Γράφουν οι, Φλώρα Σταυρίδη, Ογκολόγος, Διευθύντρια Δ’ Παθολογικής-Ογκολογικής Κλινικής Υγεία και Μαρία Μητσογιάννη, Ογκολόγος, Συνεργάτης Δ’ Παθολογικής-Ογκολογικής Κλινικής Υγεία

Η τεχνητή νοημοσύνη (artificial intelligence) εντάσσεται τα τελευταία χρόνια ολοένα και περισσότερο στην ιατρική πρακτική και επηρεάζει σταδιακά πολλές πτυχές της ογκολογικής φροντίδας. Καινοτόμα εργαλεία έχουν ήδη ενταχθεί στην κλινική πράξη, ανοίγοντας νέους ορίζοντες στη διάγνωση, θεραπεία και παρακολούθηση των ογκολογικών ασθενών.

1

Πώς λειτουργεί η τεχνητή νοημοσύνη

Ο όρος «τεχνητή νοημοσύνη» αναφέρεται στην ικανότητα υπολογιστών να μιμούνται ανθρώπινες συμπεριφορές όπως η μάθηση, επίλυση προβλημάτων και λήψη αποφάσεων. Η ανάπτυξη της επιστήμης των υπολογιστών έχει οδηγήσει στη δημιουργία εξελιγμένων προγραμμάτων που μπορούν να αναλύσουν μεγάλο όγκο ιατρικών δεδομένων, να ανιχνεύσουν συσχετίσεις και να εξάγουν συμπεράσματα με βάση αυτές.

Το μεγάλο πλεονέκτημα των προγραμμάτων αυτών είναι ότι μαθαίνουν από τα δεδομένα που επεξεργάζονται χωρίς να χρειάζεται λεπτομερής προγραμματισμός εκ μέρους του χειριστή (machine learning). Επιπλέον, υπάρχουν σήμερα ακόμα πιο προηγμένα λογισμικά που χρησιμοποιούν αλγόριθμους πολλαπλών στρωμάτων που προσομοιάζουν τη λειτουργία του ανθρώπινου εγκεφάλου (deep learning). Τα εργαλεία αυτά της τεχνητής νοημοσύνης αποτελούν χρήσιμους βοηθούς των γιατρών στην αξιολόγηση των δεδομένων του κάθε ασθενή και τη λήψη θεραπευτικών αποφάσεων.

Διάγνωση του καρκίνου

Η έγκαιρη διάγνωση είναι εξαιρετικά σημαντική για την αποτελεσματική θεραπεία του καρκίνου. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη βελτίωση της ακρίβειας διαγνωστικών απεικονιστικών εξετάσεων (όπως αξονικές τομογραφίες, μαγνητικές τομογραφίες, μαστογραφίες) και να εντοπίσει μικρές εστίες ύποπτες για κακοήθεια που μπορεί να ξεφύγουν από την προσοχή του ειδικού.

Για παράδειγμα, υπάρχουν προγράμματα που ανιχνεύουν ταχύτατα ύποπτα χαρακτηριστικά σε μαστογραφίες, ενώ μπορούν να προβλέψουν και τον μακροχρόνιο κίνδυνο εμφάνισης καρκίνου με βάση τις εικόνες που αναλύουν. Χάρη στην ικανότητα μάθησης των εργαλείων αυτών, η αξιοπιστία τους αυξάνεται με την έκθεση σε ολοένα και μεγαλύτερο αριθμό εξετάσεων, οπότε γίνονται στην πορεία όλο και περισσότερο αποτελεσματικά. Αντίστοιχα προγράμματα μπορούν να αξιολογήσουν αλλοιώσεις των πνευμόνων στην αξονική τομογραφία και να βοηθήσουν στη διάγνωση καρκίνου του πνεύμονα σε αρχικό στάδιο.

Παρόμοιας λογικής εργαλεία διευκολύνουν τους παθολογοανατόμους στην εξέταση βιοψιών για τη διάγνωση του καρκίνου, εντοπίζοντας με μεγάλη ακρίβεια ύποπτα στοιχεία σε ιστολογικά παρασκευάσματα.

