Программа ProColpo представляет собой инструмент автоматизированного анализа кольпоскопических изображений, разработанный на основе машинного обучения. Проект реализован совместно с А. А. Безменко, заведующим кафедрой акушерства и гинекологии Военно-медицинской академии имени С. М. Кирова, и его командой. Кольпоскопия применяется на этапе уточняющей диагностики, когда требуется оценить выявленные изменения шейки матки и определить участки для прицельной биопсии, и именно эту задачу разработчики стремились поддержать алгоритмически. Сама процедура позволяет определить локализацию и распространённость видимых изменений шейки матки и при наличии показаний выбрать участки для прицельной биопсии, поэтому автоматизация здесь касается прежде всего рутинного выделения признаков, а не замены врачебного решения.

Актуальность направления связана с масштабом проблемы рака шейки матки. По оценкам Всемирной организации здравоохранения, в 2024 году в мире зарегистрировано около 604 тысяч новых случаев заболевания и около 280 тысяч смертей. Профилактика включает вакцинацию против вируса папилломы человека, скрининг и своевременное лечение предраковых изменений, а кольпоскопия занимает место в цепочке уточняющей диагностики, когда необходимо оценить выявленные изменения и решить вопрос о морфологической верификации. В ходе разработки было обработано более 15 тысяч кольпоскопических изображений, из которых более 12 тысяч получили врачебную аннотацию. Материал включает нормальные кольпоскопические картины, изменения эпителия и различные варианты сосудистого рисунка, что важно для обучения модели на разнородных примерах, а не только на выраженной патологии.

С технической точки зрения ProColpo объединяет несколько специализированных ML-решений, работающих последовательно. Сначала система проверяет, относится ли изображение к кольпоскопии, затем оценивает его пригодность для анализа и отдельно контролирует наличие текста на снимке. Проверка качества имеет значение до интерпретации признаков, поскольку нерезкость, недостаточное освещение или избыточная яркость затрудняют оценку границ и мелких деталей. При этом техническая пригодность изображения и общая оценка кольпоскопии относятся к разным задачам: общую оценку проводит врач, и по терминологии IFCPC она включает адекватность исследования, видимость сквамозно-цилиндрического стыка и тип зоны трансформации. Для описания признаков используется терминология Международной федерации по патологии шейки матки и кольпоскопии, принятая в Рио-де-Жанейро в 2011 году: программа анализирует ацетобелый эпителий, мозаику, пунктацию, атипичные сосуды и йоднегативные зоны. Выделенные области отображаются поверх исходного изображения, что позволяет сопоставить обозначенный признак с его локализацией, а цветные обозначения при необходимости скрываются. Для подготовки данных команда создала собственную платформу разметки, а участие врачей в формировании набора и оценке результатов позволило согласовать названия признаков и обозначение соответствующих областей с медицинским содержанием снимков.

Кольпоскопическая картина часто неоднородна: в пределах одной области могут одновременно присутствовать изменения эпителия и сосудистого рисунка с разными границами и выраженностью, и именно поэтому задача автоматизированного анализа включает выделение отдельных участков с указанием предполагаемого признака для каждого из них. На одном из приведённых снимков ProColpo выделяет область плотного ацетобелого эпителия после нанесения уксусной кислоты, на другом отмечены участки грубой пунктации. В клиническом примере с гистологически подтверждённой аденокарциномой шейки матки ProColpo выделила область атипичных сосудов, что демонстрирует возможность локализации соответствующего признака с последующей визуальной оценкой специалистом. После пробы Шиллера система раздельно выделяет неспецифическую йоднегативную зону и зону с отчётливо жёлто-горчичным окрашиванием, что помогает сопоставить границы участков с другими признаками при определении места прицельной биопсии. При этом характер окрашивания оценивается в совокупности с остальными данными обследования: йоднегативность встречается, в частности, при незрелой плоскоклеточной метаплазии и сама по себе не подтверждает предраковое поражение, а решение о показаниях и участке биопсии принимает врач, тогда как морфологическая верификация проводится при гистологическом исследовании полученного материала.

Контекст разработки выходит за рамки одной программы. Автоматизация визуальной диагностики в гинекологии развивается на фоне общего роста интереса к медицинским ML-системам, которые берут на себя рутинное выделение признаков и оставляют интерпретацию врачу. ProColpo встроена в рабочий процесс как вспомогательный инструмент: программа позволяет работать с несколькими изображениями одного обследования, специалист последовательно просматривает снимки, оценивает обозначенные области и сопоставляет их с оригиналами. Предусмотрена и подготовка кольпоскопического заключения с перечнем признаков: в приведённом образце указана аномальная кольпоскопическая картина второй степени с плотным ацетобелым эпителием, грубой пунктацией и грубой мозаикой, а йоднегативные зоны отражены как дополнительные признаки. Важно, что степень кольпоскопических изменений характеризует визуальную картину и не тождественна гистологическому диагнозу цервикальной интраэпителиальной неоплазии второй степени, поэтому заключение подлежит врачебной оценке с учётом анамнеза и результатов обследования. Процентные значения в интерфейсе характеризуют уверенность модели для отдельных выделенных областей и не являются показателями чувствительности или специфичности программы.

Для российского рынка медицинского программного обеспечения проект значим прежде всего как пример связки академической клиники и инженерной команды, где врачебная разметка становится основой датасета, а не побочным материалом. Подход с собственной платформой аннотирования и согласованием терминологии с международными стандартами снижает риск расхождения между тем, что видит модель, и тем, что подразумевает врач. Показательно и то, что разработка велась вокруг реальной клинической задачи — выбора участка для прицельной биопсии при неоднородной картине, — а не вокруг абстрактной демонстрации возможностей алгоритма. Вместе с тем в исходном материале не приводятся данные о клинических испытаниях, регистрации как медицинского изделия или масштабах внедрения, а также отсутствует информация о том, как система интегрируется с кольпоскопическим оборудованием. Эти вопросы остаются открытыми и определят дальнейшую судьбу проекта: без подтверждённой валидации на независимых выборках и без понятного регуляторного статуса даже технически зрелая модель остаётся инструментом для ограниченного круга пользователей. Пока же ProColpo демонстрирует направление, в котором может развиваться поддержка принятия решений в кольпоскопии, оставляя финальное слово за специалистом.