Prestížny vedecký časopis Radiology publikoval štúdiu, ktorá odhalila, že umelá inteligencia (AI) môže z mamografie identifikovať aj inak prehliadnuté prípady rakoviny či vlastnosti prsného tkaniva, ktoré pomáhajú predpovedať jej budúci vývoj. Práve rakovina prsníka je najčastejším ženským onkologickým ochorením. Každý rok na Slovensku pribudne viac ako tritisíc nových prípadov.
O umelej inteligencii, jej spoľahlivosti a budúcnosti v zdravotníctve sme sa rozprávali s Petrom Jurkáčkom, ktorý sa venuje vývoju systémov umelej inteligencie v zdravotníctve a odborníkom na etiku umelej inteligencie Jurajom Podroužkom z Kempelenovho inštitútu inteligentných technológií.
Odborníci sa zhodujú na prínose umelej inteligencie. Avšak upozorňujú na jej správne nastavenie pri jej trénovaní či správnu interpretáciu výsledkov, ktoré ponúka. Ľudského lekára však umelá inteligencia zrejme tak skoro nenahradí. Na tom sa zhodujú aj rádiologička z nitrianskeho diagnostického centra Jessenius Zuzana Behúnová a klinická onkologička Bibiana Vertáková Krakovská z Onkologického ústavu sv. Alžbety v Bratislave.
V štúdii spomínanej vyššie umelá inteligencia skúmala viac ako 18-tisíc žien. Jej algoritmy následne prekonali štandardný klinický model rizika rakoviny pre predpovedanie vývinu ochorenia v priebehu piatich rokov. Vedci si však nie sú istí, ako sa to presne stalo. Výsledky štúdie zverejnili ešte v júni v časopise Severoamerickej rádiologickej spoločnosti (RSNA) Radiology.
Môže identifikovať aj prehliadnuté prípady
Štúdia odhalila, že umelá inteligencia môže identifikovať prehliadnuté prípady rakoviny či vlastnosti prsného tkaniva, ktoré pomáhajú predpovedať jej budúci vývoj. „Niečo v mamogramoch nám umožňuje sledovať riziko rakoviny prsníka. Toto je „čierna skrinka“ umelej inteligencie,“ povedal vedúci výskumník a rádiológ v spoločnosti Kaiser Permanente Northern California Vignesh Arasu.
Štúdia sa zameriavala na dáta žien z USA, ktoré si nechali spraviť mamografické vyšetrenie v roku 2016 a nenachádzali sa u nich žiadne viditeľné dôkazy rakoviny. Z nich až 4 584 ochorenie diagnostikovali do piatich rokov od vyšetrenia. Umelú inteligenciu testovali v porovnaní so štandardnými klinickými modelmi používanými na posúdenie rizika ochorenia u žien. Tie využívajú informácie zahrňujúce vek, rodinnú anamnézu ochorenia, ako aj to, či už pacientka rodila a mamografické vyšetrenia.
„AI na predpovedanie rizika rakoviny nám ponúka možnosť individualizovať starostlivosť o každú ženu, ktorá nie je systematicky dostupná,“ spresnil doktor Arasu. „Je to nástroj, ktorý by nám mohol pomôcť poskytnúť personalizovanú, precíznu medicínu na národnej úrovni,“ dodal.
Aj klinická onkologička Vertáková Krakovská tento výsledok hodnotí pozitívne. „Je to pomocná metóda, ktorá v správnom čase a v správnych rukách môže byť nápomocná najmä vo včasnej diagnostike,“ uviedla.
Spoľahlivosť AI diagnostiky
Spoľahlivosť diagnostiky prostredníctvom umelej inteligencie závisí od konkrétneho prípadu. “Máme štúdie, ktoré deklarujú, že umelá inteligencia je pre niektoré medicínske úlohy spoľahlivejšia ako človek. Príkladom je diagnostika zubného kazu z 2D RTG snímok. Ale stačí nám to na to, aby sme mohli považovať podobné AI systémy za dostatočne spoľahlivé? Osobne si myslím, že áno, ale nie vždy je jednoduché to dostatočne jasne preukázať,“ spresnil odborník Peter Jurkáček.
Podľa neho môže byť problematické porovnávanie spoľahlivosti lekára a systému umelej inteligencie, ktoré sa deje na nejakej konkrétnej úlohe za špecifických, niekedy až laboratórnych podmienok, bez znalostí širšieho kontextu, v ktorom diagnostika prebieha.
Spresnil, že do porovnania vstupuje množstvo informácií. Aj takých, ktorými bežne nedisponujeme (napríklad pri lekárovi to môže byť historický počet úspešných a neúspešných diagnóz). Pritom pri umelej inteligencii by tu mala byť schopnosť transparentne poskytnúť viaceré informácie (napríklad o dátach, na ktorých sa systém AI trénoval a vyhodnocoval, či jeho chybovosť v diagnostike).
