Помощь искусственного интеллекта повышает точность эндоскопистов при выявлении дисплазии и кишечной метаплазии при раке желудка

Почему важны более умные обследования желудка

Рак желудка остаётся одним из самых смертельных видов рака в мире, но многие опасные изменения слизистой оболочки желудка бывают тонкими и легко ускользают от внимания даже у подготовленных врачей, использующих современные камеры. В этом исследовании задают простой, но важный вопрос: может ли помощник на базе искусственного интеллекта (ИИ), «наблюдающий» за эндоскопией вместе с врачом, помочь раньше и надёжнее заметить больше проблемных участков? Тестируя сложную ИИ‑систему на реальных изображениях и видеозаписях пациентов, исследователи показывают, что цифровая поддержка существенно повышает точность менее опытных эндоскопистов, особенно при самых трудных для оценки изменениях, которые часто предшествуют раку.

От рутинного осмотра камерой к задаче, богатой данными

Для поиска заболеваний желудка врачи вводят гибкий аппарат — эндоскоп — через рот в желудок. Им нужно в реальном времени оценивать, нормальна ли ткань в каждом участке, есть ли воспаление, предраковое изменение или уже злокачественное образование. Некоторые находки, например выраженные опухоли, заметны явно. Другие — такие как дисплазия (раннее аномальное разрастание) и кишечная метаплазия (изменение слизистой, связанное с высоким риском) — проявляются в виде едва заметных смен цвета или тонких изменений текстуры, которые различаются у разных людей. В повседневной практике эти тонкие паттерны легко пропустить, а показатели выявления сильно варьируют между врачами, поэтому некоторые пациенты с высокорисковыми поражениями могут покидать кабинет без диагноза.

Как создавали и тестировали ИИ‑сопровождающего

Команда разработала систему ИИ под названием Venotics‑G, использующую современную архитектуру «vision transformer», рассчитанную на анализ изображения в целом и распознавание дальнодействующих паттернов. Её обучили на более чем 16 000 эндоскопических изображений из крупной больницы, одновременно решая несколько задач: определять положение эндоскопа в желудке, присутствует ли аномальная зона, какого она типа и видна ли кишечная метаплазия высокого риска. Для исследования собрали 1 584 реальных эндоскопических случая из двух больниц. Каждый случай включал одно чёткое статическое изображение и короткий пятиметровый видеоклип, в котором подозрительный участок был хорошо виден. Случаи охватывали рак желудка, дисплазию, широкий набор доброкачественных состояний, кишечную метаплазию высокого риска и норму или простую гастритную картину.

Сопоставление ИИ и человеческого суждения

Шесть эндоскопистов‑стажёров с опытом менее трёх лет просмотрели все случаи дважды: сначала полагаясь только на собственное суждение, а затем, после недельного перерыва и в перемешанном порядке, с поддержкой ИИ. Сам ИИ показал высокую точность и на статических изображениях, и на видео, правильно классифицируя более 9 из 10 очаговых поражений и случаев кишечной метаплазии высокого риска. Ещё важнее, что при доступе к подсказкам ИИ и визуальным картам внимания производительность врачей заметно выросла. Общая точность по очаговым поражениям увеличилась примерно с 75% до почти 87% как для изображений, так и для видео, а их совокупный показатель истинно‑положительных и истинно‑отрицательных результатов (суммированный в виде площади под ROC‑кривой) значительно улучшился. Прирост был особенно выражен для дисплазии и кишечной метаплазии — как раз тех категорий, которые демонстрировали наибольшую изменчивость и наименьшую исходную точность.

Что изменилось в процессе принятия решений

Более детальный анализ показал, что ИИ‑поддержка помогала несколько по‑разному в зависимости от состояния и от того, работали ли врачи с изображениями или видео. При дисплазии основное преимущество заключалось в том, что врачи стали чаще распознавать истинные поражения, сохраняя при этом низкий уровень ложных тревог. При кишечной метаплазии, которая часто проявляется как диффузные, пятнистые изменения, ИИ в основном сокращал число ложноположительных срабатываний на статических изображениях — врачи стали увереннее отмечать зоны как нормальные. В режиме видео ИИ мог учитывать несколько кадров во времени, что улучшало и его способность исключать нормальную ткань, и помечать действительно аномальные, распространённые паттерны. Быстрая обработка системы — порядка миллисекунд на кадр — позволяет ей работать в реальном времени во время эндоскопии, накладывая карты внимания почти мгновенно. Вместе с тем авторы отмечают, что дополнительные подсказки на экране могут увеличивать когнитивную нагрузку, и некоторые респонденты склонялись к чрезмерной интерпретации доброкачественного воспаления, что указывает на то, что обучение ответственному использованию ИИ будет столь же важным, как и сами алгоритмы.

Что это может значить для пациентов и клиник

В целом исследование демонстрирует, что ИИ‑ассистент может стать уравнителем для менее опытных эндоскопистов, делая их диагнозы более последовательными и чаще правильными при различных типах поражений желудка. Вместо того чтобы обменивать меньше пропусков на больше ложных тревог, ИИ, как правило, улучшал и чувствительность, и специфичность одновременно — признак реальной добавочной ценности, а не смещения. Работа остаётся ранним, тщательно отобранным тестом, поэтому её влияние на повседневные рабочие процессы, затраты и долгосрочные исходы пациентов ещё предстоит подтвердить в крупных клинических исследованиях в реальном времени. Тем не менее полученные результаты поддерживают представление о будущем, в котором эндоскопия выполняется в паре с ИИ — помогая врачам раньше и надёжнее выявлять высокорисковые изменения и давая пациентам больше шансов на своевременное лечение и улучшение выживаемости.

Цитирование: Lee, Y.H., Park, G., Kim, J.Y. et al. Artificial intelligence assistance improves endoscopist accuracy for gastric cancer dysplasia and intestinal metaplasia. Sci Rep 16, 12428 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-43149-9

Ключевые слова: скрининг рака желудка, ИИ для эндоскопии, кишечная метаплазия, выявление дисплазии, анализ медицинских изображений