farmaecFARMAKOEKONOMIKA. Modern Pharmacoeconomics and PharmacoepidemiologyФАРМАКОЭКОНОМИКА. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология2070-49092070-4933IRBIS LLC10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2025.294farmaec-1230Research ArticleORIGINAL ARTICLESОРИГИНАЛЬНЫЕ ПУБЛИКАЦИИEffectiveness of preliminary differential diagnosis of benign and malignant skin neoplasms using the Derma Onko Check artificial intelligence programЭффективность предварительной дифференциальной диагностики доброкачественных и злокачественных новообразований кожи с помощью программы искусственного интеллекта Derma Onko Checkhttps://orcid.org/0000-0001-7930-6018ЛамоткинА. И.LamotkinA. I.

Ламоткин Андрей Игоревич

2-я Брестская ул., д. 5, Москва 123056

ул. Добролюбова, д. 11, Москва 127254

Andrey I. Lamotkin

5 2nd Brestskaya Str., Moscow 123056

11 Dobrolyubov Str., Moscow 127254

 

https://orcid.org/0000-0002-0459-0488КорабельниковД. И.KorabelnikovD. I.

Корабельников Даниил Иванович, к.м.н., доцент

2-я Брестская ул., д. 5, Москва 123056

Daniil I. Korabelnikov, PhD, Assoc. Prof. 

5 2nd Brestskaya Str., Moscow 123056

dkorabelnikov@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0003-2482-1754ОлисоваО. Ю.OlisovaO. Yu.

Олисова Ольга Юрьевна, д.м.н., проф., член-корр. РАН

Scopus Author ID: 55829948600

ул. Трубецкая, д. 8, стр. 2, Москва 119048

Olga Yu. Olisova, Dr. Sci. Med., Prof., Corr. Member of RAS

8 bldg 2 Trubetskaya Str., Moscow 119048

https://orcid.org/0000-0001-7707-441XЛамоткинИ. А.LamotkinI. A.

Ламоткин Игорь Анатольевич, д.м.н., проф.

Госпитальная пл., д. 3, Москва 105094

Волоколамское ш., д. 11, Москва 125080

Igor A. Lamotkin, Dr. Sci. Med., Prof. 

3 Gospitalnaya Sq., Moscow 105229,

11 Volokolamskoe Shosse, Moscow 125080

Автономная некоммерческая организация дополнительного профессионального образования «Московский медико-социальный институт им. Ф.П. Гааза»; Федеральное государственное бюджетное учреждение «Центральный научно-исследовательский институт организации и информатизации здравоохранения» Министерства здравоохранения Российской ФедерацииРоссияMoscow Haass Medical and Social Institute; Central Research Institute of Organization and Informatization of HealthcareRussian FederationАвтономная некоммерческая организация дополнительного профессионального образования «Московский медико-социальный институт им. Ф.П. Гааза»РоссияMoscow Haass Medical and Social InstituteRussian FederationФедеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова» Министерства здравоохранения Российской Федерации (Сеченовский Университет)РоссияSechenov UniversityRussian FederationФедеральное государственное бюджетное учреждение «Главный военный клинический госпиталь им. академика Н.Н. Бурденко» Министерства обороны Российской Федерации; Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Российский биотехнологический университет (РОСБИОТЕХ)»РоссияBurdenko Main Military Clinical Hospita; Russian Biotechnological University amotkinRussian Federation202506082025182261–270Copyright © Lamotkin A.I., Korabelnikov D.I., Olisova O.Y., Lamotkin I.A., 20252025Ламоткин А.И., Корабельников Д.И., Олисова О.Ю., Ламоткин И.А.Lamotkin A.I., Korabelnikov D.I., Olisova O.Y., Lamotkin I.A.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.pharmacoeconomics.ru/jour/article/view/1230Objective

Objective: to evaluate the effectiveness of preliminary differential diagnostics of benign and malignant skin tumors during initial medical consultations in primary health care using the Derma Onko Check artificial intelligence (AI) program for electronic computing devices (smartphone application).

