Базовые алгоритмы популяционного скрининга онкологических заболеваний

Размещено на http://www.allbest.ru

Размещено на http://www.allbest.ru

Во всем мире онкологические заболевания (ОЗ) остаются важнейшей проблемой медико-социального характера [3, 5]. По количеству смертей ОЗ уступают только болезням сердечно-сосудистой системы. Причем соотношение «заболеваемость - смертность» при ОЗ крайне неблагоприятное: например, в России от рака легких умирают 90-95% заболевших. Проблема улучшения результатов лечения ОЗ находится в самой тесной взаимосвязи с разрешением вопроса раннего их распознавания. Таким образом, диагностические методы раннего обнаружения ОЗ являются крайне перспективными в парадигме оптимизации их лечения. Углубляясь в тему скрининга, мы сталкиваемся с проблемой технического характера, заключающейся в работе с емкими массивами первичных медицинских данных, и в том числе изображений, которые необходимо обработать в целях диагностики. Таким образом, задача разработки автоматизированных и автоматических методов учета (с участием человека и без), обработки и анализа массива первичных медицинских данных особенно актуальна [1, 2].

В настоящее время под скринингом принято подразумевать проведение систематических выборочных обследований людей из группы риска в отличие от диспансеризации, то есть охвата медицинскими осмотрами всего населения.

По оценкам экспертов Американского онкологического общества (American Cancer Society) в 2010 г. глобальные экономические потери от преждевременной смерти и инвалидизации от рака молочной железы составляли 88 миллиардов долларов в год.

Проблема улучшения результатов лечения ЗНО, и, в частности, РМЖ находится в самой тесной взаимосвязи с разрешением вопроса раннего их распознавания. Пятилетняя выживаемость при РМЖ напрямую зависит от стадии заболевания, составляя при I-II стадии - 60-70%, а при III-IV - менее 15%. Таким образом, диагностические методы раннего обнаружения ЗНО являются крайне перспективными в парадигме оптимизации их лечения [4, 6, 7].

Целью работы являлась разработка базовых алгоритмов и методик при проведении массовых скрининговых обследований и дальнейшей диагностике онкологических заболеваний посредством проектируемых программных средств (на примере рака молочной железы).

Произведен литературный поиск данных о ведущих факторах риска развития РМЖ.

Также в 2011-2014 гг. в Омской области проведено эпидемиологическое (наблюдательное аналитическое) исследование типа «случай-контроль», в котором приняли участие 1002 женщины, для выявления региональных особенностей распространения факторов риска развития рака молочной железы [8].

Все женщины-участницы были разделены на две группы: пациентки с РМЖ (205 человек) - группа А и участницы без РМЖ (797 человек) - группа Б.

В исследовании оценивалась распространенность 25 известных фактора. Опрос участников выборки проводился посредством прямого анкетирования. У всех женщин было получено информированное согласие и согласие на обработку персональных данных.

Для оценки вероятности развития РМЖ у конкретной женщины при определенном сочетании факторов риска применялась теорема Байеса. Проведена оценка информативности факторов риска и признаков по показателям отношения правдоподобия. Оценка операционных характеристик (чувствительность, специфичность) предлагаемого диагностического теста проводилась с применением ROC-анализа.

Целью скрининга является лишь обнаружение или исключение заболеваний у клинически бессимптомных лиц в отличие от обследования заведомо больных, направленного на оценку характера и выраженности патологического процесса. Кроме того методы диагностики при скрининге с точки зрения экономичности и безопасности могут быть менее точными, чем для клинической диагностики. Говоря об экономичности ? требуется меньшее время для проведения обследования, которое могут выполнять менее квалифицированные врачи, говоря об эффективности - дозовая лучевая нагрузка (в случае, если объектом поиска при скрининге является онкологическое заболевание) на обследуемого меньше. Существует ряд как основополагающих (классических) критериев Всемирной организации здравоохранения для скрининговых методов, так и новых критериев, предложенных за последние несколько десятилетий. Причем разрабатываемая нами модель интеллектуальной распределенной системы, реализующая эффективный в перспективе подход к организации популяционного скрининга должна удовлетворять максимально возможному числу таких критериев. Кроме того, ожидается задействование возможности интеллектуального оперирования с массивом разнородных данных за счет применения технологий семантической паутины для формального представления медицинских знаний, создания клинических рекомендаций и обмена информацией. Выполнение скрининговых обследований всегда связано с большим потоком пациентов, что требует тщательного контроля качества проведения исследования. В общих чертах, массовый скрининг правильно задействовать тогда, когда явно доказана его эффективность ? снижается смертность от заболевания, а польза массового и регулярного исследования превышает его вред.

Основные результаты.

Главное внимание было уделено взаимодействию с пациентами, функциям отбора и приглашения целевых групп на процедуры скрининга. Так при определении критериев отбора для диагностики рака молочной железы были учтены рекомендации американского онкологического общества. Согласно им, наиболее эффективная стратегия заключается в ежегодном скрининге женщин в возрасте от 40 лет. Поиск людей с интересующими для выборки данными оптимально проводить по базам существующих медицинских информационных систем. Рассматривая выбор способа приглашения пациента на скрининг, мы остановились на использовании электронных писем и коротких сообщений.

