Дерматоскопия как проводится и что показывает
Что такое дерматоскопия и почему ее необходимо проходить регулярно
Родинки на коже кажутся нашей особенностью, уникальностью, придающей шарм, но на самом деле они могут нести угрозу нашему организму. Как и другие новообразования на коже – мы можем даже не замечать их. А с помощью безболезненной и безопасной процедуры дерматоскопии можно определить и характер образования, и обсудить с доктором ваши дальнейшие действия в данном направлении. Дерматоонколог, хирург-онколог, врач высшей категории и кандидат медицинских наук Оксана Краснопольская рассказывает о том, что такое дерматоскопия, как проводят процедуру и почему ее необходимо проходить регулярно.
Метод дерматоскопии предполагает бесконтактную диагностику, направленную на распознавание ранних признаков злокачественного характера образования, что позволяет на ранней стадии выявить рак или меланому. В этом состоит уникальная особенность данного метода диагностики.
К сожалению, раньше для постановки диагноза необходимо было удалить часть ткани и провести анализ, что занимало много времени. Теперь же с помощью специального прибора дерматоскопа доктор может определить степень безопасности образования на коже по таким простым параметрам, как форма и цвет.
Особенно эффективной дерматоскопия показала себя в вопросах меланомы – благодаря методу удается диагностировать это опасное заболевание на ранних стадиях, а значит, у пациента больше шансов вылечиться относительно быстро и безболезненно.
Дерматоскопия: как проводят процедуру?
Как проводится дерматоскопия? Для проведения дерматоскопии необходим специальный аппарат – дерматоскоп, трубка с мощной лупой, способной увеличивать до 10-20 раз, прозрачной пластиной, неполяризованным источником света и жидкой гелевой средой.
Дерматоскоп позволяет врачу в деталях рассмотреть разные слои кожи, а также любые новообразования, и определить наличие заболевания.
Никакой дополнительной подготовки процедура дерматоскопии не требует, у нее нет противопоказаний, ее могут проводить в любом возрасте, от мала до велика, и даже беременным женщинам.
Во время дерматоскопии доктор направляет источник света на исследуемый участок (например, на новообразование на коже), а далее с помощью дерматоскопа увеличивает его и рассматривает в деталях. Так врачу удается определить, является ли образование опасным для пациента, по следующим критериям:
Также доктор может сделать снимок образования с помощью подсоединенного к дерматоскопу фотоаппарата. В некоторых случаях используют даже видеодерматоскоп, его подключают к компьютеру.
Кому необходимо пройти дерматоскопию?
В действительности дерматоскопия является необходимой процедурой для каждого из нас. Напомним про меланому – благодаря дерматоскопии можно выявить это опасное заболевание на ранней стадии. Врач может определить наличие и других опасных с точки зрения онкологии новообразований на коже.
Диагностику проводят для исследования невусов (родинок), бородавок, кератом, базалиом, лентиго (веснушек), атером, акне, псориаза и других патологий.
После дерматоскопии доктор сможет определить характер новообразования и расскажет пациенту о дальнейших действиях – требует ли оно удаления, носит ли злокачественный характер и так далее.
Показания к дерматоскопии:
Почему стоит записаться на дерматоскопию?
Сама дерматоскопия занимает около получаса. Это безопасный, не имеющий противопоказаний метод, который не требует специальной подготовки и может быть проведен в любом возрасте. К тому же процедура дерматоскопии проходит безболезненно, поэтому не стоит бояться похода к врачу. А лучше сделать этот визит регулярным и записаться на прием к дерматоонкологу, чтобы получить максимум информации о своей коже и таких образованиях, как родинки.
Также в клинике «Допомога Плюс» (отделение Нивки) действует акция «Проверь родинку – сохрани жизнь». До 1 марта 2021 года вы можете получить консультацию дерматоонколога и дерматоскопию по сниженной стоимости. Подробнее об акции «Проверь родинку – сохрани жизнь».
Автор статьи: Краснопольская Оксана Сергеевна
Цифровая дерматоскопия и картирование родинок
Я не удаляю новообразования кожи без дерматоскопии. За свою практику мне доводилось использовать разные дерматоскопы, в итоге я остановил свой выбор на Heine Delta 20T.
