The Journal Metabolism Clinical and Experimental menționează într-o recenzie recentă că utilizarea inteligenței artificiale (IA) în medicină a ajuns să acopere subiecte atât de ample, de la informatică la aplicarea nanoroboților pentru administrarea de medicamente. IA a parcurs drum lung de la începuturile sale umile. Odată cu dezvoltarea avansată a sistemelor IA și învățarea automată, apar aplicații medicale importante. Conform Cloudwedge, FocalNet, un sistem IA dezvoltat recent de cercetătorii de la UCLA, poate ajuta radiologii și specialiștii în oncologie în diagnosticarea cancerului de prostată.

Potrivit revistei britanice Cancer Research, peste 17 milioane de cazuri de cancer au fost diagnosticate pe tot parcursul anului 2018. Aceeași cercetare sugerează că vor exista 27,5 milioane de cazuri de cancer noi diagnosticate în fiecare an până în 2040.

Deși aceste statistici recente par descurajatoare, dacă facem o comparație între datele de diagnostic și tratament, rezultatele pacienților s-au îmbunătățit semnificativ în comparație cu câteva decenii în urmă – în anii ’70, mai puțin de un sfert dintre persoanele care suferă de cancer au supraviețuit. Astăzi, datorită progresului în domeniu, ratele de supraviețuire s-au îmbunătățit semnificativ. Inteligența artificială este o parte din acest progres.

Încă din 1988, The Annals of Internal Medicine a menționat că diagnosticele convenționale asistate de computer erau limitate, iar pentru a depăși deficiențele, cercetătorii au apelat la inteligența artificială. Cu toate acestea, din cauza tehnologiei limitate disponibile la vremea respectivă, sistemul a trebuit să fie programat manual de către personalul medical și este posibil ca această programare să includă doar experiența personală a câtorva medici. În ciuda acestor limitări, acest lucru a pus bazele utilizării rețelelor neuronale în domeniul medical de astăzi.

 

Cum funcționează Inteligența articială?

 

Aceste rețele neuronale sunt baza inteligenței artificiale. Învățarea automată este ramura IA al cărui obiectiv este de a dezvolta tehnici care permit calculatoarelor posibilitatea de a învăța. Cu toate acestea, mașinile trebuie să fie învățate cum să învețe, pentru că dacă o mașină nu este capabilă să-și dezvolte abilitățile, procesul de învățare nu va fi realizat, ci va fi doar o succesiune repetitivă. În ciuda solidității teoretice a tehnicii și a utilizării unor algoritmi complexi care pot recunoaște comportamente și tipare, tehnologia IA nu a reușit decât să ofere informații și determinări asemănătoare omului, necesare pentru ca acesta să exceleze în domeniul medical.

 

Rolul Inteligenței artificiale în diagnosticarea cancerului

 

Nature informează că Centrul Genomului din New York se bazează pe un software unic pentru screeningul pacienților săi pentru glioblastom – un sistem de inteligență artificială dezvoltat de IBM, numit Watson. Watson și-a câștigat faima în 2011 datorită performanței sale excelente într-o emisiune de jocuri televizate, dar IA urmează să lucreze pentru a ajuta în diagnosticare. Cu toate acestea, sistemul are încă nevoie de mai multe date pentru  a funcționa corespunzător și, deocamdată, IA nu este capabilă să se învețe singură ce este corect și ce nu. Scopul pentru Watson de la IBM este să poată citi fișierele pacienților și apoi să acceseze informațiile relevante necesare pentru a oferi cel mai precis plan de diagnostic și tratament.

Deși are capacitatea de a înțelege semnificația limbajului și se poate dezvolta de la sine prin intermediul învățării automate, Watson mai are drum lung înainte de a putea fi introdus în lumea reală ca asistent eficient. Dar chiar și astăzi, IA și-a arătat potențialul în unele sarcini medicale specializate, cu ajutor uman. Conform unui studiu recent al Universității Northwestern, IA poate depăși radiologii la screeningul cancerului, în special la pacienții cu cancer pulmonar. Rezultatele arată că folosirea IA a redus rezultatele fals pozitive cu 11%. Domeniul medical s-ar putea să nu fie atât de departe de a avea propria IA bine instruită, care să furnizeze diagnostice adecvate. Totul depinde de cât de repede avansează tehnologia IA și de cât de repede poate învăța să stabilească diagnostice.

 

Material preluat și tradus de pe www.technologynetworks.com.