Новые методы диагностики и лечения рака

В частности, в номинации "Внедрение инновационного метода лечения онкологических заболеваний" победил коллектив нейрохирургического отделения Свердловского онкодиспансера. Здесь первыми в регионах России (после Москвы и Санкт-Петербурга) внедрили методику хирургического лечения опухолей головного и спинного мозга с применением интраоперационного, то есть проводимого в момент операции, мониторинга.

- Технология позволяет не только удалить опухоль, но провести хирургическое вмешательство максимально эффективно с учётом сохранности важных двигательных и чувствительных функций, - объяснила "РГ" один из зачинателей метода, врач нейрофизиолог Светлана Лаврова.

За внедрение инноваций награду так же получи коллектив отделения эндоскопической диагностики онкоцентра. Экспертное жюри отметило медиков за проведение скрининговых программ по выявлению ранних форм онкозаболеваний кишечника, а также за внедрение методов эндоскопического удаления новообразований.

Всего премией в нынешнем году были награждены врачи по семи номинациям. В том числе специалисты центра онкологии областной детской клинической больницы, центральной городской клинической больницы №1 Екатеринбурга, Уральского медицинского университета.

Справка "РГ"

Структура онкозаболеваемости на Среднем Урале за последние годы кардинально не изменилась. У женщин чаше всего выявляются опухоли молочной железы, кожи, колоректальный рак. У мужчин - рак легкого, предстательной железы, колоректальный рак. С каждым годом растет показатель пятилетней выживаемости пациентов. По оперативным данным за 2021 год он составил 58,6 процента.

Интерпретировать результаты лучевой диагностики специалистам онкоцентра с недавних пор помогает и искусственный интеллект. Электронного помощника специалисты центра обучили всем нюансам на примере десятках тысяч снимков. Искусственный мозг может анализировать компьютерную томографию легких, причем видит не только опухолевые новообразования, но распознает и другие патологии органа. В настоящий момент программа обучается интерпретации изображений маммографии для того, чтобы помогать в диагностике самого распространенного женского рака.