В здравоохранении есть много важных вещей, которые под силу только медицинскому работнику, а ИИ не под силу, включая, помимо прочего: сопереживание пациентам, радость от положительных результатов тестов и разделение горя от отрицательных или применение интуиции, отточенной за десятилетия лечения пациентов в реальных клинических условиях. Медицинские эксперты-люди не только не являются расходным материалом, но и останутся стержнем нашей системы здравоохранения и незаменимым «источником истины», чьи данные позволяют моделям ИИ учиться по мере продвижения, улучшая здоровье пациентов.

С учетом сказанного, давайте теперь рассмотрим, что может сделать генеративный ИИ для улучшения современной медицины и здоровья человека. Влияние этой зарождающейся области на радиологию, в частности, было просто поразительным, открыв новую эру диагностической надежности и персонализированного лечения рака.

Роланд Ротт из GE HealthCare.

Быстрое развитие технологий медицинской визуализации на основе искусственного интеллекта вселяет в меня оптимизм относительно того, что 2025 год запомнится как переломный момент в глобальной борьбе с раком, поскольку мы видим, как все больше рентгенологов и онкологов оснащаются высокотехнологичными инструментами завтрашнего дня, чтобы оказывать более качественную помощь уже сегодня.

Внедрение ИИ в радиологии не могло произойти в более подходящее время, поскольку глобальное бремя рака продолжает расти. Рак стал причиной почти 19 миллионов смертей в 2022 году. К 2050 году число новых случаев рака, по прогнозам, увеличится до 35 миллионов .

За последние годы исследователи получили более глубокое понимание сложности и изменчивости рака, а также того, как организм каждого человека, молекулярная структура и факторы риска взаимодействуют с заболеванием.

Сегодня мы знаем, что успешное лечение рака может потребовать экспертных знаний из разных дисциплин — от медицинской онкологии до радиационной онкологии и хирургической онкологии — не говоря уже о вкладе специалистов по конкретным органам и системам организма, затронутым болезнью. ИИ помогает врачам ориентироваться в этой сложной области и адаптировать вмешательства к обстоятельствам отдельных пациентов.

Потерянное время

Несмотря на весь этот технологический прогресс, одной из самых сложных проблем в онкологии является потеря времени. Лучшие онкологи и самые опытные хирурги могут замедлить, но редко остановить рак, обнаруженный слишком поздно. Согласно исследованию, опубликованному British Medical Journal (BMJ), риск смертности от рака увеличивается на 6–13% за каждый месяц задержки диагностики.

Пропущенные и запоздалые диагнозы случаются в онкологии по множеству причин; появление ИИ предполагает, что у нас, наконец, могут быть инструменты, которые помогут справиться с этой сложной проблемой. ИИ дает рентгенологам более четкие изображения с меньшим количеством шума и лучшей аналитикой, предоставляя более полную и точную диагностическую картину для принятия решений о лечении на более ранних этапах лечения, когда шансы пациента на ремиссию и долгосрочную выживаемость выше.

Алгоритмы глубокого обучения также анализируют рентгеновские снимки, КТ-сканы и МРТ-сканы для большей эффективности, используя распознавание образов для выявления злокачественных новообразований и новообразований, которые может пропустить человеческий глаз. Исследователи также объединяют модели ИИ с определенными целевыми соединениями, чтобы повысить точность диагностики.

Помимо обнаружения, достижения ИИ предоставляют врачам больше информации о потенциальной опухоли, помогая оценить размер и форму, а также потенциально помогая предсказать скорость роста и агрессивность. Этот тип информации может помочь в разработке стратегий мониторинга пациентов и модификаций лечения, когда это необходимо.

Модели ИИ также могут отмечать подозрительные области для последующего наблюдения со стороны поставщика услуг, что может помочь повысить согласованность, уменьшая различия между больницами и врачами. С административной точки зрения ИИ повышает эффективность работы в нехватке персонала в больницах с ограниченными ресурсами радиологии, помогая обеспечить приоритетность наиболее критических пациентов.

ИИ также используется рентгенологами при проведении биопсии, помогая повысить точность и уверенность. Для КТ и МРТ ИИ помогает определить точное местоположение опухолей, чтобы гарантировать, что облучение будет доставлено таким образом, чтобы минимизировать повреждение окружающих здоровых тканей.

Царапая поверхность

Мы добились огромного прогресса и так быстро, используя ИИ, и все же я считаю, что мы лишь поверхностно раскрыли наш потенциал по преобразованию лечения рака.

В качестве примера рассмотрим рак легких, который обычно выявляется на поздних стадиях заболевания, когда варианты лечения менее эффективны. Одной из самых сложных диагностических проблем является определение того, когда легочные узелки являются доброкачественными, а когда они являются предшественниками рака. Неопределенность может привести к ненужным инвазивным процедурам для здоровых пациентов и, что еще хуже, к задержкам в диагностике и лечении пациентов с раком легких на самой ранней, наиболее поддающейся лечению стадии.

Сегодня, благодаря интеграции изображений и данных медицинских устройств на основе ИИ, поставщики услуг имеют расширенную поддержку, которая помогает им справляться с этой сложностью и оптимизировать уход за каждым пациентом. Теперь у врачей есть доступ к таким инструментам, как одобренное Управлением по контролю за продуктами и лекарствами США (FDA) диагностическое программное обеспечение с поддержкой ИИ для ранней стадии рака легких, которое может помочь повысить чувствительность и специфичность оценки злокачественности. Это вдохновляющий прогресс.

Я лично верю, что в конечном итоге наступит день, когда ИИ поможет нам заменить слово на букву «С» с «рака» на «излечение». Эта технология улучшает то, как рентгенологи обнаруживают и лечат рак, улучшая анализ изображений, уменьшая ошибки, прогнозируя результаты лечения и обеспечивая персонализированный уход. Хотя ИИ никогда не заменит человеческий медицинский опыт, я предсказываю, что 2025 год продемонстрирует гораздо больше примеров способности ИИ улучшать жизнь онкологических больных и уход, предлагаемый их поставщиками.

Роланд Ротт — главный специалист по визуализации в GE HealthCare.

Внимание, автоперевод! За ошибки перевода ответственности не несём. Первоисточник по ссылке.