скрининг рак выборочный

Таблица 1. Факторы риска развития рака молочной железы у женщин по данным литературы

Наиболее распространенными факторами риска развития РМЖ в группе А были: низкая физическая активность (87,8 %, корригируемый), малое употребление куриных яиц (80,9%, корригируемый), избыточная масса тела (77,0%, корригируемый), чрезмерное употребление черного чая (68,3%, корригируемый), аборты в анамнезе (58,0%, корригируемый).

В группе Б с высокой частотой обнаруживались: недостаточное употребление куриных яиц (87,8%, корригируемый), малая физическая активность (86,6 %, корригируемый), избыточная масса тела (70,0%, корригируемый), аборты в анамнезе (44,7%, корригируемый), малое употребление фруктов (44,5%, корригируемый).

По результатам анкетирования участниц исследования были рассчитаны условные вероятности обнаружения факторов при наличии/отсутствии РМЖ. Установленные величины информативности и шансы были использованы для расчета вероятности развития РМЖ при определенном сочетании факторов риска. Благодаря наличию такой информации, появляется возможность оценки и прогнозирования риска при изменении сочетания факторов у конкретной женщины.

Так как алгоритм прогнозирования является методом диагностики, то для него были рассчитаны операционные характеристики: чувствительность теста составила 71,7% (ДИ 68,9 ч 74,6), специфичность 73,2% (ДИ 70,5 ч 76,1); прогностичность положительного результата - 40,8 (37,7 ч 43,9), прогностичность отрицательного результата - 91,0 (89,2 ч 92,8), преваленс - 20,46%.

Результаты ROC-анализа позволили определить оптимальные операционные характеристики предлагаемого теста с пороговым уровнем принятия решения в 25%. В случае превышения порогового значения участницам может быть рекомендована консультация специалиста. В группе женщин без рака молочной железы 161 женщин (20,2%) имели риск развития данной патологии выше порогового.

Наиболее удобно реализовать данную методику можно в виде компьютерной программы, которая была нами разработана. Программа может быть использована в практической деятельности маммолога, онколога, терапевта, врача общей практики с целью оценки индивидуального риска развития РМЖ и предписания рекомендаций по индивидуальной первичной профилактики патологии. Расчет величины риска при работе с пациенткой можно проводить неоднократно, меняя характеристики корригируемых факторов и управляя, таким образом, риском.

Предложенная методика прошла апробацию и в дальнейших исследованиях будет уточняться с учетом региональных особенностей.

Выводы:

1. Из числа известных по литературным данным факторов риска развития РМЖ у жительниц Омской области наиболее значимыми являются - фиброаденома молочной железы (ранг 1), недостаточное количество овощей в рационе питания (ранг 2), наличие патологии молочной железы (мастопатия - ранг 3; киста молочной железы - ранг 5), курение (ранг 4), проживание в областном центре (ранг 6).

2. Среди женщин, не имевших в анамнезе диагноз РМЖ, 20,2% имели риск развития данной патологии выше порогового.

3. Разработанная программа по оценке индивидуального риска развития рака молочной железы валидна и может быть рекомендована для практического применения.

Литература

1. Барчук, А.А. Автоматизированная количественная цитометрия в диагностике рака лёгкого / А.А. Барчук, А.И. Арсеньев, Е.В. Левченко // Вопросы онкологии - 2011. т. 57, № 1. - С. 36-42.

2. Гублер Е.В. Вычислительные методы анализа и распознавания патологических процессов. - Л.: Медицина, 1978. - 296 с.

3. Давыдов М.И., Аксель Е.М. Злокачественные заболевания в России и странах СНГ в 2012 г. -- М., 2014. - 226 с.

4. Захарова Н.А., Семиглазов В.Ф., Duffy S.W. Скрининг рака молочной железы: проблемы и решения [Книга]. - М: ГЭО- ТАР-Медиа, 2011. - стр. 176.

5. Злокачественные новообразования в России в 2012 году (заболеваемость и смертность) [Книга] / ред. Каприн А.Д. Старинский В.В, Петрова Г.В. - М: ФГБУ «МНИОИ им. П.А. Герцена» Минздрава России, 2014. - стр. 250

6. Летягин В.П. Стратегия лечения больных ранним раком молочной железы (По материалам Европейской школы онкологии, Москва 2005 г.) // Маммология. -- 2006. -- № 1. -- С. 86-87.

7. Призова Н.С. Методологические аспекты, результаты и перспективы скрининга рака молочной железы в крупном административном регионе//Дис. … канд. мед.наук. - М:, 2014 г. - стр. 114.

8. Ширлина, Н.Г. Спектр полиморфизмов гена BRCA1 и гена BRCA2 у женского населения г. Омска / Н.Г. Ширлина, В.Л. Стасенко, Т.И. Долгих // Медицинский альманах. - 2012. - № 3. - С. 172-175.

Размещено на Allbest.ru