Досвід застосування сучасних комп’ютерних технологій для прогнозування виникнення раку грудної залози в умовах загальнолікувальної мережі

Резюме. В работе проанализированы недостатки при выявлении рака грудной железы, пути решения проблемы его вторичной профилактики и ранней диагностики. Разработана самообучающаяся программа на основе нейросети для расчета риска развития рака грудной железы и формирования соответствующих групп риска.

Актуальность

Рак грудной железы (РГЖ) является одним из наиболее распространенных опухолевых заболеваний у женщин. Причем заболеваемость РГЖ неуклонно растет. Количество случаев онкопатологии в мире за последние 30 лет увеличилось с 641 000 в 1980 г. до 1 643 000 в 2010 г. Ежегодный темп прироста составляет 3,1% [1]. По данным World Cancer Report (2008), в 2008 г. во всем мире зарегистрировано 458 503 случая летального исхода вследствие РГЖ. Среди женщин в возрасте старше 45 лет РГЖ — наиболее частая причина смерти, особенно в США. В России РГЖ занимает 1-е место в структуре онкозаболеваемости у женщин, причем отмечается повышение уровня заболеваемости и смертности в трудоспособном возрасте. Так, частота РГЖ в 2011 г. составляла 45,2 на 100 000 женского населения, смертность — 16,5 [2].

В Украине заболеваемость РГЖ занимает 1-е место, причем ежегодно возрастает на 2,5–3% и в 2011 г. составила 19,6%. Смертность в этом же году достигла 20,2%. Уровень заболеваемости РГЖ с 2000 по 2010 г. повысился с 58,2 до 69,8 на 100 000 населения. Уровень смертности возрос за этот же период с 30,2 до 32,0 на 100 000 населения и занимает 2-е место после рака легкого, трахеи и бронхов. В структуре заболеваемости злокачественными новообразованиями среди женщин в возрасте до 30 лет РГЖ составляет 7,2% [3].

Следует отметить, что РГЖ является мультифакторным заболеванием, отличается многообразием клинических форм, характеризуется чрезвычайной прогностической пестротой. Следует отметить, что развитие РГЖ как гормонозависимой опухоли связано чаще всего с различными эндокринными нарушениями, возникающими в организме женщин при нарушении функции яичников, щитовидной железы, надпочечников, гипоталамо-гипофизарной системы [4–6]. Данные литературы показывают, что 1-е место среди пред­опухолевых заболеваний грудной железы в последние годы занимает фиброзно-кистозная болезнь (ФКБ) [7].

Как подчеркивают В.В. Семиглазов и соавторы [8], проблема диагностики непальпируемых форм РГЖ все еще остается нерешенной, и по-прежнему выявление неинвазивных форм РГЖ является случайным.

В последние годы для решения задач, требующих построения математических моделей с целью распознания образов, часто применяют методы создания искусственной нейросети. Использование этих методов доказало свою эффективность при решении задач диагностики, классификации и прогнозирования в медицине [9]. Базируясь на данных, которые уже были введены в программу, нейронная сеть вычисляет индекс риска для определенного объекта и выдает результат в виде числа, которое находится в пределах от 0 до 100. Таким образом, в случае значения, наиболее близкого к верхней границе, можно утверждать об очень высоком риске.

В этом плане является актуальным создание и внедрение в клиническую практику общелечебной сети современной автоматизированной системы расчета риска возникновения РГЖ.

Цель работы: составить алгоритм на основе нейросетевого моделирования для расчета индивидуального индекса риска возникновения РГЖ, распределить обследуемых женщин на группы риска для дальнейшего диспансерного наблюдения.

Объект и методы исследования

С целью изучения характерных факторов риска возникновения РГЖ нами было обследовано 360 женщин, находящихся на диспансерном учете по поводу РГЖ, 270 пациенток — с ФКБ и 90 женщин без патологии грудной железы. После определения факторов риска, характерных для женщин региона в группе больных РГЖ, нами обследованы 360 клинически здоровых женщин, выбранных случайным образом при прохождении онкопрофосмотра. С целью проверки достоверности полученных при использовании разработанного алгоритма данных дополнительно было обследовано 360 женщин, находящихся на диспансерном учете по поводу ФКБ грудной железы. Возраст включенных в исследование составлял от 18 до 85 лет. Обследования проводили на базе КУ «Новоселицкая центральная районная больница» в Черновицкой области.

Использовали клинические, лабораторные и инструментальные методы исследования (маммография, ультрасонография). Метод анкетирования — для выявления критериев формирования групп риска. Для установления связи между значениями признаков, полученных при проведении анкетирования, и риском развития РГЖ были применены методы построения математических моделей — искусственной нейросети, логистических регрессионных моделей. Программа «Онколог» разработана на основе нейросети.

