Alexanderis Katalinicas iš Liubeko universiteto (Vokietija) ir jo kolegos dirbo su beveik 200 sertifikuotų radiologų, kad išbandytų dirbtinį intelektą, išmokytą iš mamogramų nustatyti krūties vėžio požymius. Nuo 2021 m. liepos iki 2023 m. vasario radiologai 12-oje krūties vėžio patikros vietų Vokietijoje ištyrė 461 818 moterų – ir kiekvienos pacientės atveju galėjo pasirinkti, ar naudoti dirbtinį intelektą, ar ne. Dėl to 260 739 pacientės buvo patikrintos naudojant AI ir radiologą, o likusias 201 079 pacientes patikrino tik radiologas.
Tiems, kurie pasirinko naudoti dirbtinį intelektą, krūties vėžį pavyko aptikti 6,7 atvejais iš 1000 skenavimų – 17,6 proc. dažniau nei tiems, kurie nusprendė nenaudoti dirbtinio intelekto, – 5,7 atvejais iš 1000 skenavimų. Panašiai, kai moterims buvo atliekamos biopsijos po įtariamo vėžio diagnozės, toms, kurių atvejais buvo pasirinktas DI, 64,5 proc. atvejų buvo atlikta biopsija, kurioje rasta vėžinių ląstelių – palyginti su 59,2 proc. moterų, kai DI nebuvo naudojama.
Mastas, kuriuo DI pagerino krūties vėžio nustatymą, buvo „labai teigiamas ir viršijo mūsų lūkesčius“, – pareiškime cituojamas A. Katalinicas. „Dabar galime pademonstruoti, kad dirbtinis intelektas reikšmingai pagerina vėžio aptikimo rodiklį atliekant atrankinę patikrą dėl krūties vėžio“, – sakė jis.
„Tikslas buvo įrodyti, kad jis nėra prastesnis, – teigia Stefanas Bunkas iš DI bendrovės „Vara“, kuri taip pat dalyvavo tyrime. – Jei galime įrodyti, kad dirbtinis intelektas nėra prastesnis už radiologus, tai yra įdomus scenarijus, leidžiantis sutaupyti tam tikrą darbo krūvį. Buvome nustebę, kad sugebėjome įrodyti pranašumą“.
Pernelyg didelis pasitikėjimas dirbtiniu intelektu medicinoje kelia nerimą dėl rizikos, kad jis gali nepastebėti kai kurių būklės požymių arba sukurti dvikryptę gydymo sistemą – kai tiems, kurie gali mokėti, suteikiama prabanga bendrauti su žmogumi. Buvo tam tikrų įrodymų, kad radiologai sugaišo mažiau laiko, nagrinėdami skenogramas, kurias dirbtinis intelektas jau nurodė kaip „normalias“, t. y. vėžys nėra tikėtinas – ir jas peržiūrėdavo vidutiniškai 16 sekundžių – o skenogramas, kurių dirbtinis intelektas negalėjo klasifikuoti – 30 sekundžių. Tačiau šiuos naujausius rezultatus palankiai įvertino tie, kurie specializuojasi saugaus dirbtinio intelekto naudojimo medicinoje srityje.
„Šis tyrimas suteikia papildomų įrodymų apie dirbtinio intelekto naudą krūtų patikros srityje ir turėtų būti dar vienas raginimas politikos formuotojams paspartinti dirbtinio intelekto diegimą, – sako Londono imperatoriškojo koledžo atstovas Benas Glockeris. – Jo rezultatai patvirtina tai, ką jau ne kartą matėme: taikant tinkamą integravimo strategiją, dirbtinio intelekto naudojimas yra ir saugus, ir veiksmingas.“
Jis palankiai vertina tai, kad tyrimas leido radiologams patiems priimti sprendimus, kada naudoti DI, ir norėtų, kad panašiai būtų atliekama daugiau DI bandymų. „Negalime lengvai įvertinti to laboratorijoje ar pasitelkdami simuliacijas, o turime mokytis iš realios patirties, – sako B. Glockeris. – Technologija parengta, dabar mums reikia politikos, kuria galėtume vadovautis.“
Tyrimas paskelbtas žurnale „Nature Medicine“.
Parengta pagal „New Scientist“.
