hirdetés
hirdetés

Az orvosi képalkotásban is menő a mesterséges intelligencia

Orvos, gép és MI

Az első röntgensugárhoz képest a ma alkalmazott orvosi képalkotó technológiák rendkívül hatékonyak. Tiszta képeket készíthetünk a test belső szerveiről, struktúráiról és rendszeréről, ezeknek a képeknek a segítségével az orvosoknak lehetőségük van szike nélkül pontosan diagnosztizálni.

hirdetés

Az orvosi képalkotó technológiák legújabb fejlesztései lehetővé teszik a mozgóképek rögzítését is, így az orvosok többet láthatnak egy statikus pillanatképnél, mozgásban láthatják a működő szerveket és rendszereket. De hogyan dolgozza fel ezt a rengeteg képet egy orvos? A mesterséges intelligencia segítségével, amely úgy szolgálja ki az orvosokat és teszi hatékonyabbá a diagnosztika és a gyógyítás folyamatait, mint egy nagyon tapasztalt klinikai asszisztens.

A gyorsaság az egyik fő kihívás

A mesterséges intelligencia (MI) az elmúlt években elragadta az orvosok képzeletét is, egyre több nagyvállalat és kórház kutatja ezeket a rendszereket, hogy tökéletesítsék a klinikai gyakorlatban. Az AI, amit nevezhetünk gépi tanulásnak vagy mesterséges neurális hálózatoknak, hatalmas mértékben megkönnyíti és jelentősen hatékonyabbá teszi az orvosok munkáját. Ezek a rendszerek jelentősen növelik a diagnosztika pontosságát, ugyanakkor gyorsabb ellátásra is lehetőséget adnak. Ez napjainkban különösen fontos, amikor hosszú várólisták vannak a klinikákon, és az orvosok egyik legnagyobb problémája, hogy túl sok beteginformációval kell dolgozniuk, amelynek felmérésére nincs minden alkalommal lehetőség. Az MI erre a kihívásra ad választ.

Forrás: 123rf
Forrás: 123rf

Az egészségügyi elektronikus nyilvántartások megjelenésével a betegadatok gyorsan halmozódnak fel, olyan információkat is elér az orvos, amelyeket korábban nem, vagy legalábbis nem egy sima adatbányászat révén. Ezek az adatok olyan információkat tartalmaznak, mint a korábbi képalkotó eljárások során született eredmények – röntgen-, MRI- vagy CT-felvételek –, a korábbi terápiás eljárások információi, laborértékek, patológiás jelentések, EKG-görbék, implantálható elektrofiziológiai készülékekről automatikusan letöltött adatok – gyakorlatilag bármilyen digitális adat megjelenik a szervezetről, azonnal elérhetővé és értékelhetővé válik. Ha hozzátesszük, hogy ezekbe a rendszerekbe becsatlakozik egy kórházi információs, valamint egy társadalombiztosítási számlázó rendszer, akkor rögtön világossá válik, hogy mekkora változást jelenthet a betegellátás gyorsaságára és hatékonyságára nézve az MI.

Hathatós segítség

Az elkövetkező néhány évben további adatrobbanás várható a kétirányú betegportálok használatával, amikor már a betegek feltölthetik saját adataikat és képeiket az okos egészségügyi eszközeikről vagy egy applikáción keresztül az elektronikus egészségügyi nyilvántartási rendszerbe. Ezek közé az adatok közé bekerülhetnek olyan képek, amelyeket a páciens rögzített, például egy sebgyógyulásról, ennek segítségével csökkenthető az orvos-beteg személyes vizit gyakorisága. Továbbá a gyógyszerezés, a vérnyomás, a vércukorszint, de akár a testtömegindex változása is bekerülhet ezen adatok közé. Képzeljük el, hogy egy orvosnak kell feldolgoznia ezeket az adatokat, mintha tűzoltó slagból próbálna valaki inni. Nagyon nehéz a nagy mennyiségű adatból kiválasztani a klinikai szempontból releváns információkat, és ezen a ponton kap a mesterséges intelligencia kulcsfontosságú szerepet.

Az MI nem diagnosztizál, nem helyettesíti az orvosokat, csak abban segít, hogy azok a beteg ellátásához szükséges releváns adatokhoz könnyen emészthető formában azonnal hozzájussanak. Hamarosan, ha egy radiológus vizsgál egy mellkasi számítógépestomográfia- (CT-) felvételt, közben az egészségügyi MI-rendszer ugyanannak a képnek az elemzésével, valamint a feltárt anatómiai betegtörténet átfésülésével felülvizsgálja, és azonnal azonosítja a lehetséges eredményeket. Ha a vizsgálatra mellkasi fájdalom miatt került sor, akkor az MI figyelembe veszi a következő adatokat:

  • A korábbi szívvizsgálatok eredményeit
  • Kórképeket: például aorta aneurizma, magas vérnyomás, koszorúér-elzáródások, dohányzás, tüdőembólia, rák, mélyvénás trombózis vagy különböző implantátumok megléte
  • A gyógyszerinformációs adatokat
  • A korábbi betegségeket COPD-re, szívelégtelenségre, szívkoszorúér-betegségre és antikoagulánsokra vonatkozólag
  • A korábbi képalkotó vizsgálatok eredményeit, amelyek segíthetnek a diagnózisban
  • A zárójelentéseket
  • A legújabb laboratóriumi eredményeket és az esetleges patológiai jelentéseket

Mindezen információk összegyűjtése túl sok időt venne el az orvostól.

