Dr. Algoritm: Inteligența artificială în medicină
Dr. algoritm
Inteligența artificială (AI) ar trebui să facă munca mai ușoară pentru medici în viitor. De fapt. În cazul profesorului Holger Hänßle de la Clinica Universității Heidelberg, însă, inițial a fost exact invers: după ce dermatologul a publicat anul trecut un studiu privind utilizarea IA în detectarea cancerului de piele, el a experimentat „o nebunie pură”. Mass-media din întreaga lume l-au bombardat cu anchete atât de mult, încât abia a apucat să lucreze în clinică.
Motivul entuziasmului: domnul Hänßle a fost unul dintre primii care a publicat un studiu în care omul și mașina ar fi trebuit să arate în comparație directă cine a făcut diagnostice mai bune. Mai exact: cine poate recunoaște mai bine cel mai periculos melanom malign - temutul „cancer de piele neagră”.
Rezultatul a lovit titlurile. „Inteligența artificială a fost semnificativ mai bună decât performanța medie a medicilor”, relatează Holger Hänßle. „Doar 13 din cei 58 de dermatologi implicați au reușit să învingă algoritmul. Și au fost experți mondiali de top ".
Pentru experiment, Heidelberger Hänßle și colegii săi au pregătit o rețea neuronală artificială cu 100.000 de fotografii care arată cancer de piele neagră sau alunițe inofensive.
De asemenea, au spus AI-ului diagnosticul corect în fiecare caz. După aceea, rețeaua neuronală a fost superioară unui dermatolog mediu - dar numai pentru această întrebare specifică.
„Este mult mai consumator de timp și predispus la erori dacă algoritmul dorește să recunoască și să facă diferența între mai multe tipuri de cancer”, spune Holger Hänßle. La asta lucrează acum: în etapa următoare, AI-ul său ar trebui să diagnosticheze în mod fiabil cinci modificări maligne și cinci modificări benigne.
Exemplul arată potențialul mare pe care îl poate dezvolta inteligența artificială în medicină. Dar, de asemenea, clarifică faptul că medicii nu pot fi înlocuiți pentru moment - deoarece un dermatolog trebuie să poată clasifica corect numeroase modificări ale pielii și nu trebuie să se mulțumească doar cu a face distincția între cancerul de piele neagră și alunițe.
Cu toate acestea: Medicina se confruntă în prezent cu o revoltă provocată de IA, pe care universitățile, instituțiile de cercetare, companiile și întreprinderile din întreaga lume lucrează sub presiune ridicată.
„În prezent, experimentăm o revoluție matematică”
Noua tehnologie poate salva vieți în viitor - așa cum arată cazul unui pacient de la Spitalul Universitar Mannheim: Acum câțiva ani, printre numeroasele focare de inflamație din plămâni, o tumoare nu mai era vizibilă la o tomografie. Pacientul a murit din cauza acestuia. Cu ajutorul algoritmilor, medicii ar fi putut recunoaște și vindeca cancerul într-un stadiu incipient.
Mai presus de toate, această analiză asistată de mașină a datelor imaginilor (cum ar fi fotografiile cu modificări ale pielii, precum și imaginile de pe computer și tomografele cu rezonanță magnetică) oferă în prezent o serie de rapoarte de succes.
De exemplu, un grup de lucru de la Universitatea Stanford a instruit un algoritm care poate detecta 14 boli ale plămânilor și ale pieptului și care a făcut mai bine decât radiologii în diagnosticarea pneumoniei.
La Universitatea Showa din Yokohama, medicii au evaluat înregistrările video endoscopice ale colonoscopiilor cu AI și au detectat polipi maligne aproape la fel de fiabil ca după un examen patologic. Unii algoritmi sunt deja folosiți zilnic ca asistenți mașini: la Spitalul General din Massachusetts din Boston, AI ajută la analiza razelor X din piept, iar sistemul de diagnosticare a melanomului de la Heidelberg este deja instalat în aproximativ 40 de cabinete medicale germane.
„În radiologie, experimentăm în prezent o revoluție matematică care este mai rapidă și mai profundă decât orice revoltă anterioară”, spune Stefan Schönberg, președintele Societății Radiologice Germane. El crede că, datorită IA, radiologii vor combina în viitor o gamă largă de date diferite, cum ar fi valorile de laborator sau predispozițiile genetice ale pacienților cu înregistrările lor și, pe această bază, vor oferi colegilor lor medicali recomandări specifice de terapie (vezi interviul la pagina 50).
