их возможных значений, специфичных для каждой нозологической единицы, заложенной в базу данных программной системы.

4. Выявить дифференциально-диагностические критерии для различных сходных по морфологической картине опухолей и опухолеподобных процессов щитовидной железы.

5. Создать специальную компьютерную программную систему по морфологической диагностике заболеваний щитовидной железы, обладающую свойствами интерактивного учебного пособия и интерактивного атласа морфологических изображений.

6. Провести оценку диагностической эффективности применения разработанной программной компьютерной системы с привлечением молодых врачей-патоморфологов, проанализировать основные типы и возможные причины ошибочно поставленных диагнозов.

НАУЧНАЯ НОВИЗНА ИССЛЕДОВАНИЯ

В нашей разработке, касающейся способов совершенствования гистологической диагностики, применены принципиально новые способы решения актуальной задачи, придающие разрабатываемому средству отдельные свойства и черты экспертной системы. Наша работа заключалась в одно и то же время, в разработке, создании и тестировании Компьютерной программы, посвященной гистологической диагностике - новому интерактивному методу в морфологии новообразований - онкоморфологии, что позволило оценить достоинства и недостатки данного метода, наметить перспективы развития целого нового направления в онкоморфологии.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ И ИХ ВНЕДРЕНИЕ

В ПРАКТИКУ

Созданная нами программа установлена в патоморфологических отделах и отделениях Томского Онкологического Научного Центра, СевероЗападного Лечебно-Диагностического Центра (г. Санкт-Петербург), МРНЦ РАМН (г. Обнинск) и других учреждениях, где успешно используется для поддержки принятия решения врача-патоморфолога при диагностике сложных случаев опухолей ЩЖ.

выводы

1. На базе материала морфологического архива ГУ РОНЦ им. Н.Н. Блохина РАМН создана принципиально новая компьютерная программная система, способная улучшить гистологическую диагностику опухолей щитовидной железы, способная обеспечивать информационную поддержку принятия решения врача-морфолога в виде экспертной системы, сориентировать в рамках диагностического поиска.

2. Работа на предлагаемой компьютерной программной системе способна осуществляться в трех направлениях - трех возможных компьютер-пых режимах: а) Компьютерный интерактивный атлас, б) Обучающая программа, в) Экспертная система

3. Работа компьютерной программной системы в режиме компьютерного виртуального атласа позволяет диагносту осуществлять просмотр случаев по нозологиям, по признакам, любым комбинациям различных признаков. Большое количество микрофотографий высокого качества, быстрый доступ к любому выбранному параметру - признакам и их сочетаниям, нозологиям - расширяют круг потенциальных пользователей программой, повышают удобство пользования данным средством, снижают временные затраты.

4. Работа в режиме обучающая программа состоит, в свою очередь, из трех подрежимов: а) Обучение, б) Тренировочный режим, в) Экзамен. Работа во всех подрежимах способствует повышению квалификации молодых специалистов, обеспечивает их четкой формализованной и стандартизованной информацией в процессе обучения, помогает распознавать и правильно интерпретировать тот или иной признак, контролирует уровень знаний.

5. Работа в режиме экспертной системы позволяет патологу при исследовании нового случая, вести интерактивный диалог с программой, выбирая значения того или иного признака, их комбинаций, получая процентное соотношение возможных нозологических единиц. Вводя большее количество, пользователь сужает рамки диагностического поиска и получает корректный диагноз.

6. Данная программная система способна выявлять совокупность признаков, имеющих сходные значения для различных опухолевых и опухолеподобных процессов щитовидной железы, а также гистологических признаков, специфичных для каждой нозологической единицы, что было проиллюстрировано выше. Программа также способна выявлять диффе-. ренциально-диагностические критерии для различных сходных по морфологической картине опухолей и опухолеподобных процессов щитовидной железы.

7. Поддержка принятия решения.осуществляется программой независимо, на основании многофакторного компьютерного анализа большой группы признаков и их многообразных сочетаний, обеспечивающих полноту описания наблюдаемой гистологической картины.