Lekár by sa stále mal spoliehať predovšetkým na vlastný názor. “Samozrejme, v prípade diagnostiky medicínskych dát má hlavné slovo lekár. Umelá inteligencia tu nie je na to, aby ho úplne nahradila. Ale len aby slúžila ako doplnkový nástroj pri rozhodovaní,“ dodal.
Môže sa umelá inteligencia mýliť?
Podľa Podroužka by sa na otázku, či sa AI môže aj mýliť, dalo v krátkosti, ale nie celkom presne povedať, že môže. “Pre dnešné systémy umelej inteligencie, ktoré sú postavené na učení z veľkého množstva dát, je charakteristické, že sú veľmi citlivé práve na kvalitu dát z ktorých sa učia. Ak potom máme pri tomto učení k dispozícii prevažne dáta, ktoré sú obmedzené iba na určitú časť populácie, potom výstupy takéhoto umelá inteligencia systému nemusia byť rovnako presné aj pre inú časť populácie,“ vysvetlil.
Takéto problémy môžu nastať v prípade, že sa umelá inteligencia trénuje len na údajoch z určitých štátov, čo následne môže mať negatívny dopad na presnosť systémov v ďalších štátoch či krajinách s iným demografickým zložením.
“Za exemplárny prípad podobnej diskriminácie môžeme považovať nasadenie systému umelej inteligencie na posudzovanie rizikovosti pacientov, ktorý pri podobnom zdravotnom stave prisudzoval afroameričanom nižšiu mieru zdravotných rizík. Signalizoval tak až o polovicu nižšiu potrebu liečby pre týchto pacientov oproti belošským pacientom. A to na základe nesprávneho vyhodnotenia historických dát o nákladoch na liečbu,“ ozrejmil.
Jurkáček situáciu prirovnal k vysokoškolskému študentovi, ktorý má kapacitu naučiť sa danú látku, avšak použije pritom zlé alebo nedostatočné poznámky. Z tých sa ju následne nenaučí dobre. Tak s vysokou pravdepodobnosťou na skúške neprejde.
Budúcnosť AI v zdravotníctve
Jurkáček poukázal na to, že v zdravotníctve je stále viac pacientov ako doktorov. “Najväčší prínos umelej inteligencie v zdravotníctve vnímam v tom, že sa možno dokáže vďaka takýmto systémom raz tento pomer prinajmenšom vyrovnať,“ uviedol.
“Keď sa nad tým zamyslíme, tak AI systémy vieme pomerne ľahšie “naklonovať” než ľudí. Nehovoriac o medicínskych expertoch, ktorí musia stráviť netriviálne množstvo času, aby dosiahli potrebné vzdelanie a skúsenosti. Tým, že umelú inteligenciu naškálujeme a prispôsobíme jej výstupy pre viac zariadení naraz, vieme zabezpečiť individuálny prístup k pacientom. Odbremeníme tak lekárov aj zdravotnícky personál,“ spresnil.
Porovnal tiež rýchlosť, s akou dokáže umelá inteligencia pracovať s komplexnými dátami a získať tak zaujímavé zistenia, ktoré by ľudia získavali nepomerne dlhšie. “To sa ukazuje ako veľmi cenné napríklad v tom, že vďaka umelej inteligencii dokážeme zrýchliť vývoj nových účinných liečiv. Ako aj minimalizovať počet pacientov potrebných na ich otestovanie,“ ozrejmil.
Zodpovednosť na pleciach ľudí
Dokázala by AI v budúcnosti úplne prevziať istú časť diagnostiky ochorení? Podľa Podroužka sa to technicky dá predstaviť. “Dôležité je však vnímať aj morálnu či právnu rovinu. Ak systém umelej inteligencie bez ľudského dohľadu dospeje k chybnému rozhodnutiu, ktoré bude mať zásadný dopad na zdravie alebo život pacientov, kto bude zodpovedný za toto rozhodnutie? Asi by sme chceli, aby to bol stále človek,“ odôvodnil.
Otázne podľa neho je, kto by to mal byť. “Lekár, ktorého autonómiu sme týmto zásadným spôsobom obmedzili, prípadne vývojári, ktorí vytvorili daný systém, ale nemusia rozumieť kontextu, v ktorom sa systém nasadil?“ spresnil.
Preto si myslí, že je dôležité si ešte pred masovým rozšírením podobných systémov jasne stanoviť, pre ktoré prípady si môžeme dovoliť väčšiu mieru autonómie pre systémy umelej inteligencie a pre ktorú budeme potrebovať väčšiu mieru priameho ľudského dohľadu.
