Diagnoza možganskih tumorjev je zahtevna. Foto: Reuters

Zdravnik Simon Podnar, strokovni direktor ljubljanske Nevrološke klinike, raziskovalci s Fakultete za računalništvo in informatiko ter slovensko podjetje Smart Blood Analytic Swiss so prvi na svetu dokazali, da je mogoče z običajnimi krvnimi preiskavami postaviti diagnozo možganski tumor.

Vse to s pomočjo revolucionarnega algoritma strojnega učenja, torej s pomočjo umetne inteligence. Za omenjeni dosežek so uporabili kar dva milijona krvnih vzorcev, 15.000 vzorcev nevroloških bolnikov ter 700 vzorcev ljudi z možganskim tumorjem. Na omenjenih vzorcih se je računalniški algoritem sam naučil, kako v krvnem vzorcu prepoznati možganski tumor. Rezultate so predstavili v znanstvenem članku, pred dnevi objavljenem v reviji Scientific reports, je za TV Slovenija poročala Špela Lobe.

Računalniški program, ki uporablja algoritem slovenskih znanstvenikov, lahko iz običajne, preproste krvne slike razbere in interpretira podatke, ki jih človek, tudi vrhunski zdravnik, za zdaj ne more. Za kako velik dosežek gre?

"To je prelomen dosežek, saj vsakdo, ki se ukvarja s tovrstno diagnostiko, ve, da ko zdravnik pogleda običajne krvne preiskave, nima nobene ideje, katera krvna slika v ozadju skriva diagnozo možganskega tumorja," je pojasnil Podnar, prvopodpisani pod raziskavo. Po njegovih besedah gre za potrditev koncepta, da je takšno diagnozo iz navadnih krvnih preiskav mogoče dobiti.

Algoritem diagnozo postavi na podlagi krvnega vzorca. Foto: BoBo

Algoritem bo opravil prvo selekcijo

"V klinični praksi bo to zelo uporabno, saj vemo, da je diagnoza možganskih tumorjev težavna. Lahko jo v prvi vrsti dokažemo z nekim kliničnim sumom iz anamneze bolnika, potem pa moramo vse te bolnike tudi slikati. Algoritem nam omogoči, da med številnimi potencialnimi bolniki naredimo selekcijo in dejansko slikamo samo tiste, ki to potrebujejo," je pojasnil Podnar.

"Metode, ki smo jih uporabljali, so zmožne iz rezultatov krvnih preiskav zajeti vzorce, ki so tako kompleksni, da jih človek ne vidi," je dejal Matjaž Kukar s fakultete za računalništvo.
Najprej pa so morali slovenski znanstveniki program opremiti z ogromnim številom podatkov.

"Za klinični center je bilo to dva milijona takih krvnih vzorcev, ki so se nato povezali z diagnozami teh bolnikov," je pojasnil Podnar. Med njimi je bilo tudi 15.000 krvnih vzorcev z nevrološke klinike in 700 možganskih tumorjev. "Na tem vzorcu se je algoritem naučil, kako to prepoznavati," je nadaljeval Podnar.

96-odstotna uspešnost

Nato so zdravniki algoritem preizkusili na krvnih slikah 68 bolnikov, za katere so že vedeli, da imajo možganski tumor. Pri 96 odstotkih teh bolnikov je algoritem postavil pravo diagnozo. Pri bolnikih, ki niso imeli možganskega tumorja, pa je bil algoritem uspešen v 74 odstotkih. To pomeni, da bi zdravniki s pomočjo algoritma lahko bistveno manj uporabljali drugo diagnostiko, na primer CT. "V urgentni situaciji se bo še vedno uporabljal CT, ker je hitrejši, njegova pomanjkljivost pa je, da je pri njem bolnik izpostavljen sevanju," je dodal Podnar.

Algoritem sicer ne prepoznava le možganskih tumorjev, ampak več sto različnih bolezni.
"Še nismo srečali zdravnika, lahko rečem dr. Hausa, ki bi samo iz krvne slike znal v smislu diferencialne diagnostike postaviti deset različnih bolezenskih stanj, kot to počne naš algoritem," pa je izpostavil Marko Notar iz podjetja Smart Blood Analytic Swiss.

"Zdaj skušamo odkriti, kako je program to ugotovil, ker bi se radi od njega tudi učili," je sklenil Podnar. Program je na voljo zdravnikom v ljubljanskem kliničnem centru, a jih je veliko pri uporabi tovrstne umetne inteligence še previdnih.

Diagnoza s pomočjo umetne inteligence