ახალი კვლევის მიხედვით, რადიოლოგები, რომლებიც ხელოვნურ ინტელექტს იყენებენ, დანარჩენებთან შედარებით უფრო წარმატებულნი არიან მკერდის სიმსივნის აღმოჩენაში, რადგან AI მათ უფრო ზუსტ მონაცემებს აწვდის.

ამ თვეში The Lancet Digital Health-ში პირველად გამოქვეყნდა მასშტაბური კვლევა, რომელმაც შეადარა ერთმანეთს მკერდის სიმსივნის სკრინინგი ჩატარებული AI-სა და ადამიანის მიერ. მკვლევრებს აქვთ იმედი, რომ ამ გზით ხელოვნური ინტელექტი აღმოაჩენს იმ სიმსივნეებს, რომლებიც ექიმებს ეპარებათ ხოლმე და ბევრ სიცოცხლეს გადაარჩენს. შედეგად, რადიოლოგებს ექნებათ მეტი დრო, რომ სხვა პაციენტებს მიხედონ და შედარებით შემსუბუქდება იმ სფეროში არსებული დატვირთვა, რომელშიც ისედაც ცოტა სპეციალისტია.

აღნიშნული პროგრამული უზრუნველყოფა შეიმუშავა გერმანიაში დაფუძნებულმა სტარტაპმა Vara-მ. ამ კომპანიის ხელოვნური ინტელექტი უკვე აპრობირებულია გერმანიის ოთხ უმსხვილეს მკერდის სიმსივნის სკრინინგის ცენტრში და ამ წლის დასაწყისში მექსიკასა და საბერძნეთშიც შეიტანეს.

Vara-ს გუნდმა გერმანელ სპეციალისტებთან ერთად ტესტირების ორი მიდგომა გამოცადა. პირველში AI მარტო მუშაობს მამოგრამების ანალიზზე. მეორეში კი ის ავტომატურად განარჩევს, თუ რომელზეა გამოსახული ნორმალური შემთხვევა და რომელი იწვევს ეჭვებს. შემდეგ ის ამ უკანასკნელს უგზავნის რადიოლოგს, რომელიც თავად გადაამოწმებს ხელოვნური ინტელექტის შეფასებას.

ფოტო: Vara

AI-ის გასავარჯიშებლად ის 367 000 მამოგრამით გაწვრთნეს — მათ შორის იყო რადიოლოგების შენიშვნები, შეფასებები და ინფორმაცია, აქვს თუ არა პაციენტს სიმსივნე. ხელოვნურ ინტელექტს უნდა ესწავლა ამ მონაცემების სამ კალათაში მოთავსება: "უდავოდ ნორმალური", "საეჭვო" და "უდავოდ სიმსივნე". ორი მიდგომის შედეგები შემდეგ შეადარეს ნამდვილი რადიოლოგების მიერ 82 851 მამოგრამაზე გაკეთებულ დასკვნებს.

მეორე მიდგომისას, როდესაც AI და ექიმი ერთად მუშაობდნენ, 2,6%-ით გაუმჯობესდა მკერდის სიმსივნის აღმოჩენის ალბათობა.

მკერდის სკრინინგის შემდეგ ის პაციენტები, რომლებმაც "უდაოდ ნორმალურის" შეფასება მიიღეს, გაწერეს, ხოლო დანარჩენს კი დამატებითი ტესტირების გავლა მოუწია. რადიოლოგებს მამოგრამების შემოწმებისას, სტატისტიკურად, 8-დან 1 სიმსივნე გამოეპარებათ. გადაღლამ, ბევრმა სამუშაომ და შეიძლება დღის მონაკვეთმაც კი გავლენა იქონიოს რადიოლოგის მიერ სიმსივნის აღმოჩენაზე.

გერმანული სამართლით, რადიოლოგები, რომლებიც კვლევებისას ხელოვნურ ინტელექტს იყენებენ, ვალდებულნი არიან, ყველა, მათ შორის, AI-ის მიერ "უდაოდ ნორმალურად" შეფასებულ მამოგრამებს გადახედონ. ამ შემთხვევაში ხელოვნური ინტელექტი მათ საქმეს წინასწარი შეფასებით უმარტივებს.

თილო ტოლნერი — რადიოლოგი, რომელიც გერმანიაში მკერდის სიმსივნის სქრინინგის ერთ-ერთ ცენტრს უკვე 2 წელია, ხელმძღვანელობს, ამბობს, რომ ის ხანდახან არ ეთანხმება AI-ის მიერ "უდაოდ ნორმალურ" შეფასებას, მაგრამ აღნიშნავს, რომ "უდაოდ ნორმალური თითქმის ყოველთვის ნორმალურია და რისი გაკეთებაც მაგ დროს გიწევთ, არის უბრალოდ ENTER-ზე დაჭერა".

