Pe măsură ce sistemele de inteligenţă artificială continuă să evolueze şi să se extindă, la fel se întâmplă şi cu impactul lor asupra vieţii noastre. Ungaria a devenit un teren de testare important pentru un software de inteligenţă artificială pentru depistarea cancerului, în timp ce medicii dezbat dacă această tehnologie îi va înlocui în munca medicală.
Progresele din domeniul inteligenţei artificiale (IA) încep să aducă rezultate promiţătoare în depistarea cancerului de sân prin detectarea semnelor pe care medicii nu le observă.
Până în prezent, tehnologia arată o capacitate impresionantă de a depista cancerul cel puţin la fel de bine ca radiologii umani, potrivit primelor rezultate şi radiologilor, în ceea ce reprezintă unul dintre cele mai tangibile semne de până acum privind modul în care IA poate îmbunătăţi sănătatea publică.
Ungaria are un program robust de depistare a cancerului de sân, fiind unul dintre cele mai mari terenuri de testare a tehnologiei pe pacienţi reali.
La cinci spitale şi clinici care efectuează peste 35.000 de screening-uri pe an, sistemele de IA au fost implementate începând cu 2021 şi ajută acum la verificarea semnelor de cancer pe care un radiolog le-ar fi putut trece cu vederea.
Clinici şi spitale din Statele Unite, Marea Britanie şi Uniunea Europeană încep, de asemenea, să testeze sau să furnizeze date pentru a ajuta la dezvoltarea sistemelor.
Utilizarea IA este în creştere pe măsură ce tehnologia a devenit centrul unui boom în Silicon Valley, lansarea unor chatbots precum ChatGPT arătând cum IA are o capacitate remarcabilă de a comunica într-un mod asemănător cu cel umană, uneori cu rezultate îngrijorătoare.
Construită pe baza unei forme similare utilizate de chatbots, care este modelată după creierul uman, tehnologia de depistare a cancerului de sân arată alte moduri în care IA pătrunde în viaţa de zi cu zi.
Utilizarea pe scară largă a tehnologiei de detectare a cancerului se confruntă încă cu multe obstacole, au declarat medicii şi dezvoltatorii de IA.
Sunt necesare teste clinice suplimentare înainte ca sistemele să poată fi adoptate pe scară mai largă, ca un al doilea sau al treilea cititor automatizat al testelor de depistare a cancerului de sân, dincolo de numărul limitat de clinici care utilizează în prezent această tehnologie.
De asemenea, instrumentul trebuie să demonstreze că poate produce rezultate precise pe femei de toate vârstele, etniile şi tipurile de corp.
Iar tehnologia trebuie să demonstreze că poate recunoaşte forme mai complexe de cancer de sân şi să reducă numărul de rezultate fals pozitive care nu sunt canceroase, au declarat radiologii.
Instrumentele de inteligenţă artificială au provocat, de asemenea, o dezbatere cu privire la posibilitatea ca acestea să înlocuiască radiologii umani, producătorii acestei tehnologii confruntându-se cu un control de reglementare şi cu rezistenţă din partea unor medici şi instituţii de sănătate.
Deocamdată, aceste temeri par exagerate, mulţi experţi spunând că tehnologia va fi eficientă şi va avea încrederea pacienţilor doar dacă va fi folosită în parteneriat cu medici calificaţi.
Şi, în cele din urmă, IA ar putea salva vieţi, a declarat dr. László Tabár, un important educator în domeniul mamografiei din Europa, care spune că a fost convins de această tehnologie după ce a analizat performanţele sale în depistarea cancerului de sân.
„Visez la ziua în care femeile vor merge la un centru de cancer mamar şi vor fi întrebate: Aveţi sau nu IA?", a spus el.
Sute de imagini pe zi
În 2016, Geoff Hinton, unul dintre cei mai importanţi cercetători în domeniul IA din lume, susţinea că tehnologia va eclipsa abilităţile unui radiolog în cinci ani.
„Cred că, dacă lucrezi ca radiolog, eşti ca Wile E. Coyote în desenele animate", a declarat el pentru The New Yorker în 2017. „Eşti deja pe marginea prăpastiei, dar încă nu te-ai uitat în jos. Nu există pământ dedesubt".
Hinton împreună cu doi dintre studenţii săi de la universitatea din Toronto au construit un sistem de recunoaştere a imaginilor care ar putea identifica cu precizie obiecte comune precum flori, câini şi maşini. Tehnologia din centrul sistemului lor - numită reţea neuronală - este modelată după modul în care creierul uman procesează informaţii din diferite surse.
Este inteligenţa folosită pentru a identifica persoane şi animale în imaginile postate în aplicaţii precum Google Photos şi care permite roboţilor de comunicare, Siri şi Alexa să recunoască cuvintele pe care le rostesc oamenii. Reţelele neuronale au condus, de asemenea, noul val de chatbots, cum ar fi ChatGPT.
Mulţi susţinători ai inteligenţei artificiale credeau că o astfel de tehnologie ar putea fi aplicată cu uşurinţă pentru a detecta boli şi afecţiuni, cum ar fi cancerul de sân la o mamografie.
