Kako upotreba AI u zdravstvu produžava ljudski život?

Foto: Shutterstock, Privatna arhiva

Poznato je da se u medicini koriste raznovrsni uređaji za dobijanje snimaka unutrašnjih organa. Snimci su neophodni za uspostavljanje dijagnoza i utvrđivanja stanja pojedinih organa. Snimci predstavljaju bitan momenat kako u fazi dijagnostikovanja tako i u fazi i samog lečenja bolesti.

Snimci koje obezbeđuju uređaji kao što su: rentgenski aparat, ultrazvučni aparat, magneta rezonanci i drugi uređaji, mogu varirati u svom kvalitetu. Kvalitet snimka zavisi od performansi samog uređaja koje se mogu razlikovati u zavisnosti od proizvođača i tipa uređaja.

Preporučujemo

Prilikom realizacije snimka dolazi do određenih šumova koji zavise od više faktora i ne mogu se u potpunosti eliminisati. U zavisnosti od jasnoće snimaka, oni mogu biti manje ili više korisni za u medicinskom tretmanu. Cilj primene veštačke inteligencije na ovom polju je da se postigne umanjivanje šuma odnosno čišćenje medicinskih slika utiču na kliničku korisnost tih slika.

Međutim, ovi alati se ne mogu primeniti u kliničkom okruženju bez rigoroznog testiranja na kliničku korisnost, što uključuje procenu načina na koji metode uklanjanja šuma funkcionišu na klinički relevantnim zadacima. Da bi procenili jedan od ovih alata, istraživači su zadali zadatak veštačinteligenciji zadatak da ukloni šum na snimcima srca.

Da bi procenio performanse alata, istraživački tim je pogledao koliko su vizuelno slični obrađeni snimci sa običnim snimcima kao i kakav je uticaj smanjenja šuma na klinički zadatak otkrivanja srčane mane. Studija je otkrila da je alat za uklanjanje šuma imao tendenciju da izgladi snimke srca, što je smanjilo šum.

Međutim, ovo izglađivanje je takođe dovelo do smanjenog kontrasta srčanih defekata na snimcima, što pomaže kliničarima da postave tačne dijagnoze.

Ovo saznanje je prilično alarmantno, dok su metrike zasnovane na vizuelnoj sličnosti sugerisale da tehnika za smanjenje šuma zasnovana na veštačkoj inteligenciji poboljšava performanse. AI zapravo nije imala značajan uticaj ali u nekim slučajevima čak je degradirala performanse snimka.

Ovim je naglašen važna potreba za procenom AI algoritama na kliničkim zadacima, a ne samo oslanjanjem na vizuelnu sličnost kao meri uspešnosti.

Obezbeđivanje da smanjenje šuma zasnovano na veštačkoj inteligenciji dobro funkcioniše za stvarne kliničke zadatke a ne samo estetski, značilo bi veliku korist za pacijente stvaranjem visokokvalitetnih slika za kraće vreme ili sa smanjenim dozama zračenja.

Rekonstrukcija slike zasnovana na veštačkoj inteligenciji povezana je sa nekim rizicima izobličenja, što može dovesti do netačnih dijagnoza. Iako je ukupan rizik od ovog problema nizak, pružaoci usluga moraju da razmotre potencijalne probleme koji bi mogli nastati kada se koriste veštačka inteligencija za rekonstrukciju slike.

Očigledno je da veštačka inteligencija pomaže pri lečenju i na taj način produžava ljudski život. Kakve će sve prednosti AI obezbediti, saznaćemo u bliskoj budućnosti.

(Telegraf.rs/Goran Kunjadić)