În contextul radiologic, într-o cameră întunecată a Spitalului Județean Bács-Kiskun din afara Budapestei, dr. Éva Ambrózay, un radiolog cu peste două decenii de experiență, a privit un monitor de computer care arăta mamografia unui pacient.

Doi radiologi au spus anterior că radiografia nu a arătat niciun semn că pacienta ar avea cancer de sân. Dar dr. Ambrózay se uita îndeaproape la câteva zone ale scanării încercuite în roșu, pe care software-ul de inteligență artificială le semnalase ca potențial canceroase.

„Acesta este ceva”, a spus ea. Ea a ordonat în curând ca femeia să fie chemată înapoi pentru o biopsie, care are loc în săptămâna următoare.

Din punct de vedere al diagnosticării, progresele în IA încep să aducă progrese în depistarea cancerului de sân prin detectarea semnelor pe care medicii le scapă. Până acum, tehnologia arată o capacitate impresionantă de a detecta cancerul, cel puțin la fel de bine ca radiologii umani, conform rezultatelor timpurii și radiologilor, în ceea ce este unul dintre cele mai tangibile semne până în prezent despre modul în care AI poate îmbunătăți sănătatea publică.

Ungaria, care are un program robust de screening pentru cancerul de sân, este unul dintre cele mai mari baze de testare a tehnologiei pe pacienți reali. La cinci spitale și clinici care efectuează peste 35.000 de examinări pe an, sistemele AI au fost lansate începând cu 2021 și acum ajută la verificarea semnelor de cancer pe care un radiolog le-ar fi putut trece cu vederea. Clinicile și spitalele din Statele Unite, Marea Britanie și Uniunea Europeană încep, de asemenea, să testeze sau să furnizeze date pentru a ajuta la dezvoltarea sistemelor.

Utilizarea AI este în creștere, pe măsură ce tehnologia a devenit centrul unui boom din Silicon Valley, lansarea unor chatbot-uri precum ChatGPT arătând cum AI are o capacitate remarcabilă de a comunica în proză umană – uneori cu rezultate îngrijorătoare. Construită dintr-o formă similară folosită de chatbot, care este modelată pe creierul uman, tehnologia de screening pentru cancerul de sân arată alte moduri prin care AI se infiltrează în viața de zi cu zi.

Utilizarea pe scară largă a tehnologiei de detectare a cancerului încă se confruntă cu multe obstacole, au spus medicii și dezvoltatorii AI. Sunt necesare studii clinice suplimentare înainte ca sistemele să poată fi adoptate mai pe scară largă ca un al doilea sau al treilea cititor automat al ecranelor pentru cancerul de sân, dincolo de numărul limitat de locuri care utilizează acum tehnologia. Instrumentul trebuie să arate, de asemenea, că poate produce rezultate precise la femei de toate vârstele, etniile și tipurile de corp. Iar tehnologia trebuie să demonstreze că poate recunoaște forme mai complexe de cancer de sân și poate reduce numărul fals-pozitive care nu sunt canceroase, au spus radiologii.

Instrumentele de inteligență artificială au provocat, de asemenea, o dezbatere cu privire la dacă vor înlocui radiologi umani, producătorii tehnologiei se confruntă cu controlul reglementărilor și rezistența unor medici și instituții de sănătate. Deocamdată, aceste temeri par exagerate, mulți experți spunând că tehnologia va fi eficientă și de încredere de către pacienți numai dacă este folosită în parteneriat cu medici instruiți.

Și, în cele din urmă, inteligența artificială ar putea salva vieți, a spus dr. László Tabár, un important educator în mamografie din Europa, care a spus că a fost cucerit de tehnologie după ce a revizuit performanța acesteia în depistarea cancerului de sân.

„Visez la ziua în care femeile merg la un centru de cancer de sân și se întreabă: „Ai AI sau nu?”

 

În anul 2016, Geoff Hinton, unul dintre cei mai importanți cercetători AI din lume, a susținut că tehnologia va eclipsa abilitățile unui radiolog în termen de cinci ani.

„Cred că, dacă lucrezi ca radiolog, ești ca Wile E. Coyote în desenul animat”, a spus el pentru The New Yorker în 2017. „Ești deja peste marginea stâncii, dar încă nu te-ai uitat. jos. Nu există pământ dedesubt.”

Dl. Hinton și doi dintre studenții săi de la Universitatea din Toronto au construit un sistem de recunoaștere a imaginii care ar putea identifica cu precizie obiectele comune precum flori, câini și mașini. Tehnologia din centrul sistemului lor – numită rețea neuronală – este modelată pe modul în care creierul uman procesează informații din diferite surse. Este ceea ce este folosit pentru a identifica oamenii și animalele în imaginile postate în aplicații precum Google Photos și le permite lui Siri și Alexa să recunoască cuvintele rostite de oameni. Rețelele neuronale au condus, de asemenea, noul val de chatboți precum ChatGPT.

Mulți evangheliști AI credeau că o astfel de tehnologie ar putea fi aplicată cu ușurință pentru a detecta boli și boli, cum ar fi cancerul de sân într-o mamografie. În 2020, au fost diagnosticate 2,3 milioane de cancer de sân și 685.000 de decese din cauza bolii, potrivit Organizației Mondiale a Sănătății.

Dar nu toată lumea a simțit că înlocuirea radiologilor va fi atât de ușoară pe cât a prezis domnul Hinton. Peter Kecskemethy, un informatician care a co-fondat Kheiron Medical Technologies, o companie de software care dezvoltă instrumente AI pentru a-i ajuta pe radiologi să detecteze semnele precoce de cancer, știa că realitatea va fi mai complicată.

