Kitajski preboj umetne inteligence bo spremenil pravila igre za zgodnje odkrivanje raka

Kitajski preboj umetne inteligence bo spremenil pravila igre za zgodnje odkrivanje raka

HANGZHOU -- V prelomnem projektu za medicinski Kitajski raziskovalci so predstavili sistem umetne inteligence, ki je sposoben odkriti raka na želodcu v zgodnji fazi s standardnimi CT-preiskavami, kar je preboj, ki bi lahko spremenil odkrivanje raka po vsem svetu.

Preboj prihaja v času, ko si kitajski znanstveniki in tehnološka podjetja prizadevajo prevzeti vodilno vlogo v svetu na področju zdravstva, ki ga poganja umetna inteligenca, kar ima daljnosežne posledice za milijone ljudi, ki jim grozi smrtonosna bolezen.

Model GRAPE, razvit v sodelovanju onkološke bolnišnice Zhejiang in akademije DAMO podjetja Alibaba, predstavlja pomemben korak naprej pri zgodnjem odkrivanju raka.

Študija, objavljena prejšnji teden v reviji Nature Medicine, prikazuje, kako lahko umetna inteligenca prepozna tumorje na želodcu iz CT-slikanja brez kontrasta, metode, ki je bila prej obravnavana kot relativno neučinkovita za presejalne preglede za raka na želodcu.

Rak na želodcu ostaja eden najbolj smrtonosnih malignih obolenj, zlasti v Aziji. Po podatkih Nacionalnega centra za raka na Kitajskem država vsako leto zabeleži 360.000 novih primerov in 260.000 smrti, pri čemer pozne diagnoze prispevajo k slabi petletni stopnji preživetja pod 30 odstotki.

V nasprotju s tem imajo bolniki, pri katerih je bolezen diagnosticirana v prvem stadiju, več kot 90 odstotkov možnosti preživetja. Vendar pa tradicionalne presejalne metode temeljijo na invazivnih endoskopijah, ki so drage, neprijetne in pogosto odvračajo od sodelovanja.

GRAPE se s temi izzivi spopada tako, da rutinske CT preiskave, ki se že pogosto uporabljajo v bolnišnice in klinike, v zmogljiva orodja za presejanje.

»Prepoznavanje raka na želodcu z algoritmi umetne inteligence je zaradi znatnih razlik v raztegnjenosti in obliki želodca zelo zahtevno,« je dejal Xia Yingda, strokovnjak za algoritme iz ekipe za medicinsko umetno inteligenco akademije DAMO.

Umetna inteligenca, ki se je usposabljala na skoraj 100.000 posnetkih iz 20 zdravstvenih centrov po vsej Kitajski, je dosegla 85,1-odstotno občutljivost pri odkrivanju zgodnjih tumorjev, s čimer je znatno prekašala človeške radiologe.

"CT posnetke s kontrastom smo registrirali kot posnetke brez kontrasta, kar je umetni inteligenci omogočilo pridobivanje intenzivnih natančnih informacij in natančno prepoznavanje lokacij raka na želodcu," je pojasnil Xia, soavtor članka.

V resničnih poskusih v dveh bolnišnicah je sistem povečal stopnjo odkrivanja na kar 24,5 odstotka. Omeniti velja, da je bilo približno 40 odstotkov odkritih primerov bolnikov z rakom na želodcu brez simptomov, ugotavlja študija.

»Model umetne inteligence prvič omogoča presejalne preglede za raka na želodcu na podlagi slik,« je dejal Cheng Xiangdong, vodilni raziskovalec iz onkološke bolnišnice Zhejiang.

"Navsezadnje se niti najnaprednejši in natančni kirurški posegi ne morejo kosati z učinkovitostjo zgodnje diagnoze in zdravljenja," je dodal Cheng.

Raziskovalna skupina je retrospektivno analizirala CT-slike 11 bolnikov pred diagnozo raka na želodcu in ugotovila, da lahko model umetne inteligence odkrije raka na želodcu 2 do 10 mesecev prej.

45-letni bolnik, pri katerem so diagnosticirali lokalno napredovali rak želodca, je šest mesecev prej opravil CT preiskavo brez kontrasta zaradi druge bolezni brez prebavnih simptomov, model umetne inteligence pa je bil takrat sposoben zaznati znake raka želodca.

Cheng je dejal, da je GRAPE že nameščen v bolnišnicah v provincah Zhejiang in Anhui na vzhodu Kitajske, načrtujejo pa tudi širšo promocijo tako doma kot v tujini.

Preboj je sledil prejšnjemu uspehu Kitajske s PANDO, modelom umetne inteligence, zasnovanim za odkrivanje raka trebušne slinavke, enega najbolj izmuzljivih morilcev v medicini, z običajnim CT slikanjem.

PANDA je v kliničnih preskušanjih pokazala 92,9-odstotno občutljivost in 99,9-odstotno specifičnost za odkrivanje raka. Njena uvedba bi lahko bila še posebej prelomna v regijah z nizkimi dohodki, kjer napredne metode presejanja niso na voljo, kar bi znatno zmanjšalo stroške.

VEČ UPORABE

Vedno več kitajskih raziskovalcev izkorišča umetno inteligenco za reševanje kritičnih zdravstvenih izzivov, sistemi pa se že uporabljajo v vrhunskih ustanovah, kot sta bolnišnica Pekinške univerze in bolnišnica Ruijin v Šanghaju.

Prvi uporablja umetno inteligenco za odkrivanje kognitivnih okvar, povezanih z možgansko kapjo, Alzheimerjevo in Parkinsonovo boleznijo, medtem ko drugi – RuiPath, ki ga je razvil Huawei – analizira patološke preparate, da natančno določi območja lezij, s čimer se čas diagnoze za en sam preparat skrajša na le nekaj sekund.

Aprila je ekipa iz onkološke bolnišnice pri Kitajski akademiji medicinskih znanosti v reviji Nature Communications poročala o uporabi algoritma umetne inteligence za izboljšanje natančnosti presejalnih pregledov za raka materničnega vratu, ki je enaka ali celo presega natančnost človeških strokovnjakov.

Sistem se je izkazal za še posebej dragocenega pri pomoči mladim patologom, saj pomaga zmanjšati diagnostične napake v regijah z omejenim dostopom do specialistov.

Te inovacije odražajo strateško naložbo Kitajske v razvoj rešitev za zdravstveno varstvo z umetno inteligenco. Pilotni programi DAMO so dosegli "eno skeniranje za več pregledov" z enim samim CT-pregledom brez kontrasta, s čimer so odkrili raka v zgodnji fazi, kot so rak trebušne slinavke, želodca, požiralnika, kolorektuma in jeter, kronične bolezni, kot sta osteoporoza in zamaščenost jeter, ter akutna stanja, kot je aortni sindrom.

Ameriška uprava za hrano in zdravila (FDA) je DAMO PANDO aprila uradno označila za prebojno napravo.

Ljudska bolnišnica, povezana z Univerzo v Ningbu, je s pomočjo sistema DAMO PANDA pregledala več kot 40.000 ljudi in odkrila dva zgodnja primera raka trebušne slinavke, ki ju rutinski testi niso odkrili, vključno z 1,5-centimetrsko lezijo, ki je bila nato kirurško zdravljena.

»Umetna inteligenca daje medicini nov pogled,« je dejal Xia. »Kjer ljudje pri kompleksnih pregledih morda spregledajo subtilne znake, ti modeli zagotavljajo dosledno, neutrudno analizo in se le še izboljšujejo.«