КОНЦЕПЦІЯ ТА АРХІТЕКТУРА ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЇ СИСТЕМИ ПІДТРИМКИ КЛІНІЧНИХ РІШЕНЬ ДЛЯ ІМУНОТЕРАПІЇ РАКУ ЛЕГЕНЬ ІЗ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯМ КОНФІДЕНЦІЙНОСТІ ПЕРСОНАЛЬНИХ ДАНИХ ПАЦІЄНТІВ

Анотація

Об’єктом дослідження є процес автоматизованого прогнозування клінічної відповіді на терапію інгібіторами імунних контрольних точок у хворих на недрібноклітинний рак легень. Наукова проблема, що вирішувалася, полягає у недостатній прогностичній точності наявних підходів, які базуються виключно на рівні експресії біомаркера PD-L1, що зумовлює непередбачуваність ефекту лікування, високі фінансові витрат пацієнтів та ризики розвитку тяжкої імуноопосередкованої токсичності. Суть отриманих результатів полягає в обґрунтуванні концепції та розробленні оригінальної багаторівневої архітектури інтелектуальної системи підтримки клінічних рішень (ІСПКР), що включає модулі збору даних, екстракції радіомічних ознак КТ-зображень, прогностичного моделювання на основі стекінгового ансамблю (Random Forest, XGBoost, логістична регресія), інтеграції з настановами NCCN та візуалізації. Завдяки своїм особливостям та характерним відмінностям, а саме переходу до мультимодального аналізу (інтеграції клініко-патологічних, молекулярних, лабораторних і радіомічних предикторів у межах єдиної моделі) та використанню методів пояснювального штучного інтелекту (XAI) через SHAP-значення, ці результати дозволили подолати обмеження одновимірних маркерів і забезпечити високу прозорість висновків при дотриманні конфіденційності. Отримані результати пояснюються синергетичним ефектом поєднання базових алгоритмів у стекінговому ансамблі, що мінімізує дисперсію та підвищує стійкість моделі до перенавчання на обмежених вибірках, а також здатністю радіомічних ознак об’єктивно відображати просторову гетерогенність пухлинного мікрооточення. На практиці ці рішення можуть бути використані в онкологічних закладах у вигляді веб-застосунку за умов наявності DICOM-файлів КТ, лабораторних та імуногістохімічних звітів пацієнтів, з можливістю гнучкої інтеграції в чинні медичні інформаційні системи через інтерфейс HL7 FHIR із дотриманням балансу між захистом персональних даних та потребами клінічних досліджень.