Может ли искусственный интеллект помочь увидеть рак по-новому и лучше?
Две одинаковые черно-белые фотографии неясных очертаний расположены бок о бок на экране компьютера. На левой стороне Исмаил Барис Туркби, доктор медицины, рентгенолог с 15-летним стажем, очертил область, где нечеткие очертания представляют то, что, по его мнению, является ползучим, растущим раком предстательной железы. По другую сторону экрана компьютерная программа с искусственным интеллектом (ИИ) проделала то же самое — и результаты почти идентичны.
Черно-белое изображение - это МРТ-снимок человека с раком предстательной железы, и программа искусственного интеллекта проанализировала тысячи из них.
“Модель ИИ находит простату и обрисовывает области, подозрительные на рак, без какого-либо контроля со стороны человека”, - объясняет доктор Туркби. Он надеется, что искусственный интеллект поможет менее опытным рентгенологам обнаружить рак предстательной железы, когда он присутствует, и отклонить все, что может быть ошибочно принято за рак.
Эта модель - лишь верхушка айсберга, когда речь заходит о пересечении искусственного интеллекта и исследований рака. Хотя потенциальные области применения кажутся бесконечными, большая часть этого прогресса сосредоточена вокруг инструментов для визуализации рака.
От рентгеновских снимков целых органов до изображений раковых клеток под микроскопом врачи используют визуализирующие тесты многими способами: обнаруживают рак на самых ранних стадиях, определяют стадию опухоли, проверяют, помогает ли лечение, и следят за тем, вернулся ли рак после лечения.
За последние несколько лет исследователи разработали инструменты искусственного интеллекта, которые потенциально могут сделать визуализацию рака более быстрой, точной и информативной. И это вызвало большой ажиотаж.
“Вокруг искусственного интеллекта много шумихи, но также проводится множество исследований”, - сказала Стефани Хармон, доктор философии, специалист по обработке данных в отделе молекулярной визуализации NCI.
Это исследование, по словам экспертов, включает в себя решение вопросов о том, готовы ли эти инструменты покинуть исследовательские лаборатории и поступить в кабинеты врачей.
Что такое искусственный интеллект?
Искусственный интеллект относится к компьютерным программам или алгоритмам, которые используют данные для принятия решений или прогнозов. Чтобы построить алгоритм, ученые могли бы создать набор правил или инструкций, которым должен следовать компьютер, чтобы он мог анализировать данные и принимать решение.
Например, доктор Туркби и его коллеги использовали существующие правила о том, как рак предстательной железы проявляется на МРТ-снимке. Затем они обучили свой алгоритм, используя тысячи МРТ—исследований - некоторые у людей, о которых известно, что у них рак предстательной железы, а некоторые у людей, у которых этого не было.
При использовании других подходов к искусственному интеллекту, таких как машинное обучение, алгоритм сам учится анализировать и интерпретировать данные. Таким образом, алгоритмы машинного обучения могут улавливать закономерности, которые нелегко распознать человеческому глазу или мозгу. И по мере того, как эти алгоритмы получают доступ к большему количеству новых данных, их способность к изучению и интерпретации данных улучшается.
Исследователи также использовали глубокое обучение, разновидность машинного обучения, в приложениях для визуализации рака. Глубокое обучение относится к алгоритмам, которые классифицируют информацию во многом так же, как это делает человеческий мозг. Инструменты глубокого обучения используют “искусственные нейронные сети”, которые имитируют то, как клетки нашего мозга воспринимают, обрабатывают и реагируют на сигналы от остальной части нашего тела.
Готовы ли инструменты искусственного интеллекта для визуализации рака к работе в реальном мире?
Хотя ученые разрабатывают инструменты искусственного интеллекта для визуализации рака, эта область все еще находится в зачаточном состоянии, и многие вопросы о практическом применении этих инструментов остаются без ответа.
Использование искусственного интеллекта для классификации типов рака легких
Компьютерная программа может дифференцировать две наиболее распространенные формы рака легких.
По словам доктора Хармона, несмотря на то, что точность сотен алгоритмов была доказана в ходе ранних тестов, большинство из них не достигли следующего этапа тестирования, который гарантирует их готовность к работе в реальном мире.
Это тестирование, известное как внешняя или независимая валидация, “говорит нам о том, насколько обобщаем наш алгоритм. То есть, насколько это полезно для совершенно нового пациента? Как это работает на пациентах из разных медицинских центров или разных сканеров?” - объяснил доктор Хармон. Другими словами, работает ли инструмент искусственного интеллекта точно за пределами данных, на которых он был обучен?
Алгоритмы искусственного интеллекта, которые проходят тщательное валидационное тестирование в различных группах людей из разных уголков мира, могли бы использоваться более широко и, следовательно, помогать большему числу людей, добавила она.
Доктор Туркби отметил, что в дополнение к валидации клинические исследования также должны показать, что инструменты искусственного интеллекта действительно помогают пациентам, либо предотвращая развитие рака, помогая им жить дольше или иметь лучшее качество жизни, либо экономя их время или деньги.
Но даже после этого, по словам доктора Аэртса, главный вопрос об искусственном интеллекте заключается в следующем: “Как мы можем быть уверены, что эти алгоритмы будут продолжать работать и показывать хорошие результаты в течение многих лет?” Например, по его словам, новые сканеры могут изменять характеристики изображения, на которые опирается инструмент искусственного интеллекта для составления прогнозов или интерпретаций, пояснил он. И это могло бы изменить их производительность.
Есть также вопросы о том, как будут регулироваться инструменты искусственного интеллекта. Более 60 медицинских устройств или алгоритмов на основе искусственного интеллекта получили одобрение FDA по состоянию на 2020 год. Но даже после того, как они будут одобрены, некоторые алгоритмы машинного обучения изменяются по мере того, как они подвергаются воздействию новых данных. В 2021 году FDA выпустило систему мониторинга технологий искусственного интеллекта, которые обладают способностью к адаптации.
Существуют также опасения по поводу прозрачности некоторых инструментов искусственного интеллекта. С некоторыми алгоритмами, такими как тот, который может предсказывать генные мутации при опухолях печени, ученые не знают, как он приходит к такому выводу — головоломка, известная как “проблема черного ящика”. Эксперты говорят, что отсутствие прозрачности запрещает критические проверки на предмет предвзятости и неточностей.
Некоторые эксперты считают, что искусственный интеллект мог бы улучшить доступ к лечению рака, предоставив помощь экспертного уровня больницам, в которых не хватает специалистов.
“Что может сделать ИИ, так это в условиях, когда есть врачи, которые, возможно, не обладают таким большим опытом, потенциально это может повысить их эффективность до экспертного уровня”, - объяснил доктор Хармон.
Некоторые инструменты искусственного интеллекта могут даже обходиться без сложного оборудования. Например, алгоритм глубокого обучения для скрининга рака шейки матки, разработанный доктором Шиффманом, основан на мобильных телефонах или цифровых камерах и недорогих материалах.
Несмотря на эти опасения, большинство исследователей с оптимизмом смотрят в будущее искусственного интеллекта в лечении рака. Доктор Аэртс, например, считает, что эти препятствия преодолимы при активизации работы и сотрудничества между экспертами в области науки, медицины, государственного управления и общественного внедрения.
“Я думаю, что технологии ИИ в конечном итоге будут внедрены в клинику, потому что производительность просто слишком высока, и если мы этого не сделаем, это будет пустой тратой времени”, - сказал он.