Вклад искусственного интеллекта в сокращение задержки диагностики рака полости рта

Рак полости рта (РПР) — шестое по распространённости злокачественное заболевание в мире; высокая заболеваемость и смертность связаны с диагностикой на поздних местно-регионарных стадиях. Наилучших результатов можно добиться при раннем выявлении и своевременном лечении, однако большинство случаев РПР диагностируют на поздних стадиях, а двухлетняя выживаемость составляет 45%. Основная причина неблагоприятных исходов — отсутствие или низкая эффективность скрининга и наблюдения на местном уровне оказания медицинской помощи, что приводит к задержкам направления к специалисту и последующего лечения. Диагностика также задерживается из-за недостаточной осведомлённости о РПР среди населения и медицинских работников, а также трудностей со своевременным получением медицинской помощи. По мере развития технологий анализа изображений и диагностики различные подходы, алгоритмы и прогностические модели на основе искусственного интеллекта (ИИ) начинают заметно повышать точность диагностики РПР. Технологии на основе ИИ в сочетании с внутриротовыми фотографиями или методами оптической визуализации изучаются для автоматизированного выявления и классификации РПР. Эти новые методы и технологии могут улучшить исходы лечения, особенно в условиях ограниченных ресурсов. Их можно использовать для прогнозирования риска РПР в качестве дополнения к популяционному скринингу, обеспечивая оценку риска в реальном времени. Цель исследования — (1) обобщить причины задержки диагностики РПР и (2) оценить новые подходы на основе ИИ с точки зрения их применимости и возможного вклада в улучшение выявления рака полости рта.