Вештачка интелигенција во болниците Како може да ја смени дијагностиката

Вештачка интелигенција во болниците: како може да ја смени дијагностиката

Вештачката интелигенција сега е широко користена во медицината.
Технологијата може да ги ослободи лекарите од многу работа, особено во дијагностиката на карцином.
На крајот, лекарот секогаш мора сам да одлучи, предупредува експерт.

„Дали вештачката интелигенција го заменува заздравувањето на луѓето?“, Прашува австрискиот лекар Кристијан Мате во поднасловот на неговата неодамна објавена книга „Медицина без лекари“. Насловот предизвикува и има за цел да привлече внимание.

Всушност, има сè поголем број на извештаи дека системите за вештачка интелигенција (АИ) понекогаш ги препознаваат патолошките промени подобро од специјалистите при анализа на податоците за сликата. АИ ќе ги направи лекарите - или барем некои специјалисти - излишни во иднина?

Машините можат да ги ослободат лекарите од работа

„Не“ е јасен одговор од Мате. Наместо тоа, лекарите може да остават некои рутински или долги задачи на машините за учење. Програмерите, исто така, ги гледаат АИ системите повеќе како технологии за поддршка, слични на системите за помош во современите автомобили. Мате дури се надева дека, од сè, високо развиената АИ технологија може да ја направи медицината похумана: Олеснети од ваквите системи, лекарите повторно можат да се фокусираат на своите пациенти.

Системите за учење во основа се базираат на вештачки нервни мрежи кои симулираат функции и врски на нервните клетки. Таквите мрежи го прават компјутерскиот систем способен за учење доколку е соодветно обучен. АИ системите сега можат да играат сложени игри како шах или Go подобро од човечките велемајстори. Додека некогаш биле обучувани од мајстори подолго време со игри од илјадници игри, софтверот за вештачка интелигенција AlphaGo Zero го направи тоа со години без податоци за човечки тренинг: AlphaGo Zero стана најдобриот играч на Гоу во светот само врз основа на правилата на игра и преку игрите против себе.

Но, повеќето ВИ системи бараат големи количини на податоци генерирани од човекот. На пример, софтвер за вештачка интелигенција за откривање на карцином на кожа, кој Холгер Ханоле од Универзитетската болница во Хајделберг го разви со колегите, беше обучен со повеќе од 150 000 клинички снимки на безопасни молови и опасни меланоми (карцином на црна кожа). Лабораториските резултати беа депонирани за сите слики. На овој начин, системот научи да прави разлика помеѓу безопасните молови и малигните меланоми врз основа на суптилните карактеристики.

НА ПРЕДМЕТОТ

истражување
технологија
наука

Интервју со шефот на Фраунхофер: „Вештачката интелигенција не ја презема власта“

Вештачка интелигенција: нашата иднина или претстојната пропаст?

Стапката на грешка при дијагностицирањето е споредлива

Студија на Ханоле и неговите колеги во списанието „Анали на онкологија“ предизвика сензација во 2018 година: При анализа на 100 клинички снимки, АИ тие развиле откриени 95 проценти од случаите на рак на црна кожа, додека 58 специјалисти просечно под 87% од меланомите признати. Ако специјалистите добија дополнителни информации за пациентот - како што се возраста, полот, областа на кожата - стапката на хит се искачи на 89 проценти. За возврат, лекарите беа во можност подобро да ги идентификуваат бенигните молови, во добри 71 процент од случаите, со дополнителни податоци за пациентите дури и во скоро 76 проценти. АИ успеа само во нешто помалку од 64 проценти - така беше поголема веројатноста погрешно да дијагностицира рак.

„Студијата беше критикувана бидејќи околностите на проценката не одговараат на секојдневната клиничка пракса“, вели Хенеле. Затоа тој и неговиот тим започнаа друга истрага во која лекарите добија информации за одделните случаи, но АИ доби само зголемена слика. Сега резултатите од АИ и специјалистите беа приближно исти, како што истражувачите повторно известуваат во „Анали на онкологија“.

Групата околу Хенеле сака дополнително да го подобри системот за ВИ. Тие забележале некои очигледни погрешни дијагнози каде јасно се идентификувани молови категоризирани како рак. Истражувачите ја откриле причината: Лекарите ги обележале областите на кожата на пациентот во сино, а АИ очигледно ги толкувал ознаките како одлика на меланом. Оттогаш, не смее да има видливи ознаки на клиничките слики кога се користи АИ.

Базите на податоци можат да помогнат при изборот на терапија

Истражувачите од Институтот за истражување на компјутерска графика Фраунхофер (ИГД) во Дармштад сакаат да ги поддржат лекарите на друг начин: со дигитален модел на пациент. За таа цел, седум институти Фраунхофер ги здружија силите за да формираат истражувачка мрежа. Тие сакаат да ги соберат претходно дистрибуираните информации за одделни пациенти и групи на пациенти со слични болести. „Ние се потпираме на податоците што се собираат во клиниките и медицинските ординации во секој случај“, вели Стефан Весарг, еден од раководителите на проектот.

Значи, кога лекарот внесува податоци за пациентите во софтверот, тие се споредуваат со записите во различни бази на податоци, како што се регистрите за карцином. На овој начин, системот наоѓа пациенти со слични податоци и му кажува на лекарот со кои терапии биле успешно третирани.

Анализата на соодветниот случај ги зема предвид и клиничките упатства за медицински одлуки и трошоците за различните терапии. Бидејќи системот е базиран на Интернет, лекарите можат да пристапат до него од каде било на компјутери, таблети или, доколку е потребно, паметни телефони. Ова треба да им ги олесни одлуките, нагласува Весарг.