2020. 09. 28. - 10:00
Kibővített valóság – így javíthatja a rák diagnózisát a mesterséges intelligencia
Az új, kibővített valóságot alkalmazó mikroszkópok teljesen megváltoztathatják a rákos megbetegedések észlelésének módját. A mesterséges intelligencia kutatóknak és orvosoknak egyaránt segít.
Egy új, az amerikai Védelmi Minisztérium (Department of Defense – DoD) nevéhez fűződő kísérleti, azaz pilot program segíthet a mesterséges intelligencia (MI) hasznosításában nemcsak a kutatók, hanem az orvosok körében is.
A kiterjesztett valóságot alkalmazó mikroszkópok, melyek mesterséges intelligencia segítségével működnek, módosítják a rák azonosításának módját, s végre beteljesíthetik az ígéretet, miszerint az MI-t orvosi képeken lehet majd alkalmazni.
Az amerikai Defense Innovation Unit a közelmúltban kötött szerződést a Google Cloud céggel mesterséges intelligencia-modellek fejlesztésére, melyek a Predictive Health nevű kísérleti programot képesek működtetni. Olvasd el: Mesterséges intelligencia jósolhatja meg a tüdőrákos betegek visszaesését
Sokat javíthat a diagnózis gyorsaságán és pontosságán a mesterséges intelligencia
De mégis, hogyan működik ez? Ha egy orvos vagy kutató belenéz egy speciális mikroszkópba, s a potenciálisan rákos szövetmintákat szeretné felkutatni, olyan információkat lát majd, amelyek bizonyos, alaposabb vizsgálatot követelő területekre irányítják a figyelmét. Ezeket algoritmus határozza meg, melyet a Védelmi Minisztériumának óriási, rákos betegségekkel kapcsolatos adatbázisain képeztek ki.
„A módszer sokat segít a patológusnak, hogy azonos időben szintetizálja az adatokat a jobb diagnózis felállítása érdekében – a cél az, hogy rengeteg információt lehessen feldolgozni, ráadásul olyan módon, amelyet most számukra igen nehéz megtenni, vagy rendkívül időigényes” - mondta el Mike Daniels, a Google Cloud közszektorért felelős alelnöke.
A kibővített valósággal dolgozó mikroszkóp algoritmusa olyasmit nyújt, mintha a szakember egy második szempárral is rendelkezne, amely jobban képzett bizonyos anomáliák észlelésében - de nem feltétlenül diagnosztizálja azokat. Ez ugyanis még mindig az ember feladata. „Csaknem olyan, mintha egy más valaki is ugyanarra a dologra gondolna, ugyanabban az időben, majd pedig információt adna” - mondta. Olvasd el: Szelfiből azonosítja a szívbetegség jeleit a mesterséges intelligencia
A Defense One rendelkezésére bocsátott nyilatkozatában a Google állítja: a módszer a TensorFlow-t, vagyis annak nyílt forráskódú mesterséges intelligencia szoftverkönyvtárát, valamint a Google Cloud Healthcare API-t használja a hatalmas mennyiségű orvosi képanyag befogadására és a betegazonosító információk megfejtésére.
Érdemes tudni, hogy az orvosok, kutatók már az 1990-es évek eleje óta bíznak abban: ígéretesek lehetnek az ideghálózatok a sejtes anomáliák, köztük a rák kiszűrésére. Próbálkozásból volt elég, ám igen kevés jutott el a klinikai gyakorlatba.
Most ismét felcsillant a remény, hogy a mesterséges intelligencia és a kibővített valóság ötvözése növelje a diagnózis pontosságát és áteresztőképességét, így a mesterséges intelligenciát sokkal relevánsabbá teszi nemcsak a kutatók, hanem a betegeket gondozó orvosok számára is.
Hatalmas mennyiségű információ áll rendelkezésre a patológusok számára, mely a betegség diagnózisának része lehet.
A lehetőség ritka alkalmat ad arra, hogy új gépi tanulási eszközt edzhessenek.
S bár a pilot-program egyelőre csak a védelmi egészségügyi helyszíneken lesz majd használatos, ebben a rendszerben 9,6 millió kedvezményezett van - ami rengeteg adatot jelent a modellek pontosságának javításához.
„Minél több adat áll rendelkezésre egy eszköz számára, annál hatékonyabb. Ez teszi egyedivé a DoD-ot. Nagyobb információkészlettel rendelkezünk, hogy többféle esetet lehessen kiválasztani” – mondta el dr. Niels Olson, a Defense Innovation Unit tisztifőorvosa.
László Adrienn
