Sztuczna inteligencja sama postawi diagnozę i zapełni luki kadrowe wśród radiologów?

Autor: Wojciech Kuta • Źródło: Rynek Zdrowia16 czerwca 2022 18:00

Radiologia. Dlaczego algorytmy sztucznej inteligencji (AI) najszersze zastosowanie znajdują w radiologii i diagnostyce obrazowej? Czy narzędzia AI zaradzą deficytom kadrowym wśród radiologów? Na te pytania nie ma prostej odpowiedzi - przekonują lekarze i eksperci w zakresie nowych technologii.

Sztuczna inteligencja sama postawi diagnozę i zapełni luki kadrowe wśród radiologów?
Radiologia i badania obrazowe coraz częściej sięgają po algorytmy AI Fot. PAP/Andrzej Wiktor
  • Radiologia to bardzo dużo informacji. Wiele z nich pozyskujemy w sposób ustandaryzowany, co stanowi dobrą "pożywkę" dla maszynowego uczenia - mówi prof. Lucjan Wyrwicz
  • Zaznacza jednak, że sztuczna inteligencja nie stawia diagnozy i nie zastępuje radiologia lub radioterapeuty, lecz stanowi dla nich wsparcie - na przykład automatycznie segmentując obrazy z badań
  • Ważne jest to, że w ostatnich kilkunastu latach radiolodzy oraz informatycy nauczyli się rozmawiać o nowych technologiach wspólnym językiem - uważa Bartosz Borucki z firmy Smarter Diagnostics.
  • W opinii prof. Wyrwicza deficyt radiologów w Polsce - bardziej niż sztuczna inteligencja - może złagodzić lepsze wykorzystanie kompetencji techników elektroradiologii

Sztuczna inteligencja wspiera, ale nie zastępuje lekarzy w diagnozowaniu chorób

Czy rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji (AI) i maszynowego uczenia mogą kiedyś zastąpić radiologów w rozpoznawaniu różnych chorób, a tym samym załatają kadrowe dziury w tej dziedzinie medycyny? Eksperci nie mają na tak postawione pytanie jednej prostej odpowiedzi.

Z drugiej strony dość zgodnie przyznają, że algorytmy sztucznej inteligencji najszersze zastosowanie znajdują obecnie właśnie w radiologii i diagnostyce obrazowej, wspierając, ale nie zastępując lekarzy w diagnozowaniu konkretnych przypadków. Dlaczego tak się dzieje?

- Radiologia to przede wszystkim bardzo dużo informacji. Wiele z nich pozyskujemy w sposób zestandaryzowany, co stanowi dobrą „pożywkę” dla maszynowego uczenia. Wydaje się, że jest to naturalny obszar dla firm technologicznych, w którym mogły znaleźć możliwości tworzenia rozwiązań AI - mówi prof. Lucjan Wyrwicz, zastępca dyrektora ds. lecznictwa otwartego, kierownik Kliniki Onkologii i Radioterapii Narodowego Instytutu Onkologii - Państwowy Instytut Badawczy w Warszawie.

- W codziennej praktyce klinicznej radiolog korzysta oczywiście z informatycznego wsparcia, ale muszą to być narzędzia certyfikowane, a nie jedynie - mówiąc kolokwialnie - przeglądarki zdjęć. Jednak pamiętajmy, że pacjent nie wnika w szczegóły technologiczne, natomiast tak naprawdę wierzy w jedną rzecz: opis badania wykonany przez radiologa - zaznacza specjalista.

Automatyczne filtrowanie obrazów bardzo pomaga lekarzowi

Dodaje: - Oczywiście w radiologii jest miejsce dla rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji. Na przykład kiedy w radioterapii chcemy zdefiniować, gdzie jest narząd funkcjonujący w prawidłowy sposób, którego nie poddajemy napromienianiu, bardzo użytecznym narzędziem staje się automatyczna segmentacja obrazów. Sztuczna inteligencja z takim zadaniem radzi sobie doskonale, ale to nie jest stawianie diagnozy, lecz wsparcie w postaci filtrowania obrazów - zastrzega prof. Lucjan Wyrwicz.

