https://doi.org/10.26347/1607-2502202009-10034-039
Цель исследования. Оценить возможности масштабной кампании по ранней диагностике меланомы кожи с использованием мультиагентной системы. Материалы и методы. Диагностика проходила в несколько этапов с применением технологий обучения онкологов, дерматологов, патогистологов. Вначале проведена массовая информационная кампания с целью ознакомить жителей Самарской области с возможностями бесплатной неинвазивной диагностики меланомы кожи и записаться на прием. Далее команда врачей дерматологов (n = 10) провела осмотр кожных покровов жителей с привлечением обученных специалистов онкологов (n = 2) на заключительном (экспертном) этапе для выполнения цифровой дерматоскопии. При выявлении подозрительного злокачественного новообразования кожи выполнено хирургическое лечение с обязательным патологоанатомическим исследованием. Также апробирована «Система ранней диагностики меланомы кожи» на основе искусственного интеллекта (патент № 2018613016). Для контроля все участвующие в акции проверены через АИС Поликлиника на предмет обращения за медицинской помощью в целях лечения злокачественных новообразований для исключения пропуска патологии. Анализ проводился в течение 6 мес от момента проведенной трехдневной акции. Всего в рамках акции осмотрено 800 человек.Результаты. В ходе первичного приема заподозрено 172 злокачественных новообразований кожи, из которых после хирургического лечения при паталогоанатомическом исследовании выявлено 4 «незрелые» рТ1а меланомы кожи, что составило 4,35% от всех пациентов с I стадией, зарегистрированных в отчетном 2019 г. Пропуска патологии меланомы кожи не обнаружено, чувствительность диагностики меланомы кожи составила 100%, однако специфичность у дерматологов составила 78,89%, у онкологов — 95,24%.Заключение. Проведение акции по ранней диагностике меланомы кожи с использованием мультиагентной технологии позволит значительно улучшить качество диагностики за счет выявления «ранней» меланомы кожи, и в перспективе уменьшить летальность.
Ключевые слова: цифровая дерматоскопия, мультиагентная технология диагностики меланомы, акция по ранней диагностике меланомы кожи, ранние случаи меланомы, экспертная система диагностики меланомы кожи
Objective. To assess the possibilities of a large-scale campaign for the early detection of melanoma using a multiagent system.Methods. Diagnostics took place in several stages using training technologies for oncologists, dermatologists, and pathologists. Initially, a massive information campaign was carried out to inform residents of the Samara region with the possibilities of free non-invasive diagnostics of skin melanoma and to encourage them to make an appointment. Further, a team of ten dermatologists examined the skin of the residents; two trained oncologists were engaged at the final (expert) stage to perform digital dermatoscopy. If a suspicious malignant neoplasm of the skin was detected, surgical treatment was performed with obligatory pathological examination. Also approved AI-based «Melanoma early diagnosis system» (patent No. 2018613016) was applied. For control, all those participating in the action were checked through the AIS Polyclinic for seeking medical help for the treatment of malignant neoplasms in order to avoid missing pathology. The analysis was carried out within 6 months from the moment of the three-day campaign. In total, 800 people were examined.Results. During the initial intake, 172 malignant skin tumors were suspected, of which 4 «immature» pT1a melanomas of the skin were detected during surgical treatment, which amounted to 4.35% of all patients with stage 1 registered in the reporting year of 2019. There were no melanomas overlooked, the sensitivity was 100%, however, the specificity for dermatologists was 78.89%, for oncologists 95.24%.Interpretation. Application of the multiagent technology for early melanoma detection will significantly improve the quality of diagnostics by identifying the «early» melanomas, and in the future reduce mortality.
Keywords: digital dermatoscopy, multiagent technology for melanoma detection, action on early detection of melanoma, early cases of melanoma, expert system for diagnosing skin melanoma