Umělou inteligenci již využíváme pro běžné úkoly, jako je psaní e-mailů nebo rezervace letenek. Ale skutečný posun nastává v medicíně. AI zde není jen módní slovo. Aktivně pomáhá lékařům odhalovat vzácná onemocnění a rakovinu v časnějších stádiích než kdykoli předtím.
Otázkou není, zda bude zapojena AI. Otázkou je, jak je spolehlivý a jak přesně najde věci, které by lidem mohly uniknout.
Problém lidského zraku
Když lékaři určí příčinu vaší nemoci, použijí kombinaci metod. Toto jsou hlášení symptomů. Krevní testy. Fyzikální vyšetření. A vizualizace. Rentgenové snímky. Ultrazvuková vyšetření. Počítačová tomografie. MRI. Tyto nástroje ukazují, zda jsou poškozeny orgány nebo zda je přítomen nádor.
To funguje dobře. Dokud to nepřestane.
Struktury na těchto obrázcích jsou složité. Hustý. Vícevrstvé. Dokonce i zkušení radiologové mohou přehlédnout nádory v raném stádiu. Mohou také zaměnit benigní změny za rakovinu. To se také děje se vzorky tkáně. Lidská pozornost otupí. Dostavuje se únava.
Na scénu přichází AI v lékařské diagnostice.
V raných zkouškách systémy umělé inteligence prokázaly, že jsou schopny odhalit patologické změny po vhodném tréninku. Neblikají. Neunaví se. Pouze zpracovávají data.
Více vidět na mamografech
Detekce rakoviny prsu závisí do značné míry na mamografických snímcích. Radiologové hledají abnormality v prsní tkáni. Hustá prsní tkáň však tento proces ztěžuje. Malé znaky snadno přehlédnete.
Vědci z Lund University ve Švédsku vytvořili KI-Modell für Brustkrebs (AI Model pro rakovinu prsu), aby s tím pomohli. Nejen hádali. Testovali.
Provedli mamografii 80 000 vysoce rizikových žen. Některé z nich byly analyzovány AI. Další částí jsou radiologové.
Výsledky byly dramatické. Model AI identifikoval o 20 % více nádorů prsu než lékaři. Chybovost falešně pozitivních výsledků byla podobná. Ale včasné odhalení více rakoviny zachraňuje životy.
Předpovídání rizika roky dopředu
Diagnóza je jen polovina úspěchu. Důležitá je také prevence. Model s názvem Mirai pomáhá lékařům a pacientům porozumět individuálním rizikům. Přesahuje jednoduchou analýzu aktuálních obrázků.
Mirai předpovídá budoucí riziko rakoviny prsu. Bere v úvahu:
- Známé rizikové faktory
- Věk
- Rodinná anamnéza
- Vizuální markery v tkáních
Ukazuje, jak se toto riziko v čase mění. Tady je šmrnc. Sami výzkumníci úplně nechápou, jak Mirai ke svým závěrům dochází.
„Víme, jak funguje hluboké učení a jak se model učí,“ říká Krzysztof Gieras z New York University. “Ale nerozumíme tomu, co přesně model v datech hledá. Pravděpodobně se učí z vizuálních podnětů, které jsou lidem neznámé.”
Vidí vzorce, které nemůžeme pojmenovat. Je to mocné. A trochu znepokojující.
Odhalování neviditelného u vzácných onemocnění
Krebs erkennen (poznání rakoviny) je jedna věc. Detekce vzácných onemocnění je další. Žaludek a střevní trakt jsou náročné.
Tým z Univerzity Ludwiga Maximiliana v Mnichově, Technické univerzity v Berlíně a Charite Clinic vyvinul nový přístup založený na umělé inteligenci. Analyzovali zdravou tkáň a běžné nálezy, jako je chronická gastritida. Pak hledali odchylky.
Tyto abnormality naznačovaly vzácná onemocnění gastrointestinálního traktu.
Proto je to důležité. AI obvykle potřebuje k trénování obrovské množství dat. Dáte mu příklady. Nachází vzory. Aplikuje je.
Ve vzácných onemocněních není dostatek příkladů. Není dostatek materiálu pro efektivní trénování standardní AI. Přesnost klesá. Model selže.
Tento nový model nebylo třeba explicitně trénovat na každé vzácné patologii. Odvozoval anomálie ze společné základní linie.
„Porovnávali jsme různé technické přístupy,“ říká Klaus-Robert Müller z Technické univerzity v Berlíně. “Náš nejlepší model rozpoznal širokou škálu vzácnějších gastrointestinálních patologií s vysokou spolehlivostí, včetně vzácných primárních nebo metastatických rakovin. Pokud je nám známo, žádný jiný publikovaný nástroj umělé inteligence to nedokáže.”
Mezera důvěry
AI nabízí rychlost. Nabízí škálovatelnost. Nabízí míru detekce, kterou lidé nemohou důsledně replikovat.
Ale máme co do činění s „černými skříňkami“. Modelky jako Mirai nacházejí vzory, které jsou pro nás neviditelné. Věříme výsledku, protože je dobrý. Ale úplně nerozumíme proč.
Je to problém? Možná.
Lékaři již tyto nástroje používají jako asistenti. Druhý názor. Bezpečnostní síť. Technologie už tu je. Je přesná. Rozšiřuje se do oblastí, o kterých jsme si mysleli, že jsou příliš úzké na automatizaci.
Dalším krokem není jen vylepšení algoritmů. Jde o pochopení toho, co vidí. A rozhodování, zda jsme ochotni je nechat vést.
