Рак предстательной железы (РПЖ) остается одной из наиболее распространенных онкологических патологий у мужчин во всем мире. Несмотря на растущую роль магнитно-резонансной томографии (МРТ) в диагностике РПЖ, довольно высокий процент клинически значимых опухолей остается не диагностированным. Это создает потребность в инструменте, способном обеспечить повышение диагностической точности МРТ при так называемом МРТ-невидимом РПЖ.
Исследование проведено на базе Клинико-диагностического центра «Здоровье» (г. Ростов-на-Дону) и включало 151 пациента с локализованным РПЖ, которым выполнена робот-ассистированная радикальная простатэктомия в период с 2022 по 2023 г.
Всем пациентам проводилась мультипараметрическая МРТ на аппарате Phillips Ingenia 3.0T двумя опытными рентгенологами в соответствии с требованиями PI-RADS v.2.1. Морфологом выполнялось стандартное гистологическое исследование согласно диагностическому протоколу.
Для создания модели искусственного интеллекта использовались полученные данные для обучения сверточной нейронной сети, основанной на архитектуре U-Net.
При использовании модели ИИ диагноз РПЖ корректно определялся в 78,1% (n = 118) случаев, включая:
- 94 случая с очаговым поражением на мультипараметрической МРТ
- 24 случая с отсутствием изменений в предстательной железе
При анализе корректности установления диагноза в зависимости от характера поражения установлено:
- При очаговом накоплении: РПЖ верифицирован в 74,6% (n = 94) случаев, не верифицирован в 25,4% (n = 32)
- При отсутствии изменений: верифицирован в 96,0% (n = 24) и не верифицирован в 4,0% (n = 1) случаев соответственно (р = 0,016)
Разработанная модель ИИ на основании контролируемого машинного обучения показала значительную эффективность в диагностике МРТ-невидимого рака предстательной железы. Данная модель позволяет не только ускорить постановку диагноза, но и повысить шансы корректного установления диагноза у пациентов с МРТ-невидимым РПЖ в 8,17 раза (95% доверительный интервал 1,06–62,85).
Полученные результаты демонстрируют перспективность применения технологий искусственного интеллекта в урологической онкологии для повышения диагностической точности при выявлении клинически значимого рака предстательной железы.