Εξατομίκευση της αντικαρκινικής θεραπείας

Τα τελευταία χρόνια έχει γίνει σαφές πως κάθε κακοήθεια επιδεικνύει διαφορετική βιολογική συμπεριφορά, επομένως δεν ταιριάζει η ίδια θεραπευτική προσέγγιση σε όλους τους ασθενείς. Έχουν αναπτυχθεί αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης που, με βάση απεικονιστικά, ιστολογικά ή κλινικά χαρακτηριστικά, μπορούν να κάνουν προβλέψεις σχετικά με την πρόγνωση ενός όγκου και την αποτελεσματικότητα συγκεκριμένων θεραπειών.

Για παράδειγμα, προγράμματα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να προβλέψουν με ακρίβεια την γενετική υπογραφή όγκων εγκεφάλου με βάση εικόνες που λαμβάνονται διεγχειρητικά. Χάρη στα δεδομένα αυτά, δεν χάνεται πολύτιμος χρόνος μέχρι την έναρξη της κατάλληλης μετεγχειρητικής θεραπείας. Υπάρχουν επίσης εργαλεία που μπορούν να υπολογίσουν τον κίνδυνο υποτροπής σε ασθενείς με αρχικού σταδίου καρκίνο του προστάτη, του μαστού ή του πνεύμονα. Έτσι, η κατάλληλη θεραπευτική αγωγή δίνεται μόνο σε όσους κινδυνεύουν από επανεμφάνιση της νόσου, χωρίς να επιβαρύνονται ασθενείς με καλή πρόγνωση από παρενέργειες της αντικαρκινικής θεραπείας.

Ανάλυση της βιολογίας του καρκίνου και ανάπτυξη νέων φαρμάκων

Η κατανόηση των βιολογικών μονοπατιών που οδηγούν στην καρκινογένεση είναι ένα βασικό βήμα για την καλύτερη αντιμετώπιση της νόσου. Υπάρχουν μοντέλα που μιμούνται την συμπεριφορά βασικών πρωτεϊνών που εμπλέκονται στην δημιουργία του καρκίνου και παρέχουν αναλύσεις σχετικά με τις αλληλεπιδράσεις τους σε επίπεδο κυττάρων. Τέτοιες πρωτεΐνες θα μπορούσαν να αποτελέσουν νέους στόχους για μελλοντικές αντικαρκινικές θεραπείες.

Στον τομέα της ανάπτυξης νέων φαρμάκων, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει στη διαλογή των περισσότερο υποσχόμενων μορίων που βρίσκονται σε αρχικά στάδια ανάπτυξης ώστε να επικεντρωθούν οι μελλοντικές έρευνες εκεί, εξοικονομώντας χρόνο και χρήμα.

Μελλοντικές προκλήσεις

Με την ολοένα και μεγαλύτερη ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στην ιατρική καθημερινή πρακτική, αποτελεί δύσκολο καθήκον των γιατρών η τροφοδότηση των προγραμμάτων με καλής ποιότητας αντιπροσωπευτικά δεδομένα, η ορθή ερμηνεία των αποτελεσμάτων και η λήψη αποφάσεων συνυπολογίζοντάς τα.

Ένα αξιόπιστο εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης είναι πολύτιμος βοηθός στην προσπάθεια παροχής της καλύτερης δυνατής ογκολογικής φροντίδας. Υπάρχουν σίγουρα ακόμα προκλήσεις και περιθώρια για βελτίωση, εντούτοις όλα δείχνουν πως βρισκόμαστε μπροστά σε μια νέα εποχή στην αντιμετώπιση του καρκίνου.

Διαβάστε επίσης:

Η εξατομικευμένη Καρδιοχειρουργική Θεραπεία και τα νέα της εργαλεία: Μια πλήρης πλατφόρμα πλέον στην υπηρεσία του ασθενούς