2021-aisiais dirbtinio intelekto bendrovė „Oxipit“ kartu su biotechnologijų kompanija „AstraZeneca“ ir Vilniaus Šeškinės bei Kauno miesto poliklinikomis įgyvendino bandomąjį projektą, skirtą pritaikyti dirbtinį intelektą ankstyvai vėžio diagnostikai. Apdorojus per 50 tūkstančių rentgeno tyrimų buvo aptikti papildomi 82 subtilūs židininiai pakitimai.
Atsižvelgus į dviejose gydymo įstaigose atlikto tyrimo rezultatus sprendimo taikymas šalies mastu galėtų padėti plaučių vėžio gydymą anksčiau pradėti iki 20 proc. kasmet šią diagnozę išgirstančių pacientų.
„Sergant ankstyvų stadijų plaučių vėžiu rentgeno nuotraukose matomi nedideli, subtilūs, plika akimi sunkiai matomi dariniai. Ankstyvą ligos diagnostiką apsunkina tai, kad dažnai nebūna kitų susijusių simptomų. Ankstyvoje stadijoje šie dariniai pastebimi atsitiktinai – kai pacientai atvyksta atlikti bendros sveikatos patikros ar skundžiasi dėl kitų ligų. Dėl savo subtilumo šie dariniai gali būti ir nepastebėti“, – teigė dirbtinio intelekto bendrovės „Oxipit“ vyriausiasis gydytojas Naglis Ramanauskas.
Tyrime šalies poliklinikose naudotas dirbtinio intelekto įrankis „ChestEye Quality“, specialiai sukurtas aptikti net smulkiausius radiologinius darinius. Jis veikia kaip radiologo asistentas. „ChestEye Quality“ tarsi „antromis akimis“ peržvelgia krūtinės ląstos rentgeno nuotrauką ir jos aprašą, kurį pateikė radiologas. Jei radiologo apraše nepaminėta patologija, kurią pastebėjo dirbtinis intelektas, pastarasis paryškina įtartiną vietą rentgeno nuotraukoje ir išsiunčia pranešimą radiologui, kad jis šį tyrimą peržiūrėtų dar sykį.
N.Ramanausko teigimu, „ChestEye Quality“ sujungia geriausias dirbtinio ir žmogiškojo intelekto savybes: dirbtinis intelektas geba akimirksniu apdoroti tūkstančius nuotraukų ir pastebėti net smulkiausias detales; žmogiškasis – kritiškai įvertinti radinius ir remtis profesine klinikine praktika.
„Dirbtinis intelektas tapo vertinga diagnostinės medicinos dalimi. Jo taikymas šalies mastu padėtų iki 20 proc. plaučių vėžio atvejų diagnozuoti anksčiau, taip palengvinant pacientų gydymą ir nuo 3 iki 14 metų prailginant jų gyvenimo trukmę“, – teigė N.Ramanauskas.
Bandomasis projektas įgyvendintas Šeškinės poliklinikoje ir Kauno miesto poliklinikoje. Šios gydymo įstaigos kartu aptarnauja per 260 000 pacientų per metus.
„Klinikinėje praktikoje siekiame pritaikyti naujausius technologijų sprendimus. Dirbtinis intelektas puikiai pastebi granulomas, subtilius židininius pakitimus ir mažas infiltracijas. Projektas padėjo realiomis sąlygomis įsitikinti, kad dirbtinio intelekto naudojimas reikšmingai padėtų radiologams identifikuoti daugiau subtilių pakitimų“, – teigė Kauno miesto poliklinikos radiologijos centro vadovas Tomas Budrys.
Šeškinės poliklinikos gydytojos Rasos Tamašauskienės teigimu, „Oxipit“ programinę įrangą teigiamai įvertino skyriaus radiologai. „Kolegos džiaugiasi, kad sprendimas padeda kelių mygtukų paspaudimu sužinoti papildomą diagnostinę nuomonę. Tai teikia dvigubą naudą tiek gydytojui, tiek pacientui“, – teigė R.Tamašauskienė.
Projektas įgyvendintas kartu su biotechnologijų bendrove „AstraZeneca“. „AstraZeneca“ yra viena asociacijos „Lung Ambition Alliance“, kuri siekia sumažinti nuo plaučių vėžio mirštančių pacientų skaičių, steigėjų.
„Pandemija apsunkina prevencinių vėžio programų įgyvendinimą, vėžinių ligų diagnostiką ir gydymo prieinamumą. Kartu su „Lung Ambition Alliance“ partneriais visame pasaulyje siekiame, kad ir šiuo metu pacientai galėtų gauti pažangias diagnostikos ir gydymo paslaugas.
Medicinos diagnostikos įrankių tobulinimas, įskaitant ir dirbtinio intelekto bei kitų pažangių metodų taikymą, yra pirmasis žingsnis siekiant diagnozuoti plaučių vėžį ankstyviausios stadijos, šitaip užkertant kelią tolesnei ligos plėtrai“, – teigė „AstraZeneca“ vadovė Baltijos šalims Daniela Pavlič.
„Oxipit“ kuria dirbtinio intelekto įrankius radiologijai. „Oxipit“ komanda, kurią sudaro pirmaujantys pasaulyje duomenų mokslininkai ir gydytojai, siekia pritaikyti naujausius dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi laimėjimus geresniam pacientų gydymui kasdienėje klinikinėje praktikoje.
