Zastosowanie sztucznej inteligencji w diagnostyce chorób

Sztucz­na inte­li­gen­cja prze­sta­je być futu­ry­stycz­ną wizją i sta­je się codzien­no­ścią w gabi­ne­tach lekar­skich. Algo­ryt­my uczą­ce się ana­li­zu­ją zdję­cia rent­ge­now­skie, prze­wi­du­ją ryzy­ko zawa­łu ser­ca i wykry­wa­ją nowo­two­ry na eta­pie, gdy ludz­kie oko jesz­cze ich nie dostrze­że. Czy to ozna­cza koniec medy­cy­ny w jej tra­dy­cyj­nej for­mie? Abso­lut­nie nie. To począ­tek ery, w któ­rej tech­no­lo­gia i ludz­ka eks­per­ty­za two­rzą potęż­ny tan­dem.

Jak AI widzi to, czego nie widzimy my

Pod­sta­wą dzia­ła­nia dia­gno­sty­ki AI jest ucze­nie maszy­no­we. Algo­ryt­my ana­li­zu­ją tysią­ce, a czę­sto milio­ny przy­pad­ków medycz­nych, ucząc się roz­po­zna­wać wzor­ce, któ­re mogą umknąć nawet doświad­czo­ne­mu spe­cja­li­ście. To jak tre­ning abso­lu­to­rium – im wię­cej przy­kła­dów sys­tem prze­two­rzy, tym lepiej potra­fi roz­po­zna­wać ano­ma­lie. Wyko­rzy­sta­nie sztucz­nej inte­li­gen­cji w radio­lo­gii to obec­nie naj­szyb­ciej roz­wi­ja­ją­cy się obszar.

Sys­te­my AI potra­fią ana­li­zo­wać zdję­cia tomo­gra­fii kom­pu­te­ro­wej, rezo­nan­su magne­tycz­ne­go czy mam­mo­gra­fię z impo­nu­ją­cą dokład­no­ścią. W bada­niach kli­nicz­nych nie­któ­re algo­ryt­my osią­ga­ją sku­tecz­ność porów­ny­wal­ną lub wyż­szą niż doświad­cze­ni radio­lo­dzy w wykry­wa­niu okre­ślo­nych scho­rzeń. Przy­kład? Algo­ryt­my do wykry­wa­nia nowo­two­rów skó­ry potra­fią odróż­nić nie­szko­dli­we zna­mio­na od zło­śli­we­go czer­nia­ka z dokład­no­ścią prze­kra­cza­ją­cą 95 pro­cent. W kar­dio­lo­gii AI ana­li­zu­je elek­tro­kar­dio­gra­my, wykry­wa­jąc sub­tel­ne nie­pra­wi­dło­wo­ści ryt­mu ser­ca, któ­re mogą zwia­sto­wać poważ­ne pro­ble­my.

Od analizy obrazów do predykcji chorób

Nowo­cze­sne tech­no­lo­gie medycz­ne z AI nie ogra­ni­cza­ją się do ana­li­zy obra­zów. Sys­te­my wspo­ma­ga­nia decy­zji prze­twa­rza­ją ogrom­ne ilo­ści danych medycz­nych – wyni­ki badań labo­ra­to­ryj­nych, para­me­try życio­we, histo­rię cho­rób – i wska­zu­ją poten­cjal­ne roz­po­zna­nia, któ­rych lekarz mógł­by nie wziąć pod uwa­gę. Pre­dyk­cja cho­rób dzię­ki AI to szcze­gól­nie eks­cy­tu­ją­cy obszar. Algo­ryt­my potra­fią prze­wi­dzieć ryzy­ko wystą­pie­nia uda­ru mózgu, zawa­łu ser­ca czy roz­wo­ju cukrzy­cy na pod­sta­wie ana­li­zy wie­lu czyn­ni­ków jed­no­cze­śnie.

Dla zdro­wia czło­wie­ka ozna­cza to moż­li­wość wcze­snej inter­wen­cji, zanim cho­ro­ba się ujaw­ni. Rola sztucz­nej inte­li­gen­cji w dia­gno­sty­ce nowo­two­rów wykra­cza poza samo wykry­wa­nie. AI poma­ga prze­wi­dy­wać, jak nowo­twór będzie się roz­wi­jał, któ­ra tera­pia będzie naj­sku­tecz­niej­sza dla kon­kret­ne­go pacjen­ta, a nawet jakie mogą być efek­ty ubocz­ne lecze­nia. To fun­da­ment medy­cy­ny per­so­na­li­zo­wa­nej.

