Umetna inteligenca je področje, ki se razvija s pospešeno hitrostjo. Tudi tam, kjer se je še pred nedavnim zdelo, da je človeška prisotnost praktično nepogrešljiva, se odpirajo nove možnosti avtomatizacije. Zdi se, da je eno od takšnih področij tudi dermatologija oziroma diagnostika v zdravstvu. Čeprav najverjetneje ne bo mogoče povsem odpraviti potrebe po človeškem vložku (oziroma vsaj preverjanju), lahko umetna inteligenca poskrbi za skorajda osupljivo natančne diagnoze. V zadnjem času je bilo objavljenih kar nekaj zanimivih študij, ki to potrjujejo. Ena od njih je nastala na podlagi raziskave, ki so jo izvedli raziskovalci z univerze v švedskem mestu Göteborg. Šlo je za preverjanje uspešnosti umetne inteligence pri ocenjevanju resnosti oziroma stadija melanoma – najnevarnejše oblike kožnega raka …
Osnova raziskave je bilo primerjanje uspešnosti algoritmov in mnenja dermatologov
Raziskovalci, ki so o svojih izsledkih poročali v članku, objavljenem v reviji Journal of the American Academy of Dermatology, so s pomočjo metode strojnega učenja ustvarili algoritem, katerega naloga je ocenjevanje invazivnosti kožnega melanoma in ocena tveganja za t. i. metastaze, torej za razširitev bolezenskega procesa v druge dele telesa. »Urjenje« algoritma je potekalo na skoraj 1000 dermatoskopskih slikah melanoma, nato pa je sledilo še testiranje algoritma na 200 primerih. Šlo je za primere, pri katerih je bila obenem podana tudi klasična diagnoza, ki so jo prispevali dermatologi oziroma dermatopatologi.
Klasifikacija stadija bolezni pri melanomu je lahko precej zahtevna
Večino primerov melanoma sicer odkrijejo pacienti sami, ne zdravniki. To pomeni, da je osnovno prepoznavanje simptomov precej enostavno, če seveda skrbimo za redno izvajanje pregledov kože, vključno z malce bolj skritimi območji. Čeprav pacienti ne morejo podati končne diagnoze, gre torej vendarle za eno tistih bolezni, ki ne spadajo med »tihe ubijalce«. Za zaznavanje opozorilnih znakov niso potrebne kompleksne zdravstvene preiskave, saj je mogoče simptome, torej nenavadne kožne spremembe, zaznati s prostim očesom. Po drugi strani pa je določanje faze oziroma stadija bolezni, ki je potrebno pred potencialno operacijo, precej zahtevnejše. Pri klasifikaciji si dermatologi pomagajo s t. i. dermatoskopi. Gre za pripomočke, katerih osnovni del je posebno povečevalno steklo z močno osvetlitvijo.
Včasih so lahko algoritmi celo uspešnejši od dermatologov
V zadnjih letih je bilo mogoče opaziti povečano zanimanje za možnosti uporabe umetne inteligence oziroma strojnega učenja pri klasifikaciji različnih vrst/stadijev melanoma. V znanstvenih revijah se je tako pojavilo kar nekaj študij, katerih izsledki so nakazovali, da se algoritmi brez posebnih težav kosajo z dermatologi. Še več: v določenih primerih so bili algoritmi pri klasifikaciji bolezni celo uspešnejši od izkušenih zdravnikov, ki so se s tovrstnim klasificiranjem srečevali večino svoje kariere. Podobne rezultate je prinesla tudi raziskava švedskih raziskovalcev. Uspešnost dermatologov in algoritma je bila namreč praktično identična.
Koristen pripomoček, ki pa najverjetneje ne bo mogel povsem nadomestiti zdravniške ocene
Algoritem je lahko torej izjemno natančen, vendar se večinoma ne omenja kot popolna zamenjava za dermatologe, ampak predvsem kot možna pomoč pri klasifikaciji. Pravilna klasifikacija je sicer pri melanomu izjemno pomembna. Nujna je namreč za določanje obsega operacije, kar pomeni, da je pomembna tako za bolnike kot za kirurge. Čeprav so algoritmi že zdaj zelo uspešni pri opravljanju svoje naloge, so načrtovane nadaljnje izboljšave, s katerimi naj bi bilo mogoče še povečati njihovo preciznost in zanesljivost. Vsekakor gre torej za zanimivo področje raziskav, ki ga je vredno spremljati – tako v povezavi s kožnim rakom in dermatologijo kot z zdravstvom nasploh.
