Umělé inteligence by mohla nahradit nedostatek radiologů v boji proti rakovině prsu, ale zatím není připravena

Nedávno tým výzkumníků z Imperial College London a Google (GOOGL ) Health vytvořil model počítačového vidění určený k diagnostice případů rakoviny prsu z rentgenových snímků. Jak uvádí CNN, model byl údajně trénován na rentgenových snímcích více než 29 000 žen a když byl porovnán se šesti radiology, model dokázal překonat hodnocení lékařů.

V současné době NHS používá kombinovaná rozhodnutí dvou lékařů k diagnostice rakoviny prsu z rentgenových snímků. Pokud se dva lékaři neshodnou, je přizván třetí lékař k porovnání snímků. Zatímco lékaři měli přístup k zdravotním záznamům pacientů, zařízení AI mělo k dispozici pouze mammografické snímky. Přes tuto omezení se ukázalo, že model AI je alespoň stejně dobrý v diagnostice rakoviny prsu jako dva lékaři. Ve skutečnosti model fungoval lépe než jeden lékař při detekci rakoviny prsu. Při srovnání falešně pozitivních výsledků mezi modelem AI a lékaři model AI snížil falešně pozitivní výsledky o asi 1,2 %. Podle výsledků výzkumné zprávy model AI také snížil falešně negativní výsledky (kde je skutečně pozitivní případ rakoviny přehlédnut) o asi 2,7 %.

Jeden z autorů studie, ředitel Cancer Research UK Imperial Center, Ara Darzi, vysvětlil, že výzkumný tým neočekával, že jejich systém bude poskytovat tak vysoké výsledky. Darzi je však nadšený možností zlepšení produktivity a přesnosti při screeningu rakoviny.

Rakovina prsu je druhým nejčastějším typem rakoviny, která způsobuje úmrtí žen, ale výsledky lze dramaticky zlepšit, pokud je onemocnění diagnostikováno včas. Problém spočívá v tom, že, jak uvádí Americká společnost pro rakovinu, i velké screeningové programycurrently postrádají asi jeden z pěti případů.

Z tohoto důvodu je výzkumný tým nadějný, že jejich systém může být vylepšen a že může překonat i nejlepší klinické pracovníky. Výzkumný tým také uvedl, že jejich algoritmus by mohl potenciálně řešit nedostatek radiologů. Jedna zpráva provedená Královskou kolejí radiologů zjistila, že ve Spojeném království bude do roku 2023 chybět téměř 2 000 radiologů, pokud nebude situace řešena.

Avšak Darzi přiznává, že v současné fázi systém není připraven nahradit lidi a být použit jako sekundární interpret. Nástroje AI v oblasti zdravotnictví často nesplňují své počáteční sliby, díky složitým faktorům, které nelze dostatečně simulovat během tréninku. Jednou z velkých omezení studie je, že všechny snímky pocházejí z jediného mammografického systému a snímky postrádají rozmanitost. Podle QZ výzkumný tým neměl přístup k údajům, které by mohly být použity k určení rozmanitosti snímků v datové sadě, a proto není možné vědět, zda systém byl stále velmi přesný, když byl požádán o prohlížení rentgenových snímků menšin.

Google plánuje strávit čas řešením nerovnosti v datech, na kterých je model trénován, předtím, než bude k dispozici zdravotním partnerům, s cílem vytvořit větší, více inkluzivní datovou sadu. Systém bude také muset být testován v klinických studiích, než bude k dispozici pro použití v klinických prostředích. Algoritmy vyvinuté výzkumným týmem mají sílu skutečně zlepšit výsledky zdravotní péče a zachránit životy, ale pouze pokud budou pečlivě a důkladně testovány.