Jak sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do wykrywania raka, którego brakuje lekarzom

W zaciemnionym pokoju Szpitala Okręgowego Pács-Kiskun pod Budapesztem dr Eva Ambroszi, radiolog z ponad dwudziestoletnim doświadczeniem, spojrzała na ekran komputera, na którym wyświetlano mammogram pacjentki.

Dwóch radiologów powiedziało wcześniej, że zdjęcia rentgenowskie nie wykazały żadnych oznak raka piersi. Ale dr Ambroszi uważnie przyglądał się kilku obszarom skanu zaznaczonym na czerwono, które oprogramowanie AI oznaczyło jako potencjalnie rakowe.

– To jest coś – powiedziała. Wkrótce kobieta otrzymała polecenie wezwania na biopsję, która miała się odbyć w ciągu najbliższego tygodnia.

Postępy w sztucznej inteligencji zaczynają dokonywać przełomów w badaniach przesiewowych raka piersi, wykrywając objawy, które pomijają lekarze. Jak dotąd technologia wykazuje niezwykłą zdolność do wykrywania raka co najmniej tak dobrze, jak radiolodzy, zgodnie z wczesnymi ustaleniami i radiologami, co jest być może najbardziej namacalnym znakiem tego, jak sztuczna inteligencja może poprawić zdrowie publiczne.

Węgry, które mają solidny program badań przesiewowych w kierunku raka piersi, są jednym z największych regionów testujących tę technologię na rzeczywistych pacjentach. W pięciu szpitalach i klinikach, które wykonują ponad 35 000 skanów rocznie, systemy sztucznej inteligencji uruchomione w 2021 r. pomagają teraz wykrywać oznaki raka, które radiolodzy mogli przeoczyć. Kliniki i szpitale w Stanach Zjednoczonych, Wielkiej Brytanii i Unii Europejskiej również rozpoczęły testowanie lub dostarczanie danych, które pomogą w opracowaniu systemów.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji rośnie, gdy technologia staje się centrum boomu w Dolinie Krzemowej, wraz z wypuszczeniem chatbotów, takich jak ChatGPT, które pokazują, jak sztuczna inteligencja ma niezwykłą zdolność komunikowania się prozą podobną do ludzkiej – z czasami niepokojącymi wynikami. Zbudowana na podobnym modelu używanym przez chatboty i wzorowana na ludzkim mózgu, technologia badań przesiewowych w kierunku raka piersi pokazuje inne sposoby, w jakie sztuczna inteligencja przenika codzienne życie.

Lekarze i twórcy sztucznej inteligencji stwierdzili, że powszechne stosowanie technologii wykrywania raka wciąż napotyka wiele przeszkód. Potrzebne są dodatkowe badania kliniczne, zanim systemy będą mogły być szeroko stosowane jako drugi lub trzeci czytnik do badań przesiewowych w kierunku raka piersi, poza ograniczoną liczbą placówek korzystających obecnie z tej technologii. Narzędzie musi również wykazać, że może dawać dokładne wyniki na kobietach w każdym wieku, o różnym pochodzeniu etnicznym i typie ciała. Radiolodzy stwierdzili, że technologia powinna być w stanie zidentyfikować bardziej złożone formy raka piersi i zmniejszyć liczbę fałszywych alarmów nienowotworowych.

Narzędzia sztucznej inteligencji wywołały również debatę na temat tego, czy mogą zastąpić ludzkich radiologów, a twórcy technologii spotykają się z kontrolą regulacyjną i oporem ze strony niektórych lekarzy i instytucji zdrowotnych. Na razie obawy te wydają się przesadzone, a wielu ekspertów twierdzi, że technologia będzie skuteczna i zaufana przez pacjentów tylko wtedy, gdy będzie używana we współpracy z wyszkolonymi klinicystami.

Ostatecznie sztuczna inteligencja może ratować życie, powiedział dr Laszlo Tabar, wiodący nauczyciel mammografii w Europie, który powiedział, że nabył tę technologię po zapoznaniu się z jej skutecznością w badaniach przesiewowych raka piersi przez kilku dostawców.

