Kako AI spreminja oskrbo in raziskave raka?

Potencial za umetno inteligenco moti zdravstveno varstvo in zdravstvene sisteme. V tem članku raziskujemo prihodnost oskrbe in raziskav raka, ki temelji na AI.

Rak. Tumorji. Ostre, zbadljive besede, ki pogosto sprožijo boleče spomine in strahove. Zdravniki po vsem svetu želijo znova izumiti način zdravljenja te skupine bolezni. Onkologija je veja medicine, ki je specializirana za diagnostiko in zdravljenje raka. Zanimivo je, da vključuje tudi tri različne podspeciale: medicinsko onkologijo, sevalno onkologijo in kirurško onkologijo. Zakaj se spuščam v toliko podrobnosti? Umetna inteligenca (AI) igra pomembno vlogo pri vsaki od teh podspecialov.

V naši dvodelni seriji o vplivu umetne inteligence (AI) na zdravstveno varstvo smo raziskovali, kako umetna inteligenca vpliva na različne dele zdravstvenega spektra. Če vas na kratko spomnimo, smo govorili o projektu Google Deepmind v bolnišnici University College London, kjer so AI uporabili za analizo ciljne radioterapije na podlagi anonimnih pregledov 700 bolnikov. Postopek, ki je vključen v analizo, znan kot segmentacija, običajno traja štiri ure, vendar so pri AI opazili možnost, da ta čas skrajšajo na eno uro. Udobnost in učinkovitejše načrtovanje radioterapije vodi k boljšim bolnikom.

Kako lahko umetna inteligenca pomaga pri tako zapleteni bolezni?

Zdravniki z univerze v Teksasu MD Anderson Cancer Center in medicinska fundacija Palo Alto iz Kalifornije so začeli raziskovati potencialno uporabo AI in velikih podatkov v boju proti raku (JAMA Oncology). Predlagali so 14 scenarijev, v katerih lahko oskrba in raziskave raka bistveno koristijo takšnim odkritjem. Če povzamemo te ugotovitve, bodo raziskovalci AI in kliniki pospešili raziskave onkologije na tri glavne načine:

  • Z nadaljnjim razvojem in vključevanjem obstoječih registrov raka, od lokalne do mednarodne ravni. Te se analizirajo in razlagajo za boljše razumevanje mehanizmov raka (od običajnih do redkih vrst raka). Veliki nabori podatkov zagotavljajo verodostojno bazo dokazov, medtem ko AI pomaga pri analizi.
  • Z izboljšanjem poti zdravljenja raka po vsem svetu z analizo najboljših praks in trendov.
  • Z drastičnim olajšanjem izvajanja stroškovno učinkovitih preskušanj.

Obnovitev orodij, ki jih uporabljamo za diagnosticiranje raka

Tradicionalno se raka odkrijejo s pomočjo kliničnih metod, kot so ultrasonografija, rentgen, računalniška tomografija (CT) in slikanje z magnetno resonanco (MRI). Vendar številnih vrst raka ni mogoče prepoznati s temi tehnikami. Alternativni pristop je analiza gena mikroračunskih profilov. Sliši se zapleteno? Rak lahko odkrijemo z neverjetno majhnimi količinami genskega materiala za oceno stopnje izražanja določenih genov. Podatki, ki jih ustvarja ta genetski material, ustvarjajo ogromno podatkovnih nizov, ki jih je treba analizirati. Ta analiza lahko traja več ur. Zdaj si predstavljajte, da bi to analizo lahko hitro izvedli z uporabo AI. Umetna inteligenca pravzaprav tu igra pomembno vlogo, kar vidimo v študijah iz let 2001 in 2003, in ko hitro napredujemo do leta 2017, vidimo raziskovalce, ki uporabljajo kaskadno nevronsko omrežje za klasifikacijo raka z inovativnimi tehnikami, kot je Gene Masking.