როგორ ხდება მამოგრამის შეფასება

როგორც ზემოთ აღვნიშნეთ, საეჭვო და "უდაოდ სიმსივნე" მამოგრამები რადიოლოგს ეგზავნება. ის მამოგრამას BI-RADS-ის 6 ქულიანი სკალით აფასებს, სადაც ყველაზე დაბალი არის ყველაზე კარგი. 3 ქულა ნიშნავს, რომ, დიდი ალბათობით, რაღაც კეთილთვისებიანი წარმონაქმნია, მაგრამ მაინც საჭიროებს დამატებით კვლევას. თუ ხელოვნური ინტელექტი დამოუკიდებლად შეფასებისას მამოგრამას მისცემს სამ ან მეტ ქულას და რადიოოლოგი კი უფრო დაბალს, მაშინ ჩნდება განგაშის სიგნალი.

AI გამოსახულებების კლასიფიკაციაში ბრწყინვალეა, მაშინ რატომ არის ის ჯერ კიდევ დამოკიდებული ექიმზე? საქმე ისაა, რომ მამოგრამას მარტო არ შეუძლია დიაგნოზის დასმა — საჭიროა დამატებითი კვლევები, როგორიცაა, მაგალითად, ბიოფსია, რათა დამტკიცდეს დიაგნოზი. ამის გაკეთება კი მხოლოდ ექიმს შეუძლია.

ფოტო: Prairie Ridge Health

ქრისტიან ლეიბიგი — Vara-ს მანქანური სწავლების ხელმძღვანელი, ამბობს, რომ ჯანმრთელი და სიმსივნის მქონე მკერდის გამოსახულებები შეიძლება, ერთმანეთს ძალიან ჰგავდეს. ამას გარდა, ხელოვნური ინტელექტის გავარჯიშება ძირითადად ჯანმრთელი მკერდის გამოსახულებებზე ხდება, ამიტომ AI-ს განსაკუთრებით უჭირს ადრეული სტადიების სიმსივნის აღმოჩენა (მისი თქმით, გერმანიაში ეს 1000-დან 6 შემთხვევაა).

მიუხედავად ამისა, კვლევამ აჩვენა, რომ რადიოლოგები დაეთანხმნენ ხელოვნური ინტელექტის ყველა დასკვნას, რომელიც მან "უდაოდ ნორმალურსა" და "უდაოდ სიმსივნეზე" გამოიტანა. ტოლნერი აღიარებს, რომ ის ახლა გაცილებით ნაკლებ დროს კარგავს AI-ის მიერ ნორმალურად შეფასებულ გამოსახულებებზე. "თქვენ ამ დროს უფრო სწრაფად აფასებთ, რადგან თითქმის დარწმუნებული ხართ, რომ სისტემამ სწორად შეაფასა", — ამბობს ის.

შეძლებს თუ არა ხელოვნური ინტელექტი რადიოლოგების ჩანაცვლებას?

აქამდე ყველა მცდელობა, რადიოლოგები AI-ით ჩაენაცვლებინათ, წარუმატებელი აღმოჩნდა. 2021 წლის კვლევის მიხედვით, 36 გამოკვლევიდან 34-ში ხელოვნურ ინტელექტს სკრინინგისას რადიოლოგთან შედარებით ცუდი, არაზუსტი შეფასება ჰქონდა და 36 ერთად აღებული ნაკლებად ზუსტი იყო, ვიდრე ორი რადიოლოგის (რასაც ზოგ ქვეყანაში ითხოვენ) კონსესუსით გამოტანილი დასკვნა

"ჩვენ ყოველთვის ვამბობთ, რომ ხელოვნური ინტელექტი ვერ ჩაანაცვლებს რადიოლოგებს", — ამბობს ლანგლოცი, სტენფორდის ერთ-ერთი კვლევითი ცენტრის დირექტორი. "ამ კვლევას ეს აზრი არ შეუცვლია, მაგრამ ფაქტია, რომ AI-ის მიერ შეფასებული მამოგრამების თითქმის მესამედი იმდენად ზუსტი იყო, რომ არ დასჭირდა რადიოლოგის გადახედვა. ეს კი საკმაოდ დიდი გარღვევაა".

თუმცა, ლანგლოცი აღნიშნავს, რომ ეს მიდგომა რადიოლოგების ნაკლებობის პრობლემასაც აღმოფხვრის, განსაკუთრებით ისეთ ქვეყნებში, როგორიცაა მალავი, სადაც 1 რადიოლოგზე 8,8 მილიონი ადამიანი მოდის ან ინდოეთში, სადაც ყოველ 100 000 ადამიანს ერთი რადიოლოგი ემსახურება. ამერიკაშიც კი, სადაც, სხვადასხვა შეფასებით, 2033 წლისთვის 17 000 რადიოლოგის ნაკლებობა იქნება.

ტოლნერი აღნიშნულ პროექტს საკმაოდ პოზიტიურად უყურებს და მას სჯერა, რომ ხელოვნური ინტელექტით ადრეული სიმსივნეების აღმოჩენა და შესაბამისად სიცოცხლის გადარჩენა მეტად გამარტივდება. მას სჯერა, რომ Vara ცრუ დადებით პასუხებსაც მნიშვნელოვნად შეამცირებს, რაც პაციენტებისთვის ძალიან დიდი სტრესია.