„V prípade tak citlivej oblasti ako je zdravotníctvo očakávam, že väčšina systémov bude stále potrebovať veľkú mieru ľudského dohľadu. Nie preto, že by to nešlo technicky implementovať aj bez ľudí, ale skôr s ohľadom na naše očakávania. A to, že to budú práve ľudia a nie stroje, ktorí musia niesť svoj diel zodpovednosti za prípadné zlyhania a chyby,“ dodal.
Lekári sú opatrnejší
Ani rádiologička Behúnová si nemyslí, že by umelá inteligencia mohla v blízkej budúcnosti nahradiť ľudského lekára. „Vzhľadom na špecifiká diagnostiky rakoviny prsníka a veľkú variabilitu fyziologických a nezhubných zmien si nemyslím, že by v dohľadnej dobe dokázala umelá inteligencia úplne nahradiť rádiológa,“ uviedla.
K nenahraditeľnosti ľudského lekára sa prikláňa aj klinická onkologička Vertáková Krakovská. „Ľudský faktor skúseného odborníka je dôležitá devíza,“ spresnila.
Behúnová pripomenula, že manažment pacienta v medicíne je oveľa komplexnejší. Podľa nej tiež musí zohľadňovať aj pohľad na pacienta ako osobu, čo AI ťažko nahradí. Prikláňa sa však k podpore lekára umelou inteligenciou, napríklad prostredníctvom upozornení na možné podozrivé zmeny či šetrenia času a zefektívnenia procesu.
„Jednou z možností je napríklad náhrada jedného z dvoch povinných čítaní mamografie umelou inteligenciou. To by uvoľnilo časť lekárskych kapacít,“ doplnila presnejší príklad.
„Vie nám pomôcť v rôznorodých čiastkových krokoch, pokiaľ ju aplikujeme s rozumom a poznaním jej limitov,“ dodala. Priznala však, že jej osobný postoj je ku umelej inteligencii opatrný. Podľa nej si treba si zachovať triezvy pohľad a nevidieť v AI žiadnu zázračnú metódu. Pripomenula, že každá nová metóda či postup prinášajú aj nové výzvy a problémy. Aj ona zároveň poukázala na nedoriešené právne otázky, napríklad v prípade nesenia zodpovednosti, ak sa AI pomýli.
Diagnostika rakoviny prsníka
Najúčinnejší spôsob, ako znížiť úmrtnosť na rakovinu prsníka, je podľa rádiologičky Behúnovej organizovaný mamografický skríning. Je prevažne cielený na vekovú skupinu 50 až 69 rokov. V niektorých krajinách je to už od 40. až 45. roku roku, avšak nikde nie pred 40. rokom.
„Takéto organizované systémy umožňujú efektívne využitie kapacít na najviac ohrozené skupiny žien v zmysle tzv. medicíny založenej na dôkazoch a zároveň majú mechanizmy na neustále sledovanie kvality na základe zbieraných štatistických dát, čo je nevyhnutné pre ďalší rozvoj a zlepšovanie systém,“ spresnila.
Behúnová však upozornila aj na nedostatky. Slovensku podľa nej v tejto oblasti najviac treba zosúladenie legislatívne nastaveného systému preventívnych vyšetrení prsníkov s vedeckými poznatkami i postupmi vo vyspelých krajinách.
„Čiže rozšíriť a skvalitniť náš ťažko sa rozbiehajúci organizovaný mamografický skríning a naopak odstrániť zo systému medicínsky neopodstatnené zložky, ktoré reálne nepomáhajú vo včasnom záchyte rakoviny a pritom spotrebúvajú nedostatkové medicínske kapacity i zdroje,“ spresnila s tým, že ide najmä o preventívne ultrazvuky mladých žien, ktoré sú podľa vedeckých faktov i odporúčaní nadnárodných odborných spoločností nevhodné a neefektívne. „Prevencia u žien bežného rizika má začínať najskôr po 40 roku, a to cestou mamografie,“ dodala.
Podľa Behúnovej žiadna umelá inteligencia nespraví citeľný rozdiel v prognóze žien s rakovinou prsníka, pokiaľ nie je správne nastavený systém v tom, koho je a u koho nie je efektívne vyšetrovať. Zároveň musí byť pre cieľovú skupinu vyšetrenie aj dobre dostupné.
Vertáková Krakovská podtrhla aj edukáciu pacientov, respektíve asymptomatickej populácie o nutnom preventívnom vyšetrení a o skríningoch. „Najdôležitejší faktor je čas. Včasná diagnostika vedie k včasnej a menej agresívnej liečbe – k lepším výsledkom liečby, a dlhodobému prežívaniu celkovo, ako aj bez recidívy,“ dodala.