8. Формализованная компьютерная регистрация информации в базе знаний позволила выделить главные «маркерные» признаки для каждой нозологической единицы. Например, ядерные характеристики, псаммом-ные тельца - для папиллярного рака, амилоидоз стромы, солидный или ве-ретеноклеточный тип структуры - для медуллярного рака, наличие инвазии, толстой капсулы с неровным внутренним краем и ангиоматозом по периметру - для фолликулярного рака и т.д., что может использоваться в качестве диагностических критериев и при обычной работе врача-морфолога.

9. База знаний программы может дополняться новыми случаями с описаниями, имеется возможность редактирования заложенных создателями в базу знаний нозологических единиц, признаков и их значений, что способно расширить возможности диагностики и дифференциальной диагностики, повысить ее точность.

10. Анализ тестирования работы программы на примере молодых врачей-морфологов на консультативном материале показал ее простоту в обращении, доступность и действенность для гистологической диагностики опухолей щитовидной железы на новом незнакомом материале молодыми врачами-морфологами, не являющимися экспертами в рассматриваемой области.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Гистологическая диагностика опухолей и опухолеподобных процессов щитовидной железы - актуальная проблема современной онкологии. Многообразие и разнообразие эпителиальных опухолей щитовидной железы диктует повышенные требования к верификации опухолевого процесса и постановке точного морфологического диагноза. Другой стороной данной проблемы является рост заболеваемости опухолями щитовидной железы в связи с нарушением экологии. Последнее обстоятельство заставляет предъявлять требования в отношении точной верификации тиреоидных новообразований к патологоанатомам в различных географических районах нашей страны, диктует необходимость повышения квалификации морфолога в рассматриваемой области. Совершенно очевидно, что все перечисленные факторы требуют разработки новых методов и подходов к совершенствованию гистологической диагностики опухолевых процессов в щитовидной железе.

Компьютерные технологии и разнообразные специализированные программы широко распространены в современной науке и технике. В век глобальной компьютеризации не должна оставаться в стороне и медицина, в частности, морфология.

Экспертные системы - специализированные компьютерные программы, применяемые в областях и отраслях, где необходимо мнение высококвалифицированного специалиста в данной области - эксперта. Исторически их возникновение связано с разработкой программ, связанных с т.н. искусственным интеллектом и насчитывает сорокалетнюю историю. В медицине и морфологии первые публикации о разработке, работе и применении Экспертных Систем появились около двадцати лет назад. Данный тип программ уже доказал свою действенность и эффективность в процессе получения высококачественной поддержки принятия решения и получения стандартизованной и точной информации по конкретной проблеме.

Эффективность работы Экспертных Систем в морфологии из нескольких моментов. Во-первых, собственно поддержка принятия решения по гистологическому диагнозу. Во-вторых, способность использования таких программ малоподготовленными и молодыми специалистами. Наконец, повышение квалификации специалиста происходит и в самом процессе работы с такой компьютерной программной системой.

Нашей целью было совершенствование гистологической диагностики опухолей щитовидной железы. Что реализовалось посредством последовательного решения нескольких задач, связанных с разработкой, созданием и испытанием работы Компьютерной программной системы на базе архивного материала РОНЦ им. Н.Н.Блохина РАМН, посвященной гистологической диагностике опухолей и опухолеподобных процессов в щитовидной железе.

В результате проделанной работы нами работы была создана специализированная программная система. Данный компьютерный продукт способен функционировать в трех основных рабочих режимах:

1) компьютерного атласа, 2) обучающей программы, 3) собственно, Экспертной системы.