Stefan Biesdorf de la McKinsey susține într-un mod similar: „Asigurările legale de sănătate au datele contabile ale clinicilor și medicilor ambulatori din ultimii zece ani. Acestea ar putea fi combinate cu datele din procedurile de imagistică pentru a le utiliza pentru a dezvolta sisteme de diagnosticare și planificare a terapiei susținute de AI ”, spune expertul în sănătate. „Cu toate acestea, acestea ar trebui să fie puse la dispoziția publicului, astfel încât să poată fi efectuate noi cercetări în jurul acestei bogății de date - similar cu Biobankul din Marea Britanie, care face ca genomul anonimizat și datele de sănătate ale a 500.000 de persoane să fie accesibile oamenilor de știință”
Inteligența artificială nu trebuie doar să conducă la rezultate mai bune de tratament, ci și să economisească costuri. „Marea speranță este că AI nu numai că va îmbunătăți medicamentul, ci îl va face din nou accesibil - astfel încât să ne putem permite în continuare progresul medical în viitor”, spune Hendrik Reese de la compania de audit și consultanță Pricewaterhouse Coopers (PWC).
Într-un studiu la nivel european, PWC a folosit exemplul a trei boli răspândite pentru a arăta câți bani ar putea fi economisiți în sistemul de îngrijire a sănătății prin utilizarea inteligenței artificiale în decurs de zece ani: 90 de miliarde de euro în obezitatea infantilă (inclusiv analiza factorilor de risc tipici), opt miliarde în demența senilă (de exemplu, prin detectarea precoce) și 75 miliarde în cancerul de sân (prin rezultate mai rapide și mai bune).
Datorită presiunii în creștere a costurilor și a penuriei predominante de lucrători calificați, profesioniștii din domeniul medical utilizează din ce în ce mai mult posibilitățile de prelucrare în masă a datelor.
„În fiecare an, procesele de imagistică precum computerul și tomografia prin rezonanță magnetică furnizează cu zece până la doisprezece procente mai multe date la nivel mondial, dar în același timp numărul radiologilor crește doar cu trei până la patru procente”, spune Jörg Aumüller de la Siemens Healthineers. „În medie, un radiolog are la dispoziție doar trei până la patru secunde pentru a evalua o imagine. Studiile arată că înjumătățirea timpului de interpretare poate crește rata de eroare cu aproximativ 16 puncte procentuale. "
Pentru mai multă eficiență și mai puține erori în crearea rapoartelor, Siemens Healthineers a dezvoltat un produs care identifică automat structurile anatomice din imaginile de pe tomografele și semnele computerizate și măsoară potențialele anomalii în zona toracică.
Dar acesta este doar primul pas: o altă soluție a companiei folosește inteligența artificială pentru a face sugestii medicilor pentru următorii pași în procesul de tratament pe baza istoricului pacientului, a valorilor de laborator, a examenelor patologice și genetice și a studiilor clinice - inițial pentru pacienți Cancer de prostată. În total, Siemens Healthineers a adus deja pe piață peste 40 de soluții bazate pe AI și deține în jur de 500 de brevete relevante.
Concurența este, de asemenea, convinsă că proporția AI în produsele medicale va crește. „Există un deficit semnificativ de specialiști în medicina de terapie intensivă”, spune Timo Paulus de la Philips. „Cu ajutorul inteligenței artificiale, îi putem ușura pe medici, astfel încât aceștia să se poată concentra mai mult pe sarcina lor reală - îngrijirea pacienților lor”.
63% dintre pacienți resping un diagnostic pur de IA
Prin urmare, compania planifică un produs care aranjează alarmele în unitățile de terapie intensivă în funcție de urgență: În funcție de gravitate, pe ecran apare un mesaj sau un medic este chemat imediat.
Există deja un sistem care detectează problemele din secțiile normale într-un stadiu incipient, astfel încât pacienții să poată fi transferați rapid la secția de terapie intensivă.
Și similar cu industria auto, de exemplu, Philips vrea să folosească în viitor gemeni digitali de organe: în „Modelul inimii” al companiei, un algoritm AI creează un model general de bază din aproximativ o mie de înregistrări cu ultrasunete ale organelor reale de diferite forme și dimensiuni.
Combinat cu datele de imagine de la un anumit pacient, se creează în computer o gemenă personalizată a inimii, care sprijină medicul în segmentarea organului în diverse substructuri anatomice și funcționale. Proprietăți, cum ar fi performanța pompei, pot fi apoi derivate din ele.
Pe lângă companiile mari precum Siemens Healthineers sau Philips, antreprenorii fondatori din întreaga lume încearcă să folosească posibilitățile pe care le oferă inteligența artificială în medicină - nu e de mirare: consultanții de la Frost & Sullivan prezic că piața globală pentru aplicațiile de AI în sectorul sănătății va fi în jur de 40 Procentul crește anual și va ajunge la aproximativ 6,7 miliarde de dolari până în 2021.