Изкуствен интелект в болниците Как може да промени диагностиката

Изкуствен интелект в болниците: как може да промени диагностиката

Понастоящем изкуственият интелект се използва широко в медицината.
Технологиите могат да облекчат лекарите от много работа, особено в диагностиката на рака.
В крайна сметка обаче лекарят винаги трябва да реши сам, предупреждава експерт.

„Заменя ли изкуственият интелект изцелението на човека?“, Пита австрийският лекар Кристиан Мате в подзаглавието на наскоро публикуваната си книга „Медицина без лекари“. Заглавието провокира и има за цел да привлече вниманието.

Всъщност нараства броят на съобщенията, че системите с изкуствен интелект (ИИ) понякога разпознават патологичните промени по-добре от специалистите при анализ на данните за изображенията. В бъдеще ИИ ще направи лекарите - или поне някои специалисти - излишни?

Машините могат да облекчат лекарите от работа

„Не“ е ясният отговор на Мате. Вместо това лекарите биха могли да оставят някои рутинни или продължителни задачи на учебните машини. Разработчиците също възприемат системите за изкуствен интелект по-скоро като поддържащи технологии, подобни на системите за помощ в съвременните автомобили. Мате дори се надява, че от всичко, силно развитата технология на ИИ може да направи медицината по-хуманна: облекчени от такива системи, лекарите могат да се фокусират повече върху своите пациенти.

Системите за обучение по същество се основават на изкуствени невронни мрежи, които симулират функциите и връзките на нервните клетки. Такива мрежи правят компютърна система способна да учи, ако е обучена по съответния начин. AI системите вече могат да играят сложни игри като шах или Go по-добре от човешките гросмайстори. Докато някога са били обучавани от майстори дълго време с пиеси от хиляди игри, софтуерът AI AlphaGo Zero го е направил преди години без данни за човешко обучение: AlphaGo Zero се превърна в най-добрия Go играч в света само въз основа на правилата на играта и чрез игри срещу себе си.

Но повечето системи за ИИ изискват големи количества генерирани от човека данни. Например, софтуерът AI за откриване на рак на кожата, който Holger Hänßle от Университетската болница в Хайделберг разработи заедно с колеги, беше обучен с над 150 000 клинични записа на безвредни бенки и опасни меланоми (рак на черната кожа). Лабораторните резултати бяха депозирани за всички изображения. По този начин системата се научи да прави разлика между безвредни бенки и злокачествени меланоми въз основа на фини черти.

ПО ТЕМАТА

изследвания
технология
наука

Интервю с шефа на Фраунхофер: "Изкуственият интелект не взема властта"

Изкуствен интелект: нашето бъдеще или предстояща разруха?

Процентът на грешки в диагнозите е сравним

Изследване на Hänßle и колеги в списание „Annals of Oncology“ предизвика сензация през 2018 г .: Когато анализираха 100 клинични записа, разработеният от тях ИИ откри 95% от случаите на рак на черната кожа, докато 58 специалисти бяха средно малко под 87% от меланомите разпознат. Ако специалистите получават допълнителна информация за пациента - като възраст, пол, област на кожата - процентът на ударите се увеличава до 89 процента. В замяна на това лекарите успяха да идентифицират доброкачествени бенки по-добре, в добри 71 процента от случаите, с допълнителни данни за пациентите дори в почти 76 процента. AI успява да постигне това само под 64 процента - така че е по-вероятно да диагностицира погрешно рак.

„Изследването е критикувано, тъй като обстоятелствата на оценката не отговарят на ежедневната клинична практика“, казва Хенсле. Затова той и екипът му започнаха друго разследване, при което лекарите получиха информация за отделните случаи, но ИИ получи само увеличено изображение. Сега резултатите от AI и специалистите бяха приблизително еднакви, както изследователите докладват отново в „Анали на онкологията“.

Групата около Hänßle иска да подобри системата за AI допълнително. Те бяха забелязали някои очевидни погрешни диагнози, при които ясно бяха идентифицирани бенки, категоризирани като рак. Изследователите откриха причината: Лекарите бяха маркирали кожните участъци на пациента в синьо и AI очевидно интерпретираше маркировката като характеристика на меланома. Оттогава на клиничните изображения не трябва да се виждат маркировки, когато се използва AI.

Базите данни могат да помогнат при избора на терапия

Изследователи от Института за изследвания на компютърната графика на Fraunhofer (IGD) в Дармщат искат да подкрепят лекарите по друг начин: с цифров модел на пациента. За тази цел седем института на Фраунхофер обединиха усилията си, за да формират изследователска мрежа. Те искат да обединят предварително разпространена информация за отделни пациенти и групи пациенти със сходни заболявания. „Разчитаме на данните, които така или иначе се събират в клиниките и медицинските практики“, казва Стефан Везарг, един от ръководителите на проекти.

Така че, когато лекар въвежда данни за пациента в софтуера, той се сравнява с записите в различни бази данни, като регистри за рак. По този начин системата намира пациенти с подобни данни и казва на лекаря с кои терапии са били успешно лекувани.

Анализът на съответния случай също така взема предвид клиничните насоки за медицински решения и разходите за различните терапии. Тъй като системата е базирана на интернет, лекарите имат достъп до нея от всяко място на компютри, таблети или, ако е необходимо, смартфони. Това трябва да улесни решенията им, подчертава Везарг.