Sztuczna inteligencja, algorytmy, moce obliczeniowe – brzmią jak z filmu science fiction. Takie narzędzia wkraczają jednak w kolejne aspekty naszego życia, medycynę także. Zwykle boimy się tego, czego nie znamy. Czy powinniśmy obawiać się, że sztuczna inteligencja zastąpi lekarza?
Sztuczna inteligencja (AI – Artificial Intelligence) to termin stworzony w 1956 roku przez amerykańskiego informatyka Johna McCarthy’ego. Oznacza zdolność systemu do prawidłowego analizowania danych. W ostatnich dwóch dekadach znajduje coraz szersze zastosowanie, także w medycynie. Pomogła m.in. zeskwencjonować ludzki genom.
W 1990 roku Departament Energii USA i Narodowe Instytuty Zdrowia USA (NIH) podjęły decyzję o przydzieleniu 3 mld USD na Human Genom Project. Decyzja zakładała, że przez 15 lat uda się poznać odczytać ludzki genom. Sukces ogłoszono wcześniej, bo już po 13 latach dokładnie 14 kwietnia 2003 roku. Opublikowano wówczas dokument stwierdzający zakończenie sekwencjonowania ludzkiego genomu. Zajmowało to jednak bardzo dużo czasu.
Od tego przełomowego wydarzenia technologie tak poszły do przodu, że zaledwie kilka miesięcy temu, w styczniu 2022 roku, ustanowiono nowy rekord świata, czyli dokonano sekwencji genomu człowieka zaledwie w 5 godzin i 2 minuty: od momentu pobrania próbki do wydania wyniku pacjentowi.
Po co sekwencjonowanie genomu? Naukowcy liczą, nie bezpodstawnie, że to szansa na leczenie wielu chorób – takich, których podłożem są mutacje genowe. Sztuczna inteligencja jest jednym z narzędzi, które pomagają w tych odkryciach. Zsekwencjonowanie ludzkiego genomu i zastosowanie sztucznej inteligencji w medycynie już ma zastosowanie w leczeniu chorób nowotworowych.
AI w genetyce
Dlaczego dopiero teraz AI znajduje zastosowanie w medycynie? Przecież algorytmy sztucznej inteligencji nie zostały wymyślone 10 lat temu. Znamy je od kilku dekad.
– Tak, ale przez dekady znaliśmy je tylko teoretycznie. Do praktycznego wykorzystania brakowało prostego elementu, czyli superkomputerów. Nie było takich mocy obliczeniowych żeby teorię przełożyć na praktykę – mówiła dr Paula Dobosz z Zakładu Genetyki i Genomiki Centralnego Szpitala Klinicznego MSWiA w Warszawie podczas konferencji „Zanim będzie za późno, profilaktyka i nowoczesna diagnostyka warunkiem skutecznej terapii” zorganizowanej 20 kwietnia przez Fundację im. dr. Macieja Hilgiera.
Sztuczna inteligencja w medycynie to szybsza diagnoza i wsparcie dla lekarzy, ale nie ich zastępowanie. Zdaniem dr Dobosz nie musimy się zatem obawiać, że to komputer zdecyduje, jak mamy się leczyć, bo sztuczna inteligencja kojarzy nam się np. z google maps, które działa na podobnej zasadzie, czy inteligentnym odkurzaczem, który mapuje, „uczy się” układu naszego mieszkania, a potem już dobrze wie jak ma sprzątać.
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w medycynie to, m.in. porządkowanie dokumentacji medycznej; modelowanie i przewidywanie odpowiedzi na leczenie; analizowanie głosu, mowy, co może być przydatne np. we wczesnym wykrywaniu chorób neurodegeneracyjnych; obrazowanie (tomografia komputerowa, rezonans magnetyczny, RTG) oraz na podstawie tych badań diagnozowanie np. ognisk nowotworowych czy udarów; patomorfologia: analiza zdigitalizowanych obrazów IHC (ilościowe określenia intensywności barwienia); kardiologia: monitorowanie funkcji urządzeń typu kardiowerter-defibrylator; systemy wspomagające monitorowanie stanu pacjenta (aplikacje ) np. ryzyko zawału, nawroty choroby nowotworowej, hipoglikemia; analiza danych genetycznych.
Dr. Paula Dobosz zwraca uwagę, że sztuczna inteligencja ma podpowiadać, standaryzować i być dodatkowym źródłem informacji dla lekarza. Jej zdaniem, sztuczna inteligencja zwiększy dostępności i bezpieczeństwo procedur medycznych.
Sztuczna inteligencja w badaniach obrazowych
Od 1895 roku, kiedy to przełomowym wydarzeniem w medycynie było odkrycie promieniowania Roentgena, badania obrazowe przeszły rewolucję. Diagnostykę obrazową usprawniono, udało się opracować badania USG wykorzystujące fale ultradźwiękowe. A obecnie medycyna ma do dyspozycji tomografy komputerowe, rezonans magnetyczny wykorzystujący pole magnetyczne, pozwalające na obrazowanie funkcji narządów i organów w ludzkim organizmie lub skanowanie całego organizmu w poszukiwaniu patologicznych zmian.
– Każda z tych metod ma plusy i minusy. W każdej z metod diagnostyki obrazowej są zakłócenia, artefakty, niekompletnie zobrazowane obszary, czyli badanie nie zobrazowało dokładnie badanego obszaru, a radiolog nie był w stanie dokładnie ocenić zmian. Czasami choroba jest na tak wczesnym etapie, że trudno ją ocenić. I tu z pomocą przychodzi sztuczna inteligencja – wyjaśnił dr Maciej Bobowicz z II Zakładu Radiologii Gdańskiego Uniwersytetu Medycznego.
Jako przykład podał badanie mammograficzne, które ma wykryć zmiany nowotworowe już na bardzo wczesnym etapie, a lekarz radiolog może mieć trudność w ocenie obrazu. W takich przypadkach z pomocą przychodzi sztuczna inteligencja.
Zdaniem dra Bobowicza algorytmy, aplikacje, czy jakkolwiek je nazwiemy „potrafią” zaznaczyć zmiany, które nie dają objawów, a także zmiany obrazowe, które nie do końca mają jasny charakter.
Porządkowanie chaosu
Nie musimy obawiać się sztucznej inteligencji. Narzędzia oparte na AI potrafią wydobywać wartościowe informacje z dużych zestawów danych, a następnie na ich podstawie podsuwać praktycznie użyteczne spostrzeżenia, które znajdują zastosowanie w wielu sytuacjach.
Technologia AI pomaga wydobyć sens z przytłaczającej ilości danych klinicznych, literatury medycznej oraz informacji dotyczących populacji i sposobów pracy, tak, by ułatwiać podejmowanie uzasadnionych decyzji. Dzięki sztucznej inteligencji dostawcy usług opieki zdrowotnej mogą wiedzieć więcej, błyskawicznie interpretować miliardy danych tekstowych i wizualnych, tak aby jak najtrafniej oceniać informacje dotyczące pacjenta.
Katarzyna Walterska / zdrowie.pap.pl, oprac. IKa, fot.pixabay.com
Data publikacji: 25.04.2022 r
