Doktor House z zer i jedynek. Sztuczna inteligencja rozpozna nowotwór jelita w sekundę
Za chwilę będziemy narzekać na przesyt wiadomości o sztucznej inteligencji. Tym razem historia zabierze nad do Japonii, gdzie sztuczna inteligencja zagląda pacjentom w... jelita.
Algorytm powstał w ramach badań na Uniwersytecie Showa w Jokohamie. Liderem projektu był dr Yuichi Mori, który zaprezentował możliwości sztucznej inteligencji w Barcelonie, podczas kongresu United European Gastroenterology Week.
Nowotwory złośliwe, występujące w jelicie grubym to bardzo podstępne bestie. Do tego, pojawiają się bardzo często - jest to drugi nowotwór, pod względem występowania w Europie. W naszym kraju wykrywany jest on u ok. 12 tys. osób. Z tej liczby, według statystyk umiera ok. 8,5 tys. pacjentów.
Sztuczna Inteligencja kontra rak jelita grubego.
Zasada działania algorytmu stworzonego przez Japończyków nie jest zbyt trudna do wytłumaczenia. Ich SI opiera się na mechanizmie rozpoznawania obrazów, zupełnie tak jak ten algorytm Google, który nauczył się rozpoznawać koty na zdjęciach z internetu. Algorytm opracowany na Uniwersytecie Showa różni się tym, że został zaprojektowany do rozpoznawania czegoś innego. Raka.
Nowotwory jelita grubego są tak śmiertelne, ponieważ przez bardzo długi czas pozostają w ukryciu. Większość przypadków rozwija się bowiem z niezłośliwych narośli, które są bardzo trudne do odróżnienia od niegroźnych polipów. Trzeba mieć duże doświadczenie, żeby rozpoznać zagrożenie w porę. Doświadczenie, albo dobry algorytm SI, który pomoże lekarzowi w zidentyfikowaniu niebezpieczeństwa.
Dzięki maszynowego uczeniu się, japońska SI była w stanie przyswoić sobie ok. 30 tys zdjęć narośli jelita grubego, które zamieniły się w złośliwe nowotwory. Mając tak przygotowaną bazę wiedzy, lekarze zaczęli sprawdzać umiejętności diagnostyczne algorytmu w praktyce.
Wynik? SI przeanalizowała obrazy ok. 300 gruczolaków jelita grubego u 250 pacjentów. Warto wspomnieć, że analiza każdego z tych przypadków trwała niecałą sekundę. No ale zapewne o wiele bardziej ciekawi was skuteczność algorytmu.
Dr Mori podczas prezentacji pochwalił się, że ich SI postawiła trafną diagnozę w 94 proc. przypadków. Zdaniem jej twórców jest to dostatecznie wysoki wynik, żeby kontynuować rozwój tego projektu oraz żeby zacząć wykorzystywać go w japońskich szpitalach.
Przewaga algorytmu nad ludzkim diagnostą jest większa, niż wam się wydaje.
94 proc. skuteczność to jedno. Drugą, z pozoru niepozorną kwestią jest czas samego badania. Czemu ta niecała sekunda jest taka ważna?
Możliwości sztucznej inteligencji, jeśli chodzi o zastosowanie medycznej już teraz są nader imponujące. Niektóre sieci neuronowe potrafią wyłapać tak delikatne wzory i symptomy danej choroby, że nie mamy zielonego pojęcia, w jaki sposób im się to udaje.
Ta przewaga ma w sobie pewien haczyk.
Z drugiej strony jednak wizja przyszłości, w której nasze zdrowie w pełni powierzamy maszynom trochę mnie przeraża. Jest to oczywiście bardzo wygodna wizja, w której nikt z nas nie musi już poświęcać części swojego życia na naukę rozpoznawania nowotworów złośliwych w jelicie grubym.
Ale gdzieś z tyłu głowy jednak mój paranoiczny głos rozsądku pyta się: a jak te maszyny się popsują i zapomnimy jak się je buduje? Ale może po prostu za dużo się naczytałem Wellsa.
