Как компютрите поддържат лекарите

Специално обучените компютри понякога могат да поставят по-точни диагнози от лекарите. Те биха могли да подкрепят медицински специалисти в много области

Гласови асистенти като Siri или Alexa, които изключват светлината в банята, ако желаете. Навигационни системи, които показват риска от задръствания и предлагат обходни маршрути. Рекламни банери в интернет, които препоръчват допълнителни продукти след извършване на онлайн покупка. Изкуственият интелект (ИИ) отдавна е попаднал в нашето ежедневие. И сега медицината също откри потенциала на тази технология. Почти всеки ден изследователските групи докладват за нови начини, по които ИИ може да подпомогне лекарите - при поставяне на диагнози, избор на терапия или проследяване на напредъка на заболяването.

Казано по-просто, изкуственият интелект работи като човешкия мозък. Компютрите първо се захранват с много данни, които след това използват за разпознаване на изображения или предоставяне на отговори на въпрос. Експертите говорят за машинно обучение тук, а когато се доразвие, говорят за дълбоко обучение или невронни мрежи.

Машините могат да разпознават модели по-добре

Но можете ли да разчитате на такива резултати? Разпознава ли компютърът в рентгеновото изображение също толкова добре, колкото и лекар? Или дори по-добре? "Изкуственият интелект изглежда много по-дълбоко в биологията на тумора, отколкото може човешкият мозък", казва професор Майкъл Форстинг, главен рентгенолог в Университетската болница в Есен. „Разпознава модели, които не виждаме.“ Ето защо проучванията стигат до извода, например, че дигиталният лекар може да прави разлика между доброкачествени бенки и меланом по-добре от повечето лекари по плът и кръв.

Кожни следи: доброкачествени или злокачествени?

Безобиден ли е пигментният белег или е рак на черната кожа, меланом? Дерматолозите не винаги могат да преценят това със сигурност, като ги гледат. Професор Холгер Хенсле от Университетската клиника по дерматология в Хайделберг разработи система, която подпомага лекарите в тяхната работа.

В едно проучване той вижда разликата по-добре от повечето от 58 дерматолози. Само много опитни лекари бяха по-точни. Сега системата се използва в около 40 практики. „Лекарят винаги трябва първо да е гледал рождената марка - обяснява Хенсле, - едва тогава може да включи изкуствения интелект.“ Решението остава на лекаря. Той може да вземе под внимание и друга информация, например дали маркировката на кожата се е променила или е нова.

Много учени работят по други приложения, някои от които предстои да бъдат приложени на практика. Например проект за Форстинг: с 95 процента вероятност неговата система може да използва ядрено-магнитен резонанс, за да предскаже дали ракът на маточната шийка вече е развил метастази. Без отстраняване на тъкани и без професионална оценка на лекар.

По-малко рутинна работа

Програми на други изследователи, например, откриват рак на гърдата на мамографии най-малко толкова често, колкото лекарите. Диагностиката на рак на белия дроб също е един от проектите, които са изминали дълъг път.

За рентгенолога Форстинг обаче AI първоначално има още едно предимство. Можете да освободите лекаря от много рутинни задачи. Например, преброяване на огнищата на възпаление при пациенти с множествена склероза. Или измерването на размера на тумора по време на контролни прегледи.

Освен всичко друго, това може да предотврати грешки, които възникват от „удовлетворението от търсенето“, както казват лекарите. Така че от удовлетворението, че сте открили находката, която търсите. Тогава това лесно води до факта, че други аномалии не се забелязват. Определен е броят на огнищата на МС, но метастазите в областта на диагностиката са пренебрегнати. Ако компютърът поеме рутината, лекарят може да се съсредоточи върху всичко друго, което записите могат да разкрият.

Един лекар, 20 пациенти в реанимация

Д-р Александър Майер им Син, бъдещ сърдечен хирург в Германския сърдечен център в Берлин. Той се формира от опита, който трябваше да направи като млад лекар: като единственият лекар в интензивно отделение, който гледа 20 пациенти.