Однако сегодня речь пойдет не о конкретном дерматоскопе, а о важных аксессуарах к нему, использование которых значительно улучшает возможности динамического наблюдения для пациентов с большим количеством невусов на коже.
Как происходит осмотр всей кожи с помощью простого дерматоскопа?
Человек приходит на прием, показывает родинку, врач осматривает ее с помощью дерматоскопа, не находит признаков меланомы и делает заключение о том, что все хорошо. В следующем году тот же пациент показывает ту же родинку тому же врачу и опять признаков меланомы нет, значит, до встречи в следующем году.
В этой цепи событий выпадает важный момент: если дерматоскопические изображения родинки не сохраняются, то нет возможности отследить изменения, которые происходят с невусом. Не отслеживается один из важнейших параметров – E (evolving – изменения) из правила ABCDE. Можно сфотографировать родинку через дерматоскоп на телефон. Однако такие снимки, как правило, не обладают качеством, необходимым для точного отслеживания изменений.
Также не очень понятно – что делать, если родинок много. Например, 100, 200 или более. Каждую фотографировать на телефон? Это слишком трудоемко, да и опять же качество снимков не позволит заметить небольшие изменения.
Цифровая дерматоскопия
В чем отличие цифровой дерматоскопии от обычной? Разница такая же, как между цифровой флюорографией и традиционной. Отличий в процессе исследования никаких, но преимущество есть: при цифровой дерматоскопии результат сохраняется на электронном носителе и в любой момент может быть сопоставлен с предыдущими данными.
На фото тот самый дерматоскоп Heine Delta 20T, который через адаптер соединен с зеркальным фотоаппаратом. Именно эта конструкция позволяет выполнять вот такие снимки и в течение нескольких секунд переносить их на компьютер для последующего хранения.
Вопреки расхожему мнению, у цифровой дерматоскопии нет особенных диагностических преимуществ. Да, есть программы для анализа дерматоскопических изображений, которые помогают врачу в постановке диагноза. Есть и оптимистические исследования [2], которые прочат большое будущее нейронным сетям. Однако в настоящее время нет убедительных доказательств того, что эти программы помогают улучшить диагностику меланомы.
Кому рекомендована цифровая дерматоскопия
Это исследование поможет человеку, у которого много обычных и/или атипичных невусов, более тщательно следить за ними и своевременно (!) удалять те, в которых произошли изменения.
Что такое цифровое картирование невусов?
Эта процедура рекомендована Европейским обществом медицинской онкологии (ESMO) для «улучшения точности наблюдения за пациентом с множественными атипичными невусами».
Какое оборудование используется:
Как проводится процедура?
Первый этап. Врач фотографирует всю поверхность кожи пациента таким образом, чтобы все невусы были различимы на изображении.
Для этого делается около 16–20 фотографий в нескольких позах.
Второй этап. На снимках все невусы врач размечает стрелками, каждой родинке присваивается номер. Пронумерованную родинку фотографируют через дерматоскоп. Микро- и макроизображения сопоставляются, и получается вот такая (иногда очень длинная) табличка:
Результаты выдаются на руки пациенту и сохраняются в клинике. Через год или полгода, в зависимости от количества факторов риска, процедура повторяется. Длительность такого обследования может составлять до нескольких часов.
Насколько эффективно обследование?
Коллективом итальянских авторов было проведено исследование [3] с участием 600 человек из группы повышенного риска развития меланомы. Всем пациентам регулярно проводилось цифровое картировние. Средняя длительность наблюдения пациентов составила 23 месяца. В течение периода наблюдения 54 невуса были подвергнуты эксцизионной биопсии. Среди них выявлено 12 (!) меланом и 1 базальноклеточный рак. На мой взгляд, более чем убедительно.
Резюме, или Коротко о главном:
Цифровая дерматоскопия вообще и цифровое картирование невусов в частности помогают увеличить точность диагностики меланомы у пациентов с множественными невусами. До недавнего времени подобную процедур в России можно было пройти только в Москве и Екатеринбурге. Сейчас такая возможность появилась и у жителей Северной Столицы
P.S.: Записаться ко мне на цифровую дерматоскопию или картирование невусов (аналог Fotofinder Dermoscope Studio) в Санкт-Петербурге вы можете здесь.
