Применение интеллектуального анализа в урологии


DOI: https://dx.doi.org/10.18565/urology.2021.3.162-166

Е.Х. Харбедия, Л.М. Рапопорт, В.Н. Гридин, Д.Г. Цариченко, 
 И.А. Кузнецов, Е.С. Сирота, Ю.Г. Аляев

1) Институт урологии и репродуктивного здоровья человека ФГАОУ ВО «Первый МГМУ им. И. М. Сеченова» Минздрава России (Сеченовский Университет), Москва, Россия; 2) Федеральное государственное бюджетное учреждение науки, Центр информационных технологий в проектировании Российской академии наук, Московская область, г. Одинцово, Россия
В обзоре изложены основные методы интеллектуального анализа (ИА), используемые в современной медицине. К основным направлениям применения ИА в здравоохранении относятся диагностика, лечение, прогноз течения и результатов терапии различных заболеваний. В основе работы ИА заложены математические методы и алгоритмы. Представленный обзор отображает базовые понятия ИА с отображением примеров использования в урологической практике.

Литература


1. Blobel B. Challenges and Solutions for Designing and Managing pHealth Ecosystems. Front. Med. 2019;6:83. Doi: 10.3389/fmed.2019.00083.


2. Blobel B., Ruotsalainen P., Brochhausen M., Oemig F., Uribe G.A. Autonomous Systems and Artificial Intelligence in Healthcare Transformation to 5P Medicine – Ethical Challenges. Stud. Health Technol. Inform. 2020;270:1089–1093. Doi: 10.3233/SHTI200330.


3. Suarez-Ibarrola R., Hein S., Reis G., Gratzke C., Miernik A. Current and future applications of machine and deep learning in urology: a review of the literature on urolithiasis, renal cell carcinoma, and bladder and prostate cancer. World J. Urol. 2020;38(10):2329–2347. Doi: 10.1007/s00345-019-03000-5.


4. Checcucci E. et al. Artificial intelligence and neural networks in urology: current clinical applications. Minerva Urol. Nefrol. 2020;72(1):49–57. Doi: 10.23736/S0393-2249.19.03613-0.


5. Pai R.K. et al. A review of current advancements and limitations of artificial intelligence in genitourinary cancers. Am. J. Clin. Exp. Urol. 2020;8(5):152–162.


6. Davenport T., Kalakota R. The potential for artificial intelligence in healthcare. Future healthcare journal. 2019;6(2):94–98. Doi: 10.7861/futurehosp.6-2-94.


7. Topol E.J. High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nature Medicine. 2019;25(1):44–56. Doi: 10.1038/s41591-018-0300-7.


8. Ferris T.G., Shields A., Ph D., Rosenbaum S., Blumenthal D. Jha2009. 2009.


9. Sood R.R. et al. 3D Registration of pre-surgical prostate MRI and histopathology images via super-resolution volume reconstruction. Med. Image Anal. 2021;69:101957. Doi: 10.1016/j.media.2021.101957.


10. Zhang G.M.Y., Shi B., Xue H.D., Ganeshan B., Sun H., Jin, Z.Y. Can quantitative CT texture analysis be used to differentiate subtypes of renal cell carcinoma? Clin. Radiol. 2019;74(4):287–294. Doi: 10.1016/j.crad.2018.11.009.


11. Shkolyar E., Jia X., Chang T.C., Trivedi D., Mach K.E., Meng M.Q., Xing L., Liao J.C. Augmented Bladder Tumor Detection Using Deep Learning. Eur Urol. 2019;76(6):714–718. Doi: 10.1016/j.eururo.2019.08.032.


12. Tong F., Shahid M., Jin P., Jung S., Kim W.H., Kim J. Classification of the urinary metabolome using machine learning and potential applications to diagnosing interstitial cystitis. Bladder (San Franc). 2020;7(2):e43. Doi: 10.14440/bladder.2020.815.


13. Choo M.S., Uhmn S., Kim J.K., Han J.H., Kim D.H., Kim J., Lee S.H. A Prediction Model Using Machine Learning Algorithm for Assessing Stone-Free Status after Single Session Shock Wave Lithotripsy to Treat Ureteral Stones. J Urol. 2018;200(6):1371–1377. Doi: 10.1016/j.juro.2018.06.077.


14. Liu H., Tang K., Peng E., Wang L., Xia D., Chen Z. Predicting Prostate Cancer Upgrading of Biopsy Gleason Grade Group at Radical Prostatectomy Using Machine Learning-Assisted Decision-Support Models. Cancer Manag Res. 2020;12:13099–13110. Doi: 10.2147/CMAR.S286167.


