Изкуствен интелект или бюрокрация в онкологията
ИИ в българското здравеопазаване и онкология (или по-скоро липсата му)
Преди 31 години на 12.03.1987 г.,излиза статията Изкуствен интелект в Медицината на А.Рамеш и сътр.
Там те леко опипват почвата и прогнозират ползите, които би имала медицинската наука при приложението му.
Всяко предположение в статията им е вярно, а днес ИИ вече си се развива с космическа скорост, която за съжаление пак пропуска България.
Тридесет години по-късно ИИ е вече „почти“ тук и използването му в частност в областта на онкологията може извънредно да улесни ред задачи като диагностициране и лекуване.
Той може да създаде и предпоставка за намаляването и изчезването на бюрокрацията съпътстваща многовековната ни лекарска действителност.
Приложението на ИИ ще има медицински, финансов, а и психологически ефект (за пациенти и лекари) върху качеството на лечението.
Не използването му ще доведе до затормозяване на дейността на онколозите, които по-технически причини не могат да следят едновременно и всекидневно прогреса в областта, и ще бъдат обречени към едно продължително и аналогово бъдеще (на което много лекари нямат да имат нищо против).
Накратко…
Може ли обаче да ни помогне (като лекари) да лекуваме толкова сложна болест, колкото е ракът?
Изкуствения Интелект (ИИ) е (и вече не чак толкова) нова технология, която всекидневно е подсилвана чрез редица хардуерни подобрения, благодарение на големите технологични компании.
Чрез математически алгоритми ИИ може да учи, да предсказват и да ни съветва (като лекари и пациенти) въз основа на огромно си количество данни, с които разполага и работи.
Една от областите, в които ИИ се очаква да има голямо въздействие в не толкова вече далечното ни бъдеще е здравното обслужване (и частност онкологията), където може да се използва за интерпретиране на данните от масивните бази данни, събрани през годините от всякакъв род институции: от болнични заведения, медицински институти, компании, физически и юридически лица, ред доставчици на здравни услуги.
По-специално в нашето и на ИИ полезрение е лечението на раковите заболявания.
Именно тази област може в голяма степен да се възползва от прогреса на технологията и да окаже влияние дори върху болестта.
Защо изкуственият интелект трябва да е свързан с онкологията?
Онколозите се опитватваме десетилетия да определим малки подгрупи на пациенти с рак, които могат да се възползват от дадено специфично лечение.
Успехът на таргетните терапии обаче и досега си е ограничен.
В момента лекарите сме претрупани със всякакви данни (от изображения, през геномика до съпътстващи заболявания и предишни лечения).
Всички тези знания обаче не могат да се интерпретират качествено, именно поради огромното количество информация, което съдържат и която трябва да се обработи и използва в полза на пациента.
Всеки пациент погледнат като единица си идва със своя база от данни, натрупвана през годините и чакаща да бъде разгледана, осъзната и пресъздадена в ограничен срок от време, което в много случай или изкривява резулатите от даден преглед или може да доведе понякога до погрешни заключения.
Това е мястото, където ИИ влиза в игра.
Технологията има потенциал да обработи данните, за да предскаже прогнозата при пациента и да ни посъветва (нас лекарите) с различни опции и даже предложения с включени опции от областта на персонализираната медицина и клиничните проучвания с вече одобрени (или чакаши одобрение) експериментални терапии.
Дори най-подготвените умове в областта на онкологията не могат да се справят с тази задача.
Изключвам факта, че информацията за отделни онкологични заболявания расте от година на година и следенето на най-новите тенденции си е предизвикателство само по себе си (за човек). BMJ изчислява, че лекарят трябва да чете по 29 часа всеки работен ден, за да остане в крак с новите медицински изследвания.
Освен това всяка година медицинската литература се увеличава неимоверно, като количеството информация се удвоява на всеки 3 години.
Резултатът е, че ще става все по-трудно за идващите поколения онколози, като мен и вас, които ще прекарваме часове в търсене в на отговор на определен медицински въпрос.
Трябва ли да има по-добър начин да се интегрират настоящите знания или трябва да я караме по-старому?9
ИИ като диагностичен инструмент
Днес има вече на пазара компании, които продават решения за „ИИ като услуга„, вариращи от диагностика на гени до прогноза.
Там ИИ наистина може да се намеси. Спорен е обаче въпроса дали трябва тази прогнози да бъдат изнесени почти изцяло към частните компании.