Domnul Kecskemethy a crescut în Ungaria, petrecând timp la unul dintre cele mai mari spitale din Budapesta. Mama lui era radiolog, ceea ce i-a oferit o privire directă asupra dificultăților de a găsi o mică malignitate într-o imagine. Radiologii petrec adesea ore întregi în fiecare zi într-o cameră întunecată uitându-se la sute de imagini și luând decizii care schimbă viața pacienților.

„Este atât de ușor să ratezi leziunile minuscule”, a spus dr. Edith Karpati, mama domnului Kecskemethy, care este acum director de produse medicale la Kheiron. „Nu este posibil să rămânem concentrat.”

Dl Kecskemethy, împreună cu cofondatorul Kheiron, Tobias Rijken, un expert în învățare automată, au spus că AI ar trebui să ajute medicii. Pentru a-și antrena sistemele AI, ei au colectat peste cinci milioane de mamografii istorice ale pacienților ale căror diagnostice erau deja cunoscute, furnizate de clinici din Ungaria și Argentina, precum și de instituții academice, precum Universitatea Emory. Compania, care se află la Londra, plătește, de asemenea, 12 radiologi pentru a eticheta imaginile folosind un software special care învață AI să detecteze o creștere canceroasă după forma, densitatea, locația și alți factori.

Din milioanele de cazuri în care este alimentat sistemul, tehnologia creează o reprezentare matematică a mamografiilor normale și a celor cu cancer. Cu capacitatea de a privi fiecare imagine într-un mod mai granular decât ochiul uman, apoi compară acea linie de bază pentru a găsi anomalii în fiecare mamografie.

Anul trecut, după un test pe peste 275.000 de cazuri de cancer de sân, Kheiron a raportat că software-ul său AI s-a egalat cu performanța radiologilor umani atunci când acționa ca al doilea cititor de scanări mamografice. De asemenea, a redus volumul de muncă al radiologilor cu cel puțin 30 la sută, deoarece a redus numărul de raze X de care aveau nevoie pentru a le citi. În alte rezultate de la o clinică din Ungaria, anul trecut, tehnologia a crescut rata de detectare a cancerului cu 13 la sută, deoarece au fost identificate mai multe afecțiuni maligne.

Dr. Tabár, ale cărui tehnici de citire a unei mamografii sunt utilizate în mod obișnuit de radiologi, a încercat software-ul în 2021 regăsind câteva dintre cele mai provocatoare cazuri din cariera sa în care radiologii au ratat semnele unui cancer în curs de dezvoltare. În fiecare caz, AI-ul a observat-o.

„Am fost surprins de cât de bun a fost”, a spus dr. Tabár. El a spus că nu are legături financiare cu Kheiron și că alte companii de inteligență artificială, inclusiv Lunit Insight din Coreea de Sud și Vara din Germania, au furnizat și ele rezultate încurajatoare de detecție.

Dovada in Ungaria

Tehnologia lui Kheiron a fost folosită pentru prima dată pe pacienți în 2021 într-o clinică mică din Budapesta numită MaMMa Klinika. După ce o mamografie este finalizată, doi radiologi o examinează pentru semne de cancer. Apoi AI fie este de acord cu medicii, fie semnalează zonele pentru a verifica din nou.

În cinci site-uri MaMMa Klinika din Ungaria, din 2021 au fost documentate 22 de cazuri în care AI a identificat un cancer ratat de radiologi, cu încă aproximativ 40 în curs de examinare.

„Este o descoperire uriașă”, a spus dr. András Vadászy, directorul MaMMa Klinika, care a fost prezentat lui Kheiron prin dr. Karpati, mama domnului Kecskemethy. „Dacă acest proces va salva una sau două vieți, va merita.”

Kheiron a spus că tehnologia a funcționat cel mai bine alături de medici, nu în locul lor. Serviciul Național de Sănătate din Scoția îl va folosi ca cititor suplimentar de scanări mamografice în șase locuri și va fi în aproximativ 30 de site-uri de screening pentru cancerul de sân operate de Serviciul Național de Sănătate din Anglia până la sfârșitul anului. Spitalul Universitar Oulu din Finlanda intenționează să folosească și tehnologia, iar un autobuz va călători în jurul Omanului în acest an pentru a efectua screening-uri pentru cancerul de sân folosind AI.

„Un medic AI-plus-ar trebui să-l înlocuiască singur pe doctor, dar o IA nu ar trebui să-l înlocuiască pe medic”, a spus domnul Kecskemethy.

Institutul Național al Cancerului a estimat că aproximativ 20% dintre cancerele de sân sunt omise în timpul mamografiilor de screening.

Constance Lehman, profesor de radiologie la Harvard Medical School și șef de imagistică și radiologie a sânilor la Massachusetts General Hospital, i-a îndemnat pe medici să păstreze mintea deschisă.

„Nu suntem irelevanți”, a spus ea, „dar există sarcini care sunt mai bine făcute cu computere.”

La Spitalul Județean Bács-Kiskun din afara Budapestei, dr. Ambrózay a spus că inițial a fost sceptică față de tehnologie, dar a fost rapid cucerită. Ea a scos radiografia unei femei în vârstă de 58 de ani cu o tumoare minuscul descoperită de IA pe care dr. Ambrózay i-a fost greu să o vadă.

„AI a văzut ceva, „care părea să apară de nicăieri”.

Sursa – www.nytimes.com