Sztuczna inteligencja piksel po pikselu analizuje obrazy medyczne wykrywając zmiany niedostrzegalne gołym okiem. Algorytmy szybko się uczą, chłonąc wiedzę z milionów elektronicznych kartotek pacjentów. Czy maszyny zabiorą pracę radiologom?
Grupa naukowców z Laboratorium Nauk Komputerowych i Sztucznej Inteligencji MIT (Massachusetts Institute of Technology) we współpracy z lekarzami opracowała model oparty na uczeniu maszynowym, który na podstawie zdjęć mammografii jest w stanie określić, czy u danej pacjentki, w okresie najbliższych 5 lat rozwinie się nowotwór. Dzięki danym zebranym od 60 000 pacjentów, system sztucznej inteligencji nauczył się identyfikować subtelne zmiany w tkankach, będące bardzo wczesnymi oznakami złośliwych postaci guzów. Nie jest ich w stanie dostrzec ludzkie, nawet bardzo doświadczone oko.
Z kolei zespół badaczy z Google i Uniwersytetu z Northwestern zaprogramował system AI diagnozujący bardzo małe guzki nowotworowe w płucach na podstawie jednego zdjęcia TK. I to ze skutecznością o 5% większą niż radiologowie z kilkuletnim doświadczeniem. O kolejnych osiągnięciach informuje Uniwersytet Stanforda, gdzie naukowcy stworzyli algorytm wykrywający 14 różnych chorób płuc. Model stawiający diagnozę w kilka sekund „wytrenowano” używając 112 000 zdjęć RTG.
Systemy sztucznej inteligencji zmienią diagnostykę obrazową nie do poznania. Algorytmy mają atuty, którym nie jest w stanie dorównać nawet najlepiej wyedukowany radiolog z kilkudziesięcioletnią praktyką: są precyzyjniejsze, szybsze, mogą przeanalizować, zapamiętać i porównać między sobą nieograniczoną liczbę zdjęć. Pochłaniają ogromne zbiory danych, ucząc się coraz lepiej wykrywać najmniejsze zmiany patologiczne na zdjęciach o coraz lepszej rozdzielczości. Do tego są znacznie tańsze niż wysoko wykwalifikowany personel medyczny. Już dziś niektórzy studenci medycyny rezygnują ze specjalizacji w kierunku radiologii, obawiając się, że za kilka lat ten zawód zdominują maszyny. Czy tak się stanie? Na pewno nie. Praca radiologa nie polega tylko i wyłącznie na analizie zdjęć. Do pozostałych zadań należy m.in. konsultowanie się z innymi specjalistami, współudział w procesie wyznaczania scenariuszy leczenia i operacji, podejmowanie decyzji o sposobie przeprowadzenia badań, korelacja wyników uzyskanych ze zdjęć medycznych z danymi zgromadzonymi w kartotece medycznej, przeprowadzenie wywiadu z pacjentem. Z kolei kompetencje algorytmów ograniczają się do wąsko sprecyzowanego polecenia. Paradoksalnie specjaliści radiologii powinni się cieszyć – AI wyręczy ich w żmudnej, technicznej analizie obrazów, w ten sposób więcej czasu będą mogli poświęcić na inne obowiązki wykorzystujące ich wiedzę zdobytą na studiach medycznych. Postęp w zastosowaniu AI w radiologii jest tak błyskawiczny, a dowody naukowe obiecujące, że asystenci w postaci algorytmów już za kilka lat staną się normą w szpitalach.
W numerze 5/2019 polecamy:
„Brakuje pozytywnych zachęt i wspierania podmiotów, które chcą zdecydować się na informatyzację.
W przypadku POZ może to być zwiększenie o jakiś procent stawki kapitacyjnej.”
Tomasz Zieliński, Wiceprezes Polskiej Izby Informatyki Medycznej
ZAMÓW PRENUMERATĘ NA ROK 2019 w cenie 180 zł (12 numerów). Zamówienia: redakcja@osoz.pl
Czytaj kolejne wydania czasopisma z aplikacją OSOZNews (iOS, Android).
Wersja do czytania na komputerze: https://issuu.com/polishhealthcarejournal/docs/05_2019_osoz
Zachęcamy do lektury!
Redakcja Czasopisma
OSOZ Polska
redakcja@osoz.pl