Material and methods

Material and methods. The effectiveness of the Derma Onko Check program for visual identification of benign and malignant skin tumors was evaluated in 135 patients aged 22 to 78 years with various skin lesions that appeared visually suspicious for malignancy. The conclusions generated by the program were compared with the results of dermatoscopic and morphological examinations.

Results

Results. The diagnostic accuracy of the Derma Onko Check program in determining the likelihood of a patient having a benign or malignant skin tumor was 96%, sensitivity was 98%, specificity was 96%, the proportion of false-positive results was 4.3%, and the propor

Conclusion

Conclusion. The use of modern AI-based software for electronic computing devices enables early detection of malignant skin tumors during initial examinations in primary health care. This is particularly relevant for medical institutions and regions with a shortage or absence of dermatologists and oncologists.

tion of falsenegative results was 2.4%.

 

 

Цель

Цель: оценить эффективность предварительной дифференциальной диагностики доброкачественных и злокачественных опухолей кожи на первичном врачебном приеме при оказании первичной медико-санитарной помощи с применением программы искусственного интеллекта (ИИ) Derma Onko Check для электронных вычислительных машин (приложение для смартфона).

Материал и методы

Материал и методы. Эффективность программы Derma Onko Check для визуальной идентификации доброкачественных и злокачественных опухолей кожи оценили у 135 пациентов в возрасте от 22 до 78 лет, которые имели различные образования кожи, визуально подозрительные на злокачественные. Заключение программы сравнивали с результатами дерматоскопического и морфологического методов исследования.

Результаты

Результаты. Диагностическая точность программы Derma Onko Check при определении вероятности наличия у пациента доброкачественной или злокачественной опухоли кожи составила 96%, чувствительность – 98%, специфичность – 96%, доля ложноположительных результатов – 4,3%, доля ложноотрицательных результатов – 2,4%.

Заключение

Заключение. Использование современных программ для электронных вычислительных машин на основе технологий ИИ дает возможность раннего выявления злокачественных опухолей кожи на первичном осмотре при оказании первичной медико-санитарной помощи, что особенно актуально в медицинских организациях и регионах с недостатком или отсутствием врачей-дерматологов и врачей-онкологов.

