Kako računala podržavaju liječnike

Posebno obučena računala mogu ponekad postaviti točnije dijagnoze od liječnika. Mogli bi podržati medicinske stručnjake u mnogim poljima

Glasovni asistenti poput Siri ili Alexa koji po želji isključuju svjetlo u kupaonici. Navigacijski sustavi koji ukazuju na rizik od zagušenja i predlažu zaobilazne rute. Natpisi za internetsko oglašavanje koji preporučuju dodatne proizvode nakon internetske kupnje. Umjetna inteligencija (AI) već se odavno našla u našoj svakodnevici. A sada je i medicina otkrila potencijal ove tehnologije. Gotovo svaki dan istraživačke skupine izvješćuju o novim načinima na koje bi AI mogao podržati liječnike - prilikom postavljanja dijagnoze, odabira terapije ili praćenja napretka bolesti.

Jednostavno rečeno, umjetna inteligencija djeluje poput ljudskog mozga. Računala se prvo hrane s puno podataka koje zatim koriste za prepoznavanje slika ili davanje odgovora na pitanje. Stručnjaci ovdje govore o strojnom učenju, a kada se ono dalje razvija, govore o dubokom učenju ili neuronskim mrežama.

Strojevi mogu bolje prepoznati uzorke

Ali možete li se osloniti na takve rezultate? Prepoznaje li računalo rak na rendgenskoj slici jednako dobro kao i liječnik? Ili još bolje? "Umjetna inteligencija gleda u biologiju tumora mnogo dublje nego što to može ljudski mozak", kaže profesor Michael Forsting, glavni radiolog u bolnici u Essenu. "Prepoznaje uzorke koje ne vidimo." Zbog toga studije, na primjer, zaključuju da digitalni liječnik može razlikovati benigne madeže od melanoma bolje od većine liječnika za tijelo i krv.

Tragovi kože: dobroćudni ili zloćudni?

Je li pigmentni trag bezopasan ili je to crni rak kože, melanom? Dermatolozi to ne mogu uvijek sa sigurnošću prosuditi gledajući ih. Profesor Holger Hänßle sa sveučilišne dermatološke klinike u Heidelbergu razvio je sustav koji podržava liječnike u njihovoj radu.

U jednom je istraživanju razlika uočena bolje od većine od 58 dermatologa. Točniji su bili samo vrlo iskusni liječnici. Sustav se sada koristi u oko 40 praksi. "Liječnik je uvijek morao prvo pogledati rodni žig", objašnjava Hänßle, "tek tada može uključiti umjetnu inteligenciju." Odluka ostaje na liječniku. Također može uzeti u obzir i druge podatke, primjerice je li se trag kože promijenio ili je novi.

Mnogi znanstvenici rade na drugim aplikacijama, od kojih će neke trebati biti primijenjene u praksi. Na primjer, projekt Forsting: s 95 posto vjerojatnosti, njegov sustav može pomoću magnetske rezonancije predvidjeti je li rak vrata maternice već razvio metastaze. Bez uklanjanja tkiva i bez stručne procjene liječnika.

Manje rutinski posao

Programi drugih istraživača, na primjer, otkrili su rak dojke na mamografima barem jednako često kao i liječnici. Dijagnoza raka pluća također je jedan od projekata koji su daleko napredovali.

Međutim, za radiologa Forstinga AI u početku ima još jednu prednost. Možete osloboditi liječnika mnogih rutinskih zadataka. Na primjer, brojanje žarišta upale u bolesnika s multiplom sklerozom. Ili mjerenje veličine tumora tijekom pregleda.

Između ostalog, to bi moglo spriječiti pogreške koje proizlaze iz "zadovoljstva pretraživanjem", kako kažu liječnici. Dakle, iz zadovoljstva što ste otkrili nalaz koji ste tražili. To onda lako dovodi do činjenice da se druge abnormalnosti ne primjećuju. Određen je broj MS žarišta, ali previđa se metastaza u dijagnostičkom području. Ako računalo preuzme rutinu, liječnik bi se mogao usredotočiti na sve ostalo što bi snimke mogle otkriti.

Jedan liječnik, 20 pacijenata na intenzivnoj njezi

Dr. Alexander Meyer im Sinn, potencijalni kardiokirurg iz Njemačkog centra za srce u Berlinu. Oblikovalo ga je iskustvo koje je morao steći kao mlad liječnik: kao jedini liječnik na intenzivnoj njezi koji je čuvao 20 pacijenata.

