Dirbtinis intelektas daro tai, ko mes negalime: dirbtinis intelektas padės numatyti krūties vėžio riziką --- Nauji modeliai galėtų nustatyti pacientes, kurioms gresia vėžys, ir kurioms gali prireikti daugiau patikros

Dirbtinis intelektas daro tai, ko mes negalime: dirbtinis intelektas padės numatyti krūties vėžio riziką --- Nauji modeliai galėtų nustatyti pacientes, kurioms gresia vėžys, ir kurioms gali prireikti daugiau patikros

 

„Kokia tikimybė, kad per ateinančius kelerius metus susirgsite krūties vėžiu?

 

Netrukus Dirbtinis intelektas gali jums pasakyti atsakymą.

 

Tyrėjai ir įmonės kuria dirbtinio intelekto modelius, kad numatytų moters artimiausią krūties vėžio riziką, taip pat plaučių vėžio ir kitų ligų riziką. Dirbtinio intelekto algoritmai yra apmokyti naudojant ankstesnių pacienčių mamogramas, iš kurių kai kurioms vėliau išsivystė krūties vėžys, kad būtų galima nustatyti, kam kyla didžiausia rizika, kol liga dar nebuvo matoma žmogaus akiai.

 

„Clairity“ ir „DeepHealth“ yra tarp įmonių, kurios netrukus ketina pristatyti savo nuspėjamuosius algoritmus JAV rinkai, taip išplėsdamos dirbtinio intelekto naudojimą medicinos srityje, kaip diagnostikos pagalbininko.

 

Naujos priemonės galėtų padėti gydytojams nuspręsti, ar pacientei reikia daugiau patikros ar net profilaktinių vaistų.

 

„Aš negaliu žiūrėti į mamogramą ir tiksliai numatyti moters penkerių metų krūties vėžio rizikos, kaip ir jokie kiti iš mano kolegų“, – sako dr. Connie Lehman, „Clairity“ įkūrėja ir Harvardo medicinos mokyklos radiologijos profesorė. „Esame srityje, kurioje žmogus to negali padaryti.“

 

„Clairity“ dirbtinio intelekto modelis sukurtas taip, kad numatytų moters penkerių metų krūties vėžio riziką remiantis įprastine mamograma. Modelis buvo apmokytas naudojant daugiau nei 400 000 įprastinių mamogramų iš esamų įrašų, pasak Lehmano, ir sulygintas su moterų krūties vėžio statusu po penkerių metų. Tai leido dirbtiniam intelektui nustatyti krūties audinio modelius, kurie, įtaria tyrėjai, leistų numatyti būsimą vėžį. Požymiai yra tokie subtilūs ir detalūs, kad žmonės dar negali jų atskirti patys.

 

Eksperimentuodama su įrankiu, komanda pamatė, kad dirbtinis intelektas, išanalizavusi vos vieną iš jos mamogramų, taip pat gali numatyti moters amžių, menopauzės būseną ir tai, ar ji pagimdė vaikų.

 

„Moters gyvenimo patirtis atsispindi jos krūties audinio vaizde“, – sako Lehmanas.

 

„Clairity“ dirbtinio intelekto modelis gegužę gavo Maisto ir vaistų administracijos leidimą – tai pirmasis kartas, kai tokio pobūdžio leidimas duotas. Bendrovė planuoja tai įdiegti klinikose vėliau šiais metais ir derasi su draudikais dėl galimo draudimo.

 

Šiuo metu prieinami krūties vėžio rizikos nustatymo įrankiai yra mažiau technologiški. Šiandien moterys klausiamos apie jų amžių, rasę, šeimos istoriją, krūtų tankį ir kitus veiksnius, turinčius įtakos jų krūties vėžio tikimybei. Remiantis tuo, skaičiuotuvai įvertina moters trumpalaikę arba visą gyvenimą trunkančią riziką; penkerių metų rizika, lygi maždaug 3,0 %, laikoma didele, kaip ir 20 % ar didesnė visą gyvenimą trunkanti rizika.

 

Tyrimai rodo, kad naujieji dirbtinio intelekto modeliai, analizuojantys mamogramą, dažnai pranoksta senesnius rizikos balų skaičiuotuvus. Maždaug 60 % atvejų skaičiuotuvai teisingai nurodo didesnį rizikos balą moteriai, kuri susirgs vėžiu, palyginti su moterimi, kuri nesusirgs. Dirbtinio intelekto modeliuose šis skaičius padidėja iki maždaug 70 % ar daugiau atvejų, rodo duomenys, priklausomai nuo pacientų grupės ir konkretaus modelio.

 

„Nors šie skaičiai skamba kaip maži, tai išties didelis, laipsniškas pokytis“, – sako radiologas dr. Vignesh Arasu ir Dirbtinio intelekto tyrėjas iš „Kaiser Permanente“ Šiaurės Kalifornijos tyrimų skyriaus, kuris paskelbė tyrimą, kuriame lyginamos tradicinės rizikos skaičiuoklės su naujesnėmis dirbtinio intelekto priemonėmis.

 

Dirbtinio intelekto naudojimas be skaičiuoklių galėtų sutaupyti laiko klinikoje, sako dr. Grahamas Colditzas, vėžio prevencijos tyrėjas iš Vašingtono universiteto Medicinos mokyklos Sent Luise.