Powiedział: „Marzę o dniu, w którym kobiety pójdą do centrum raka piersi i zapytają:„ Czy masz sztuczną inteligencję, czy nie? „

Setki zdjęć dziennie

W 2016 roku Jeff Hinton, jeden z wiodących na świecie badaczy sztucznej inteligencji, przekonywał, że technologia przewyższy umiejętności radiologów w ciągu pięciu lat.

„Myślę, że jeśli jesteś radiologiem, jesteś jak Wile E. Coyote z kreskówki” powiedział New Yorkerowi w 2017 r. „Jesteś już nad krawędzią urwiska, ale jeszcze nie spojrzałeś w dół. Pod spodem nie ma lądu.”

Pan Hinton i dwóch jego studentów z University of Toronto zbudowali system rozpoznawania obrazów, który może dokładnie identyfikować typowe obiekty, takie jak kwiaty, psy i samochody. Technologia będąca sercem ich systemu — zwana siecią neuronową — jest wzorowana na tym, jak ludzki mózg przetwarza informacje z różnych źródeł. Służy do identyfikacji ludzi i zwierząt na zdjęciach publikowanych w aplikacjach, takich jak Zdjęcia Google, i pozwala Siri i Alexie rozpoznawać słowa wypowiadane przez ludzi. Sieci neuronowe przewodziły również nowej fali chatbotów, takich jak ChatGPT.

Wielu ewangelistów sztucznej inteligencji uważa, że ​​taką technologię można łatwo zastosować do wykrywania chorób, takich jak rak piersi w mammografii. Według Światowej Organizacji Zdrowia w 2020 roku u 2,3 ​​miliona osób zdiagnozowano raka piersi, a 685 000 zmarło z powodu tej choroby.

Ale nie wszyscy uważali, że zastąpienie radiologów będzie tak łatwe, jak oczekiwał pan Hinton. Peter Kiskemthi, informatyk, który był współzałożycielem Kheiron Medical Technologies, firmy programistycznej, która opracowuje narzędzia AI pomagające radiologom wykrywać wczesne oznaki raka, wiedział, że rzeczywistość będzie bardziej złożona.

Pan Kecskemethy dorastał na Węgrzech i spędził czas w jednym z największych szpitali w Budapeszcie. Jego matka była radiologiem, która dała mu wgląd z pierwszej ręki w trudności znalezienia małego złośliwego guza na zdjęciu. Radiolodzy często spędzają godziny każdego dnia w ciemnym pokoju, przeglądając setki obrazów i podejmując decyzje zmieniające życie pacjentów.

„Bardzo łatwo jest przeoczyć małe zmiany” – powiedziała dr Edith Karpaty, matka pana Kesksmithy, która jest teraz dyrektorem ds. produktów medycznych w firmie Kheiron. „Nie mogę się skupić”.

Pan Kecskemethy wraz ze współzałożycielem Kheiron Tobiasem Rijkenem, ekspertem w dziedzinie uczenia maszynowego, powiedzieli, że sztuczna inteligencja powinna pomóc lekarzom. Aby wyszkolić swoje systemy sztucznej inteligencji, zebrali ponad pięć milionów historycznych mammogramów już zdiagnozowanych pacjentów, dostarczonych przez kliniki na Węgrzech iw Argentynie, a także instytucje akademickie, takie jak Emory University. Londyńska firma płaci również 12 radiologom za oznaczanie obrazów za pomocą specjalnego oprogramowania, które uczy sztuczną inteligencję wykrywania narośli nowotworowych na podstawie ich kształtu, gęstości, lokalizacji i innych czynników.

Z milionów przypadków wprowadzonych do systemu technologia tworzy matematyczną reprezentację mammogramów i osób z rakiem. Dzięki możliwości patrzenia na każdy obraz dokładniej niż ludzkie oko, następnie porównuje tę linię bazową, aby znaleźć nieprawidłowości na każdym mammogramie.