15. Ershov A.V., Kapsargin F.P., Berezhnoy A.G. Creation of a neural network support system in the choice of treatment tactics for urolithiasis. Urologicheskiye vedomosti. 2019. Spetsvypusk. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sozdanie-neyrosetevoy-sistemy-podderzhki-v-vybore-taktiki-lecheniya-pri-mochekamennoy-bolezni (date of access: 19.02.2021). Russian (Ершов А.В., Капсаргин Ф.П., Бережной А.Г. Создание нейросетевой системы поддержки в выборе тактики лечения при мочекаменной болезни. Урологические ведомости. 2019. Спецвыпуск. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sozdanie-neyrosetevoy-sistemy-podderzhki-v-vybore-taktiki-lecheniya-pri-mochekamennoy-bolezni (дата обращения: 19.02.2021).


16. Zharikov O.G., Kovalev V.A., Litvin A.A. Modern possibilities of using some expert systems in medicine. Vrach i informatsionnyye tekhnologii. 2008;5:24–30. Russian (Жариков О.Г., Ковалев В.А., Литвин А.А. Современные возможности использования некоторых экспертных систем в медицине. Врач и информационные технологии. 2008;5:24–30).


17. Aghazadeh M.A., Jayaratna I.S., Hung A.J., Pan M.M., Desai M.M., Gill I.S., Goh A.C. External validation of Global Evaluative Assessment of Robotic Skills (GEARS). Surgical Endoscopy. 2015;29(11):3261–3266. Doi: 10.1007/s00464-015-4070-8


18. Ghani K.R., Liu Y., Law H. et al. Video analysis of skill and technique (Vast): machine learning to assess surgeons performing robotic prostatectomy. J Urol. 2017;197:e891.


19. Gantsev Sh.Kh., Zimichev A.A., Khrisanov N.N., Kliment’eva M.S. Application of a neural network in predicting bladder cancer. Meditsinskiy vestnik Bashkortostana. 2010. No. 3. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-neyronnoy-seti-v-prognozirovanii-raka-mochevogo-puzyrya (date accessed: 19.02.2021). Russian (Ганцев Ш.Х., Зимичев А.А., Хрисанов Н.Н., Климентьева М.С. Применение нейронной сети в прогнозировании рака мочевого пузыря. Медицинский вестник Башкортостана. 2010. № 3. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-neyronnoy-seti-v-prognozirovanii-raka-mochevogo-puzyrya (дата обращения: 19.02.2021).


20. Shapiro L., Stockman J. Computer vision = Computer Vision. M.: Binom. Laboratoriya znaniy. 2006. 752 p. ISBN 5-94774-384-1. Russian (Шапиро Л., Стокман Дж. Компьютерное зрение = Computer Vision. М.: Бином. Лаборатория знаний. 2006. 752 с. ISBN 5-94774-384-1).


21. Black K.M., Law H., Aldoukhi A., Deng J., Ghani .KR. Deep learning computer vision algorithm for detecting kidney stone composition. BJU Int. 2020;125(6):920–924. Doi: 10.1111/bju.15035.


22. Nosrati M.S., Amir-Khalili A., Peyrat J.M. et al. Endoscopic scene labelling and augmentation using intraoperative pulsatile motion and colour appearance cues with preoperative anatomical priors. Int J Comput Assist Radiol Surg 2016;11:1409–1418.


23. Wang F., Zhang C., Guo F., Ji J., Lyu J., Cao Z., Yang B. Navigation of Intelligent/Interactive Qualitative and Quantitative Analysis Three-Dimensional Reconstruction Technique in Laparoscopic or Robotic Assisted Partial Nephrectomy for Renal Hilar Tumors. J Endourol. 2019;33(8):641–646. Doi: 10.1089/end.2018.0570.


24. Bilimoria K.Y., Liu Y., Paruch J.L., Zhou L., Kmiecik T.E., Ko C.Y., Cohen M.E. Development and evaluation of the universal ACS NSQIP surgical risk calculator: a decision aid and informed consent tool for patients and surgeons. J Am Coll Surg. 2013;217(5):833–42. e1-3. Doi: 10.1016/j.jamcollsurg.2013.07.385.


25. Winoker J.S., Paulucci D.J., Anastos H., Waingankar N., Abaza R., Eun D.D., Bhandari A., Hemal A.K., Sfakianos J.P., Badani K.K. Predicting Complications Following Robot-Assisted Partial Nephrectomy with the ACS NSQIP® Universal Surgical Risk Calculator. J Urol. 2017;198(4):803–809. Doi: 10.1016/j.juro.2017.04.021.


26. Sirota E.S., Rapoport L.M., Gridin V.N., Tsarichenko D.G., Kuznetsov I.A., Sirota A.E., Alyaev Yu.G. Analysis of the learning curve in laparoscopic partial nephrectomy in patients with localized renal parenchymal lesions depending on the nephrometric score. Urologiia. 2020;6:11–18. Doi: 10.18565/urology.2020.6.00-00.


Об авторах / Для корреспонденции


А в т о р д л я с в я з и: Е. С. Сирота – д.м.н., врач-уролог клиники урологии, Институт урологии и репродуктивного здоровья человека ФГАОУ ВО «Первый МГМУ им. И. М. Сеченова» Минздрава России (Сеченовский Университет), Москва, Россия; e-mail: essirota@mail.ru


Похожие статьи


Бионика Медиа