Orvos + gép

Tavaly februárban mutatták be az első mesterséges intelligenciával felvértezett orvosi képalkotó berendezéseket az Egészségügyi Információs és Menedzsment Rendszerek Társaságának (HIMSS) éves konferenciáján, ahol több gyártó is jelen volt. Az IBM/Merge, a Philips, az Agfa és a Siemens is elkezdte már integrálni az MI-t az orvosi képalkotó szoftvereibe. Ezek a szoftverek elképesztő mennyiségű adatot tudnak begyűjteni, és azokat pillanatok alatt feldolgozni, kiértékelni. A General Electric álláspontja, hogy hamarosan elkerülhetetlenné válik a mesterséges intelligencia bevezetése a gyógyászatba, azon belül is legkorábban a diagnosztika területére. A GE-nél az elsődleges terület, ahol a digitális orvoslásra mentek rá, a rákdiagnosztika, hiszen a rákos megbetegedések száma egyre növekszik, és az MRI- és CT-felvételek kiértékelése egyre nagyobb feladatot igényel az orvosok részéről. Egy MI-szoftver a rengeteg betáplált képből nagy biztonsággal ismeri fel a daganatos elváltozásokat, szemben egy rezidens orvossal, aki még nem rendelkezik kellő tapasztalattal, gyakorlattal. Már most körülbelül 10 milliárd képet tárolnak a GE egészségügyi archívumai. Az Észak-amerikai Radiológiai Társaság (RSNA) éves konferenciáján mutatta be azt a predikciós analitikai szoftvert, amelyet MI-vel vértezett fel, ezzel az egészségügyi üzletága a világ számos pontján vesz részt kutatási együttműködésekben Massachusettstől Debrecenig.

Forrás: 123rf
Forrás: 123rf

A Massachusetts General Hospital és a Data Science Institute 2017 decemberében 10 éves együttműködési megállapodást írt alá a GE-vel, hogy a kórház által generált – átlagosan évi 50 petabájt – adatot a rendelkezésükre bocsátják a kutatásaikhoz, ugyanis ők jelenleg az adatok 97%-át soha nem használják fel. Nemsokára több ezer algoritmus fog együttműködve dolgozni azon, hogy az orvosok munkáját megkönnyítsék és hatékonyabbá tegyék. A General Electric hazai leányvállalata, a GE Hungary Kft. kiemelt partnere lett a Debreceni Egyetemnek a digitális egészségügyi innovációkkal kapcsolatos törekvésekben. A digitális medicina, a mesterséges intelligencia, a virtuális valóság, illetve a sportorvoslás területeit érintő kutatás-fejlesztési programokban működnek együtt.

Az itthoni gyakorlatban

Bogner Péter radiológusprofesszort kérdeztük, hogy Magyarországon mennyire elterjedt a mesterséges intelligencia integrálása az orvosi képalkotásba. „Tavaly Chicagóban az RSNA konferenciáján komoly fejlesztéseket mutattak be, amely termékek már piacra dobás előtt állnak. Elsősorban a magas kontrasztanyagos felvételeknél vagy a mammográfia területén jelent meg az MI, de jól látható az is, hogy miként segíti akár egy mellkasröntgen diagnosztikáját: nemcsak a daganatot detektálja, de a légmellet és a gyulladásos elváltozásokat is. „Én a legnagyobb kihívást jelenleg abban látom, hogy ha egy cég bemutat egy terméket, az a szoftver általában egy elváltozásra tudja felhívni a figyelmet. Mi van, ha több betegség van jelen egy szervezetben? Komplex algoritmusoknak kell megszületniük ahhoz, hogy valóban hatékonyan lehessen ezeket használni” – mondta Bogner Péter.

Jelenleg az orvoslátogatók nem arról beszélnek, hogy az MI-rendszerek kiváltanák az orvost, hanem arról, hogy miként tudja a gép az orvos hatékonyságát növelni, valamint a minőségbiztosítás és az ellenőrzés területén milyen jelentős lehetőségeket hordoz magában a technológia. „Fontos hangsúlyozni, hogy a felelősség továbbra is az orvosé, attól függetlenül, hogy a gépi előszűrések – ahogy Chicagóban is lehetett látni – 95% fölötti pontosságot hoznak, pont, mint a legjobb specialisták.”

A teleradiológia már napi rutinnak számít Magyarországon is, ezen a területen már lezajlott a digitális automatizáció – a diagnózisok kevesebb mint 1%-ánál fordul elő téves diagnózis. „A legjobbkor jön az új technológia, ugyanis a hazai radiológusközösség nyugdíjas korban van már, a fiatalok számára pedig nem izgalmas az orvosi képalkotó rendszerek eredményeinek az elemzése. Az egyszerű munkákat lehet digitalizálni, míg az összetettebb feladatokat elvégzi az orvos.”

Azt, hogy mégis mi lassítja ennek a kiforrott technológiának az általános elterjedését, Bogner úgy válaszolt: „Egyrészt emberi, másrészt szabályozási okai vannak. Előbbiek bizalmatlanok, az utóbbiak pedig még nem teremtették meg az egységes protokollt a kórházakban és a különböző diagnosztikai berendezések között.”

Trapp Henci
a szerző cikkei

hirdetés
Ha hozzá kíván szólni, jelentkezzen be!
 
hirdetés
hirdetés
hirdetés
hirdetés