Список использованной литературы:
1) Kittler H, Pehamberger H, Wolff K, Binder M. Diagnostic accuracy of dermoscopy.
2) Esteva A, Kuprel B, Novoa RA, Ko J, Swetter SM, Blau HM, Thrun S.Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks
3) Argenziano G1, Mordente I, Ferrara G, Sgambato A, Annese P, Zalaudek I. Dermoscopic monitoring of melanocytic skin lesions: clinical outcome and patient compliance vary according to follow-up protocols.
Другие статьи:
Полезная статья? Сделайте репост в Вашей социальной сети!
Дерматоскопия как проводится и что показывает
На заре развития дерматоскопии (а это было всего 10-15 лет назад) среди врачей-онкологов бытовало мнение: «зачем нужна дерматоскопия? Сомневаешься в родинке – удали с гистологией – и развеешь все сомнения».
Однако все оказалось не так просто, и с развитием знаний дерматоскопии ее ценность как метода диагностики ранних меланом стала бесценной и незаменимой. Постараюсь рассказать на нескольких примерах из нашей практики.
По результатам дерматоскопии: образование левой лопаточной области спины имеет определенные признаки меланомы (кристаллические структуры в поляризации на фоне асимметрично расположенной гиперпигментации, атипичной пигментной сети и глобул).
Вследствие несоответствия дерматоскопической картины гистологическому заключению мы отправили гистоматериал на пересмотр гистологу-эксперту по меланоцитарным образованиям – и в обоих случаях получили заключение: меланома. И проблема здесь не только в недостаточности опыта гистологов – дифференциальная диагностика малых меланоцитарных образований очень сложна и неоднозначна даже для очень опытных специалистов. Последнее время для нас стало нормой посылать гистологу вместе с «удаленным материалом» дерматоскопические фото, указывать на них наиболее подозрительные участки и рекомендовать наиболее оптимальные направления срезов. В наиболее сложных случаях – стекла пересматриваются несколькими гистологами-экспертами.
Автор статьи:
Остались вопросы?
Запишитесь на дерматоскопию или бесплатную консультацию к хирургу дерматоонкологу по телефону или on-line:
Критерии точности дерматоскопической диагностики: от виртуальных процентов к реальным цифрам
В чем измеряется точность диагностики при дерматоскопическом исследовании кожи с целью выявления злокачественных новообразований? Ответить на этот вопрос не так легко, как может показаться на первый взгляд. Возможно, вы сталкивались с примерно такими заявлениями: «метод А на столько-то процентов точнее метода В». И все бы ничего, но какая точность первого метода? Об этом многие авторы предпочитают тактично умалчивать.
Между тем, от точности диагностики напрямую зависит здоровье и жизнь пациента – например, если речь идет о выявлении злокачественных новообразований кожи. Это большая проблема сегодня не только в России, но и во всем мире.
По данным Московского научно-исследовательского онкологического института имени П.А. Герцена, в 2018 году в Российской Федерации впервые в жизни выявлено 624 709 случаев злокачественных новообразований (ЗНО) – в том числе 285 949 у мужчин и 338 760 у женщин. На учет были взяты 542 569 «новых» пациентов.
В целом же показатель заболеваемости ЗНО в России составляет 425,4 на 100 000 населения – это на 1,2% выше 2017 года и на 23,1% выше 2008 года. Удельный вес конкретных злокачественных патологий представлен в таблице 1.
Табл. 1. Удельный вес больных с морфологически подтвержденным диагнозом относительно всех пациентов с впервые в жизни установленным диагнозом ЗНО в России в 2008-2018 годах, %* (Состояние онкологической помощи населению России в 2018 году. Под ред. А.Д. Каприна, В.В. Старинского, Г.В. Петровой — М.: МНИОИ им. П.А. Герцена — филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России, 2019. — илл. — 236 с)
Дерматоскопия является основным методом раннего выявления меланомы. В статье мы разберемся, как именно оценивается ее точность, и какие варианты диагностики существуют сегодня.
Нерешенные проблемы
Дерматоскопия представляет собой неинвазивный метод визуальной оценки поражений кожи и скальпа. С его помощью врач может распознать морфологические структуры, незаметные при «невооруженном» осмотре, и правильнее оценить клинические и морфологические изменения кожи, особенно пигментных поражений.
