Naukowcy z Wydziału Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechniki Warszawskiej chcą usprawnić walkę z chorobami płuc. Sztuczna inteligencja pomoże w rozpoznawaniu zmian chorobowych, widocznych w tomografii komputerowej i na zdjęciach rentgenowskich.
W diagnostyce chorób płuc (od raka po zmiany typowe dla zapalenia płuc, w tym wywołane przez COVID-19) kluczową rolę pełnią badania obrazowe. Wyzwaniem, nawet dla doświadczonych radiologów i dostępnych algorytmów, jest jednak interpretacja wyników. By ułatwić ten proces, badacze z Politechniki Warszawskiej postanowili wykorzystać możliwości sztucznej inteligencji.
Sztuczna inteligencja wspomoże radiologów
Profesor Przemysław Biecek, kierownik projektu i lider zespołu MI2DataLab, powiedział, że naukowcy zamierzają „zbudować system informatyczny, który będzie wspierał pracę radiologa poprzez wzbogacanie zdjęć tomografii komputerowej i RTG o dodatkowe informacje / metacechy”. Niedawno pisaliśmy na naszym blogu o podobnym projekcie dotyczącym demencji. Polecamy lekturę tekstu „Sztuczna inteligencja może zdiagnozować demencję w jeden dzień”.
Narzędzie pozwoli na wieloaspektową analizę zdjęć i będzie tak opracowane, żeby umożliwić rozbudowę modelu bazowego o moduły wykrywające szeroką gamę cech. Profesor Biecek zaznacza, że „takie rozwiązanie jest nie tylko skuteczniejsze, ale też łatwiejsze w użyciu i rozwoju niż wiele modułów weryfikujących wąskie spektrum zmian”.
Pomysł wyróżniać będzie także rozbudowany moduł godnej zaufania sztucznej inteligencji. Chodzi o to, żeby pozwalała ona na prześledzenie ścieżki decyzyjnej stojącej za poszczególnymi prognozami, a co za tym idzie – zapewniała większą transparentność oraz bezpieczeństwo rekomendacji. Profesor Biecek opisuje, że „modele, które zachowują się jak czarne skrzynki, nie budzą zaufania, są podatne na trudne w wykryciu błędy. Nasz zespół od kilku lat tworzy rozwiązania zwiększające transparentność modeli. Nowy projekt jest oparty o nasze autorskie rozwiązania”.
Naukowcy planują wykorzystać różnorodne obecnie dostępne bazy danych, takie jak na przykład przypadki raka płuca, badania dzieci czy pacjentów z COVID-19. Chcą także, specjalnie na potrzeby projektu i w porozumieniu z lekarzami, opracować trzy unikalne zbiory danych o bezprecedensowej reprezentatywności.
Sztuczna inteligencja skorzysta z wielu baz danych
Profesor Biecek mówi, że „rozwiązanie będzie składało się z modułu sztucznej inteligencji oraz z interfejsu użytkownika pozwalających radiologowi na konwersację z modułem SI. Narzędzie będzie zintegrowane z systemami gabinetowymi już wykorzystywanymi przez lekarzy”.
Projekt będzie realizowany przez interdyscyplinarny zespół, złożony ze specjalistów od inżynierii oprogramowania, sztucznej inteligencji, wyjaśnialnego uczenia maszynowego, wizualizacji danych oraz radiologii. Wszystko zostało pomyślane w taki sposób, żeby system działał szybko, bezpiecznie i skutecznie. W przypadku diagnostyki to przecież kluczowe.
Profesor Przemysław Biecek mówi, że obecnie zespół powiększa bazę współpracujących szpitali i radiologów. Pierwszy prototyp dostępny dla nich powinien być gotowy za rok, a w pełni funkcjonalna wersja powstanie do 2024 roku.
To nie jedyne badania nad wykorzystaniem AI w leczeniu pacjentów w Polsce. Wielokrotnie poruszaliśmy tę tematykę na naszym blogu, na przykład w tekście „Sztuczna inteligencja pomoże kształcić studentów medycyny”.
Źródło: Politechnika Warszawska