W Polsce z powodu raka prostaty codziennie umiera około 15 pacjentów. U co 8 mężczyzny ta choroba zostaje zdiagnozowana w trakcie jego życia. Niestety, diagnostyka raka prostaty jest skomplikowana i trudna w porównaniu do metod wykrywania innych nowotworów. Badacze z Laboratorium Stosowanej Sztucznej Inteligencji w Ośrodku Przetwarzania Informacji – Państwowym Instytucie Badawczym (OPI PIB) wykorzystali sztuczną inteligencję (SI) do usprawnienia diagnostyki obrazowej raka prostaty. Najlepsze rezultaty uzyskali z zastosowaniem sieci neuronowych. Jakość otrzymanej diagnozy była na poziomie doświadczonego lekarza specjalisty lub wyższa.
Długotrwała, skomplikowana diagnostyka
Rak prostaty to obecnie jeden z dwóch najczęściej rozpoznawanych nowotworów złośliwych u mężczyzn.To poważna choroba, która dotyka głównie starsze osoby. Szybka, właściwa diagnostyka pozwala odpowiednio dobrać terapię i zwiększyć szansę pacjenta na przeżycie. Zmiany nowotworowe najdokładniej pozwala zobrazować rezonans magnetyczny (MRI). Niestety, badanie raka prostaty za pomocą tej metody jest skomplikowane, gdyż dotyczy różnych sposobów obrazowania narządu. Każdy otrzymany obraz musi być przeanalizowany osobno i posiada swoje charakterystyki, które są specyficzne dla tego rodzaju raka. Otrzymane wyniki oceniane są według skali PI-RADS (Prostate Imaging-Reporting and Data System), która umożliwia rozróżnienie zmian istotnych klinicznie. Analiza ta wymaga specjalistycznej wiedzy radiologów. Interpretacja wyników jest subiektywna i zauważalne są różnice pomiędzy doświadczonymi specjalistami, a początkującymi. Badania wykazały, że radiolodzy różnie interpretują, czy potencjalna zmiana nowotworowa jest inwazyjna.
– Z naszych badań wynika, że sztuczna inteligencja może skutecznie usprawnić pracę lekarzy. Rezultaty są bardzo obiecujące i jestem przekonany, że także pomogą one innym naukowcom opracować nowoczesne narzędzia technologiczne, mające zastosowanie w diagnostyce nie tylko raka prostaty, ale także i innych chorób – mówi dr inż. Jarosław Protasiewicz, dyrektor OPI PIB.
Ograniczenie liczby bolesnych biopsji
Naukowcy z Laboratorium Stosowanej Sztucznej Inteligencji w OPI PIB opracowali platformę badawczą eRADS, która służy do standaryzacji opisów raportów medycznych. Platforma umożliwia zbieranie danych z badań, co w przyszłości pomoże stworzyć rozwiązania, które automatycznie będą szacowały cechy istotne klinicznie. Zastosowano w tym przypadku sztuczną inteligencję do wspomagania procesów decyzyjnych. Badacze OPI PIB przeprowadzili badania pilotażowe z udziałem 16 pacjentów, diagnozowanych przez dwóch radiologów podczas ich dyżuru w Centralnym Szpitalu Klinicznym MSWiA w Warszawie. Specjaliści ci różnili się stażem pracy
w zawodzie. Ich celem była ocena rzetelności oraz wstępnej użyteczności klinicznej systemu eRADS. Wyniki badania pilotażowego są obiecujące. Oceny istotności klinicznej zmiany przez radiologów z wykorzystaniem narzędzia opracowanego przez naukowców OPI PIB są bardziej zgodne, niż gdy dokonują oni analizy bez użycia platformy. Zastosowanie eRADS pomaga zmniejszyć różnice między jakością diagnozy lekarzy doświadczonych i niedoświadczonych. Precyzyjna ocena zmian pozwoli znacznie ograniczyć liczbę pacjentów, którzy są wysyłani na biopsję. W przypadku badania prostaty wiąże się ona z dyskomfortem pacjenta. Polega na pobraniu materiału z kilku do kilkunastu wkłuć.
Sieci neuronowe zastąpią lekarzy?
Zastosowanie wiedzy domenowej w architekturze sieci neuronowych wpływa na szybkość uczenia modelu w przypadku diagnostyki raka prostaty. Analizowano efekt lokalizacji zmiany w prostacie i niezależnie od tego czynnika, wyniki otrzymane za pomocą modeli wykorzystujących sieci neuronowe były takie same lub lepsze od diagnozy postawionej przez doświadczonych radiologów. Potwierdziły to wyniki badania OPI PIB z użyciem danych historycznych od 6 radiologów oceniających 32 zmiany nowotworowe. Sztuczna inteligencja wykorzystująca uczenie głębokie nie zastąpi jednak lekarzy, ale ułatwi im pracę i przyspieszy rozpoczęcie leczenia pacjenta. Wciąż jednak mało jest otwartych zbiorów baz danych, które można wykorzystać do usprawnienia algorytmów sztucznej inteligencji. Należy pamiętać, że modele te są tak dobre, jak dane, na których zostały wyuczone. Chodzi zarówno o ich liczebność, jak i o jakość.
Specjalistyczny portal dedykowany zdrowiu kobiety