Sztuczna inteligencja w walce z rakiem

Sztuczna inteligencja (AI) i techniki uczenia maszynowego coraz śmielej wkraczają do medycyny. Zmiany te obejmują m.in. badania nad rakiem oraz samą onkologię, w której potencjalne zastosowania są niezwykle rozległe. Sztuczna inteligencja to technologia poszerzająca horyzonty nauki - pozwala na przetwarzanie ogromnych ilości danych, a co za tym idzie szybszą diagnostykę oraz optymalizację leczenia raka. To tylko kilka z korzyści, jakie płyną z zastosowania innowacyjnych technologii w medycynie.

Co to takiego?

Sztuczna inteligencja to technologia, która już teraz zdołała przeniknąć do naszego codziennego życia, a częstotliwość jej wykorzystania gwałtownie rośnie także w badaniach biomedycznych i opiece zdrowotnej. Dotyczy to wszystkich wymiarów badań nad rakiem - miejsca, w którym potencjalne sposoby wykorzystania sztucznej inteligencji są niezwykle szerokie. W obrębie tego zagadnienia można wyróżnić następujące obszary:

• Sztuczna inteligencja (AI), czyli komputer wykonujący zadania powszechnie kojarzone z ludzką inteligencją - rozumowanie i uczenie się. W tym celu opracowywany jest algorytm lub model w postaci kodu, który mówi komputerowi jak ma działać.
• Uczenie maszynowe (machine learning) to rodzaj sztucznej inteligencji, który nie jest wyraźnie zaprogramowany do wykonywania określonego zadania. Może się on natomiast uczyć iteracyjnie, aby przewidywać lub podejmować decyzje. Im więcej danych Im model będzie mieć więcej okazji do przetwarzania danych, tym - wraz z upływem czasu - lepiej będzie działać.
• Głębokie uczenie (deep learning) to podkategoria uczenia maszynowego, która wykorzystuje sztuczne sieci neuronowe modelowanie na podstawie sposobu, w jaki ludzki mózg przetwarza informacje. Projektowane są w celu uczenia się na podstawie ogromnych zbiorów danych. Dobrze zaprojektowany i dobrze wyszkolony model jest w stanie wykonywać zadania klasyfikacyjne oraz dokonywać prognoz z dużą dokładnością, czasami przewyższającą wydajność człowieka na poziomie eksperta.

Jak działa sztuczna inteligencja?

Sztuczna inteligencja wykorzystywana jest w rozpoznawaniu wzorców w dużych ilościach danych, wydobywaniu relacji między złożonymi cechami danych i identyfikowaniu cech danych (w tym również obrazów), których ludzki mózg nie może dostrzec. Jej zastosowanie już teraz przyniosło zadowalające wyniki w radiologii, gdzie specjaliści wykorzystują komputery do szybkiego przetwarzania obrazów. Dzięki temu radiolodzy zyskują możliwość koncentracji na ocenie technicznej.

Obejmują one wykrywanie i diagnostykę raka, klasyfikację podtypów, optymalizację leczenia raka oraz identyfikację nowych celów terapeutycznych w odkrywaniu leków. Duże zbiory danych wykorzystywane do trenowania modeli uczenia maszynowego tworzone są już teraz. Jednak wykorzystanie pełnego spektrum możliwości, które oferuje sztuczna inteligencja w kwestiach związanych z badaniami nad rakiem, nadal wymaga pokonania pewnych przeszkód.

Jakie korzyści płyną z zastosowania sztucznej inteligencji?

Sztuczna inteligencja już przeniknęła do naszego życia, a jej wykorzystanie gwałtownie rośnie w badaniach biomedycznych i opiece zdrowotnej — w tym we wszystkich wymiarach badań nad rakiem, gdzie potencjalne zastosowania sztucznej inteligencji są ogromne.

Instytucje

Zarówno placówki medyczne, jak i instytucje badawcze mogą bardzo skorzystać na wykorzystaniu sztucznej inteligencji. Dotyczy to nie tylko projektów badawczych, ale także codziennego funkcjonowania. Technologia ta pozwala na poprawę współpracy między lekarzami i zwiększenie wydajności (skutek większej wykrywalności w krótszym czasie). Zmiany dotyczą przede wszystkim poprawy jakości usług, poprzez szybszą i dokładniejszą diagnozę oraz poprawy wyników pacjentów, dzięki umożliwieniu wdrożenia spersonalizowanych terapii. W ostatecznym rozrachunku dużym atutem zastosowania sztucznej inteligencji w placówkach medycznych jest oszczędność - skróceniu ulega czas pobytu pacjenta i zminimalizowane zostaje wykorzystanie zasobów niezbędnych do leczenia. Dodatkowo sztuczna inteligencja może być pomocna w zmniejszeniu ryzyka wypalenia zawodowego specjalistów. Technologia wyręcza ich w wykonywaniu powtarzalnych i monotonnych czynności.

Specjaliści

Wspomaganie pracy specjalistów sztuczną inteligencją może skutkować ich wydajniejszą pracą wynikającą z możliwości diagnozowania większej ilości pacjentów w krótszym czasie. Opis danych za pomocą usystematyzowanych atrybutów, takich jak np. rozmiar, lokalizacja i morfologia, pozwala na ich sprawniejszą dystrybucję pomiędzy systemami. Dane z badań takich jak CT, MR czy PET mogą być w odpowiedni sposób sortowane za pomocą cech jakościowych i ilościowych. Skutkiem czego, dzięki sztucznej inteligencji możliwa staje się wymiana informacji i wiedzy pomiędzy samymi specjalistami. Uzyskiwane dane mogą zostać odpowiednio przetworzone, a rezultat tych działań objawia się w poprawie dokładności diagnostyki. Specjaliści, którzy korzystają ze sztucznej inteligencji zyskują wolny czas, który może zostać wykorzystany na realizowanie bardziej skomplikowanych zadań lub po prostu, na odpoczynek.

Pacjenci

Sztuczna inteligencja może dawać korzyści także pacjentom. Zebrane i przetworzone przez nią dane mogą stanowić sposób na uzyskanie wglądu w statystyki. Wykorzystanie tej technologii przez specjalistów i placówki medyczne sprawia, że pacjenci mogą uzyskać wyniki badań, a także diagnozę szybciej. Co więcej, zdolność szybkiego uczenia systemów korzystających z tej technologii, sprawia, że z każdą kolejną analizą rezultat jest bardziej precyzyjny. Sztuczna inteligencja pozwala na wdrażanie spersonalizowanych terapii dostosowanych indywidualnie do poszczególnych przypadków. W ten sposób proces leczenia staje się skuteczniejszy. Ponadto, daje ona możliwość tworzenia symulacji, które mogą być kreowane na podstawie danych z całego świata. Pozwalają one na stworzenie różnych scenariuszy i tym samym ograniczenie rozległości lub całkowitą eliminację zabiegów chirurgicznych.

Kilka słów podsumowania

Włączenie technologii sztucznej inteligencji do opieki onkologicznej może poprawić dokładność i szybkość diagnozy, wspomóc podejmowanie decyzji klinicznych i skutkować lepszymi wynikami zdrowotnymi. Opieka kliniczna oparta na sztucznej inteligencji może odegrać ważną rolę w zmniejszaniu dysproporcji w zakresie zdrowia, szczególnie w środowiskach o niskich zasobach.