Študije primerov

Grdi obraz tumorjev se pokaže, ko znanstveniki skušajo razumeti ali še bolje napovedati, kako se obnašajo tumorji. Nešteto pacientov in njihovih družin, ki so bili na potovanju raka, se borijo z možnostjo ponovitve. Do relapsa pride, ko nekaj prvotnih rakavih celic preživi začetno zdravljenje ali pa je bilo premajhno, da bi ga odkrili med spremljanjem takoj po zdravljenju.

Navdihnilo me je intrigantno sodelovanje med Stanfordskim laboratorijem za umetno inteligenco in Medicinsko šolo Stanford. Rezultat tega je bil neverjeten napor, v katerem je sodeloval TensorFlow in podatkovna baza s 130.000 slikami kožne bolezni. Usposabljali so algoritem TensorFlow za vizualno diagnozo potencialnega kožnega raka. Najboljše od vsega so preizkusili diagnoze, ki jih je ustvaril ta algoritem, v skladu z mnenjem 21 dermatologov s certifikatom. Rezultat? Prelomni raziskovalni dokument, v katerem je diagnostični algoritem z AI ustrezal uspešnosti dermatologov. Želite izvedeti več? Oglejte si ta video, osredotočen na tehnološki vidik:

Startupi, ki uporabljajo AI v boju proti raku

Prizorišče umetne inteligence na področju onkologije narašča in pet podjetij je vredno spremljati. Enlitic uporablja globoko učenje za samodejno odkrivanje vozličkov pljučnega raka v slikah CT prsnega koša s 50% večjo natančnostjo kot strokovna skupina torakalnih radiologov.

Insilico Medicine, ki je bila prej predstavljena v naši seriji AI in Healthcare, uporablja algoritme za globoko učenje pri odkrivanju zdravil za zdravljenje raka, kot je imunoterapija.

Vse te vrste zdravljenja podpirajo vpogled in analitika, OncoraMedical pa prinaša prediktivne vpoglede in analitiko tveganja v sevalno onkologijo. Na ta način pomagajo sevalnim onkologom pri sprejemanju boljših odločitev in uporabijo raznolike in dragocene podatke, ki jih pridobivajo.

Patologi po vsem svetu vsak dan diagnosticirajo raka, če ne celo urno, njihovo delo pa vključuje analizo tisočih diapozitivov. Zdaj pa si predstavljajte, če je bil preprost način, kako tem strokovnjakom pomagati pri filtriranju skozi vse običajne diapozitive in označevanju tistih, za katere je potrebna nadaljnja pozornost. Proscia je zasnovala digitalno platformo za patologijo, ki patologom in raziskovalcem omogoča, da "podatke o patologiji izkoristijo na vsakem diapozitivu".

Prihodnost AI na področju onkologije

V ESMO Open, onkološkem časopisu z odprtim dostopom, članku Dr.Curioni-Fontecedroja "Novo obdobje onkologije z umetno inteligenco", je jasno razloženo trenutno stanje. Se pravi, da čeprav ta tehnologija in raziskave obstajajo in so na voljo za nego raka in raziskave, se še niso razširile po vsej onkološki skupnosti. Manjkajoče sestavine, potrebne za dvig te stopnje na onkologiji, so odkup zdravnikov, možnosti financiranja za izvajanje in izobraževanje.

"Veselim se prihodnosti, kjer se bo raka zdravilo na enostaven in neoviran način, kar bo zagotovilo upanje in priložnosti, ki bodo temeljile na dokazih, pacientom, ki trpijo zaradi teh bolezni."

Na področju raziskav in zdravljenja raka je svetla prihodnost. Veselim se prihodnosti, kjer se bo raka zdravilo na enostaven in neoviran način, kar bo zagotovilo upanje in priložnosti, ki bodo temeljile na dokazih, pacientom, ki trpijo zaradi teh bolezni. To navsezadnje ni stvar zamenjave celotnega poklica z AI, temveč zagotavljanje pravočasne oskrbe pacientov z boleznijo, pri kateri je časovni dejavnik kritičen, zdravljenje pa mora biti hitro in natančno.

Prvotno objavljeno na https://blog.infermedica.com 12. septembra 2017.