искусственный интеллектнейронные сетипрограмма для ЭВМприложение для смартфонаопухоли кожидиагностикаartificial intelligenceneural networkssoftwaresmartphone applicationskin tumorsdiagnosisReferencesAhmadi K., Prickaerts E., Smeets J.G.E., et al. Current approach of skin lesions suspected of malignancy in general practice in the Netherlands: a quantitative overview. J Eur Acad Dermatol Venereol. 2018; 32 (2): 236–41. https://doi.org/10.1111/jdv.14484.Ahmadi K., Prickaerts E., Smeets J.G.E., et al. Current approach of skin lesions suspected of malignancy in general practice in the Netherlands: a quantitative overview. J Eur Acad Dermatol Venereol. 2018; 32 (2): 236–41. https://doi.org/10.1111/jdv.14484.Koelink C.J., Kollen B.J., Groenhof F., et al. Skin lesions suspected of malignancy: an increasing burden on general practice. BMC Fam Pract. 2014; 15: 29. https://doi.org/10.1186/1471-2296-15-29.Koelink C.J., Kollen B.J., Groenhof F., et al. Skin lesions suspected of malignancy: an increasing burden on general practice. BMC Fam Pract. 2014; 15: 29. https://doi.org/10.1186/1471-2296-15-29.Wakkee M., van Egmond S., Louwman M., et al. Opportunities for improving the efficiency of keratinocyte carcinoma care in primary and specialist care: results from population-based Dutch cohort studies. Eur J Cancer. 2019; 117: 32–40. https://doi.org/10.1016/j.ejca.2019.05.010.Wakkee M., van Egmond S., Louwman M., et al. Opportunities for improving the efficiency of keratinocyte carcinoma care in primary and specialist care: results from population-based Dutch cohort studies. Eur J Cancer. 2019; 117: 32–40. https://doi.org/10.1016/j.ejca.2019.05.010.van Rijsingen M.C., Vossen R., van Huystee B.E., et al. Skin tumour surgery in primary care: do general practitioners need to improve their surgical skills? Dermatology. 2015; 230 (4): 318–23. https://doi.org/10.1159/000371812.van Rijsingen M.C., Vossen R., van Huystee B.E., et al. Skin tumour surgery in primary care: do general practitioners need to improve their surgical skills? Dermatology. 2015; 230 (4): 318–23. https://doi.org/10.1159/000371812.Ferlay J., Colombet M., Soerjomataram I., et al. Cancer incidence and mortality patterns in Europe: estimates for 40 countries and 25 major cancers in 2018. Eur J Cancer. 2018; 103: 356–87. https://doi.org/10.1016/j.ejca.2018.07.005.Ferlay J., Colombet M., Soerjomataram I., et al. Cancer incidence and mortality patterns in Europe: estimates for 40 countries and 25 major cancers in 2018. Eur J Cancer. 2018; 103: 356–87. https://doi.org/10.1016/j.ejca.2018.07.005.World Cancer Research Fund. Skin cancer statistics. Available at: https://www.wcrf.org/cancer-trends/skin-cancer-statistics (accessed 22.10.2024).World Cancer Research Fund. Skin cancer statistics. Available at: https://www.wcrf.org/cancer-trends/skin-cancer-statistics (accessed 22.10.2024).Freeman K., Dinnes J., Chuchu N., et al. Algorithm based smartphone apps to assess risk of skin cancer in adults: systematic review of diagnostic accuracy studies. BMJ. 2020; 368: m127. https://doi.org/10.1136/bmj.m127.Freeman K., Dinnes J., Chuchu N., et al. Algorithm based smartphone apps to assess risk of skin cancer in adults: systematic review of diagnostic accuracy studies. BMJ. 2020; 368: m127. https://doi.org/10.1136/bmj.m127.Harskamp R.E., deVijlder H.C., Bekkenk M.W. Smartphone apps for self-diagnosis of skin cancer. Ned Tijdschr Geneeskd. 2022; 166: D5986 (in Dutch).Harskamp R.E., deVijlder H.C., Bekkenk M.W. Smartphone apps for self-diagnosis of skin cancer. Ned Tijdschr Geneeskd. 2022; 166: D5986 (in Dutch).Kränke T., Tripolt-Droschl K., Röd L., et al. New AI-algorithms on smartphones to detect skin cancer in a clinical setting-A validation study. PLoS One. 2023; 18 (2): e0280670. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0280670.Kränke T., Tripolt-Droschl K., Röd L., et al. New AI-algorithms on smartphones to detect skin cancer in a clinical setting-A validation study. PLoS One. 2023; 18 (2): e0280670. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0280670.Kong F.W., Horsham C., Ngoo A., et al. Review of smartphone mobile applications for skin cancer detection: what are the changes in availability, functionality, and costs to users over time? Int J Dermatol. 2021; 60 (3): 289–308. https://doi.org/10.1111/ijd.15132.Kong F.W., Horsham C., Ngoo A., et al. Review of smartphone mobile applications for skin cancer detection: what are the changes in availability, functionality, and costs to users over time? Int J Dermatol. 