Biotechnologia.pl
łączymy wszystkie strony biobiznesu
Sztuczna inteligencja pomaga w diagnozie raka prostaty

W Polsce z powodu raka prostaty codziennie umiera ok. 15 pacjentów, a u co 8. mężczyzny ta choroba zostaje zdiagnozowana w trakcie jego życia. Ważne jest szybkie wykrycie choroby i podjęcie odpowiedniego leczenia. Niestety, diagnostyka raka prostaty jest skomplikowana i trudna w porównaniu do metod wykrywania innych nowotworów. Badacze z Laboratorium Stosowanej Sztucznej Inteligencji w Ośrodku Przetwarzania Informacji – Państwowym Instytucie Badawczym (OPI PIB) wykorzystali sztuczną inteligencję (SI) do usprawnienia diagnostyki obrazowej raka prostaty. Najlepsze rezultaty uzyskali z zastosowaniem sieci neuronowych. Jakość otrzymanej diagnozy była na poziomie doświadczonego lekarza specjalisty lub wyższa.

Długotrwała, skomplikowana diagnostyka

Rak prostaty to obecnie jeden z dwóch najczęściej rozpoznawanych nowotworów złośliwych u mężczyzn. To poważna choroba, która dotyka głównie starsze osoby. Jednak wcześnie wykryty rak prostaty jest uleczalny. Szybka, właściwa diagnostyka pozwala odpowiednio dobrać terapię i zwiększyć szansę pacjenta na przeżycie. Zmiany nowotworowe najdokładniej pozwala zobrazować rezonans magnetyczny (MRI). Niestety badanie raka prostaty za pomocą tej metody jest skomplikowane, gdyż dotyczy różnych sposobów obrazowania narządu. Niezbędne jest badanie wielu cech nowotworu, co utrudnia i znacznie wydłuża interpretację wyniku. Każdy otrzymany obraz musi być przeanalizowany osobno i posiada swoje charakterystyki, które są specyficzne dla tego rodzaju raka. Diagnostyka ta jest skomplikowana i trudniejsza niż w przypadku większości nowotworów złośliwych. Otrzymane wyniki oceniane są według skali PI-RADS (Prostate Imaging-Reporting and Data System), która umożliwia rozróżnienie zmian istotnych klinicznie. Analiza ta wymaga specjalistycznej wiedzy radiologów, którzy stanowią w Polsce zaledwie ok. 2 proc. lekarzy, co dodatkowo wydłuża czas oczekiwania na badanie i właściwą diagnozę. Interpretacja wyników jest subiektywna i zauważalne są różnice pomiędzy doświadczonymi specjalistami a początkującymi. Badania wykazały, że radiolodzy różnie interpretują, czy potencjalna zmiana nowotworowa jest inwazyjna.

– W Ośrodku Przetwarzania Informacji – Państwowym Instytucie Badawczym prowadzimy interdyscyplinarne badania, których wyniki mają praktyczne zastosowanie w wielu dziedzinach. Jednym z obszarów jest wykorzystanie najnowszych technologii IT w medycynie i ochronie zdrowia. Z naszych badań wynika, że sztuczna inteligencja może skutecznie usprawnić pracę lekarzy. Rezultaty są bardzo obiecujące i jestem przekonany, że także pomogą one innym naukowcom opracować nowoczesne narzędzia technologiczne, mające zastosowanie w diagnostyce nie tylko raka prostaty, ale także i innych chorób – mówi dr inż. Jarosław Protasiewicz, dyrektor OPI PIB.

