Sztuczna inteligencja w medycynie

Sztuczna inteligencja w badaniach obrazowych

Od 1895 roku, kiedy to przełomowym wydarzeniem w medycynie było odkrycie promieniowania Roentgena, badania obrazowe przeszły rewolucję. Wówczas naświetlanie trwało 20 minut – teraz to wręcz niewyobrażalne i niedopuszczalne, bo w takim czasie pacjent pochłaniał potężną dawkę promieni X . 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 z kilku bardzo prostych przyczyn:

• Bardzo subtelne cechy złośliwości;
• Powolna zmiana wyglądu z normalnego w nowotworowy;
• Gęsta tkanka gruczołowa zasłaniająco zmiany;
• Zmiany nowotworowe słabo widzialne;
• Ograniczone obszary asymetrii;
• Wygląd sugerujący zmianę łagodną;
• Zmiany zlokalizowane poza obszarem obrazowania;
• Czynnik ludzki, czyli zmęczenie diagnosty.

I w takich właśnie przypadkach z pomocą przychodzi sztuczna inteligencja.

Obecnie realizujemy grant „Europejska platforma badań radiologicznych integrująca dane kliniczne w oparciu o sztuczną inteligencję kolejnej generacji dla medycyny celowanej w onkologii”, licząc, że sztuczna inteligencja pomoże w diagnostyce, ale na pewno nas nie zastąpi – powiedział dr. Maciej Bobowicz.

Jego zdaniem, algorytmy, aplikacje, czy jakkolwiek je nazwiemy „potrafią” zaznaczyć zmiany, które nie dają objawów, a także zmiany obrazowe, które nie do końca mają jasny charakter.

Gdy uda nam się wykryć taką zmianę przy użyciu sztucznej inteligencji, jesteśmy w stanie podać jej charakterystykę, czyli stworzyć klasyfikację i określić, do jakiej grupy dana zmiana może przynależeć. Poza tym możemy określić rozległość zmiany. Sztuczna inteligencja może użyć klasyfikatorów typu zmiany złośliwe, łagodne. Jesteśmy w stanie określić typy i podtypy nowotworów, z którymi mamy do czynienia oraz stopnie zaawansowania i grupy ryzyka, a przekłada się to na to jakość leczenia. Jesteśmy w stanie szybciej postawić właściwą diagnozę – podkreślił dr. Maciej Bobowicz.