Współpraca, nie konkurencja

Pyta­nie „czy sztucz­na inte­li­gen­cja zastą­pi leka­rzy?” poja­wia się regu­lar­nie, ale opie­ra się na fał­szy­wym zało­że­niu. AI nie jest kon­ku­ren­tem dla leka­rza – to narzę­dzie, któ­re wzmac­nia jego moż­li­wo­ści. Lekarz wno­si coś, cze­go żaden algo­rytm nie posia­da: empa­tię, zro­zu­mie­nie kon­tek­stu życio­we­go pacjen­ta, zdol­ność do kry­tycz­ne­go myśle­nia i podej­mo­wa­nia decy­zji w nie­ty­po­wych sytu­acjach.

Dia­gno­sty­ka kom­pu­te­ro­wa dzia­ła naj­le­piej jako sys­tem wspar­cia. AI może prze­ana­li­zo­wać zdję­cie RTG w sekun­dy i wska­zać podej­rza­ne obsza­ry, ale to lekarz podej­mu­je osta­tecz­ną decy­zję, uwzględ­nia­jąc obja­wy kli­nicz­ne, wywiad i cało­ścio­wy obraz sta­nu pacjen­ta. To jak dru­gi par oczu – nie­zwy­kle pre­cy­zyj­ny, nigdy nie zmę­czo­ny, ale wciąż wyma­ga­ją­cy ludz­kiej inter­pre­ta­cji.

Bezpieczeństwo i wiarygodność – najważniejsze pytania

Czy dia­gno­sty­ka z AI jest bez­piecz­na i wia­ry­god­na? To pyta­nie powin­no brzmieć ina­czej: czy AI speł­nia odpo­wied­nie stan­dar­dy jako­ści? Sys­te­my medycz­ne z AI prze­cho­dzą rygo­ry­stycz­ne testy kli­nicz­ne i muszą otrzy­mać cer­ty­fi­ka­ty jako wyro­by medycz­ne zanim tra­fią do szpi­ta­li. Tech­no­lo­gia ta ma ogrom­ne zna­cze­nie zwłasz­cza w obsza­rze maso­wych badań prze­sie­wo­wych, gdzie AI może ana­li­zo­wać tysią­ce obra­zów (np. mam­mo­gra­ficz­nych, radio­lo­gicz­nych) z nie­spo­ty­ka­ną pręd­ko­ścią, wychwy­tu­jąc sub­tel­ne zmia­ny.

Głów­ne wyzwa­nie to trans­pa­rent­ność dzia­ła­nia algo­ryt­mów. Leka­rze muszą rozu­mieć, dla­cze­go sys­tem wydał okre­ślo­ną reko­men­da­cję. Naj­now­sze roz­wią­za­nia ofe­ru­ją „wyja­śnial­ną AI”, któ­ra nie tyl­ko wska­zu­je dia­gno­zę, ale też poka­zu­je, na pod­sta­wie jakich cech pod­ję­ła decy­zję.

Medycyna przyszłości dzieje się teraz

Ana­li­za danych medycz­nych z uży­ciem AI roz­wi­ja się w zawrot­nym tem­pie. Sys­te­my potra­fią już ana­li­zo­wać zapi­sy gło­so­we, wykry­wa­jąc wcze­sne ozna­ki cho­rób neu­ro­lo­gicz­nych jak Par­kin­son czy Alzhe­imer na pod­sta­wie sub­tel­nych zmian w mowie. Inne algo­ryt­my ana­li­zu­ją nawy­ki pacjen­tów zbie­ra­ne przez urzą­dze­nia noszo­ne, prze­wi­du­jąc zaostrze­nia cho­rób prze­wle­kłych.

W labo­ra­to­riach AI przy­spie­sza ana­li­zę pró­bek, roz­po­zna­je bak­te­rie i wiru­sy, suge­ru­je naj­bar­dziej odpo­wied­nie anty­bio­ty­ki i lecze­nie cho­rób. W psy­chia­trii algo­ryt­my uczą­ce się ana­li­zu­ją wzor­ce języ­ko­we w roz­mo­wach, poma­ga­jąc wykry­wać depre­sję czy zabu­rze­nia lęko­we.