Ovaj softver pokušava da uoči rak pluća godinama ranije. Može li?

Rak pluća je najsmrtonosnija vrsta raka, tako da je rano otkrivanje jedan od najboljih načina da pacijenti prežive.

Sybil su kreirali istraživači sa Harvarda i MIT-a koji žele da pomognu lekarima u ranom otkrivanju raka pluća

Sada su istraživači kreirali AI alat koji bi mogao da predvidi da li će osoba dobiti rak pluća do šest godina unapred, otvarajući put lekarima da uoče tumore za koje je poznato da ih je teško rano otkriti. Ovo otkriće, koje je krajem januara objavio tim istraživača iz Opšte bolnice u Masačusetsu na Harvardu i Tehnološkog instituta Masačusetsa, deo je rastućeg medicinskog trenda korišćenja algoritama za predviđanje svega – od raka dojke i raka prostate do verovatnoće ponovnog rasta tumora. Iako se istraživanja povećavaju, naučnici kažu da je potrebno više testiranja pre nego što se ovi proizvodi u potpunosti puste u klinička okruženja.

Alat se zove Sybil, nazvan po proroku u drevnoj grčkoj literaturi. To je model dubokog učenja, što znači da računari analiziraju ogromne skupove podataka da bi identifikovali i kategorizovali obrasce. Sybil je bila obučena na šest godina snimanja pluća pacijenata u Sjedinjenim Državama i na Tajvanu, rekli su istraživači. Rezultati studije su pokazali da je Sybil postigla rezultate koji se naučno smatraju “dobrim” i “jakim” u predviđanju raka pluća tokom šest godina. Bio je jači sa svojim jednogodišnjim stopama predviđanja, primetili su naučnici studije. Rak pluća je „najveći ubica među kancerima, jer je relativno čest i relativno težak za lečenje“, rekao je Florijan Fintelman, interventni radiolog iz Opšteg centra za rak u Masačusetsu i koautor studije. “Ako rano otkrijete rak pluća, dugoročni ishod je znatno bolji.” Rak je drugi vodeći uzrok smrti u svetu, a kako se napredak u softveru veštačke inteligencije i računarskoj snazi povećava, postao je dobro područje za istraživače da primene tehnologiju u nadi da će pomoći lekarima u postavljanju dijagnoze. Istraživači koriste veštačku inteligenciju za praćenje progresije raka prostate, raka dojke ili čak ponovnog rasta tumora nakon tretmana. Veliki deo tehnologije uključuje analizu velikih količina medicinskih skeniranja, skupova podataka ili slika, a zatim ubacivanje u složen softver veštačke inteligencije. Odatle, kompjuteri su obučeni da uoče slike tumora ili drugih abnormalnosti za koje istraživači tvrde da mogu biti tačnije i brže od ljudskog oka.

Poslednjih godina došlo je do porasta novih terapija za borbu protiv raka pluća, rekli su istraživači studije, ali mnogi pacijenti i dalje umiru od bolesti zbog barijera. Oni koji su stari i siromašni možda neće dobiti projekcije zbog ograničenog federalnog finansiranja. Mnogi pacijenti sa dijagnozom raka pluća ili nikada nisu pušili ili su bivši pušači koji su prestali pre više od 15 godina, rekli su istraživači MIT-a, što ih čini nepodobnim za skrining u Sjedinjenim Državama. Za one koji mogu da se pregledaju, najčešći način je korišćenje skeniranja niskih doza kompjuterizovane tomografije, nazvane LDCT. Istraživači su kreirali Sybil da ubrza proces skrininga, omogućavajući softveru da analizira LDCT slike bez pomoći radiologa kako bi predvideo rizik od raka do šest godina unapred. Ali izgradnja Sybil je bila izazov, kažu autori studije. Peter Mikhael, istraživač klinike Jameel MIT-a i njene laboratorije za kompjuterske nauke i veštačku inteligenciju, opisao je to kao „pokušavanje da pronađete iglu u plastu sena“.

Većina slikovnih podataka za obuku Sybil nije sadržala očigledne znake raka, pošto se rak pluća u ranoj fazi nalazi u malim delovima pluća i može biti teško uočljiv golim okom. Kako bi se osiguralo da softver može da proceni rizik od raka, istraživački tim je „označio stotine CT skeniranja sa vidljivim kancerogenim tumorima“ i uneo ih u Sybil pre nego što je softver pustio na CT skeniranje sa ograničenim znacima raka, rekli su istraživači. Tim je koristio skupove podataka iz Nacionalnog ispitivanja pluća, Opšte bolnice u Masačusetsu i Memorijalne bolnice Chang Gung na Tajvanu. Medicinski stručnjaci upozoravaju da softver za rak zahteva više studija pre nego što se stavi u kliničku upotrebu, prema vladinim naučnicima i istraživačkim studijama. Istraživači sa Harvarda i Holandije rekli su da veštine prevođenja informacija koje generiše AI algoritmi ostaju u „fazi u nastajanju“. Štaviše, prednosti koje AI može pružiti medicini su trenutno prilično uske. Čak i sa ovim alatima za otkrivanje, lekari i dalje moraju da postavljaju dijagnoze, osmišljavaju planove lečenja i upravljaju celokupnom negom. Drugi medicinski stručnjaci ističu da je potrebno više testiranja da bi se videlo koliko dobro softver radi na različitim pacijentima, koristeći različite skenere i alate. Takođe je potrebno više posla da se pokaže da softver zaista koristi ljudima, bilo tako što im pomaže da žive duže, sprečavaju rak ili uštede vreme i novac. Način na koji algoritmi funkcionišu mora biti transparentan, a ne „crna kutija“, rekli su.

Istraživači MIT-a rekli su da će nastaviti svoj rad.

„Uzbuđujući sledeći korak u istraživanju biće prospektivno testiranje Sybil na ljudima sa rizikom od raka pluća koji nisu pušili ili su prestali pre više decenija“, rekla je Lesija Sekvist, direktorka Centra za inovacije u ranom otkrivanju raka u Opštoj bolnici u Masačusetsu.

Izvor: Washingtonpost