Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje diagnostykę raka płuc

Rak płuc pozostaje jednym z najczęściej diagnozowanych nowotworów na świecie, a jego wczesne wykrycie jest kluczowe dla skutecznego leczenia. Tradycyjne metody diagnostyczne, takie jak zdjęcia rentgenowskie czy tomografia komputerowa, choć powszechnie stosowane, nie zawsze gwarantują wykrycie choroby we wczesnym stadium. W ostatnich latach sztuczna inteligencja zaczęła odgrywać coraz większą rolę w medycynie, oferując narzędzia, które mogą znacząco poprawić precyzję i szybkość diagnozy raka płuc.

Sztuczna inteligencja, a w szczególności jej gałąź zajmująca się uczeniem maszynowym, umożliwia analizę dużych zbiorów danych medycznych w celu identyfikacji wzorców niewidocznych dla ludzkiego oka. W kontekście raka płuc SI jest wykorzystywana do analizy obrazów medycznych, takich jak tomografie komputerowe czy zdjęcia rentgenowskie, w celu wykrycia nawet najmniejszych zmian mogących świadczyć o obecności nowotworu.

Przykładem takiego zastosowania jest projekt xLungs, realizowany przez naukowców z Politechniki Warszawskiej. Celem tego przedsięwzięcia jest opracowanie systemu opartego na SI, który wspiera lekarzy w diagnozowaniu i monitorowaniu zmian chorobowych w obrębie klatki piersiowej. System analizuje wyniki tomografii komputerowej i rentgena płuc, identyfikując zmiany, które mogą umknąć uwadze nawet doświadczonych radiologów.

Image

Badania wskazują, że algorytmy SI mogą analizować obrazy medyczne z precyzją porównywalną, a niekiedy przewyższającą ludzkich specjalistów. Dzięki zdolności do przetwarzania ogromnych ilości danych w krótkim czasie SI może szybko identyfikować subtelne zmiany w strukturze płuc, co jest kluczowe dla wczesnego wykrycia raka. Ponadto systemy oparte na SI mogą być dostępne 24 godziny na dobę, co eliminuje opóźnienia związane z ograniczoną dostępnością specjalistów. 

Wspomniany wcześniej system xLungs został opracowany na bazie największej na świecie publicznie dostępnej bazy danych badań tomografii komputerowej klatki piersiowej, obejmującej 40 terabajtów danych. Dzięki temu narzędzie to jest w stanie precyzyjnie wykrywać i opisywać zmiany chorobowe, wspierając lekarzy w procesie diagnostycznym.

Mimo obiecujących wyników wdrożenie SI w diagnostyce raka płuc napotyka na pewne wyzwania. Jednym z głównych problemów jest potrzeba dostępu do dużych i zróżnicowanych zbiorów danych medycznych, niezbędnych do skutecznego trenowania algorytmów. Ponadto kwestie związane z prywatnością pacjentów oraz standaryzacją danych stanowią istotne bariery. Kolejnym wyzwaniem jest integracja systemów SI z istniejącymi procesami klinicznymi. 

Aby technologia była skuteczna, musi być łatwa w obsłudze i kompatybilna z obecnymi systemami informatycznymi stosowanymi w placówkach medycznych. W przypadku projektu xLungs naukowcy zadbali o to, aby narzędzie można było zintegrować z systemami już wykorzystywanymi przez lekarzy, co ułatwia jego wdrożenie w praktyce klinicznej.