Google sodeluje pri razvoju AI orodij za odkrivanje raka dojk

Google je pred kratkim objavil, da je podjetju za medicinsko tehnologijo iCAD podelil licenco za lastniški raziskovalni model AI (umetne inteligence) za odkrivanje raka dojk. To je prvič, da Google licencira tehnologijo z upanjem, da bo sčasoma pripeljala do natančnejšega odkrivanja raka dojk in ocene tveganja.

Podjetji nameravata sčasoma tehnologijo uvesti v kliničnih okoljih. V korespondenci s spletnim portalom The Verge je Googlova vodja komunikacij Nicole Linton razkrila, da se nadejajo lansiranja v letu 2024. Komercialna uvedba pa je še vedno močno odvisna od uspešnosti nadaljnjih raziskav in testiranj. »Premišljeno bomo napredovali in sproti testirali stvari,« je dejala Lintonova v elektronskem sporočilu.

Partnerstvo temelji na Googlovem predhodnem delu za izboljšanje odkrivanje raka dojke. Leta 2020 so Googlovi raziskovalci v reviji Nature objavili članek, v katerem so ugotovili, da njihov sistem umetne inteligence prekaša več radiologov pri prepoznavanju znakov raka dojke. Model je zmanjšal lažno negativne rezultate za do 9,4 odstotka in lažno pozitivne rezultate za do 5,7 odstotka med tisoči preučenih mamogramov.

Obstoječa orodja za odkrivanje raka dojk bi postala še bolj natančna

iCAD načrtuje vključitev Googlovega mamografskega raziskovalnega modela AI v obstoječa orodja iCAD. Na prvem mestu je orodje »ProFound AI«, ki analizira slike iz digitalne tomosinteze dojk (DBT), napredne tehnike slikanja, včasih imenovane »3D mamografija«. Orodje skenira slike DBT, da poišče maligne gostote mehkih tkiv in kalcifikacijo. iCAD prav tako načrtuje uporabo Googlovega modela s svojim orodjem za oceno tveganja, za katerega družba pravi, da zagotavlja oceno tveganja za raka dojke, prilagojeno vsaki osebi.

Strokovnjaki upajo, da bi umetna inteligenca lahko postala orodje za pomoč radiologom in njihovim pacientom. Na splošno medicinski strokovnjaki k umetni inteligenci pristopajo previdno. V Googlovi raziskavi leta 2020 je bilo nekaj primerov, ko so radiologi opazili raka, ki ga model sprva ni videl. Poleg tega ni ravno zlatega standarda za diagnosticiranje raka. To bi lahko otežilo vzpostavitev dobrega izhodišča pri vzpostavljanju algoritma. Namesto, da bi se držali binarnih rezultatov – rak ali brez raka – bi se takšna AI orodja lahko izboljšala tako, da bi ponudila več kot dve možnosti za upoštevanje t. i. sive diagnostične cone, poroča James Vincent s portala The Verge.

Če se preveč zanašate na umetno inteligenco, ne da bi pri tem sodelovali z zdravniki, ki lahko ocenijo vse podrobnosti zdravja pacientov, zlasti ko gre za poskus odkrivanja raka dojk (še posebej v zgodnjem stadiju), bi lahko povečali tveganje za prekomerno diagnozo, t. j. diagnoza bolezni, ki nikoli ne bo vodila do simptomov ali povzročila smrt v bolnikovi pričakovani življenjski dobi. Prekomerne diagnoze so nevarne iz vidika tesnobnosti in nepotrebnega zdravljenja.

Poleg tega Google pravi, da sodeluje tudi z Nacionalno zdravstveno službo Združenega kraljestva (NHS) in Imperial College London, da bi ugotovil, ali lahko tehnologija umetne inteligence deluje kot »drugi neodvisni opazovalec« pri dvojnem odčitavanju mamografov, da bi »radiologom omogočila, da se osredotočijo na visoko prioritetne primere, hkrati pa izboljšuje doslednost in kakovost pregledov.«