Распространенной ошибкой, которую многие врачи допускают случайно или преднамеренно, является ограничение дермоскопической оценки только подозрительными поражениями. С одной стороны, это помогает сэкономить время на рутинном приеме, но с другой, все имеющиеся меланоцитарные невусы должны быть изучены, вне зависимости от их локации и размера.
Современные исследования говорят о том, что меланомы чаще диагностируются среди небольших меланоцитарных поражений (размером менее 3 мм) по сравнению с более крупными, которые вызывают гораздо больше беспокойства у пациентов (Bono A., et al. Micro-melanoma detection: a clinical study on 206 consecutive cases of pigmented skin lesions with a diameter 
Рис. 2. Влияние цвета новообразования при дерматоскопии на глубину его залегания: черный – поверхностно в эпидермисе, коричневый – в дермоэпидермальном соединении, серый – в папиллярной дерме, голубой – в ретикулярной дерме (Zalaudek I., et al. Using dermoscopic criteria and patient-related factors for the management of pigmented melanocytic nevi. Arch Dermatol 2009; 145: 816-826)
Интересно, что клиническое обследование пигментных поражений диаметром менее 3 мм с подозрением на меланому показывает среднюю чувствительность 43% и специфичность 91%. В свою очередь, дерматоскопия показывает гораздо более высокую чувствительность (83%) и низкую специфичность (69%).
В этот момент мы вплотную подошли к понятию точности диагностики. Но сперва нужно отметить, что все вышеназванные правила (ABCDE и другие) являются «правилами» лишь для людей. Врачи выработали их за многие годы работы, но если вместо человека поставить машину – достаточно мощный компьютер с искусственным интеллектом, он будет оценивать опухоли по собственным критериям. Об этом чуть ниже.
Чувствительность и специфичность
Одной из важнейших задач дерматолога является раннее выявление меланом. От точности его диагностики во многом зависит здоровье и жизнь пациента. Дерматоскоп не может самостоятельно поставить диагноз и даже предположить наличие злокачественного новообразования, поэтому врач является его неотъемлемой составляющей. Опыт, навыки и внимательность специалиста во многом определяют точность диагностики, которая выражается в ее чувствительности и специфичности.
Чувствительность диагностики – это отношение выявленных заболевших людей к общему числу обследованных заболевших.
Допустим, у нас есть 5 пациентов: 1 и 4 здоровы, а у 2, 3 и 5 – меланома (рис. 3). Несколько врачей провели дерматоскопию и получили следующие результаты:
Рис. 3. Пятеро пациентов: улыбающиеся здоровы, грустные заболели
Как видите, чувствительность дерматоскопии, как и любого другого метода диагностики, зависит от правильности «угадывания» реально заболевших людей. Здоровым людям также можно ставить диагноз, хотя на самом деле это ошибка, ведь у них его нет. Но на показатель чувствительности это не влияет – ее суть заключается в выявлении заболевших людей, как говорится, любой ценой. Поэтому нельзя рассчитывать только на эту характеристику метода. Ведь чувствительность первого и четвертого врача одинакова (100%), но качество их диагностики абсолютно разное. И за это качество отвечает другой параметр – специфичность.
Специфичность диагностики – это отношение выявленных здоровых людей к общему числу обследованных здоровых.
Вернемся к пациентам с рисунка 3 и оценим специфичность каждого из врачей:
Идея специфичности заключается снижении числа ложноположительных диагнозов, когда за меланому принимают обычный невус. Любое удаление новообразования – не важно, доброкачественное оно или злокачественное, является травмирующей операцией с определенными рисками. К тому же это влечет дополнительные затраты для пациента и государства на хирургию.
Четвертый врач оказался самым точным – он верно обнаружил всех здоровых людей, поэтому его специфичность составила идеальные 100%. Этот специалист большой молодец, ведь его чувствительность также равна 100%, и нам всем нужно стремиться к такой точности!
К сожалению, в реальной жизни дела обстоят несколько иначе:
Это происходит потому, что чувствительность, образно говоря, отвечает за скорость постановки диагноза, а специфичность – за внимательность. И чем более внимательно врач будет рассматривать каждый невус, тем больше времени это займет. Напротив, если он быстро поставит всем диагноз меланомы, это почти наверняка не будет соответствовать действительности. Хотя поступая так, врач, безусловно, «угадает» и реально больных пациентов.