Сега Майер е нахранил компютър с данните на 11 000 пациенти и е разработил система за помощ от него. Това събира голямото количество данни, което е
частните пациенти се събират, обединяват и анализират. „Това позволява на компютъра да идентифицира усложнения на ранен етап, които все още не са ясно очевидни и могат да избягат от лекаря, особено в забързани ситуации“, обяснява Майер. ИИ дори може да предотврати смъртните случаи по този начин. Например, защото позволява по-бърза намеса в случай на бъбречна недостатъчност.

По-добре от човека?

Компютрите също могат да помогнат за диагностициране на мозъчен кръвоизлив, неоткрит от лекарите. В EKG ще откриете сърдечни аритмии. Те имат потенциала да препоръчват терапии за отравяне на кръвта. Те разпознават белодробните емболии.

Но AI не работи перфектно. Точността на техните диагнози често е над 90 процента, но почти никога 100. Все пак това често е достатъчно, за да надмине лекарите или поне да бъде наравно с тях.

Изкуственият лекар може да се поучи от това - чрез допълнителни данни, които се подават в него. Дали можете да се доверите на изкуствения интелект обикновено зависи от тяхното качество. Сумата няма значение. От решаващо значение е компютърът да се подава правилната информация. Това показва, наред с други неща, опитът на изследователи, които са разработили система за изследване на черния дроб от компютърни томографии.

Работи добре - но не успяха органи от азиатски пациенти. Анатомичната позиция се различава малко от тази на европейците. Програмата успя да разпознае азиатския черен дроб като такъв само след въвеждане на съответните изображения.

Тестът за издръжливост често се пропуска

Подобни грешки ясно показват защо контролът върху качеството на системите е важен. Първо се извършва чрез изследване на точността на компютърната система. Преди пускането на пазара, тест за издръжливост в реални ситуации също би имал смисъл, ако е възможно в пряко сравнение: медицинска диагноза сама срещу медицинска диагноза с компютърна поддръжка. Тъй като обаче системите са класифицирани като медицински изделия, такива тестове не са задължителни и често не се провеждат.

От друга страна, медицината вече почти естествено се доверява на компютъра и в други области. В миналото например медицинските служители са преброявали клетките в кръвна проба под микроскоп, днес автоматизираните системи го правят - и правят това много по-надеждно и с по-малко погрешни диагнози, отколкото обучени специалисти.

Помощ или замяна?

Много лекари обаче са загрижени, че процесите в компютъра в крайна сметка представляват един вид „черна кутия“. По какъв начин, с кои последователности от анализи се получава диагноза или препоръка за терапия, обикновено не е ясно. Лекарите не харесват това повече от пациентите. Следователно ИТ специалистите вече работят, за да гарантират, че компютрите предоставят своеобразно оправдание за резултата си.

Във всеки случай е ясно едно: колкото и цифровата помощ да бъде полезна в бъдеще, тя няма да замени лекаря. От една страна, анализите, извършени от така наречения алгоритъм, винаги се прилагат само за конкретна, ограничена задача. Той не може едновременно да анализира чревен полип (вж. Карето) и да диагностицира възпалително заболяване на червата.

Лекарите роботи остават фантазия

От друга страна, ИИ често може да разпознава определени модели по-точно от хората, но не и емоции и личен произход. Как пациентът преживява заболяването си, каква история има, какви наследствени проблеми са налице, какво разкрива физическият преглед: Всичко това често е също толкова важно за целенасочено лечение, колкото и точните находки на снимка - което понякога може да бъде подвеждащо. Например, не всеки дискова херния боли, докато визуално здравият гръб все още може да боли много.

Експертите въпреки това са съгласни: Все по-важната роля на ИИ в медицината крие рискове, но преди всичко много възможности - ако хората държат скиптъра в ръцете си. Следователно фантазиите, при които в бъдеще ще се лекуваме от роботи и компютри, вместо от лекари, ще останат точно такива в обозримо бъдеще: фантазии.