«Суть разработки сводится к анализу крови пациента по 12 онкомаркерам»
Александр Леви — об «Онкопро»
Обозреватель “Ъ FM” Александр Леви рассказывает о российском софте для диагностики рака.
Фото: Олег Харсеев, Коммерсантъ
Фото: Олег Харсеев, Коммерсантъ
Сеченовский университет зарегистрировал свое первое ПО для ранней диагностики рака «Онкопро». Софт, созданный при участии специалистов Института системного программирования РАН, прошел регистрацию медицинского изделия и может использоваться в клиниках по всей стране. Суть разработки сводится к анализу крови пациента по 12 онкомаркерам, которые могут указывать на риск шести видов рака: легких, почек, молочной железы, яичников, предстательной железы и кишечника. Испытания в клиническом центре подтвердили точность и надежность работы программного обеспечения.
Главная особенность «Онкопро» не просто анализ отдельных онкомаркеров, а комплексная оценка их сочетания. По отдельности показатели часто не дают врачам ясной картины, но их совокупность позволяет выявить характерные комбинации, сигнализирующие о вероятности конкретного вида рака. Такой подход помогает снизить количество ошибочных диагнозов и позволяет вовремя отправить пациента на дополнительные обследования.
Еще одной важной особенностью является облачная архитектура платформы: «Онкопро» реализована как веб-сервис и не требует установки на компьютеры или использования физических носителей. Это облегчает внедрение в медицинские учреждения и делает систему доступной для широкого круга специалистов.
В других странах также ведется активная разработка цифровых платформ ранней диагностики рака. Например, зарубежные системы OncoProExp и OncoPRO в США и Европе объединяют большое количество медицинской информации: анализы крови, генетические особенности пациента, снимки тканей. Нейросети обучаются на этих данных, выявляя закономерности и признаки риска развития рака. Похожим образом работает платформа POETIC-AI в Великобритании, а в Австралии создан алгоритм ECgMLP, который точно определяет рак по микроскопическим изображениям клеток.
Google и Microsoft внедряют ИИ-модели для диагностики рака молочной железы и планирования лучевой терапии, делая раннюю диагностику доступнее в странах с ограниченными ресурсами.
Подобные примеры демонстрируют важность и эффективность инструментов искусственного интеллекта при анализе больших данных, а также их неотъемлемую роль в современной медицине.