Hihetetlen hatékonysággal diagnosztizálja a szembetegségeket a mesterséges intelligencia

2018.08.19. 10:38

Nemcsak a rák, de a szembetegségek diagnosztizálásában is rendkívül jól teljesít a mesterséges intelligencia. A Google, valamint a világ egyik legnagyobb szemorvosi klinikájának többéves kutatása annyira jó eredményeket hozott, hogy az orvosok szinte minden esetben egyetértettek az eredménnyel, amit a gép kihozott.

Előbb-utóbb kénytelenek leszünk elfogadni, hogy a mesterséges intelligencia egyre nagyobb szerepet kap majd a gyógyászatban. Tavaly júniusban a General Electric berlini konferenciáját követően is írtunk róla, hogy gépi tanulásra építő szoftverek segítségével elképesztő hatékonysággal diagnosztizálhatóak a rákos megbetegedések, és ez hatalmas terhet vehet le az orvosok és radiológusok válláról.

Természetesen nem csak a General Electric és partnerei dolgoznak hasonló megoldásokon: most például a Google alá tartozó, kifejezetten mesterséges intelligenciával foglalkozó DeepMind, valamint Európa és Észak-Amerika legnagyobb szemorvosi klinikája, a Moorfields végzett közös kutatást, melynek célja, hogy a szembetegségek diagnosztizálására gyúrják ki a gépet.

A több évig tartó együttműködés végeredménye kiváló eredményeket mutatott, de persze azért ott még nem tartunk, hogy igazi kórházi körülmények között is be lehessen vetni – ehhez sem kell már sok, néhány évről beszélünk. Mindenesetre a DeepMind Health vezetője, Mustafa Suleyman szerint az eredmények annyira biztatóak, hogy ez az egész teljesen átformálhatja a szembetegségben szenvedő páciensek diagnosztizálását és kezelését világszerte.

Egy példa a gép által végzett diagnózisraForrás: UCL Deepmind / Moorfields

Maga a módszer egyébként egyáltalán nem új: a gépi mélytanulás már bejáratott alapvetéseit használták fel a kutatók, aminek a lényege, hogy a szoftver egy idő után képes legyen felismerni közös mintákat az adatokban. A tanulási folyamat jelen esetben úgy történt, hogy a betegek szemein optikai koherencia tomográfiás (OCT) vizsgálatot végeztek, aminek a végeredménye tulajdonképpen egy 3D-s szkennelési folyamat, ami azért is rendkívül hasznos, mert a segítségével korán kiszűrhetők a szembetegségek, így nagyobb eséllyel kerülhető el például a későbbi vakság.

A kutatók megetettek a szoftverrel több mint 7500 betegről készült 15 ezer darab OCT-vizsgálatot, majd mellé tették az orvosok által készített diagnózisokat. Miután a gép ezeket szépen megtanulta, már sikerrel ismerte fel a szem különböző részeit, majd ezeket elemezve tudott klinikai beavatkozást javasolni a különböző betegségekre.

És itt jön a legjobb rész: az M. I. által javasolt diagnózis 94%-ban megegyezett azzal, amit az orvosok javasoltak.

De akkor mi a probléma?

Habár mindez nagyon jól hangzik, sok szakértő azért továbbra is szkeptikus. A radiológia és a mesterséges intelligencia közös metszeteiről rendszeresen publikáló Luke Oakden-Rayner szerint lassan elérünk arra a pontra, hogy a szoftver már nemcsak egy eszköz lesz, ami segíti az orvosok munkáját, hanem saját maga fog döntéseket hozni.

Ez pedig azért gond, mert ahogy azt például az önvezető autók baleseteinél is megtapasztaltuk, sokszor a szakértők sem tudják megmondani, hogy mi alapján jutott el a mesterséges intelligencia egy-egy döntésig. Jelen esetben azonban a Moorfields és a DeepMind kutatói erre is felkészültek.

Egyrészt a gép nem kizárólag egy algoritmus alapján dolgozik, hanem többet használ egyszerre, melyeket mind külön tanítottak be, így ha valamelyik gyanúsan rossz eredménnyel áll elő, akkor a többi felülbírálja. Másrészt pedig a program több különböző lehetséges magyarázatot ad a diagnózisában, és megjelöli azt is, hogy közülük melyiket tartja valószínűbbnek a többinél, és így tulajdonképpen az orvosra bízza a döntést, de leegyszerűsíti annak dolgát. Végül pedig azt is érdemes megemlíteni, hogy a program annak eldöntésében is sokat segíthet az orvosoknak, hogy mely betegeknek van szükségük a lehető leghamarabb kezelésre.

És végső soron ebben az egészben a gyorsaság a legfontosabb, valamint az orvosok tehermentesítése. Hiába kiváló eszköz ugyanis az OCT-vizsgálat, ha nincs, aki megfelelő tempóban értelmezze azokat. „Egyre több szemvizsgálatot végzünk ezzel az eszközzel, a mennyiség pedig sokkal gyorsabban nő, mint ahogy az emberi szakértők ezeket elemezni tudnák. Ezért fenn áll az a veszély, hogy késik a diagnózis, és így a látást veszélyeztető betegség mielőbbi kezelése” – összegezte a kutatásban részt vevő Dr. Pearse Keane.

Ha szeretne még több érdekes techhírt olvasni, akkor kövesse az Origo Techbázis Facebook-oldalát, kattintson ide!