Работа в режиме Компьютерного виртуального атласа пользователь имеет возможность быстрого доступа ко всем имеющимся в Базе Знаний системы изображениям и описаниям случаев по выбранной им нозологической единице, любому выбранному признаку или по комбинации признаков. Принципиально использование такого компьютерного атласа напоминает традиционную и привычную для патологоанатома работу со справочными материалами, изложенными в обычном атласе, когда изучаемый новый препарат сравнивается с изображениями, иллюстрирующими ту или иную нозологическую форму. Тем не менее, компьютерный атлас обладает рядом неоспоримых преимуществ перед обычными справочными материалами. Во-первых, количество изображений в Базе Знаний системы (860 цифровых микрофотографий) существенно превышает таковое в любом обычном «бумажном» атласе. Возможность пополнения Базы Данных «собственными» случаями с описаниями способна только повысить наглядность, а следовательно и эффективность работы с Компьютерным Атласом. Во-вторых, быстрый доступ и возможность просматривать выбранные по ряду параметров изображения существенно экономят временные затраты патолога, давая максим иллюстративного материала в удобном режиме работы. В-третьих, наличие у каждого изображения соответствующего формализованного микроописания ориентирует исследователя в направлении дальнейшего поиска того или иного признака. Наконец, удобство устройства и интерфейса компьютерного атласа делает его работу доступной даже для пользователей, обладающих лишь начальными знаниями в области компьютерной грамотности, значительно расширяя круг потенциальных пользователей программы.

Совершенствование гистологической диагностики тесно связано также и с повышением квалификации врачей- патологоанатомов, способных поставить корректный морфологический диагноз. Поэтому режим работы «Обучающая Программа» представленной компьютерной системы -чрезвычайно полезная составляющая данного компьютерного продукта в деле решения поставленной перед нами задачи. Работа в этом режиме может осуществляться, в свою очередь, в трех подрежимах. Эти режимы -«Обучение», «Тренировка» и «Экзамен». Работа в режиме «Обучение» заключается в изучении пользователем случаев из базы данных системы, иллюстрирующих ту или иную нозологическую единицу, или же — значение того или иного гистологического признака. Это очень важный момент, поскольку часто, обладая формальными знаниями предмета, на практике молодой специалист-морфолог сталкивается с затруднениями в толковании значения того или иного признака. Два других подрежима - «Тренировка» и «Экзамен» во многом схожи. Здесь пользователю предлагается случайно выбранное изображение из Базы Знаний, которое надо описать и поставить правильный диагноз. Автоматически производится подсчет общего количества просмотренных случаев и количества правильных ответов. Отличие режима «Тренировка» от режима «Экзамен» заключается в менее строгих требованиях к испытуемому врачу. В первом из этих режимов тестируемый пользователь может просматривать эталонное описание, данное экспертами, изучать значения маркерных признаков и т.п. В режиме «Экзамен» необходимо лишь четко и однозначно дать ответ на случайно выбранное изображение без возможности пользоваться какими-либо подсказками или справочными материалами. Все подрежимы «Обучающей Программы» помогают за сравнительно небольшие сроки и при минимуме людских ресурсов (не нужен ни лектор, ни экзаменатор, ни специалист, контролирующий учебный процесс) поднять уровень патоморфолога в области опухолей и опухолеподобных процессов щитовидной железы, а следовательно, и повысить уровень диагностики в данной области патоморфологии.

Наконец, третьим режимом работы предлагаемой программы является режим «Экспертная Система». Этот режим предоставляет совершенно новые возможности и подходы к гистологической диагностике. Данный режим называется интерактивным, поскольку позволяет получать поддержку принятия решения и советы эксперта по диагнозу во время работы в форме диалога с компьютером. Исследуя препарат от нового случая, патологоанатом выбирает из набора признаков некоторые значения. Это могут быть, например, те признаки, в правильности выбора и заполнения которых он наиболее уверен. Далее происходит компьютерный многофакторный анализ материала из Базы Знаний, и система представляет на экране монитора некоторое количество случаев из Базы Знаний, совпадающих по описанию. Все подходящие по описанию нозологии также представляются на экране монитора, при чем результат поиска выражается двумя процентными показателями. Первый показатель - процент данной нозологической единицы от всех подходящих по описанию случаев. Второй показатель — процентное отношение подходящих по описанию случаев данной нозологии к общему числу случаев этого же заболевания. Эти показатели способны сориентировать врача- морфолога в рамках диагностического поиска. Сузить эти рамки можно несколькими способами. Во-первых, вводить дополнительное количество признаков, что уменьшает общее число случаев, подходящих по описанию. Во-вторых, можно просматривать изображения случаев, подходящих по описанию, просматривать их полные описания. Несмотря на то важное обстоятельство, что окончательное решение по диагнозу должен принимать человек - врач-морфолог, компьютерная программная система в данном режиме способна оказать существенную помощь исследователю в поддержке принятия этого важного решения.

