Radiolog Puneh Razavi koristi veštačku inteligenciju (AI) kao drugog čitača pri analiziranju mamograma u Medicinskoj školi Džons Hopkins. Ovaj AI sistem, koji je počeo sa radom u martu, pomaže u otkrivanju potencijalnog karcinoma dojke analizom rendgenskih snimaka.
Iako tim još uvek uči iz softvera, a softver uči od njih, početne povratne informacije pacijenata su pozitivne. Tim doktorke Razavi se nada da će poboljšati performanse AI treniranjem sa podacima iz stvarnog sveta.
Revolucija u medicini
AI uvodi revoluciju u medicini sa primenom koja se proteže izvan mamograma na rendgenske snimke grudnog koša, ultrazvuke i više. Od 1995. godine, američka FDA je odobrila skoro 900 AI uređaja povezanih sa medicinom, od kojih se 75% fokusira na radiologiju. Međutim, široko usvajanje je još uvek u ranoj fazi.
Ogromne količine podataka čine medicinsko snimanje idealnim za AI. Na primer, AI može pomoći radiolozima da upravljaju sve većim brojem pacijentovih slika, smanjujući njihovu stopu grešaka, koja može biti 3-5% zbog preopterećenosti. AI takođe može prioritizovati slučajeve koji zahtevaju hitnu pažnju, poboljšavajući efikasnost i tačnost.
AI je identifikovao kardiovaskularne i indikatore dijabetesa
AI može otkriti skrivene zdravstvene informacije na slikama. Na primer, AI je identifikovao kardiovaskularne rizike i indikatore dijabetesa iz rutinskih rendgenskih snimaka grudnog koša analizom raspodele masti oko srca i jetre. Takvo „oportunističko snimanje“ može pružiti dodatne zdravstvene uvide tokom redovnih skeniranja, posebno za one koji nemaju redovan pristup zdravstvenoj zaštiti.
Potencijal AI se takođe proteže na analizu istorijskih podataka. Modeli koji pregledaju medicinske slike pacijenata tokom vremena mogu preciznije predvideti razvoj bolesti, poput raka.
Na primer, AI model koji je analizirao mamograme tokom nekoliko godina uspešno je razlikovao one koji će razviti rak od onih koji neće.
Izazovi koji su pred veštačkom inteligencijom na polju medicine
Uprkos svom potencijalu, AI u zdravstvenoj zaštiti suočava se sa izazovima, uključujući validaciju, regulatorno odobrenje i integraciju u kliničku praksu.
Tim Julije Vogt sa „ETN Zurich“ razvio je AI model za otkrivanje problema sa srcem kod novorođenčadi iz ultrazvučnih video zapisa, ali je potrebna dodatna obuka i ispitivanja pre široke upotrebe.
Stručnjaci se slažu da AI neće zameniti lekare, ali može pomoći, čineći zdravstvenu zaštitu efikasnijom. U Džons Hopkinsu, AI pomaže u ranom otkrivanju raka i smanjenju lažnih pozitivnih rezultata, bez dodatnih troškova za pacijente. Promišljena upotreba AI mogla bi lekarima dati više vremena za pacijente, što bi bio značajan napredak za zdravstvenu zaštitu.
