Изкуственият интелект (AI) може да направи нещо повече от това просто да пише текстове и да създава песни. Например, AI алгоритмите могат да бъдат обучени да откриват рак на ранен етап. Но смеем ли да се доверим сляпо на бележките на компютър, който радиологът не може да види с просто око?
Het werkt eigenlijk heel simpel: een computer krijgt foto’s van CT-scans te zien. Voor elk plaatje waarop hij bepaalde afwijkingen detecteert, wordt de computer ‘beloond’. Na dit tienduizenden keren te hebben herhaald, heeft de computer geleerd wanneer een mogelijke tumor op de scan te zien is. Hij is zó goed getraind, dat hij er zelfs beter in is dan de mens.
Dit is slechts een van de weinige toepassingen van AI die er op dit moment in de zorg zijn. Maar deze techniek is veelbelovend en kan straks mogelijk veel sneller en nauwkeuriger dan radiologen vaststellen of iemand een kwaadaardige tumor in zijn lichaam heeft. En hoe sneller potentiële kanker wordt ontdekt, hoe beter het vaak te behandelen is.
Deze week werd een nieuwe studie naar zo’n AI-toepassing gepubliceerd in eBioMedicine, de medische tak van het wetenschappelijke tijdschrift The Lancet. De onderzoekers bouwden een AI-algoritme dat in staat is om in een vroeg stadium ‘kankerknobbeltjes’ op longen te detecteren.
„In feite kun je deze techniek voor elke vorm van kanker toepassen“, zegt Mireille Broeders. Zij is als hoogleraar Pesonalized Cancer Screening verbonden aan het Radboudumc. „Dat komt doordat zo’n algoritme informatie uit zo’n beeld weet te halen wat wij als mensen niet kunnen zien.“
Krijg een melding bij nieuwe berichten
Изследванията на рака с изкуствен интелект се развиха благодарение на самообучаващите се компютри
В проучването eBioMedicine Това е едно от няколкото проучвания, които се провеждат за приложенията на изкуствения интелект при лечението на рак. Според Jonas Tywin Холандия е в челните редици на изследването на този тип алгоритми. Teuwen е свързан с Холандския онкологичен институт към болница Antonie van Leeuwenhoek в Амстердам. „В Холандия правим такива проекти в голям мащаб“, казва той.
Broeders и Teuwen казват, че изследванията в областта на ИИ и рака съществуват от дълго време, но са се развили силно през последните години. Бродърс: „В момента, в който дълбокото обучение започна да играе роля, то наистина се разви.“ Дълбокото обучение е техниката, която позволява на компютрите да се учат от големи количества необработени данни (помислете за примера с компютърна томография).
„Трудно е да се каже на какъв етап се намираме в момента, тъй като напълно нови дисциплини в рамките на AI се добавят редовно“, казва Tywin. „Но когато разглеждаме скрининга за рак на гърдата, бих казал, че технологията е в момент, в който можем да я внедрим.“
Рентгенологът може да получи информация, която не може да бъде проверена
Но и Broeders, и Teuwen настояват за необходимостта да се мисли внимателно за (етичните) въпроси, които идват с изкуствения интелект. Според Бродерс е напълно възможно алгоритмите да откриват промени, които не могат да се видят от човешкото око. „Това означава, че вие като рентгенолог получавате информация, върху която нямате контрол.
„Доверяваме ли се на такъв алгоритъм? Приемливо ли е да се вземе решение само на базата на такъв алгоритъм?“ — учуди се Бродерс на глас. Според нея има много въпроси, на които ние като общество трябва да отговорим. „Трябва ли алгоритъмът да е перфектен? Човешкият труд също често не е перфектен, но с технологията често имаме идеята, че трябва да работи перфектно.“
Teuwen също предупреждава, че повечето алгоритми все още не са готови за широко използване. Повечето алгоритми се обучават с помощта на ограничен набор от данни. „Например, можете да изградите алгоритъм за скрининг за жени от Холандия. Но ако искаме да приложим модела в Съединените щати, трябва внимателно да проучим дали работи добре там.“
Такъв е и случаят с изследването в eBioMedicine. Този алгоритъм се представи много добре върху набора от данни, в който е разработен. Бродърс: „Те също така го тестваха в нов набор от данни. Там наистина работи по-зле, както и по принцип. Също така ясно показва, че това се нуждае от допълнително проучване.“