Natomiast zdaniem Bartosza Boruckiego, CEO w firmie Smarter Diagnostics zajmującej się wspieraniem medycyny rozwiązaniami sztucznej inteligencji, jednym z ważnych osiągnięć ostatnich kilkunastu lat jest to, że lekarze - przede wszystkim właśnie radiolodzy - oraz informatycy nauczyli się rozmawiać wspólnym językiem.

- Po drugie technologie informatyczne czy techniki matematyczne - w tym, między innymi głębokie, konwolucyjne sieci neuronowe - spotkały się z możliwościami obliczeniowymi, chociażby w formie technologii kart GPU. Jednocześnie przeprowadzona została cyfryzacja radiologii - wylicza ekspert.

Algorytmy AI wspierają także pacjentów

Na pytanie, dlaczego sztuczna inteligencja tak szybko rozwija się właśnie w dziedzinie radiologii, Bartosz Borucki odpowiada: - Przede wszystkim dlatego, że mamy w tym obszarze do czynienia z obrazami oraz bardzo ustrukturyzowanymi danymi.

- Dzisiaj jesteśmy już na etapie dyskusji dotyczącej tego, w jaki sposób przetwarzać ogromne zasoby danych, które otrzymujemy, aby efektywnie wspomóc wąską grupę radiologów, aby mogli zaspokoić potrzeby rynku i zapewnić pacjentom jak najlepszą jakość diagnozowania - podkreśla Marek Witulski, dyrektor branż Diagnostic Imaging i Advanced Therapies w Siemens Healthineers.

Dodaje: - Przez wiele lat brak możliwości obliczeniowych nie pozwalał na upowszechnienie sztucznej inteligencji oraz automatyzacji, która w radiologii jest bardzo ważna. Obecnie nie ma już tej bariery. Algorytmy AI oraz sieci neuronowe to technologie wspomagające nie tylko lekarza, ale i pacjenta na jego ścieżce diagnostyczno-terapeutycznej - wskazuje dyrektor Witulski.

Ilu radiologów w Polsce korzysta z rozwiązań sztucznej inteligencji?

Jaki odsetek polskich radiologów korzysta w swojej codziennej praktyce z algorytmów sztucznej inteligencji? - Spotkałem się z opinią, że kiedyś radiolodzy używający sztucznej inteligencji zastąpią tych, którzy z niej nie korzystają. Dlatego uważam, że w niedalekiej przyszłości wszyscy radiolodzy będą w końcu sięgać po algorytmy AI - odpowiada Bartosz Borucki.

- Zresztą coraz częściej producenci aparatury diagnostycznej niejako wbudowują już rozwiązania sztucznej inteligencji w te urządzenia. Można więc powiedzieć, że AI staje się fundamentalnym elementem pracy radiologa - dodaje szef Smarter Diagnostics.

Bardziej sceptyczny w tej kwestii jest prof. Lucjan Wyrwicz: - Większym problemem jest ogromna, wręcz nadmierna liczba wykonywanych badań obrazowych w Polsce, od których nasi pacjenci wcale nie są zdrowsi. Tych badań jest już tak dużo, że radiolodzy nie chcą ich opisywać. Proszę sobie wyobrazić przemęczonego radiologa, który opisuje piętnastą tomografię w ciągu kilku godzin - mówi zastępca dyrektora Narodowego Instytutu Onkologii w Warszawie.

- Powtórzę, więc: sztuczna inteligencja nie zastąpi w stu procentach radiologa. Braki tych specjalistów na rynku może natomiast złagodzić lepsze wykorzystanie kompetencji techników elektroradiologii, którzy w większości mają ukończone wyższe studia - podsumowuje prof. Lucjan Wyrwicz.

Wszystkie wypowiedzi pochodzą z konferencji „AI w zdrowiu” (Warszawa, 14 czerwca 2022 r.).

Dowiedz się więcej na temat:
Podaj imię Wpisz komentarz
Dodając komentarz, oświadczasz, że akceptujesz regulamin forum