Sztuczna inteligencja jest gotowa do zrewolucjonizowania opieki medycznej

Centra badawcze ciągle opracowują nowe algorytmy sztucznej inteligencji (AI), które mają wspierać medycynę. Można już w ten sposób diagnozować zapalenie płuc i nie tylko.

Sztuczna inteligencja (AI) jest gotowa do rozwijania branży medycznej, zwiększając skuteczność i dokładność diagnozy w specjalizacjach, które opierają się na obrazach. Chodzi tutaj przede wszystkim o radiologię i patologię. Jednak w miarę postępu technologii, eksperci zmagają się z potencjalnymi wadami tego typu rozwiązań.

- Pracując ze wsparciem AI dostrzegam wiele ryzyk, które mogą wywołać problemy - mówi Albert Hsiao, radiolog z University of California w San Diego, który opracował algorytmy odczytu obrazów sercowych. - Jeden z najpoważniejszych problemów jest banalny, większość oprogramowania AI została zaprojektowano i przetestowane w konkretnym szpitalu, a przeniesienie do innego może wpłynąć na pogorszenie działania algorytmu - dodaje.

W zeszłym miesiącu w Journal of the American College of Radiology amerykańscy naukowcy i lekarze opublikowali diagram opisujący, w jaki sposób przekształcić sztuczną inteligencję opartą na badaniach, w ulepszone obrazowanie medyczne u pacjentów. Między innymi autorzy nalegali na bliższą współpracę między różnymi dyscyplinami w budowaniu i testowaniu algorytmów sztucznej inteligencji oraz intensywną walidację algorytmów przed dotarciem do pacjentów.

Algorytmy uczą się jak naukowcy. Są "karmione" setkami lub tysiącami obrazów (np. z mammografii), szkoląc się z rozpoznawania wzorców szybciej i dokładniej niż ludzkie.

- Jeśli wykonuję rezonans magnetyczny poruszającego się serca, komputer może przewidzieć, kiedy serce zabije i uzyskać lepszy obraz zamiast rozmytego - mówi Krishna Kandarpa, radiolog interwencyjny w National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering w Bethesda, Maryland.

AI może też analizować skany z tomografii komputerowej osób z podejrzeniem udaru mózgu, odnajdować tych, którzy są bardziej narażeni na krwawienie mózgowe, i oznaczać jako priorytetowe, aby radiolog mógł wykonać badania takich pacjentów w pierwszej kolejności. Algorytm potrafi też pomóc w wykrywaniu trudno widocznych guzów piersi podczas mammografii, czy zapalenia płuc na prześwietleniu.

Mimo rozwijającej się technologii, większość pacjentów ma obecnie jedno zdanie: chciałbym lekarza ludzkiego bez względu na wszystko. Maszyna może mu towarzyszyć.

Źrodło: sciencemag.org