Τεχνητή νοημοσύνη: Πώς διαμορφώνει την ανάλυση ιατρικών εικόνων;

Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) βρίσκεται πλέον παντού γύρω μας – από τις καθημερινές εφαρμογές στα κινητά μας μέχρι τα προηγμένα εργαλεία όπως το ChatGPT. Στην Αυστραλία, περίπου ένας στους δύο κατοίκους χρησιμοποιεί ήδη την AI, και ο αριθμός αυτός αναμένεται να αυξηθεί. Ωστόσο, πέρα από την ψυχαγωγία και την πληροφόρηση, η AI αποκτά έναν ακόμη πιο ουσιαστικό ρόλο: τη βελτίωση της υγείας μας. Στο Αυστραλιανό e-Health Ερευνητικό Κέντρο (AEHRC) του οργανισμού CSIRO, ερευνητές αξιοποιούν την AI για την ανάλυση ιατρικών εικόνων, με στόχο να υποστηρίξουν τους γιατρούς και να μειώσουν τον φόρτο εργασίας τους.

Από το κείμενο στην εικόνα: Το επόμενο βήμα της AI

Οι πρώτες εκδόσεις του ChatGPT βασίζονταν σε μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLM) και λειτουργούσαν αποκλειστικά με κείμενο. Η πιο πρόσφατη εξέλιξη, όμως, είναι τα οπτικο-γλωσσικά μοντέλα (VLM), που συνδυάζουν κατανόηση εικόνας και γλώσσας. Αυτό σημαίνει ότι η AI μπορεί πλέον να «βλέπει», να περιγράφει ό,τι «βλέπει» και να το συνδέει με κείμενο. Στο AEHRC, η τεχνολογία αυτή εφαρμόζεται στην ανάλυση ιατρικών εικόνων – και ειδικά στις ακτινογραφίες θώρακος.

Γιατί οι ακτινογραφίες θώρακος είναι τόσο σημαντικές

Οι ακτινογραφίες θώρακος χρησιμοποιούνται για:

• Διάγνωση καρδιολογικών και αναπνευστικών παθήσεων

• Έλεγχο για καρκίνο του πνεύμονα

• Έλεγχο θέσης ιατρικών συσκευών, όπως βηματοδότες

Η ερμηνεία τους απαιτεί εξειδικευμένους ακτινολόγους, οι οποίοι όμως στην Αυστραλία – όπως και σε πολλές άλλες χώρες – είναι λιγοστοί σε σχέση με τον όγκο της δουλειάς.

AI στην υπηρεσία του ακτινολόγου

Ο Δρ. Aaron Nicolson, ερευνητής στο AEHRC, αναπτύσσει ένα μοντέλο VLM που δημιουργεί αυτόματα ιατρικές αναφορές από ακτινογραφίες θώρακος. Στόχος του είναι η υποστήριξη και όχι η αντικατάσταση του ακτινολόγου. Η εκπαίδευση της AI γίνεται με τεράστιες βάσεις δεδομένων:

1. Δίνεται στην AI η ακτινογραφία και το παραπεμπτικό του ασθενούς.

2. Παρέχεται και η τελική αναφορά του ακτινολόγου.

3. Το μοντέλο «μαθαίνει» να παράγει αντίστοιχες αναφορές.

Όσο περισσότερα παραδείγματα βλέπει η AI, τόσο καλύτερη γίνεται.

Προσθέτοντας τα δεδομένα του ασθενούς

Για να βελτιώσει την ακρίβεια, η ομάδα πρόσθεσε και στοιχεία από το ιστορικό του ασθενούς, όπως:

• Το κύριο παράπονο κατά την εισαγωγή στα επείγοντα

• Τα ζωτικά σημεία κατά τη διάρκεια της παραμονής

• Τη φαρμακευτική αγωγή

Το αποτέλεσμα ήταν σημαντική βελτίωση στην ποιότητα των αναφορών.

Ηθικά ζητήματα και ασφάλεια

Οι ερευνητές δίνουν ιδιαίτερη προσοχή σε θέματα όπως:

• Δημογραφικές προκαταλήψεις στα δεδομένα εκπαίδευσης

• Η διασφάλιση ότι η τεχνολογία θα είναι αποτελεσματική σε όλους τους πληθυσμούς

• Η τήρηση του κανόνα «ο γιατρός πάντα στον έλεγχο» – η AI δεν παίρνει μόνη της κλινικές αποφάσεις

Δοκιμές και μέλλον

Η τεχνολογία δοκιμάζεται ήδη σε συνεργασία με το νοσοκομείο Princess Alexandra στο Μπρισμπέιν, με στόχο να συγκριθούν οι αναφορές της AI με αυτές των ακτινολόγων. Παράλληλα, αναζητούνται περισσότερα νοσοκομεία για δοκιμές, ώστε να αξιολογηθεί η αποτελεσματικότητα σε διαφορετικά περιβάλλοντα.

Ένα νέο κεφάλαιο στην ιατρική διάγνωση

Η τεχνητή νοημοσύνη δεν έρχεται να αντικαταστήσει τον άνθρωπο, αλλά να του δώσει περισσότερα εργαλεία για ταχύτερη, ακριβέστερη και πιο αποτελεσματική διάγνωση. Με την ανάπτυξη τεχνολογιών όπως τα VLM, το μέλλον της ιατρικής εικόνας διαγράφεται πιο καινοτόμο και ελπιδοφόρο από ποτέ.