Prof. Basak o sztucznej inteligencji w hematoonkologii: pomoże w szybkim rozpoznawaniu nowotworów krwi

Autor: Iwona Bączek • Źródło: Rynek Zdrowia25 czerwca 2021 17:30

Sztuczna inteligencja już wkrótce będzie odgrywała ważną rolę w procesie diagnozowania i leczenia pacjentów z nowotworami krwi - mówi prof. Grzegorz Basak.

Prof. Grzegorz Basak Fot. screen
  • Algorytmy sztucznej inteligencji mają pomagać lekarzom POZ oraz lekarzom innych specjalności niż hematologia w skierowaniu pacjenta z podejrzeniem nowotworu krwi na właściwą ścieżkę diagnostyki i terapii
  • Medycyna rozrasta się błyskawicznie i ulega coraz większej specjalizacji, dlatego trudno wymagać od każdego lekarza, aby optymalnie interpretował dane wyniki - mówi prof. Basak
  • Rola sztucznej inteligencji jest najważniejsza właśnie na etapie badań przesiewowych, gdy lekarz POZ zleca badania pacjentowi - ocenia
  • Na razie w Polsce pierwsze algorytmy wdrożyły 3-4 ośrodki, ale trwają prace nad wdrożeniem ich do pozostałych. Mówimy o rodzaju platformy, gdzie na początku funkcjonuje jeden algorytm do diagnostyki jednej choroby rzadkiej - dodaje

- Poza faktem wykonania badania, np. morfologii krwi, kluczowa jest jego właściwa interpretacja. Co jest potrzebne, aby było to możliwe? Z jednej strony dostęp do lekarzy podstawowej opieki zdrowotnej, z drugiej - do specjalistów, bo nie zawsze lekarz POZ poradzi sobie z danym problemem - wskazywał prof. Grzegorz Basak, kierownik Katedry i Kliniki Hematologii, Transplantologii i Chorób Wewnętrznych Uniwersyteckiego Centrum Klinicznego Warszawskiego Uniwersytetu Medycznego podczas spotkania z dziennikarzami.

Właściwa interpretacja wyników badań wymaga doświadczenia

- Do tego potrzebna jest nie tylko wiedza, ale także doświadczenie, tj. „przerobienie” odpowiedniej liczby badań pacjentów z danymi schorzeniami. W ten sposób nabywa się wiedzę praktyczną, a pamiętajmy, że choroby hematologiczne są, w porównaniu do chorób serca lub cukrzycy, chorobami rzadkimi - zaznaczył.

- Generalnie: skierowanie przez lekarza POZ do lekarza specjalisty w celu zinterpretowania wyników morfologii krwi musi dotyczyć właściwego pacjenta, ponieważ nie wszyscy oni muszą tą ścieżką podążać. Podstawowym zadaniem lekarza POZ jest podjęcie decyzji, czy mamy do czynienia z podejrzeniem nowotworu krwi - mówił ekspert.

Wyjaśnił, że pomóc w tych decyzjach mogą algorytmy sztucznej inteligencji. Mają się zachowywać jak lekarze, którzy widzieli już w swoim życiu setki, jeśli nie tysiące pacjentów z różnymi chorobami hematologicznymi.

- Rola sztucznej inteligencji jest najważniejsza właśnie na etapie badań przesiewowych, gdy lekarz POZ zleca badania pacjentowi, ponieważ jest czymś zaniepokojony. Algorytmy sztucznej inteligencji będą analizowały wyniki badań i sugerowały lekarzowi ostateczne rozpoznanie - czy jest to nowotwór krwi, czy też możne inna choroba rzadka lub ultra rzadka. Lekarz może to wówczas zweryfikować zgodnie ze swoją wiedzą i pokierować pacjenta dalej - zauważył prof. Basak.

Sztuczna inteligencja pomoże lekarzowi w podjęciu właściwych decyzji

- Takie narzędzia elektroniczne mogą już w sobie zawierać pewną sugestię badań specjalistycznych i przekierowania pacjenta w odpowiednie miejsce. Standardy diagnostyczne generalnie się nie zmieniają, ale chodzi o to, aby już na samym początku podejrzenie zostało postawione trafnie i pacjent został właściwie skierowany - sprecyzował.

Jak mówił, jeśli chodzi o zastosowanie sztucznej inteligencji w praktyce, stawiamy dopiero pierwsze kroki. W niektórych jednostkach w Polsce mamy już algorytmy sztucznej inteligencji, które przesiewają populację w kierunku chorób ultra rzadkich. Ale jest to proces w toku. Liczne algorytmy powstają na całym świecie, zarówno w ujęciu naukowym, jak i komercyjnym i w najbliższych miesiącach i latach należy się spodziewać implementacji takich rozwiązań do systemów informatycznych w poradniach i szpitalach.

- Czy rola sztucznej inteligencji będzie istotna także później, nie tylko na początkowym etapie diagnostyki, ale także podczas leczenia pacjenta? Oczywiście. Już obecnie jej algorytmy są wykorzystywane do rozwoju nowych cząsteczek i często dzięki temu proces ten staje się szybszy, tańszy i bardziej precyzyjny - podkreślał prof. Basak.

- Sztuczna inteligencja jest również wykorzystywana podczas późniejszej diagnostyki, czy podczas doboru odpowiedniej terapii dla danego pacjenta. Takie algorytmy powstają w oparciu o bazy danych pacjentów, a których znajduje się nie tylko wiele informacji o samych chorych, ale także o wynikach stosowanego u nich leczenia - wskazywał.

Powstanie platforma skierowana do lekarzy różnych specjalności

- Już powstają pierwsze algorytmy, które umożliwiają optymalne dobranie np. inhibitorów kinaz tyrozynowych u pacjentów z przewlekłą białaczką szpikową. Liczymy, że podobne zastosowanie sztuczna inteligencja może mieć w wielu innych nowotworach krwi, np. w szpiczaku plazmocytowym również poszukiwane są tego rodzaju rozwiązania. To kolejne narzędzie analityczne, które pozwala na połączenie szeregu danych z danym wynikiem - dodał ekspert.

- Medycyna rozrasta się błyskawicznie i ulega coraz większej specjalizacji, dlatego trudno wymagać od każdego lekarza, aby optymalnie interpretował dane wyniki. Dlatego tak ważne są rozwiązania wspomagające szybkie i trafne rozpoznanie choroby - podkreślił.

- Na razie w Polsce pierwsze algorytmy wdrożyły 3-4 ośrodki, ale trwają prace nad wdrożeniem ich do pozostałych. Mówimy o rodzaju platformy, gdzie na początku funkcjonuje jeden algorytm do diagnostyki jednej choroby rzadkiej. Następnie do tej platformy mogą być dodawane kolejne algorytmy służące do diagnozowania następnych chorób rzadkich. Ostatecznie mamy nadzieję na pakiet algorytmów, który obejmie choroby hematoonkologiczne oraz inne choroby rzadkie w hematologii i nie tylko - mówił prof. Basak.

- Generalnie platforma taka jest skierowana do lekarzy różnych specjalności, którzy nie muszą tak dobrze znać się na hematologii, jak lekarze hematolodzy - podsumował.

 

Podaj imię Wpisz komentarz
Dodając komentarz, oświadczasz, że akceptujesz regulamin forum