 

Ograniczenie liczby bolesnych biopsji

Naukowcy z Laboratorium Stosowanej Sztucznej Inteligencji w OPI PIB opracowali platformę badawczą eRADS, która służy do standaryzacji opisów raportów medycznych. Narzędzie to pozwala obiektywnie ocenić istotność kliniczną zmiany na podstawie pięciostopniowej skali PI-RADS. Platforma umożliwia także zbieranie danych z badań, co w przyszłości pomoże stworzyć rozwiązania, które automatycznie będą szacowały cechy istotne klinicznie. Zastosowano w tym przypadku sztuczną inteligencję do wspomagania procesów decyzyjnych. Badacze OPI PIB przeprowadzili badania pilotażowe z udziałem 16 pacjentów, diagnozowanych przez dwóch radiologów podczas ich dyżuru w Centralnym Szpitalu Klinicznym MSWiA w Warszawie. Specjaliści ci różnili się stażem pracy
w zawodzie. Ich celem była ocena rzetelności oraz wstępnej użyteczności klinicznej systemu eRADS. Wyniki badania pilotażowego są obiecujące. Oceny istotności klinicznej zmiany przez radiologów z wykorzystaniem narzędzia opracowanego przez naukowców OPI PIB są bardziej zgodne, niż gdy dokonują oni analizy bez użycia platformy. Zastosowanie eRADS pomaga zmniejszyć różnice między jakością diagnozy lekarzy doświadczonych i niedoświadczonych. Precyzyjna ocena zmian pozwoli znacznie ograniczyć liczbę pacjentów, którzy są wysyłani na biopsję. W przypadku badania prostaty wiąże się ona z dyskomfortem pacjenta. Polega na pobraniu materiału z kilku do kilkunastu wkłuć.

 

Sieci neuronowe zastąpią lekarzy?

– W naszym laboratorium badaliśmy także wykorzystanie w diagnostyce raka prostaty innych obszarów sztucznej inteligencji. Analizowaliśmy zastosowanie narzędzi wykorzystujących uczenie maszynowe i głębokie. Naszym celem było porównanie otrzymanych wyników z diagnozami postawionymi przez doświadczonych i niedoświadczonych radiologów. Model predykcyjny istotności klinicznej zmian, oparty o narzędzia uczenia maszynowego, bazował na cechach obrazu (np. jednorodności) w badanych komórkach i ich otoczeniu. Uzyskaliśmy model trafnie klasyfikujący istotnie klinicznie zmiany z prawdopodobieństwem 75 proc., co można porównać do diagnozy niedoświadczonego lekarza. Najbardziej obiecujące rezultaty otrzymaliśmy jednak z zastosowania wiedzy domenowej w architekturze sieci neuronowych. Opracowane modele dają lepszą jakość diagnozy zmian nowotworowych w porównaniu z ocenami niedoświadczonych i doświadczonych radiologów, stawiając trafną diagnozę z prawdopodobieństwem 84 proc. – mówi Piotr Sobecki, kierownik Laboratorium Stosowanej Sztucznej Inteligencji w OPI PIB.

Podsumowując, zastosowanie wiedzy domenowej w architekturze sieci neuronowych wpływa na szybkość uczenia modelu w przypadku diagnostyki raka prostaty. Analizowano efekt lokalizacji zmiany w prostacie i niezależnie od tego czynnika wyniki otrzymane za pomocą modeli wykorzystujących sieci neuronowe były takie same lub lepsze od diagnozy postawionej przez doświadczonych radiologów. Potwierdziły to wyniki badania OPI PIB z użyciem danych historycznych od 6 radiologów oceniających 32 zmiany nowotworowe. Sztuczna inteligencja wykorzystująca uczenie głębokie nie zastąpi jednak lekarzy, ale ułatwi im pracę i przyspieszy rozpoczęcie leczenia pacjenta. Wciąż jednak mało jest otwartych zbiorów baz danych, które można wykorzystać do usprawnienia algorytmów sztucznej inteligencji. Należy pamiętać, że modele te są tak dobre, jak dane, na których zostały wyuczone. Chodzi zarówno o ich liczebność, jak i o jakość.

Jeżeli temat wydaje się Wam interesujący, zapraszamy do obejrzenia drugiego odcinka Akademii OPI PIB na kanale YouTube Instytutu:

 

KOMENTARZE
news

<Sierpień 2021>

pnwtśrczptsbnd
26
27
28
Pomiar pH próbek farmaceutycznych
2021-07-28 do 2021-09-29
29
30
31
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
1
2
3
4
5
Newsletter