W zeszłym roku, po przetestowaniu ponad 275 000 przypadków raka piersi, Kheron wspomniany Jego oprogramowanie AI dorównuje wydajnością radiologów, którzy działają jako drugi czytnik podczas badań mammograficznych. Zmniejsza również obciążenie pracą radiologów o co najmniej 30 procent, ponieważ zmniejsza liczbę zdjęć rentgenowskich, które muszą przeczytać. W innych odkryciach węgierskiej kliniki z zeszłego roku technologia ta zwiększyła wykrywalność raka o 13 procent, ponieważ zidentyfikowano więcej nowotworów złośliwych.

Dr Tabar, którego techniki odczytu mammogramu są powszechnie stosowane przez radiologów, pilotował oprogramowanie w 2021 r., odzyskując kilka najtrudniejszych przypadków w swojej karierze, w których radiolodzy nie zauważyli objawów raka. W każdym przypadku została odkryta przez sztuczną inteligencję.

„Byłem szokująco zaskoczony, jak dobrze było” – powiedział dr Tabar. Powiedział, że nie miał żadnych powiązań finansowych z Kheironem, kiedy po raz pierwszy testował technologię i od tego czasu otrzymywał opłaty za konsultacje w celu ulepszenia systemów. Powiedział, że testowane przez niego systemy innych firm zajmujących się sztuczną inteligencją, w tym Lunit Insight z Korei Południowej i Vara z Niemiec, również zapewniły zachęcające wyniki wykrywania.

dowód na Węgrzech

Technologia Kheiron została po raz pierwszy zastosowana na pacjentach w 2021 roku w małej klinice w Budapeszcie o nazwie MaMMa Clinic. Po zakończeniu mammografii dwóch radiologów sprawdza ją pod kątem oznak raka. Następnie sztuczna inteligencja łączy siły z lekarzami lub obszarami flagowymi, aby dokładnie sprawdzić.

W pięciu ośrodkach MaMMa Klinika na Węgrzech od 2021 roku udokumentowano 22 przypadki, w których sztuczna inteligencja zidentyfikowała nowotwory przeoczone przez radiologów, a około 40 kolejnych przypadków jest w trakcie przeglądu.

András Vadászy, dyrektor Kliniki MaMMa, który został przedstawiony Kheironowi przez dr. Karpati, matka pana Kecskemethy’ego, „To ogromne osiągnięcie”. „Jeśli ta operacja ma uratować jedno lub dwa życia, będzie tego warta”.

Khero powiedział, że technologia działa najlepiej razem z lekarzami, a nie zamiast nich. Będzie używany przez NHS Scotland jako dodatkowy czytnik do badań mammograficznych w sześciu ośrodkach, a do końca roku będzie dostępny w około 30 ośrodkach badań przesiewowych raka piersi prowadzonych przez NHS England. Szpital Uniwersytecki w Oulu w Finlandii również planuje korzystać z tej technologii, aw tym roku autobus będzie jeździł po Omanie w celu przeprowadzania badań przesiewowych raka piersi przy użyciu sztucznej inteligencji.

„AI-plus-Doctor powinien samodzielnie zastąpić Doktora, ale AI nie powinna zastępować Doktora” – powiedział Kecskemethy.

Narodowy Instytut Raka ma szacowany Około 20 procent przypadków raka piersi jest pomijanych podczas badań mammograficznych.

Constance Lehmann, MD, profesor radiologii w Harvard Medical School i szef mammografii i radiologii w Massachusetts General Hospital, wezwała lekarzy do zachowania otwartego umysłu.

Nie jesteśmy nieważni, powiedziała, ale są zadania, które lepiej wykonuje się za pomocą komputerów.

W Szpitalu Okręgowym Pács-Kiskun pod Budapesztem dr Ambrozai powiedziała, że ​​początkowo była sceptycznie nastawiona do tej technologii – ale szybko została wciągnięta. Zrobiła zdjęcie rentgenowskie 58-letniej kobiety z małym guzem wykrytym przez sztuczną inteligencję, którego dr Ambrosai miał problem z dostrzeżeniem.

Powiedziała, że ​​sztuczna inteligencja zobaczyła coś, co „wydawało się pojawiać znikąd”.