Sztuczna inteligencja?
Modele sztucznej inteligencji opierają się na procesie uczenia programu na dużej liczbie danych. Dla przykładu jeśli chcemy, aby program oparty na uczeniu maszynowym niejako nauczył się na wzór człowieka rozróżniać kota i psa na obrazku, to musimy przedstawić mu jak najwięcej obrazków, które są podpisane „kot” lub „pies”. Na podobnej zasadzie oparte są systemy, które na obrazach radiologicznych mają odpowiedzieć, czy są obecne patologiczne zmiany np. guz, ropień czy obraz nie odbiega od normy.
Robot w służbie medycyny
Amerykańsko-kanadyjski zespół badawczy opracował program oparty na sztucznej inteligencji DeepLR. Program został wytrenowany na obrazach tomografii komputerowych klatki piersiowej ponas 25 tysiącami osób. Docelowo DeepLR miał za zadanie rozpoznawać zmiany sugerujące raka płuc. Program skonfrontowano z ponad 2 tysiącami obrazów tomografii komputerowej. Analizowane dane z tomografii pochodziły z dobrze znanych baz danych i naukowcy wiedzieli co w okresie następnych 1-3 lat działo się z tymi pacjentami. Gdyby postępowano zgodnie z ocenami dokonanymi przez DeepLR, to program byłby wstanie z dokładnością około 97 procent określić u kogo należy dokonać diagnostyki onkologicznej w kierunku raka płuca, a u kogo można odstąpić od tej procedury. W przypadku przewidywania losów pacjenta w następnych trzech latach, ta skuteczność spadła do 90 proc. Wciąż jednak DeepLR będzie musiał zostać przeanalizowany w badaniu prospektywnych tj. w przypadku pacjentów, którzy są w trakcie diagnostyki i nieznane są ich dalsze losy w porównaniu do decyzji lekarzy bez pomocy DeepLR. Tym niemniej, wyniki badania opublikowanego w Lancet są obiecujące.