În 2020, au existat 2,3 milioane de diagnostice de cancer de sân şi 685.000 de decese cauzate de această boală, potrivit Organizaţiei Mondiale a Sănătăţii.
Dar nu toată lumea consideră că înlocuirea radiologilor va fi atât de uşoară precum a prezis Hinton. Peter Kecskemethy, un informatician care a cofondat Kheiron Medical Technologies, o companie de software care dezvoltă instrumente de inteligenţă artificială pentru a-i ajuta pe radiologi să detecteze semnele timpurii ale cancerului, ştie că realitatea va fi mai complicată.
Kecskemethy a crescut în Ungaria şi a petrecut timp la unul dintre cele mai mari spitale din Budapesta. Mama sa a fost radiolog, ceea ce i-a oferit o privire directă asupra dificultăţilor de a găsi o mică tumoare malignă în cadrul unei imagini.
Radiologii petrec adesea ore întregi în fiecare zi într-o cameră întunecată, examinând sute de imagini şi luând decizii care le schimbă viaţa pacienţilor.
„Este atât de uşor să ratezi leziuni minuscule", a declarat dr. Edith Karpati, mama lui Kecskemethy, care este acum director de produse medicale la compania de software medical. „Nu este posibil să rămâi concentrat".
Kecskemethy, împreună cu cofondatorul firmei, Tobias Rijken, un expert în învăţarea automată, a declarat că inteligenţa artificială ar trebui să îi ajute pe medici.
Pentru a-şi antrena sistemele de IA, ei au colectat peste cinci milioane de mamografii tradiţionale ale unor pacienţi ale căror diagnostice erau deja cunoscute, furnizate de clinici din Ungaria şi Argentina, precum şi de instituţii academice, precum universitatea Emory.
Compania, care are sediul la Londra, plăteşte, de asemenea, 12 radiologi pentru a eticheta imaginile cu ajutorul unui software special care învaţă IA să identifice o excrescenţă canceroasă după formă, densitate, localizare şi alţi factori.
Din milioanele de cazuri cu care este alimentat sistemul, tehnologia creează o reprezentare matematică a mamografiilor normale şi a celor cu cancere. Având capacitatea de a examina fiecare imagine într-un mod mai granular decât ochiul uman, aceasta compară apoi această bază de referinţă pentru a găsi anomalii în fiecare mamografie.
Anul trecut, în urma unui test efectuat pe mai mult de 275.000 de cazuri de cancer de sân, compania a raportat că software-ul său de inteligenţă artificială a egalat performanţa radiologilor umani atunci când a acţionat ca al doilea cititor al mamografiilor.
De asemenea, a redus volumul de muncă al radiologilor cu cel puţin 30 %, deoarece a redus numărul de radiografii pe care aceştia trebuiau să le citească.
În alte rezultate obţinute anul trecut la o clinică din Ungaria, tehnologia a crescut rata de detectare a cancerului cu 13 %, deoarece au fost identificate mai multe tumori maligne.
Dr. Tabár, ale cărui tehnici de citire a unei mamografii sunt utilizate în mod obişnuit de radiologi, a încercat software-ul în 2021, rezolvând câteva dintre cele mai dificile cazuri din cariera sa, în care radiologii au ratat semnele unui cancer în curs de dezvoltare. În fiecare caz, inteligenţa artificială l-a depistat.
„Am fost şocant de surprins de cât de bun a fost", a declarat dr. Tabár. El a precizat că nu a avut nicio legătură financiară cu compania de dezvoltare atunci când a testat pentru prima dată tehnologia şi că, de atunci, a primit o taxă de consultanţă pentru feedback în vederea îmbunătăţirii sistemelor.
Sistemele altor companii de inteligenţă artificială, pe care le-a testat, inclusiv Lunit Insight, din Coreea de Sud şi Vara, din Germania, au oferit, de asemenea, rezultate încurajatoare de detectare, a spus el.
Tehnologia lui Kecskemethy a fost folosită pentru prima dată pe pacienţi în 2021 într-o mică clinică din Budapesta, numită MaMMa Klinika. După ce o mamografie este finalizată, doi radiologi o analizează pentru a vedea dacă există semne de cancer. Apoi, inteligenţa artificială fie este de acord cu medicii, fie semnalează zonele care trebuie verificate din nou.
În cele cinci locaţii MaMMa Klinika din Ungaria, din 2021 au fost documentate 22 de cazuri în care IA a identificat un cancer omis de radiologi, iar alte aproximativ 40 sunt în curs de examinare.
„Este o descoperire uriaşă", a declarat dr. András Vadászy, directorul MaMMa Klinika. „Dacă acest procedeu va salva una sau două vieţi, va merita", a spus medicul.
Companiile care dezvoltă software de inteligenţă artificială spun că tehnologia funcţionează cel mai bine alături de medici, nu în locul lor.
Serviciul Naţional de Sănătate din Scoţia o folosesc ca adjuvant suplimentar în interpretarea mamografiilor în şase locaţii, iar până la sfârşitul anului va fi prezentă în aproximativ 30 de locaţii de depistare a cancerului de sân operate de Serviciul Naţional de Sănătate din Anglia.
