Интеллектуальные системы поддержки принятия врачебных решений при опухолях почек

Введение. Злокачественные новообразования почек остаются одной из наиболее значимых проблем современной онкоурологии и детской онкологии. По данным Всемирной организации здравоохранения (2024), ежегодно в мире регистрируется более 430 000 новых случаев злокачественных новообразований почек, из них около 5–7 % приходится на пациентов младше 18 лет.

Цель настоящей работы – продемонстрировать, как интеллектуальные программные решения улучшают диагностику и планирование лечения детей и подростков с новообразованием почек, на материале клинических случаев из реальной практики. Материалы и методы. В исследование вошли 3 пациента, обследованных и пролеченных на базе ГБУЗ СК «Краевая детская клиническая больница» и ФГБУ «НМИЦ онкологии им. Н.Н. Блохина» Минздрава России. Использованы программный комплекс Medvision AI (автоматизированная сегментация и 3D-моделирование), стандартные протоколы компьютерной/магнитнорезонансной томографии и гистологическая верификация.

Результаты. Интеллектуальные инструменты обеспечили более точное выделение контура опухоли по сравнению с аналогами (Viewer “Kometa 3Di PACS”, Radiant), уточнение отношений с сосудистыми структурами и количественную оценку объема поражения. Совпадение предоперационного диагноза с морфологией было полным во всех случаях, без уточнения гистологического подварианта опухоли. В 1 наблюдении 3D-планирование изменило тактику в пользу органосохраняющей резекции. Интраоперационных осложнений не отмечено, визуализация сократила число ошибок во время проведения хирургического вмешательства и повысила согласованность плана с фактическими действиями хирурга.

Выводы. Интеграция Medvision AI в рутинную практику выполнима, безопасна и клинически полезна – помогает в выборе объема хирургического вмешательства и поддерживает персонализированное принятие решений. Требуются проспективные многоцентровые исследования для количественной оценки влияния на исходы и ресурсную эффективность.

1. Hsieh J.J., Purdue M.P., Signoretti S., Swanton C., Albiges L., Schmidinger M., Heng D.Y., Larkin J., Ficarra V. Renal cell carcinoma. Nat Rev Dis Primers. 2017;3:17009. doi: 10.1038/nrdp.2017.9. PMID: 28276433; PMCID: PMC5936048.

2. Steliarova-Foucher E., Colombet M., Ries L.A.G., Moreno F., Dolya A., Bray F., Hesseling P., Shin H.Y., Stiller C.A.; IICC-3 contributors. International incidence of childhood cancer, 2001-10: a population-based registry study. Lancet Oncol. 2017;18(6):719–31. doi: 10.1016/S1470-2045(17)30186-9. Epub 2017 Apr 11. Erratum in: Lancet Oncol. 2017;18(6):e301. doi: 10.1016/S1470-2045(17)30369-8. PMID: 28410997; PMCID: PMC5461370.

3. Buser M.A.D., de Groot N.T., Simons D.C., Littooij A.S., Wijnen M.H.W.A., van de Ven C.P., van den Heuvel-Eibrink M.M., Fitski M., van der Steeg A.F.W. Deep learning-based Wilms tumor segmentation to create 3D models for surgical planning: Implementation in the clinical workfl ow. J Pediatr Surg. 2026;61(7):163151. doi: 10.1016/j.jpedsurg.2026.163151. Epub 2026 Apr 25. PMID: 42044738.

4. van den Heuvel-Eibrink M.M., Hol J.A., Pritchard-Jones K., van Tinteren H., Furtwängler R., Verschuur A.C., Vujanic G.M., Leuschner I., Brok J., Rübe C., Smets A.M., Janssens G.O., Godzinski J., Ramírez-Villar G.L., de Camargo B., Segers H., Collini P., Gessler M., Bergeron C., Spreafi co F., Graf N.; International Society of Paediatric Oncology – Renal Tumour Study Group (SIOP– RTSG). Position paper: Rationale for the treatment of Wilms tumour in the UMBRELLA SIOP-RTSG 2016 protocol. Nat Rev Urol. 2017;14(12):743–52. doi: 10.1038/nrurol.2017.163. Epub 2017 Oct 31. PMID: 29089605.

5. Tapiero S., Karani R., Limfueco L., Xie L., Jeff erson F.A., Reinwart C., Okhunov Z., Clayman R.V., Landman J. Evaluation of interactive virtual reality as a preoperative aid in localizing renal tumors. J Endourol. 2020;34(11):1180–7. doi: 10.1089/end.2020.0234. Epub 2020 Jul 29. PMID: 32597217.