Sztuczna inteligencja (AI - artificial intelligence) od lat pobudza wyobraźnię naukowców, artystów i zwykłych śmiertelników. Podczas gdy badacze prześcigają się w pracach nad systemami, które jak najbardziej przypominałyby ludzki mózg, entuzjaści rozwodzą się nad ich potencjalnymi zastosowaniami, a sceptycy starszą nieprzewidywalnymi konsekwencjami. A jaki stosunek do sztucznej inteligencji mają przedstawiciele świata medycyny? Czy specjalne komputery mogłyby ułatwić pracę lekarzom? Ostatnie badania wskazują na to, że tak.
Ortopedzi z Instytutu Karolinska i szpitala w Danderyds w Szwecji postanowili przetestować, czy komputery wyposażone w sztuczną inteligencję sprawdziłyby się w roli radiologów. W tym celu wydobyli z archiwum 256 tysięcy badań rentgenowskich wykonanych z powodu złamań kości ręki, nadgarstka lub stawu skokowego. Dwie trzecie z nich system analizował przy pomocy specjalistów, by wyćwiczyć się w rozpoznawaniu patologii, a nad pozostałymi pracował już samodzielnie. Okazało się, że nauka nie poszła w las - komputer identyfikował złamania z taką samą dokładnością jak dwaj radiolodzy, którzy dla porównania oceniali zdjęcia w tym samym czasie. Jako że system osiąga tym lepsze wyniki, im więcej danych przeanalizuje, lekarze już planują dalszy ciąg badania, tym razem z wykorzystaniem całego szpitalnego archiwum, czyli ponad miliona zdjęć. Ich zdaniem sztuczna inteligencja może sprzyjać ujednoliceniu wydawanych wyników i szybszej diagnostyce oraz ułatwiać zbieranie danych do prac naukowych.
Jako że mammografia to również badanie rentgenowskie, Amerykanie postanowili sprawdzić przydatność sztucznej inteligencji i w tej dziedzinie. Istotną wadą przesiewowej mammografii w USA jest duży, sięgający nawet 50%, odsetek wyników fałszywie dodatnich, czyli sugerujących obecność zmian złośliwych mimo ich braku. Naraża to wiele pacjentek na silny stres i niepotrzebne procedury medyczne - powtórne badania obrazowe lub biopsję. Aby sprawdzić, czy sztuczna inteligencja pozwoli zwiększyć skuteczność diagnostyki, naukowcy z Instytutu Badawczego Szpitala Metodystów w Houston wprowadzili do komputera archiwalne zdjęcia mammograficzne i dane kliniczne 500 pacjentek, u których badania histopatologiczne potwierdziły raka piersi. W ciągu kilku godzin system przeanalizował dostępne informacje i zaproponował diagnozy, które w 99% zgadzały się z ostatecznym rozpoznaniem patologa, a więc zdołał określić typ histologiczny raka jedynie na podstawie mammografii i historii choroby! Podobna analiza zajęłaby lekarzom 500 godzin.
A jak właściwie nauczyć sztuczną inteligencję oceny zdjęć? Ze względu na niską dostępność szpitalnych materiałów archiwalnych doktor Alvin Rajkomar z Centrum Medycznego Uniwersytetu Kalifornijskiego w San Francisco postanowił wykorzystać do tego... ogólnodostępne w sieci fotografie roślin, grzybów, formacji geologicznych, a nawet kotów. Najpierw wprowadził do komputera ich kolorowe wersje, później przekształcił je w czarno-białe obrazy, by bardziej przypominały zdjęcia rentgenowskie, a w końcu postanowił sprawdzić efektywność tej nauki na tysiącu archiwalnych radiogramów. Okazało się, że system nie ma problemu z analizą danych czy rozpoznaniem pozycji, w jakiej wykonano rentgen, co dla lekarza jest oczywistością, ale komputerom zawsze sprawiało ogromny problem. Zadowolony z wyników doktor Rajkomar testuje już kolejne algorytmy, by w nagłych sytuacjach móc skupić się na ratowaniu pacjenta, a nie oczekiwaniu na wynik badania radiologicznego.
Czy sztuczna inteligencja wkrótce zastąpi radiologów? Na razie trzeba przetestować jej umiejętności w warunkach izby przyjęć czy oddziału, a nie tylko na zdjęciach archiwalnych. Jednak nawet jeśli się sprawdzi, będzie stanowić raczej pomoc i cenne drugie spojrzenie niż samodzielną formę diagnostyki.
Źródła:
Grafika:123rf.com
Więcej komentarzy...