Şi spitalul universitar Oulu, din Finlanda, intenţionează să utilizeze această tehnologie, iar un autobuz va călători în Oman în acest an pentru a efectua teste de depistare a cancerului de sân cu ajutorul inteligenţei artificiale.
„IA-plus-doctor ar trebui să înlocuiască medicul singur, dar o IA nu ar trebui să înlocuiască medicul", a declarat Kecskemethy.
Institutul Naţional al Cancerului a estimat că aproximativ 20% dintre cancerele de sân sunt ratate în timpul mamografiilor de screening.
Dr. Constance Lehman, profesor de radiologie la Harvard Medical School şi specialist în imagistică mamară la Massachusetts General Hospital, îi îndeamnă pe medici să aibă o minte deschisă.
„Nu suntem irelevanţi", spune ea, „dar există sarcini care se fac mai bine cu ajutorul calculatoarelor".(Sursa: The New York Times)
Oamenii de ştiinţă au validat faptul că IA îmbunătăţeşte rata de detectare a cancerului în mamografiile digitale şi cele cu tomosinteză.
Astfel, rezultatele unui studiu prezentat recent la conferinţa Congresului European de Radiologie (ECR) de la Viena, Austria, care s-a desfăşurat între 1-5 martie, au arătat că utilizarea IA adjuvante a dublat valoarea predictivă pozitivă (PPV) a examenelor de mamografie digitală (DM) în general, şi a condus la o acurateţe mai mare de 90%, în cazul mamografiilor digitale cu tomosinteză (DBT), în detectarea cancerului de sân la femeile cu risc ridicat,
Comparând rezultatele obţinute pe parcursul unui an cu şi fără inteligenţa artificială (IA) adjuvantă la un program de depistare a cancerului de sân din Spania, cercetătorii au constatat că IA a avut o precizie de 92,5 % în diagnosticarea cancerului la pacientele cu risc ridicat, pe o mamografie digitală cu tomosinteză.
În cadrul studiului, cercetătorii au comparat utilizarea IA adjuvantă la 11.988 de femei (cu vârste cuprinse între 50 şi 74 de ani) care au efectuat o mamografie digitală, sau una cu tomosinteză, faţă de 16.555 de femei examinate cu un an înainte, fără sprijinul IA.
În cadrul grupului la care rezultatele au fost interpretate cu ajutorul IA, 5.049 de femei au beneficiat de o mamografie digitală şi 6.949 de femei de una cu tomosinteză, potrivit studiului.
Pentru cohorta fără IA, 7.229 de femei au avut o mamografie digitală (DM) şi 9.326 de femei au avut una digitală cu tomosinteză.
Cercetătorii au constatat că o combinaţie de IA şi DM a avut o rată globală de detectare a cancerului de 8,1/1000 în comparaţie cu 5,1/1000 pentru DM fără IA şi a avut o rată de acurateţe de 95,1% pentru detectarea malignităţii la pacientele cu un risc ridicat de cancer de sân.
IA adjuvantă a dublat, de asemenea, valoarea predictivă pozitivă globală (PPV) pentru DM (12,2%) în comparaţie cu DM fără IA (6,1%), potrivit autorilor studiului.
În cazul pacientelor cu mamografie cu tomosinteză şi IA, cercetătorii au raportat o rată de detectare a cancerului de 9,6/1000 şi o VPP de 16,5%, în comparaţie cu 5,8/1000 şi, respectiv, 13,1%, pentru mamografie cu tomosinteză fără IA.
Pentru grupul cu risc ridicat, autorii studiului au afirmat că o combinaţie între mamografia cu tomosinteză şi IA a diagnosticat corect 92,5% din cazurile de cancer de sân.
„Inteligenţa artificială ca suport pentru citirea rezultatelor în practica de screening pentru cancerul de sân creşte rata de detectare a cancerului şi valoarea predictivă pozitivă atât pentru mamografia digitală, cât şi pentru mamografia digitală cu tomosinteză", a remarcat dr. Esperanza Elias Cabot, de la unitatea de cancer mamar din cadrul departamentului de radiologie al spitalului universitar Reina Sofia din Cordoba, Spania.
Dr. Cabot a remarcat, de asemenea, o scădere de 1,7% a ratei de rechemare a pacientelor pentru control suplimentar cu IA adjuvantă şi mamografie digitală (6,6%) în comparaţie cu mamografie digitală fără IA (8,3%).
De asemenea, medicul a subliniat o creştere de 1,4% a ratei de rechemare pentru mamografia cu tomosinteză şi IA (5,8%) în comparaţie cu DBT fără IA (4,4%).
Dintre cele patru leziuni ratate de IA/DBT, dar detectate de radiologii din grupul cu risc ridicat, dr. Cabot a spus că două au fost carcinoame invazive cu distorsiuni arhitecturale, iar celelalte două au fost mase de carcinom ductal invaziv.
Două leziuni ratate de AI/DM în grupul cu risc ridicat au inclus o masă de carcinom ductal invaziv şi un carcinom ductal in situ cu distorsiune arhitecturală, potrivit studiului.