 

Colditzas ir jo komanda WashU planuoja klinikinį tyrimą, kad išbandytų savo kuriamą modelį. Dirbtinio intelekto algoritmas numatys dalyvių penkerių metų krūties vėžio riziką reguliaraus patikrinimo metu ir suskirstys jas į rizikos grupes. Tada tyrimo metu moterys bus suskirstytos į grupes, kurioms bus atliekamas didesnis arba mažesnis patikrinimas, atsižvelgiant į jų rizikos lygį, ir bus stebimos. Anksčiau šiais metais WashU dirbtinio intelekto rizikos prognozavimo įrankį įsigijo Seule įsikūrusi medicininio dirbtinio intelekto bendrovė „Lunit“.

 

Moterys, kurioms pažymėta didesnė rizika, galėtų atlikti MRT ar kitus tyrimus arba vartoti profilaktinius vaistus, tokius kaip tamoksifenas, kuris blokuoja estrogeną ir mažina krūties vėžio riziką. Tai leistų joms aptikti ligą ankstyvoje stadijoje arba visiškai jos išvengti. Kita vertus, mažos rizikos moterims gali reikėti mažiau patikrinimų.

 

„Mes galime pasiekti, kad šis procesas būtų labiau pritaikytas prie moters rizikos“, – sako Colditz. „Jei didelės rizikos moterys būtų tinkamai identifikuotos, pastebėtume, kad diagnozuojamas krūties vėžys gerokai sumažėjo.“

 

Vis dėlto kai kurie gydytojai dvejoja, ar verta taikyti šią technologiją, norėdami daugiau įrodymų, kad ji sumažina išplitusią ligą ir mirtį. Iki šiol atlikti tyrimai nenagrinėjo ilgalaikių pacientų rezultatų. Kai kurie įrankiai gali padėti nustatyti per daug moterų, kurioms gali išsivystyti mažos rizikos krūties pažeidimai, kurie joms nebūtų padarę žalos.

 

„Manau, kad tai nuostabu, bet manau, kad dar per anksti mums žinoti, koks tai veiksmingas“, – sako dr. Stamatia Destounis, Amerikos radiologijos koledžo krūtų vaizdinimo komisijos pirmininkė. „Ar jie turi kokį nors poveikį mirtingumui?“ „Mes neturime tokios informacijos.“

 

Įmonės ir tyrėjai teigia, kad jau naudojamose viktorinomis pagrįstose skaičiuoklėse nėra duomenų apie mirtingumo rezultatus. Be to, klinikiniai tyrimai, kai kurie iš jų jau pradėti, trunka metus; dirbtinio intelekto modeliai gali būti pasenę, kol tyrimas bus baigtas.

 

Remiantis Amerikos radiologijos koledžo apklausos duomenimis, apie 30 % JAV radiologijos praktikų jau naudoja tam tikrą dirbtinį intelektą krūtų vaizdiniuose tyrimuose. Tačiau dauguma jų jo nenaudoja asmens rizikai prognozuoti. Šiuo metu kai kurie pacientai gali mokėti už papildomą dirbtinio intelekto mamogramos nuskaitymą, be radiologo atlikto tyrimo, o kai kurios klinikos naudoja dirbtinį intelektą, kad įtartinus skenavimus įtrauktų į darbų sąrašo viršų.

 

Gydytojai taip pat nerimauja, kad dirbtinio intelekto modeliai gali ne taip gerai veikti įvairiose pacientų populiacijose, tačiau iki šiol surinkti duomenys rodo, kad kai kurie iš jų yra pasirengę šiai užduočiai. Naujausi duomenys rodo, kad dirbtinio intelekto modelis, vadinamas „Sybil“, skirtas plaučių vėžio rizikai numatyti pagal kompiuterinės tomografijos tyrimą, buvo labai tikslus tarp daugiausia juodaodžių gyventojų Ilinojuje. Tyrėjai teigia, kad algoritmą aksčiau išbandė daugiausia su baltaodžiais pacientais. Modelis taip pat buvo sėkmingai išbandytas su pacientų duomenimis iš Pietų Korėjos ir Taivano.

 

Masačusetso technologijos instituto ir „Mass General Brigham“ tyrėjų sukurtas algoritmas galėtų padėti gydytojams, svarstant, kam gali kilti plaučių vėžio rizika, neatsižvelgti į rūkymo istoriją; šiuo metu tik tie, kurie turi didelę rūkymo istoriją, gali būti tikrinami.

 

Tyrėjai taip pat kuria algoritmus, skirtus nustatyti, kurie lėtine inkstų liga sergantys pacientai greičiausiai progresuos iki galutinės stadijos inkstų ligos.

 

Kita komanda panaudojo daugiau nei milijoną elektroninių sveikatos įrašų, kad sukurtų dirbtinio intelekto modelius, skirtus numatyti, ar žmogaus genetinė mutacija iš tikrųjų sukels atitinkamą ligą, įskaitant kai kuriuos vėžio tipus ir paveldimą širdies ligą.

 

„DeepHealth“, kuri jau turi savo dirbtinio intelekto krūties vėžio rizikos prognozavimo priemonę Europoje, tyrėjai nagrinėja, kaip viena mamograma galėtų numatyti sveikatos riziką, kuri neapsiriboja vien vėžiu.

 

„Aš tikrinuosi dėl vėžio, bet ar galiu to paties tyrimo metu peržiūrėti kalcifikaciją ir atlikti širdies ir kraujagyslių ligų rizikos vertinimą?“ – sako dr. Niccolo Stefani, „DeepHealth“ gyventojų sveikatos ir klinikinio dirbtinio intelekto verslo ir produktų vadovas. „Jūs teikiate dvigubą vertę.“” [1]

 

1. AI to Help Predict Breast-Cancer Risk --- New models could identify patients at risk of developing the cancer and who might need more screening. Abbott, Brianna.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 30 Sep 2025: A10.