Strojové učenie počítačov naplno preniká do zdravotníctva. Vývoj personalizovanej diagnostiky a diagnostického zobrazovania bude už v horizonte najbližších rokov do veľkej miery diktovať práve nastupujúci trend umelej inteligencie. Mali by sa rádiológovia obávať o svoje pracovné miesta? Naopak, umelá inteligencia im môže poskytnúť celkom nové nástroje a transformuje rádiológiu viac do roviny vedeckej disciplíny riadenej údajmi. Pozitíva sú jasné: nové algoritmy môžu v budúcnosti pomôcť urýchliť klinické pracovné postupy, zabrániť chybám pri diagnostike a prispieť k trvalému zvyšovaniu produktivity. Uvádza sa to v správe spoločnosti Siemens Healthineers.
Počítač vs. človek?
V ostatných rokoch umelá inteligencia získala „kľúč“ do našich každodenných životov. Inteligentné počítačové algoritmy sa využívajú v internetových vyhľadávačoch a nevyhli sa im ani smartfóny. Rovnako sa stali pomocníkom pri analýze genetických údajov, fotografických snímok alebo finančných transakcií či v humanoidných robotoch a autonómnych vozidlách.
Aj medicínske zobrazovanie sa v blízkej budúcnosti pravdepodobne „podrobí“ zásadnej transformácii. Podľa jedného z posledných prieskumov viac ako 50 % svetových lídrov v oblasti zdravotnej starostlivosti očakáva rastúcu úlohu umelej inteligencie v efektivite monitorovania a diagnostiky, uvádza magazín The Economist 2017.
Avšak scenáre, ktoré predvídajú, že diagnostické počítačové algoritmy nahradia rádiológov, vnímajú experti ako veľmi nepravdepodobné. Umelá inteligencia im poskytne nástroje, ktoré umožnia zvládnuť zvyšujúci sa dopyt po diagnostickom zobrazovaní a pomôžu transformovať rádiológiu na disciplínu založenú prioritne na práci s dátami.
Viac vyšetrení, viac lekárov?
V mnohých krajinách sa dnes roztvárajú pomyselné nožnice medzi skutočným počtom rádiológov a rastúcou potrebou diagnostického zobrazovania. To vedie k vyšším požiadavkám na efektívnosť a produktivitu v práci. Dokladuje to príklad z Anglicka, kde narástol medzi rokmi 2012 a 2015 počet rádiológov o 5 %, zatiaľ čo počet CT a MR vyšetrení sa zvýšil až o 29 a 26 percentuálnych bodov.
Po druhé, obrazové rozlíšenie dnešných skenerov sa neustále zlepšuje. Výsledok? Čoraz väčší objem spracúvaných údajov. Odhadovaný celkový objem lekárskych údajov sa v skutočnosti zdvojnásobí každé tri roky. Pre rádiológov je tak stále väčšou a väčšou výzvou využívať efektívne dostupné technológie bez pomocnej „ruky“ v podobe počítačového digitálneho spracovania.
Či už hovoríme o výskume alebo klinickej diagnostike, je doslova nevyhnutné analyzovať dáta. „Obrázky sú viac ako obrázky, ide o údaje," píše v jednom z odborných materiálov americký rádiológ Robert Gillies s tímom kolegov. Umelá inteligencia pomôže pri riešení dôležitých problémov a algoritmy sa stanú kľúčovou pomôckou pri znižovaní diagnostických chýb.
Ostrý pohľad do ľudského tela
Siemens Healthineers v oblasti inovácií výrazne napreduje. Výskum spoločnosti už dnes zahŕňa 400 patentov a patentových prihlášok v oblasti automatizovaného strojového učenia.
Do širokého zoznamu projektov patrí aj revolučný softvér syngo.via, ktorý vďaka prvkom umelej inteligencie zvyšuje kvalitu diagnostiky. Ide o sofistikovaný zobrazovací softvér schopný trojrozmerne čítať snímky urobené pomocou počítačovej tomografie (CT) a magnetickej rezonancie (MRI).
Príkladom je návšteva pacienta u lekára s bolesťami v hrudníku, ktoré je potrebné vyšetriť. Výstupom CT vyšetrenia je vyše dvetisíc snímok, pričom prístroj sa nedokáže samostatne zamerať na tú časť tela, ktorú lekár potrebuje. Softvér Siemens Healthineers mnohé z týchto krokov automatizuje a eliminuje nepotrebné ožarovanie. Štúdie dokladujú, že pomocou syngo.via možno urobiť diagnostiku o 75 percent rýchlejšie. Vďaka tomu sa s liečbou môže začať skôr.
Softvér navyše „rozumie“ ľudskej anatómii, čo umožňujú práve prvky inteligencie. Využíva pritom vyspelé technológie počítačového videnia. Dokáže rozpoznať ramená, chrbticu, panvu a iné časti tela. Zároveň optimalizuje spôsob, ako ich zobraziť v anatomickom prostredí. Napríklad chrbtica prirodzene nie je rovná, ale zakrivená, softvér však dokáže zreteľne zobraziť paralelne každý stavec.
Na tomto projekte sa podieľajú i odborníci zo Slovenska. Na Slovensku má Siemens Healthineers hneď niekoľko vývojárskych tímov, a to v Bratislave, Žiline a Košiciach. Softvér využívajú aj slovenské nemocnice – napríklad diagnostické centrum Jesenius v Nitre či nemocnica v Skalici a Fakultná nemocnica J. A. Reimana Prešov.
Prínosy vidno už dnes
Prínos umelej inteligencie je už dnes hmatateľný – zrýchlenie práce zdravotníkov sa stáva skutočnosťou. Tento benefit bude čoraz dôležitejší vzhľadom na rastúci dopyt po diagnostickom zobrazovaní a zvyšujúce sa náklady poskytovateľov zdravotnej starostlivosti.
Implementácia umelej inteligencie prinesie nové možnosti v personalizovanej diagnostike a liečbe. Ako ukázala jedna z realizovaných štúdií, práve strojové učenie môže napomôcť odhaliť dlhodobé riziko úmrtia u pacientov s niektorými kardiovaskulárnymi ochoreniami. Takéto výsledky dokladujú, že umelá inteligencia začína „hrať prím“ v personalizovanej diagnostike a diagnostickom zobrazovaní
Stanislava Šantová, PR Clinic