Результаты и их обсуждение

У большинства (297 (82,5%)) опрошенных женщин, находящихся на диспансерном учете по поводу РГЖ, отмечены разные факторы риска или фоновые заболевания, которые могли бы способствовать развитию РГЖ. Прослежено соотношение количественных показателей факторов риска, их динамику в разных возрастных группах по данным выборочных 297 анкет. Уже в возрасте до 30 лет отмечается сочетание 2 факторов риска у одной опрошенной. Некоторые женщины имеют до 6 признаков в возрасте до 40 лет и 9 — до 50 лет, стабилизация достигается после 60 лет — 8 факторов. 1–4 факторов риска отмечали у 221 (74,4±0,01%) женщины. Сочетание до 5 признаков у одной женщины зарегистрировано у 27 (9,1±0,01%), 6 — у 19 (6,4±0,01%) опрошенных. Сочетание наибольшего количества факторов риска отмечено в возрасте 41–50 лет у 116 (39,1±0,05%) женщин. Меньше всего участниц (0,4%) указывали на беременность после 40 лет и больше всего (17,7%) имели заболевания щитовидной железы (различные формы эндемического зоба).

Для каждой возрастной группы были определены характерные факторы риска, которые составляли наибольший удельный вес. При этом отличия распределения этих показателей в разных возрастных группах статистически значимы (p2). Из 1016 факторов риска, которые выявлены у 297 женщин, на первом месте отмечены различные формы эндемического зоба — 180 (17,7±0,01%) случаев, причем один случай зафиксирован уже в возрастной группе 21–30 лет. Ишемическая болезнь сердца указана у 161 (15,8±0,04%) женщины из всех возрастных групп. Избыточная масса тела — в 104 (10,2±0,03%), заболевания печени и желчевыводящих путей — в 88 (8,7±0,04%), предменструальная мастодиния — в 60 (5,9%) случаях. Другие факторы риска из отмеченных в анкетах составляли от 0,6 до 4%. Регулярность менструального цикла на протяжении жизни фиксировали только 43,9±0,03% женщин. 43,9% опрошенных указали наступление менопаузы после 50 лет. 20,3±0,01% женщин родили первого ребенка после 26 лет. В 46,0±0,03% случаев длительность кормления последнего ребенка составила до 4 мес. В нашем исследовании РГЖ чаще регистрировали у женщин, начавших половую жизнь в 17–18 лет (68,9±0,02%). У 53,9±0,02% женщин, заболевших РГЖ, на протяжении жизни диагностировали ФКБ. В 69,7±0,08% случаев у больных РГЖ регистрировали повышение индекса массы тела >30. Значимость входных факторов риска после обследования группы больных РГЖ представлена в таблице. Все данные анкетирования и дополнительных методов исследования были внесены в разработанную программу.

На втором этапе обследована группа 360 клинически здоровых женщин. Женщины выбраны случайным образом из проходящих онкопроф­осмотр. Из 360 анкетированных только 97 (26,9±0,06%) не отметили ни одного из факторов риска, что свидетельствует в целом о неблагополучии в состоянии соматического здоровья женщин изучаемого региона.

Такие данные подтверждают необходимость построения рациональной системы профилактического обследования для ранней диагностики как доброкачественных, так и злокачественных заболеваний грудной железы в амбулаториях общелечебной сети, то есть свидетельствуют о перспективности применения разработанной нами медицинской технологии селективного скрининга.

Таблица. Значимость входных факторов риска возникновения РГЖ

После проведения анализа каждой анкеты в группу высокого риска развития РГЖ включали женщин, у которых индекс ≥60. В группу среднего риска возникновения РГЖ определяли женщин, которым присвоен индекс от 30 до 60. Группу низкого риска возникновения РГЖ составляли женщины, индекс которых <30.
При анализе анкеты программа учитывала каждый фактор, его сочетание с другими факторами в конкретной возрастной группе. Так, например, если женщина в возрастной группе 21–30 лет не беременела и не рожала, не жила половой жизнью и не имела других факторов риска, то она не включалась в группу риска. Те же показатели в старших возрастных группах учитывались как факторы риска развития РГЖ. Женщины, которые указывали в анкете только один фактор риска, не имеющий большого удельного веса в развитии патологии грудной железы, например ишемическую болезнь сердца, избыточную массу тела, сниженное либидо, сахарный диабет, также не были включены в группу риска. Если же эти факторы сочетались с другими, то способствовали развитию предраковой патологии грудной железы, что и было предпосылкой к распределению женщин в группы риска.

Из 360 обследованных клинически здоровых женщин в группу высокого риска вошли 12 женщин, причем большинство (3,3±0,07%) составили женщины возрастной группы 41–50 лет. В группу среднего риска отнесены 95 (26,4±0,02%), в группу низкого риска — 253 (70,3±0,03%) женщины. Отличия статистически значимы Отличия статистически значимы (p<0,001). Принадлежность к группам высокого риска повышает достоверность развития патологического процесса в 2,2 раза (доверительный интервал 1,4–3,5; p<0,001). Среди женщин группы высокого и среднего риска развития РГЖ в результате комплексного обследования выявлено подозрение на РГЖ у 1 женщины (при гистологическом исследовании — фиброаденома), ФКБ — у 18 и у 1 обследованной — фиброаденому. В группе низкого риска развития РГЖ у 4 женщин диагностирована ФКБ, узловые образования не выявлены.

