Algorytm wyczyta chorobę z oka

Amerykańska Agencja ds. Żywności i Leków (FDA) zatwierdziła w zeszłym tygodniu oprogramowanie, oparte na sztucznej inteligencji, które zastępuje potrzebę interpretację zdjęć medycznych przez wyspecjalizowanych lekarzy.

Na razie proces diagnostyczny ograniczony jest tylko do jednego schorzenia: retinopatii cukrzycowej. Patologicznej zmiany siatkówki oka, efektu powikłania po cukrzycy, będącej główną przyczyną utraty wzroku u cukrzyków.

Rozwiązanie udostępnione przez startup IDx wymaga dokonania zdjęcia siatkówki pacjenta specjalną kamerą. Następnie fotos jest przesyłany do chmury obliczeniowej, która analizuje obraz informując o wykryciu retinopatii – lub jej braku, co oznacza konieczność wykonania podobnego zabiegu kontrolnego za rok.

Podstawą decyzji o przyjęciu oprogramowania firmy IDx w diagnozowaniu powikłań po cukrzycy, jest jego precyzyjność. FDA ustawiła wysoką poprzeczkę przed twórcami rozwiązania informatycznego. Podczas sprawdzania poprawności działania systemu wykorzystano 900 zdjęć soczewek konkretnych pacjentów.

Program IDx-RD okazał się skuteczniejszy od lekarzy, którzy również oceniali zdjęcia. Sztuczna inteligencja poprawnie zidentyfikowała zarówno zmiany chorobowe u pacjentów – nawet we wczesnej fazie rozwoju, jak również z lepszą dokładnością potwierdzała brak oznak schorzenia. Jej precyzyjność w diagnozowaniu dała podstawę FDA do wydania zgody na stosowanie tego rozwiązania technologicznego w leczeniu.

Nie trzeba tłumaczyć, że wydanie przez FDA zgody na diagnozowanie zdjęć przez sztuczną inteligencję, jest przełomem. Technologiczni giganci – jak IBM czy Google – od lat wydają fortuny, aby gromadzić olbrzymie ilość danych medycznych, które umożliwią tworzenie zaawansowanych systemów – opartych na sztucznej inteligencji – do rozpoznawania chorób.

Na przykład, wspomniany już wyżej Google, we wrześniu zeszłego roku ogłosił, że jego spółka zależna – Verily, korzystając ze zgromadzonych na potrzeby analityczne zdjęć siatkówek, znalazła prawidłowość, łączącą zmiany tego organu ze zwiększeniem ryzyka zawału serca.

Oczywiście do usankcjonowania podobnej metody diagnostycznej jeszcze daleko. Jednak przeanalizowanie ponad 300 000 obrazów oka, dało sztucznej inteligencji podstawę do powiązana pewnych oznak na siatkówce z późniejszymi problemami sercowymi. Być może dalsze „karmienie” algorytmów danymi zaowocuje wykryciem równie ulotnych związków pomiędzy zmianami organów, a występowaniem konkretnych schorzeń, które byłyby nie do zauważenia przez człowieka.