Работа в режиме «Экспертная Система» позволяет таюке анализировать нозологические единицы, заложенные в Базу Знаний по признакам, выделяя наиболее характерные, наиболее часто встречающиеся' при том или ином заболевании. В таблице 14 отражены сводные данные по наиболее характерным гистологическим признакам при пяти наиболее широко представленным в Базе Знаний нозологических формах. Результаты, полученные с помощью компьютерного анализа посредством использования нашей программной системы, хорошо коррелируют с данными, изложенными в современной научной и специальной литературе, как это уже отмечалось выше. Способность системы к пополнению пользователем Базы Знаний своими случаями, а также возможность редактирования, как списка нозологических форм, так и набора признаков, открывает широкие перспективы для новых исследований с* привлечением предлагаемой компьютерной программной системы.

Гистологические признаки, наиболее характерные для нозологических единиц в Базе Знаний компьютерной программной системы

Папилляр- Фоллику- Медулляр- Фоллику- Узловой ный рак лярный рак ный рак лярная аденома зоб

1 2 3 4 5 6

1 Папилляр- Наличие Солидный Микрофол- Округлые ный тип четкого тип струк- ликулярный фолликулы структуры узла туры тип струк- (84%)

69%) (65%) (90%) туры (74 %)

2 Микрофол- Наличие Глыбчатый Нормофол- «Плотный» ликулярный выраженной хроматин в ликулярный коллоид тип струк- капсулы ядрах тип струк- (84%) туры (45%) (96%) (82%) туры (71%)

3 Нормофол- Наличие Склероз Наличие ис- Овальные ликулярный инвазии стромы тинной кап- фолликулы тип струк- (68%) опухоли сулы (71%) туры (62%) (67%)

48%)

4 Типичные «Толстая» Амилоидоз Ровный Клетки папиллы капсула стромы внутренний средних

52%) (92%) опухоли (41%) край капсулы (65%) размеров (75%)

1 2 3 4 5 6

5 Наличие Сосудистая Полиго- Ровная Клетки коллоида инвазия нальные яд- ядерная мелких

60%) (86%) ра мембрана размеров

53%) (88%) (68%)

6 Плотный Микрофол- Наличие Округлая коллоид ликулярный пылевидно- форма

67%) тип струк- го клеток туры хроматина (90%)

96%) (58%)

7 «Бороздки» Солидный Цитоплазма Ровная в ядрах тип умеренная ядерная

80%) структуры (71%) мембрана

65%) (85%)

8 «Псевдовк- Наличие Цитоплазма Гиперхромлючения» в четкого оксифиль- ные ядра ядрах ядрышка ная (71%)

62%) (88%) (67%)

9 Склероз Наличие Выражен- Пылевидстромы глыбчатого ный ный хромаопухоли хроматина ангиоматоз тин

43%) (65%) капсулы в ядрах

78%) (59%)

