DI galėtų pagerinti naviko pašalinimą atliekant krūties vėžio operacijas

DI nuspės, ar krūties vėžio operacijos metu buvo pašalintas visas vėžinis audinys

Kai kurie neseniai atlikti tyrimai parodė, jog taikant dirbtinio intelekto (DI) technologiją galima nustatyti, ar krūties vėžio operacijos metu buvo pašalintos visos vėžinės ląstelės^[1]. Tam pritaria ir JAV mokslininkai, sukūrę naują dirbtinio intelekto modelį, pasitarnausiantį onkologinių ligų gydyme. Pastarieji mano, kad naujas atradimas galėtų padidinti tikimybę, jog bus pašalintos visos vėžinės ląstelės, ir užkirsti kelią pakartotinėms procedūroms. Šiuo atveju greitesnis ir efektyvesnis gydymo procesas pacientams pasireikštų tuo, kad būtų išvengta būtinybės juos grąžinti antrai ar trečiai operacijai – užtektų tik vienos.

Kai chirurgas pašalina vėžinį naviką ir nedidelį kiekį sveikų audinių aplink vėžį, audiniai peržiūrimi mamografijos ir specialistų dėka. DI savo ruožtu leis aptikti pašalinto audinio pakraštyje likusias vėžines ląsteles, jog nustatytų, ar yra tikimybė, kad krūtyje liko pavojingo vėžinio audinio.

Tiesa ta, jog kai kuriuos vėžinius susirgimus galima apčiuopti ir pamatyti, tačiau neįmanoma užfiksuoti mikroskopinių vėžio ląstelių, kurių gali būti pašalinto audinio pakraštyje. Kad įžvelgti visiškai mikroskopinius ir akiai nematomus darinius, pasitarnaus DI, kurio tyrimai užtruks iki savaitės.

Technologija bus naudinga mažiau išteklių turinčioms ligoninėms

Tyrėjų sukurtas dirbtinio intelekto modelis veikia apmokytas pagal didelį duomenų kiekį – taigi, bus remiamasi šimtu mamogramų vaizdų ir atitinkamų patologo ataskaitų^[2]. Rezultatas? Džiaugiamasi, kad modeliui galiausiai pavyko atskirti teigiamus ir neigiamus kraštus nuotraukose, – dabar aišku, jog jis yra toks pat veiksmingas kaip ir specialistai (jei ne dar geresnis).

„Tai tarsi papildoma pagalba ligoninėms, kurios galbūt neturi lengvai prieinamų žinių“, – sakė biomedicinos inžinerijos ir farmakologijos profesorius Shawn Gomez, dalyvavęs viename iš tyrimų.

Dauguma krūties vėžio gydymo atvejų, kaip žinoma, prasideda nuo operacijos. Vėlgi, užuot spėliojus, ką daryti, chirurgai, kaip manoma, galėtų naudotis šimtų ar tūkstančių vaizdų modeliu ir iš karto gauti grįžtamąjį ryšį apie operaciją, jog galėtų priimti labiau pagrįstą sprendimą. Nepaisant to, jog reikia atlikti daugiau bandymų, kad modelį būtų galima naudoti „kliniškai“, ateityje jis bus neabejotinai naudingas mažiau išteklių turinčioms ligoninėms.

DI padėjo radiologams aptikti 20 proc. daugiau krūties vėžio atvejų

Preliminarūs Švedijoje atlikto tyrimo rezultatai parodė, kad DI padeda radiologams sumažinti darbo krūvį ir aptikti daugiau onkologinių ligų atvejų^[3].

Pavyzdžiui, nustatyta, jog dirbtinio intelekto palaikoma krūties patikra aptiko 20 proc. daugiau vėžio atvejų, palyginti su dvigubu mamogramų skaitymu, kurį atlieka du radiologai. (Tai buvo pirmasis atsitiktinių imčių kontroliuojamas ir dirbtinio intelekto palaikomos krūties patikros tyrimas.)

Negana to, kad DI aptinka susirgimus ir nustato pasikartojančios ligos tikimybę, technologija, remiantis dabartiniais skaičiavimais, maždaug 44,3 proc. sumažina radiologams tenkantį duomenų nuskaitymo krūvį (tai akivaizdžiai pranoksta tyrėjų lūkesčius). Derinys yra tikrai daug žadantis, o tai reiškia, kad turėsime atrankinės patikros metodą, kuris bus ne tik tikslus, bet ir efektyvus.

Šiaip ar taip, tyrimas vis dar tęsiamas, o vienas iš tikslų – nustatyti, ar DI gali padėti sumažinti moterų, kurių vėžys nepastebimas kasmetinės patikros metu, skaičių. Tai bus įvertinta po to, kai 2024 m. gruodžio mėn. bus atliktas visų 100 000 dalyvių dvejų metų tolesnis stebėjimas, padėsiantis išsiaiškinti, ar dirbtinio intelekto naudojimas padeda atlikti atrankinę patikrą.

Radiologai ir toliau išlieka „vadovaujančioje“ pozicijoje

Europos Komisijos gairėse rekomenduojama, kad mamogramas skaitytų du radiologai, tačiau tai reiškia, jog jiems tenka pernelyg didelis darbo krūvis, atsižvelgiant į tai, kad daugelyje šalių trūksta krūtų radiologų^[4]. Vėlgi, be senų „paveldėtų“ problemų vis dažniau tenka pripažinti, jog valstybinė medicinos sistema nepajėgi konkuruoti su privačia medicina, dėl ko dalis specialistų Lietuvoje apleidžia prieš tai buvusias pozicijas^[5].

Derėtų pabrėžti, jog dirbtinio intelekto naudojimu nesiekiama pakeisti radiologų, nors pasaulyje vis labiau nerimaujama, kad pastaruoju metu suklestėjusi technologija gali pakeisti žmonių darbo vietas daugybėje pramonės šakų. 

Tiesa ta, kad šiuo metu dirbtinis intelektas negali pakeisti radiologų – jie yra neatsiejama dalis, kad maksimaliai sumažinti klaidingų rezultatų ir jų interpretavimo skaičių. Be to, be DI privalumų, pastarasis taipogi neretai išryškina daug įtartinų radinių, kurie nėra vėžys. Radiologai savo ruožtu turi sugebėti pasakyti: „gerai, ši radinys čia, tai nėra vėžys“. Radiologai – tai vairininkai. (Grupėje, kurioje buvo naudojamas dirbtinis intelektas, buvo aptiktos 244 vėžio diagnozės, o 861 moteris buvo atšaukta, tuo tarpu grupėje, kurioje nebuvo naudojamas dirbtinis intelektas, dvigubo skaitymo metu buvo aptiktos 203 vėžio diagnozės, o 817 moterų buvo atšauktos; preliminarūs tyrimo rezultatai buvo paskelbti siekiant parodyti, kad AI palaikoma patikra yra saugi.)

Kol kas dvejojama, ar dirbtinis intelektas sugebės užfiksuoti svarbius biologinius požymius, tarkime, navikų gebėjimą augti ir plisti, tačiau aišku viena: atliekant atrankinę patikrą su jo pagalba rezultatų interpretavimas turėtų būti daug tikslesnis.