Радиолог Пунех Разави користи вештачку интелигенцију (АI) као другог читача при анализирању мамограма у Медицинској школи Џонс Хопкинс. Овај АI систем, који је почео са радом у марту, помаже у откривању потенцијалног карцинома дојке анализом рендгенских снимака.
Иако тим још увек учи из софтвера, а софтвер учи од њих, почетне повратне информације пацијената су позитивне. Тим докторке Разави се нада да ће побољшати перформансе АI тренирањем са подацима из стварног света.
Револуција у медицини
АI уводи револуцију у медицини са применом која се протеже изван мамограма на рендгенске снимке грудног коша, ултразвуке и више. Од 1995. године, америчка FDA је одобрила скоро 900 АI уређаја повезаних са медицином, од којих се 75% фокусира на радиологију. Међутим, широко усвајање је још увек у раној фази.
Огромне количине података чине медицинско снимање идеалним за АI. На пример, АI може помоћи радиолозима да управљају све већим бројем пацијентових слика, смањујући њихову стопу грешака, која може бити 3-5% због преоптерећености. АI такође може приоритизовати случајеве који захтевају хитну пажњу, побољшавајући ефикасност и тачност.
AI je идентификовао кардиоваскуларне и индикаторе дијабетеса
АI може открити скривене здравствене информације на сликама. На пример, АI је идентификовао кардиоваскуларне ризике и индикаторе дијабетеса из рутинских рендгенских снимака грудног коша анализом расподеле масти око срца и јетре. Такво „опортунистичко снимање“ може пружити додатне здравствене увиде током редовних скенирања, посебно за оне који немају редован приступ здравственој заштити.
Потенцијал АI се такође протеже на анализу историјских података. Модели који прегледају медицинске слике пацијената током времена могу прецизније предвидети развој болести, попут рака.
На пример, АI модел који је анализирао мамограме током неколико година успешно је разликовао оне који ће развити рак од оних који неће.
Изазови који су пред вештачком интелигенцијом на пољу медицине
Упркос свом потенцијалу, АI у здравственој заштити суочава се са изазовима, укључујући валидацију, регулаторно одобрење и интеграцију у клиничку праксу.
Тим Јулије Вогт са „ETN Zurich“ развио је АI модел за откривање проблема са срцем код новорођенчади из ултразвучних видео записа, али је потребна додатна обука и испитивања пре широке употребе.
Стручњаци се слажу да АI неће заменити лекаре, али може помоћи, чинећи здравствену заштиту ефикаснијом. У Џонс Хопкинсу, АI помаже у раном откривању рака и смањењу лажних позитивних резултата, без додатних трошкова за пацијенте. Промишљена употреба АI могла би лекарима дати више времена за пацијенте, што би био значајан напредак за здравствену заштиту.