В поисках идеального алгоритма
Какова реальная точность врачебной диагностики? Для ответа на этот вопрос немецкими специалистами было проведено любопытное исследование.
Возможно, вы слышали о сравнении навыков Человека и Машины при игре в шахматы. В далеком 1997 году разработанный компанией IBM искусственный интеллект Deep Blue обыграл легендарного чемпиона Гарри Каспарова со счетом 4:2. Хотя эта победа была достигнута перебором вариантов, она символизировала безграничные возможности зарождавшегося компьютерного разума. С тех пор прошло более 20 лет, искусственный интеллект стал намного сложнее и научился помогать людям в поиске злокачественных новообразований.
Немецкие ученые сравнили точность диагностики современного искусственного интеллекта (ИИ) и врачей-дерматологов со всего мира. Для этого был создан Тестовый набор-300, который включал в себя 300 дерматоскопий: 20% из них являлись подтвержденными меланомами с различных областей тела, а остальные 80% – доброкачественными меланоцитарными невусами.
К участию были приглашены дерматологи со всего мира, откликнулись 58 человек из 17 стран. Из них 17 специалистов были начинающими (менее 2 лет стажа), 11 – опытными (2-5 лет) и 30 экспертами (более 5 лет в профессии). Сперва им выслали 100 простых снимков невусов из Тестового набора-300, глядя на которые врачам следовало определиться с тактикой: удалить, наблюдать или ничего не предпринимать (Level 1). Через месяц им прислали 100 уточненных снимков, с дерматоскопией и клинической картиной – врачам предстояло вновь определиться с тактикой (Level 2).
Оппонентом людям выступал искусственный интеллект – сверточная нейронная сеть на основе архитектуры Google V4. Это особый тип ИИ, созданный исключительно для анализа изображений. Его особенность заключается в раскладывании каждого снимка на множество слоев с их детальным анализом (рис. 4). Предварительно он был натренирован на 100 тысячах дерматоскопий с клинически подтвержденным диагнозом, а сейчас ему предстояло показать себя в деле. Для ИИ были взяты оставшиеся 100 снимков, а в качестве дополнительной работы машина проанализировала весь Тестовый набор-300.
Рис. 4. Раскладка изображения на слои в процессе анализа сверточной нейронной сетью (Made S.W., et al. Abnormal heart rhythm detection based on spectrogram of heart sound using Convolutional Neural Network. CITSM 2018; 1-4)
Результаты врачей и машины сравнивались на графике Receiver Operating Characteristics (ROC) – Рабочая характеристика приемника. Он показывает соотношение между долей объектов с определенным признаком, верно классифицированных как имевшие этот признак, и долей объектов без признака, ошибочно названных имевшими признак. Проще говоря, ROC-кривая показывает, насколько часто врачи и машина верно угадывали больных с меланомой и насколько редко они ставили этот диагноз здоровым людям.
Поскольку точность диагностики у дерматологов разная, нужно было как-то объединить результат и вывести на графике среднее значение – за это отвечает Area Under The Curve (AUC) или Площадь под кривой. Она показывает усредненную точность врачебной диагностики – результат представлен на рисунке 5.
Рис. 5. Средняя точность врачебной диагностики в виде Площади под кривой (AUC). Как видно, эксперты оказались наиболее точными в поиске меланомы по сравнению с опытными и начинающими специалистами (Haenssle H. A., et al. Man against machine: diagnostic performance of a deep learning convolutional neural network for dermoscopic melanoma recognition in comparison to 58 dermatologists. Ann Oncol 2018; 29(8): 1836-1842)
Эксперты со стажем более 5 лет оказались наиболее точными – чувствительность 89%, специфичность 74,5%. У опытных врачей эти показатели были 85,9% и 68,5%, а у начинающих 82,9% и 67,6% соответственно (Level 1). Площадь под кривой (ROC AUC) для людей в Level 1 составила 0,79 (усредненное значение).
