#CyberMagazyn: Lepsza diagnostyka raka dzięki AI

Technologia sztucznej inteligencji nie bez powodu nazywana jest przełomową, a przez wielu ekspertów wręcz rewolucyjną. Wynika to z jej ogromnego potencjału, który pozwala działać znacznie bardziej efektywnie. 

Odnosząc się do zastosowań AI, sporo miejsca poświęca się m.in. medycynie. Już teraz rozwiązania wykorzystujące tę technologię są używane przez specjalistów w ich gabinetach. Przykładem może być system do analizy zmian skórnych, który identyfikuje i ocenia ich złośliwość na podstawie bazy danych znamion (ich fotografii itd.).

AI jest nadzieją dla chorych

Sztuczna inteligencja jest stale rozwijana z myślą o m.in. walce z chorobą, która dla wielu brzmi jak wyrok – nowotworem. Eksperci wiążą ogromne nadzieje z AI, jeśli chodzi o np. diagnostykę raka. A jak wiemy, tu liczy się czas. 

„AI może pokazać kierunek; wyznaczyć drogą, w którą stronę należy iść; wskazać, do którego specjalisty należy się udać” – podkreślił podczas Forum Ekonomicznego w Karpaczu Marek Kopyść, Prezes Fundacji „Cancer Fighters”. 

Lekarze dawali mu 2 tygodnie życia, gdy zdiagnozowano u niego nowotwór. Gdy usłyszał słowa, które zabrzmiały jak nieodwracalny wyrok, nie wiedział, co robić; gdzie szukać pomocy; jaki kolejny krok powinien wykonać. 

Ostatecznie pokonał chorobę i teraz pomaga innym. Jak zaznaczył, gdyby w tamtym momencie istniały narzędzia sztucznej inteligencji, diagnoza na pewno byłaby znacznie szybsza oraz otrzymałby cenne informacje dotyczące np. leczenia. Wiele znaków zapytania by zniknęło, co dla chorych jest ulgą. 

Diagnostyka raka: lepsza i bardziej dostępna

Poseł Grzegorz Napieralski, przewodniczący sejmowej komisji ds. sztucznej inteligencji, zgodził się z obserwacjami Marka Kopyśćia, wskazując, że AI w największym stopniu może pomóc właśnie w diagnostyce raka. Dlaczego? 

Jak wyjaśnił, człowiek ma ograniczone zdolności a algorytm jest w stanie pracować na ogromnej liczbie zdjęć i informacji medycznych, dając precyzyjne wyniki. 

Co więcej, technologia – w ocenie posła – zwiększy dostępność diagnostyki.

AI pomaga w organizacji pracy szpitala

„Wczesna diagnoza to większa szansa na wyleczenie, ale i mniejsze koszty oraz skala procedur” – przekazał z kolei w trakcie dyskusji Adam Maciejczyk, Dyrektor Dolnośląskiego Centrum Onkologii, Pulmonologii i Hematologii. 

Z jego perspektywy AI pozwala usprawnić pracę placówki a przez to np. zwiększyć liczbę zabiegów operacyjnych. 

Bez technologii w ogóle nie istniejemy. Jest ona potrzebna pacjentom.
Adam Maciejczyk, Dyrektor Dolnośląskiego Centrum Onkologii, Pulmonologii i Hematologii

Blokada urzędnicza utrudnia rozwój AI

Jednak, aby AI faktycznie była pomocna, musi być dobrej jakości, podobnie jak dane, na których pracuje. I tu pojawia się kilka wyzwań. 

Po pierwsze, konieczne jest korzystanie z certyfikowanych narzędzi, spełniających rygorystyczne standardy, ponieważ mówimy o rozwiązaniach pracujących na wrażliwych informacjach oraz mających duże znaczenie dla naszego zdrowia. Z tego powodu muszą być np. odpowiednio zabezpieczone.

Po drugie, obecna forma i dostępność danych. „Zbierane informacje w szpitalach są skomplikowane. Każdy lekarz wpisuje je po swojemu, najczęściej w formie tekstu. Można powiedzieć, że co placówka to inny obyczaj” – stwierdził prof. Jan Kocoń z Politechniki Wrocławskiej. 

Ponadto, często dyrektorzy szpitali pewne dane przekazują do NFZ nie uwzględniając – z różnych powodów – stanu rzeczywistego (mowa o m.in. informacjach o liczbie zabiegów, co pomaga AI w organizacji pracy szpitala). „Konieczne jest zbieranie danych realnych, nie deklaratywnych” – zaznaczył Adam Maciejczyk w trakcie Forum Ekonomicznego w Karpaczu. 

Kolejnym wyzwaniem jest dostęp do danych, które są gromadzone w bazach NFZ. Prof. Tomasz Roleder z Politechniki Wrocławskiej zwrócił uwagę na zjawisko „blokady urzędniczej”, która utrudnia specjalistom dostęp do informacji, nawet w formie anonimowej. Podkreślił, że to nie sprzyja badaniom i rozwojowi technologii AI. 

50 proc. pacjentów chce być diagnozowana przez AI, 50 proc. nie, lecz gdyby byli odpowiednio poinformowani o jej działaniu, zmieniłoby się ich nastawienie.
Prof. Tomasz Roleder, Politechnika Wrocławska

Polska prowadzi badania

Cieszy jednak fakt, że polskie ośrodki naukowe pracują aktywnie nad rozwijaniem AI z myślą o diagnostyce i leczeniu nowotworów. Przykładem może być projekt realizowany przez Politechnikę Wrocławską, wspólnie z zagranicznymi podmiotami. Jak przekazał prof. Kocoń, zakończono już pierwszą fazę. Teraz współpraca wchodzi na dalszy, pogłębiony etap.