Meyer je sada nahranio računalo s podacima 11.000 pacijenata i od njega razvio sustav pomoći. Ovim se prikuplja velika količina podataka koja je
privatni pacijenti se prikupljaju, okupljaju ih i analiziraju. "To omogućuje računalu da prepozna rane komplikacije koje još nisu jasno vidljive i mogu pobjeći liječniku, posebno u užurbanim situacijama", objašnjava Meyer. AI čak može spriječiti smrt na ovaj način. Primjerice zato što omogućuje bržu intervenciju u slučaju zatajenja bubrega.

Bolje od čovjeka?

Računala također mogu pomoći u dijagnosticiranju cerebralnih krvarenja koja nisu otkrili liječnici. Srčane aritmije pronaći ćete u EKG-u. Oni mogu preporučiti terapije za trovanje krvi. Prepoznaju plućne embolije.

Ali AI ne funkcionira savršeno. Točnost njihovih dijagnoza često je preko 90 posto, ali gotovo nikad 100. Ipak, to je često dovoljno da nadmaši liječnike ili barem bude u rangu s njima.

Umjetni liječnik može iz toga učiti - putem dodatnih podataka koji se u njega unose. Možete li vjerovati umjetnoj inteligenciji, općenito ovisi o njihovoj kvaliteti. Iznos nije bitan. Ključno je da računalo dobiva ispravne podatke. To između ostalog pokazuje i iskustvo istraživača koji su razvili sustav za ispitivanje jetre iz računalnih tomografija.

Djelovalo je dobro - ali otkazali su organi azijskih pacijenata. Anatomski se položaj malo razlikuje od položaja Europljana. Program je mogao prepoznati azijsku jetru kao takvu tek nakon unosa relevantnih slika.

Test izdržljivosti često se izostavlja

Takve pogreške jasno pokazuju zašto je kontrola kvalitete sustava važna. Prvo se provodi ispitivanjem točnosti računalnog sustava. Prije lansiranja na tržište, test izdržljivosti u stvarnim situacijama također bi imao smisla, ako je moguće u izravnoj usporedbi: sama medicinska dijagnoza nasuprot medicinske dijagnoze uz računalnu podršku. Međutim, budući da su sustavi klasificirani kao medicinski proizvodi, takvi testovi nisu obvezni i često se ne provode.

S druge strane, medicina sada gotovo prirodno vjeruje računalu i u drugim poljima. Primjerice, u prošlosti su medicinski zaposlenici brojali stanice u uzorku krvi pod mikroskopom, danas to rade automatizirani sustavi - i to puno pouzdanije i s manje pogrešnih dijagnoza od obučenih stručnjaka.

Pomoć ili zamjena?

Međutim, mnogi su liječnici zabrinuti da procesi u računalu u konačnici predstavljaju svojevrsnu "crnu kutiju". Na koji način, s kojim sekvencama analize dolazi do dijagnoze ili preporuke za terapiju, obično nije jasno. Liječnici to ne vole više od pacijenata. Stoga IT stručnjaci već rade na tome da računala daju svojevrsno opravdanje za svoj rezultat.

U svakom slučaju, jedno je jasno: koliko god digitalna pomoć bila korisna u budućnosti, ona neće zamijeniti liječnika. S jedne strane, analize provedene takozvanim algoritmom uvijek se primjenjuju samo na određeni, ograničeni zadatak. Ne može istodobno analizirati crijevni polip (vidi okvir) i dijagnosticirati upalnu bolest crijeva.

Liječnici roboti i dalje su fantazija

S druge strane, AI često može prepoznati određene obrasce točnije od ljudi, ali ne i emocije i osobno podrijetlo. Kako pacijent doživljava svoju bolest, kakva je povijest bolesti, koji su nasljedni problemi prisutni, što otkriva fizikalni pregled: Sve je to često jednako važno za ciljano liječenje kao i točni nalazi na slici - što ponekad može zavarati. Primjerice, ne boli svaka hernija diska, dok vizualno zdrava leđa još uvijek mogu jako boljeti.

Stručnjaci se ipak slažu: Sve važnija uloga umjetne inteligencije u medicini krije rizike, ali prije svega brojne mogućnosti - ako ljudi drže žezlo u svojim rukama. Maštarije u kojima će nas ubuduće umjesto liječnika liječiti roboti i računala, ostat će stoga upravo one u dogledno vrijeme: maštarije.