Результаты тестирования эффективности использования программной системы на примере молодых врачей- морфологов являются еще одним подтверждением эффективности возможного применения предлагаемой компьютерной программной системы в практической работе морфолога, имеющего дело с гистологической диагностикой патологии щитовидной железы. Несмотря на довольно невысокий процент правильных диагнозов, поставленных в итоге молодыми патологами, данные, приведенные в соответствующем разделе, свидетельствуют о том, что система предлагала правильный диагноз более, чем в 90 (90,6 %) процентах случаев. При этом, не проводился углубленный анализ ошибок ввода, неправильной трактовки того или иного признака, которые, безусловно, могли также иметь место. Количество же ошибок было невелико, а типы их - в подавляющем большинстве случаев не имели бы решающего значения для больного. Ошибки, «сделанные» Экспертной Системой, при использовании ее пользователями при постановке гистологического диагноза, в основном (70,7% случаев) касались интерпретации доброкачественного процесса типа «Фолликулярная аденома - Узловой зоб». Известно, что даже * многие авторитетные авторы в настоящее время пишут об условности такого дифференциального диагноза, не имеющего ни лечебного, ни прогностического значения [22, 99]. Еще 17,6 процентов ошибок касались дифференциального диагноза между фолликулярным и папиллярным раком. На наш взгляд, этот тип ошибки также не имеет существенного значения, поскольку злокачественность процесса не была пропущена Программной Системой. К тому же обе эти формы рака относятся к высоко дифференцированным формам рака щитовидной железы, имеющим много общего, как в гистогенетическом, так и в прогностическом аспекте [71, 83, 87, 99].

Небольшой процент ошибочных диагнозов (11,6 %), полученных при работе молодых патологоанатомов с Программной Системой, относился к ошибкам в дифференциальной диагностике между злокачественным и доброкачественным процессом. Безусловно, это серьезный тип ошибки. Однако, стоит заметить, что во всех 3 этих случаях речь шла о гипердиагностике, соответственно, фолликулярного и папиллярного рака при имевшихся на самом деле фолликулярной аденоме и узловом зобе. Другими словами Экспертная Система «не пропустила» ни одного злокачественного процесса, что нельзя не отнести к безусловному успеху в результатах ее тестирования. В то же время, по данным литературы, дифференциальная диагностика между папиллярным раком и узловым зобом с сосочковой гиперплазией — весьма сложная задача, часто даже для опытных специалистов [19, 22, 71, 99, 108]. Еще сложнее обстоит дело с дифференциальной диагностикой между фолликулярным раком и фолликулярной аденомой [22, 58, 84, 99, 108]. Достоверным единственным критерием дифференциальной диагностики в пользу рака по сей день, остается обнаружение признаков сосудистой и капсулярной инвазии [71, 84, 99]. Данное обстоятельство послужило причиной появления термина «фолликулярная опухоль с неясным биологическим поведением» [84, 99]. На наш взгляд причиной получения неправильного гистологического диагноза послужила ошибка ввода данных и неправильное распознавание и/или толкование значения признака исследователем. Этот недостаток в перспективе может быть устранен или нивелирован в каждом индивидуальном случае путем использования Программной Системы в режиме обучающей программы.

Безусловно, представленный нами компьютерный продукт - только одна из первых отечественных разработок в области гистологической диагностики, и не лишен определенных недочетов и недоработок, часть из которых может проявиться в процессе широкой эксплуатации данного средства. Однако, предлагаемая Компьютерная Программная Система представляет собой принципиально новое средство, способное улучшить гистологическую диагностику в области опухолей и опухолеподобных процессов щитовидной железы. Программная Система представляет собой средство, способное вести диалог с пользователем, давать ему разумный совет по диагнозу, иллюстрировать тот или иной выбранный диагноз. Работа с системой возможна в трех основных режимах - Экспертная Система, Компьютерный Атлас и Обучающая Программа, что существенно расширяет круг ее потенциальных пользователей, предоставляет разнообразные возможности на пути решения единой цели - совершенствования и улучшения гистологической диагностики опухолей щитовидной железы. Программа полностью переведена на английский язык, что выводит ее на международный уровень. Принцип реализации поставленных задач может быть использован в перспективе, как для улучшения данной программы, так и для создания подобного рода программ, посвященных другим разделам морфологии вообще, и онкоморфологии, в частности.