Новые публикации по цифровой патологии: исследования врача «Лаборатуар Де Жени»

Специалисты лаборатории продолжают сочетать рутинную диагностику с научной работой в области цифровой медицины, где технологии и опыт врача работают вместе ради пациентов. Врач-патологоанатом Т. О. Новикова в соавторстве опубликовала две новые научные статьи, посвященные нейросетевому анализу микроскопических изображений. Они вышли в рецензируемых изданиях и продолжают предыдущее исследование в журнале «Морфология», где рассматривались методологические аспекты применения ИИ для диагностики поражений печени.

Новые работы, развивая эту тему, переходят от методологии к систематизации мирового опыта и практическим рекомендациям по внедрению новых технологий в диагностическую практику.

В статье «Нейросетевой анализ гистологических изображений при неопухолевых поражениях печени: обзор» (Digital Diagnostics) представлен систематический обзор 31 публикации за последние 8 лет. Исследование показывает, что, несмотря на очевидный потенциал, применение ИИ в этой области все еще остается фрагментарным. Среди основных ограничений — недостаток открытых размеченных данных (для неопухолевой патологии печени найдено только четыре набора), трудоемкость аннотирования и отсутствие стандартизации. Обзор подтверждает перспективность обучения с учителем, которое позволяет снизить затраты без существенной потери точности. Также рассматриваются мультимодальные данные — объединение гистологии с клиническими и биохимическими показателями для повышения точности диагностики.

Вторая работа — «Особенности аннотации микроскопических изображений в медицине» («Кремлевская медицина. Клинический вестник») — дополняет обзор с точки зрения организации процесса. В статье авторы делятся опытом реальных проектов и систематизируют подходы к разметке гистологических и цитологических изображений: уровни аннотации (от отдельной клетки до всего случая), форматы данных, облачные платформы и предварительную фрагментацию. Отдельно отмечены сложности: отсутствие единой номенклатуры морфологических структур, субъективность разметки, необходимость контроля качества и кадровые ограничения. В заключении авторы предлагают практические рекомендации, которые помогают сделать аннотирование воспроизводимым и применимым в диагностике.

Обе публикации развивают основу для практической цифровой патологии, где ИИ рассматривается как инструмент поддержки принятия врачебных решений, способный повысить точность диагностики. Ключевыми условиями внедрения ИИ-помощников в практику авторы называют стандартизацию, качество данных и баланс между точностью и ресурсами.

1.   Меликбекян А.А., Борбат А.М., Новикова Т.О. Нейросетевой анализ гистологических изображений при неопухолевых поражениях печени: обзор // Digital Diagnostics. 2026. Т. 7, № 2. С. 215–225. DOI: 10.17816/DD697955

2.   Крашенков О.П., Меликбекян А.А., Новикова Т.О., Борбат А.М. Особенности аннотации микроскопических изображений в медицине // Кремлевская медицина. Клинический вестник. 2026. № 3. С. 34–39. DOI: 10.48612/cgma/14k3-6kr8-duap