2021; 60 (3): 289–308. https://doi.org/10.1111/ijd.15132.Flaten H.K., St Claire C., Schlager E., et al. Growth of mobile applications in dermatology – 2017 update. Dermatol Online J. 2018; 24 (2): 13030/qt3hs7n9z6.Flaten H.K., St Claire C., Schlager E., et al. Growth of mobile applications in dermatology – 2017 update. Dermatol Online J. 2018; 24 (2): 13030/qt3hs7n9z6.Elder D.E., Massi D., Scolyer R.A., Willemze R. (Eds) WHO classification of skin tumors. In: WHO classification of tumors, 4th ed. Vol. 11. International Agency for Research on Cancer; 2018.Elder D.E., Massi D., Scolyer R.A., Willemze R. (Eds) WHO classification of skin tumors. In: WHO classification of tumors, 4th ed. Vol. 11. International Agency for Research on Cancer; 2018.Ламоткин А.И., Корабельников Д.И., Ламоткин И.А. и др. Искусственный интеллект в здравоохранении и медицине: история ключевых событий, его значимость для врачей, уровень развития в разных странах. ФАРМАКОЭКОНОМИКА. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология. 2024; 17 (2): 243– 50. https://doi.org/10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2024.254.Lamotkin A.I., Korabelnikov D.I., Lamotkin I.A., et al. Artificial intelligence in healthcare and medicine: the history of key events, its significance for doctors, the level of development in different countries. FARMAKOEKONOMIKA. Sovremennaya farmakoekonomika i farmakoepidemiologiya / FARMAKOEKONOMIKA. Modern Pharmacoeconomics and Pharmacoepidemiology. 2024; 17 (2): 243–50 (in Russ.). https://doi.org/10.17749/2070-4909/farmakoekonomika. 2024.254.Ламоткин А.И., Корабельников Д.И., Ламоткин И.А. Искусственный интеллект: основные термины и понятия, применение в здравоохранении и клинической медицине. ФАРМАКОЭКОНОМИКА. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология. 2024; 17 (3): 409–15. https://doi.org/10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2024.267.Lamotkin A.I., Korabelnikov D.I., Lamotkin I.A. Artificial intelligence: basic terms and concepts, the application in healthcare and clinical medicine. FARMAKOEKONOMIKA. Sovremennaya farmakoekonomika i farmakoepidemiologiya / FARMAKOEKONOMIKA. Modern Pharmacoeconomics and Pharmacoepidemiology. 2024; 17 (3): 409–15 (in Russ.). https://doi.org/10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2024.267.Buechi R., Faes L., Bachmann L.M., et al. Evidence assessing the diagnostic performance of medical smartphone apps: a systematic review and exploratory meta-analysis. BMJ Open. 2017; 7 (12): e018280. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2017-018280.Buechi R., Faes L., Bachmann L.M., et al. Evidence assessing the diagnostic performance of medical smartphone apps: a systematic review and exploratory meta-analysis. BMJ Open. 2017; 7 (12): e018280. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2017-018280.Steeb T., Wessely A., French L.E., et al. Skin cancer smartphone applications for German-speaking patients: review and content analysis using the mobile app rating scale. Acta Derm Venereol. 2019; 99 (11): 1043–4. https://doi.org/10.2340/00015555-3240.Steeb T., Wessely A., French L.E., et al. Skin cancer smartphone applications for German-speaking patients: review and content analysis using the mobile app rating scale. Acta Derm Venereol. 2019; 99 (11): 1043–4. https://doi.org/10.2340/00015555-3240.Zaar O., Larson A., Polesie S., et al. Evaluation of the diagnostic accuracy of an online artificial intelligence application for skin disease diagnosis. Acta Derm Venereol. 2020; 100 (16): adv00260. https://doi.org/10.2340/00015555-3624.Zaar O., Larson A., Polesie S., et al. Evaluation of the diagnostic accuracy of an online artificial intelligence application for skin disease diagnosis. Acta Derm Venereol. 2020; 100 (16): adv00260. https://doi.org/10.2340/00015555-3624.Esteva A., Kuprel B., Novoa R.A., et al. Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature. 2017; 542 (7639): 115–8. https://doi.org/10.1038/nature21056.Esteva A., Kuprel B., Novoa R.A., et al. Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature. 2017; 542 (7639): 115–8. https://doi.org/10.1038/nature21056.Han S.S., Kim M.S., Lim W., et al. Classification of the clinical images for benign and malignant cutaneous tumors using a deep learning algorithm. J Invest Dermatol. 2018; 138 (7): 1529–38. https://doi.org/10.1016/j.jid.2018.01.028.Han S.S., Kim M.S., Lim W., et al. Classification of the clinical images for benign and malignant cutaneous tumors using a deep learning algorithm. J Invest Dermatol. 2018; 138 (7): 1529–38. https://doi.org/10.1016/j.jid.2018.01.028.Pai V.V., Pai R.B. Artificial intelligence in dermatology and healthcare: an overview. Indian J Dermatol Venereol Leprol. 2021; 87 (4): 457–67. https://doi.org/10.25259/IJDVL_518_19.Pai V.V., Pai R.B. Artificial intelligence in dermatology and healthcare: an overview. Indian J Dermatol Venereol Leprol. 2021; 87 (4): 457–67. https://doi.org/10.25259/IJDVL_518_19.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.