Для проверки работы программы «Онколог», а также разработанного нами алгоритма на основе нейросети анкетным методом дополнительно была обследована группа больных, находящихся на диспансерном учете по поводу ФКБ. Все женщины заведомо клинически обследованы, диагноз подтвержден ультразвуковым исследованием и маммографией (женщины после 35 лет). Все прошли обязательный общеклинический осмотр, ультразвуковое исследование щитовидной железы и лабораторное исследование функции щитовидной железы. После введения данных анкетирования женщин с ФКБ программа распределила всех женщин на группы риска. Из 360 обследованных группы больных ФКБ в группу высокого риска вошли 213 (59,2±0,04%) женщин. В группу среднего риска отнесены 134 (37,2±0,08%), в группу низкого риска — 13 (3,6±0,09%) женщин. Отличия статистически значимы (p<0,001). Принадлежность к группам высокого риска повышает достоверность развития патологического процесса в 2,2 раза (доверительный интервал 1,4–3,5; p<0,001). 28 (7,7%) женщин с узловой формой ФКБ отнесены программой в группу высокого риска. Чувствительность модели составила 79,8%, специфичность — 79,0%. Проведенное программой распределение женщин с ФКБ по группам риска подтверждает, что использование модели искусственной нейросети с разработанной компьютерной программой позволяют достоверно формировать прогностическую группу риска развития РГЖ.

Выводы

1. Установлены статистически значимые (р<0,001) факторы риска для каждой возрастной группы в Буковинском регионе, которые имеют наиболее высокий удельный вес. Так, из 1016 факторов риска, которые выявлены у 297 женщин, возраст составляет 98%, предменструальная мастодиния — 89%, фиброзно-­кистозные изменения — 88%, хроническое воспаление придатков — 73%, сопутствующие заболевания щитовидной железы (эндемический зоб) — 69%.

2. Разработана автоматизированная система (на основе нейросети), которая позволяет сформировать группы повышенного риска возникновения предопухолевых состояний и РГЖ. Чувствительность прогностической модели — 79,8%, специфичность — 79,0% при диагностической точности 86,3%. Разработанная система является методом выбора при выявлении раннего РГЖ в условиях общелечебной сети.

3. Материалы работы в виде автоматизированной системы обеспечения рациональной диагностики заболеваний грудной железы внедрены в работу онкологической службы Черновицкой области. Помимо основного режима, программа работает в режиме удаленного доступа, то есть женщина может пройти анкетирование не выходя из дома, с помощью компьютера или мобильного устройства.

Список использованной литературы

1. Forouzanfar M.H., Foreman K.J., Delossantos A.M. et al. (2011) Breast and cervical cancer in 187 countries between 1980 and 2010: a systematic analysis. The Lancet, 378 (9801): 1461–1484.

2. Чиссов В.И., Старинский В.В., Петрова Г.В. (2012) Злокачественные новообразования в России в 2010 году. «МНИОИ им. П.А. Герцена», Москва: 4–12.

3. Федоренко З.П., Михайлович Ю.Й., Гулак Л.О та ін. (2013) Рак в Україні, 2011–2012. Захворюваність, смертність, показники діяльності онкологічної служби. Бюл. Нац. канцер-реєстру України, 14. Національний інститут раку, Київ. 118 с.

4. Гилязутдинов И.А., Хасанов Р.Ш. (2004) Опухоли гормонально-зависимых и гормонопродуцирующих органов. «МЕДпресс-информ», Москва. 464 c.

5. Смоланка И.И., Скляр С.Ю. (2008) Современный взгляд на проблему диагностики и лечения рака молочной железы. Жіночий лікар, 5: 8.

6. Семиглазов В.В., Топузов Э.Э. (2009) Рак молочной железы. «МЕДпресс-информ», Москва. 176 с.

7. Седаков И.Е., Александров А.И., Денисенко Я.В. и др. (2008) Ответ при лечении при мастопатии у женщин в менопаузе. Онкология, 4(38): 429–431.

8. Семиглазов В.В., Семиглазов В.Ф., Ермаченкова А.М. (2011) Минимальные формы рака молочной железы. Вопросы онкологии, Санкт-Петербург, 6(57): 702–706.

9. Peng S.Y., Wu K.C., Wang J.J. et al. (2007) Predicting post operative nausea and vomiting with the application of an artifical neural network. Br. J. Anaesth., 98: 60–65.

Коментарів немає » Додати свій

Leave a comment

Ім’я (required)

Mail (will not be published) (required)

Сайт

CAPTCHA Code