Като лекар, най-доброто, което бих желал е да имам контрол върху всеки аспект от заболяването на пациента си, за да мога да направя най-добрата преценка за него и за последващото му лечение.
Днес в България, дори диагностични звена от различни болници не обменят информация по-между си да не говорим за по-тясно сътрудничество.
ИИ с неговата база от данни ще разреши този въпрос и ще премахме бюрократичните прегради. Ако не вярвате, питайте пациент, принуден да обикаля из болници за хистологични препарати, подлежащи на изследване и диагностициране.
От поставянето на хистологичната диагноза, през образните изследвания ИИ ще внесе ред и ще спести усилия и нерви на всички.
Така ще се канализират усилията на много лекари, а базата данни ще извърши цялата необходима задачи, да ги окомплектова и интерпретира, след което да си предостави на лекаря на негова преценка.
Конкретно в областта на патологията ИИ показа, че може значително да се намалят процента на грешките при диагностициране.
В тази например област Google разработва към настояща дата микроскоп, използващ софтуер.
Които с помощта на изкуствен интелект, подпомага патолозите при диагностицирането на рак.
Така се намаляват значително някои отнемащи време дейности. Ако продължим с примерите, то трябва да споменм и IBM които имат амбициозни цели със своя продукт AI Watson – Genomics.
И ако оставим настрана патолозите и ползата, която могат да имат чрез ИИ, то нека хвърлим един поглед и конкретно към радиологията с директен цитат от Catalyst.NEJM: „Използването на технологии свързани с изкуствен интелект обещава да намали когнитивното натоварване върху лекарите, подобрявайки по този начин грижите, диагностичната точност, клиничната и оперативната ефективност и оказвайки цялостен ефект върху пациента.
Въпреки че има разбираема загриженост и дискусия за това, че ИИ поема човешки дейности, досега има ограничени доказателства, че ИИ ще замести изцяло хората в здравеопазването.
Например, многобройни изследвания са показали, че компютърно –подпомаганите показания на радиологични изображения са също толкова точни (или повече), отколкото показанията, извършвани от лекарите-радиолози“.
Предизвикателства за преодоляване
ИИ не е статичен проект, възникнал в главите на група луди учени. Той е реално следствие от информационната ера, в която живеем.
Въпреки това, пред него се изправят редица трудности с обработването на данните, които като във всяко начало трябва да са дело на хората.
Всеки сблъсквал се с началото от нула, знае колко е трудно да се справиш с множество неструктурирани електронни данни (в нашия пример-здравните досиета), както и данни от различни източници, които са събрани и структурирани за различни цели.
Повечето рутинни бази данни нямат достатъчното качество, което да се използва от алгоритмите на ИИ, за да се постигне стандартът за качество, изискван за клиничните изпитвания, например.
Това е спъващо, но не и невъзможно да се направи.
Все пак с течение на времето, базата данни ще расте, а все трябва да се почне отнякъде. Разбира се, в други държави, имат цели проекти, които се занимават само с това.
Чрез възприемане на подхода на прилагането на решения взети на базата на ИИ, онкологичните решения (а и здравните организации) ще могат по-ефективно да отговорят на интересите на заинтересованите страни, а това са пациентите и лекарите.
Ясно е, че системата за предоставяне на онкологични грижи като цяло може да се възползва от по-голямата ефективност, която могат да осигурят „интелигентните машини“.
Освен това, лекарите могат да бъдат освободени от тежката бюрокрация, за да се справят с нестандартните диагностични и терапевтични проблеми.
Най-накрая, колкото по-бързо ИИ навлезе в ежедневието на онколозите, толкова повече време ще имат те за пациентите си!
Източници на информация:
- Artificial Intelligence in Oncology: Fantasy or Reality?- https://labiotech.eu/artificial-intelligence-oncology/
- An Augmented Reality Microscope for Cancer Detection- https://ai.googleblog.com/2018/04/an-augmented-reality-microscope.html
- MD Anderson Cancer Center’s IBM Watson project fails, and so did the journalism related to it- https://www.healthnewsreview.org/2017/02/md-anderson-cancer-centers-ibm-watson-project-fails-journalism-related/
- Will IBM’s Watson Usher in a New Era of Cognitive Computing?- https://www.scientificamerican.com/article/will-ibms-watson-usher-in-cognitive-computing/