Повторный осмотр изображений с клинической картиной и дерматоскопиями (Level 2) почти не повлиял на чувствительность экспертов (89,5%), зато сильно поднял ее у опытных (90,9%) и начинающих врачей (86,6%). Специфичность также выросла у всех групп – примерно до 77-78%. Площадь под кривой (ROC AUC) для людей в Level 2 составила 0,82 (усредненное значение).
Что касается искусственного интеллекта, то на выборке из 100 снимков (Level 1) его чувствительность составила 95%, специфичность – 63,8%, ROC AUC Level 1 – 0,86. При анализе всего Тестового набора-300 (Level 2) чувствительность ИИ составила 95%, специфичность – 80%, ROC AUC Level 2 – 0,953 (рис. 6).
Рис. 6. Точность диагностики сверточной нейронной сети на базе архитектуры Google V4 при анализе Тестового набора-300 (Haenssle H.A., et al. Man against machine: diagnostic performance of a deep learning convolutional neural network for dermoscopic melanoma recognition in comparison to 58 dermatologists. Ann Oncol 2018; 29(8): 1836-1842)
В итоге искусственный интеллект в данном исследовании обошел врачей в точности диагностики на обоих уровнях. Причем алгоритм ИИ не занимается простым сравнением плохого с хорошим – он послойно разбирает каждый снимок и детально анализирует его, используя собственные критерии злокачественности новообразований и постоянно совершенствуя их.
Значит ли это, что можно избавить специалистов от рутинных обследований и оставить в диагностике меланомы компьютеры с операторами? В один прекрасный день это, безусловно, случится. Однако сейчас задача искусственного интеллекта заключается в то, чтобы помогать живому интеллекту (то есть врачу), повышая его чувствительность и специфичность.
Эра FotoFinder
Как вы поняли, основная проблема любого врача заключается в падении специфичности при росте чувствительности, и наоборот. Это происходит по разным причинам – не последнюю роль играет снижение концентрации, усталость и «замыливание» глаз при длительной работе. Искусственный интеллект призван решить эту проблему: ему не нужна еда, он не отвлекается на посторонние дела и никогда не устает – точность его диагностики одинаково высока 24 часа в сутки, 7 дней в неделю. Более того, из года в год она неизменно растет.
Иметь такого помощника станет большим подспорьем для любого специалиста, причем обзавестись собственным ИИ можно уже сегодня. Сверточная нейронная сеть на базе архитектуры Google V4 реализована в диагностическом комплексе FotoFinder (FotoFinder Systems GmbH, Германия).
Состав типичного комплекса FotoFinder:
FotoFinder не занимает много места – камера, штатив и указатель очень компактные, а компьютер с видеодерматоскопом легко помещаются на любом столе. Но в этом «хрупком теле» скрыт недюжинный интеллект. Ученые обучили его на 100 000 дерматоскопий с клинически подтвержденным диагнозом, и после старта работы он начал выявлять собственные критерии злокачественности опухолей. Да, FotoFinder не занимается простым сравнением плохого с хорошим, он внимательно анализирует каждый невус и буквально раскладывает его на атомы.
С помощью FotoFinder в 2016 году была найдена самая маленькая меланома в мире – ее диаметр всего 0,9 мм при дерматоскопии и 0,6 мм при гистологии. Искусственный интеллект помог человеку выявить мельчайшую злокачественную опухоль и спас жизнь пациенту. При этом внешне такая опухоль не привлекала внимания, и пропустить ее не составляло труда (рис. 7). Ее обнаружили при помощи картирования всего тела на комплексе FotoFinder ATBM bodystudio. В нем пациенту делают 20 стандартных снимков всего тела в разных позах, после чего программа детально анализирует каждый миллиметр его кожи.
Рис. 7. Самая маленькая меланома в мире (d = 0,9/0,6 мм), выявленная искусственным интеллектом FotoFinder в 2016 г.
Таким образом, точность диагностики – это сочетание высокой чувствительности и высокой специфичности. Наглядным отражением точности является площадь под кривой (AUC) на графике рабочей характеристики приемника (ROC). Современные исследования показывают, что искусственный интеллект дает бо́льшую ROC AUC по сравнению с врачами-дерматологами – 0,86 против 0,79. Это делает его уникальным и незаменимым помощником в ежедневной практике для специалиста любого уровня.