Новый инструмент искусственного интеллекта (ИИ), разработанный командой из Университета Торонто, может значительно сократить время, необходимое для создания программ лучевой терапии для больных раком.
Чтобы проверить соответствующие программы лечения, созданные с помощью искусственного интеллекта, исследователи обследовали 217 пациентов с раком головы и шеи, которым были разработаны схемы лучевой терапии с использованием традиционных методов. В планах были похожие.
«Были разработаны и другие механизмы оптимизации искусственного интеллекта, но наша концепция заключается в том, что он более точно имитирует текущую передовую медицинскую практику», - заявляет Аарон Бабье, ведущий автор исследования инженерного факультета Университета Торонто.
В настоящее время разработка планов лучевой терапии для каждой индивидуальной опухоли пациента может занять дни, драгоценное время для пациентов, поскольку рак часто продолжает расти и развиваться, но также и для врачей, которые тратят некоторое время на разработку этих сложных стратегий лечения.
При раке головы и шеи, как известно, сложно разработать программы лечения, поскольку опухоли могут значительно отличаться от пациента к пациенту. Исследователи ожидают, что, поскольку инструмент так хорошо работал с этим хитрым, сложным видом рака, он должен иметь возможность обрабатывать более распространенные типы опухолей, которые не демонстрируют таких больших вариаций, как рак простаты.
В этом случае Бабье очень обеспокоен тем, что ИИ не должен заменять специалистов в области здравоохранения, но может сэкономить им время, выполнив некоторые существенные заделы. После того, как программа составила программу лечения, она, тем не менее, будет пересмотрена с помощью физика-радиолога и дополнительно изменена, что займет еще пару часов.
Хорошо известно, что искусственный интеллект играет важную роль в будущем диагностики, мониторинга и терапии рака, но некоторые медицинские работники высказывают опасения по поводу этичности использования инструментов машинного обучения для принятия клинических решений. Одна такая проблема, опубликованная ранее в этом году в статье исследователей и докторов медицины из Стэнфорда в New England Journal of Medicine:
«Врачи должны в достаточной мере понимать, как создаются расчеты, серьезно оценивать происхождение информации, используемой для создания статистических моделей, разработанных для прогнозирования результатов, понимать, как эти модели функционируют, и не допускать чрезмерной зависимости от них».
В этом заключается довольно распространенная проблема, связанная с новыми технологическими разработками в медицине в настоящее время - потребность в докторах медицинских наук для достижения специализированного понимания совершенно новых методов диагностики, которые они используют, чтобы они могли полностью понять, насколько они могут повлиять на их решения о пациентах. Аналогичная дискуссия продолжается и в отношении постоянно вызывающих споров жидких биопсий для рака.
Несмотря на все эти проблемы, инвестиции в ИИ со стороны людей из отрасли здравоохранения являются обычным явлением, и в настоящее время такие огромные компании, как Microsoft и IBM, используют его для различных программ. Многие фирмы, похоже, рассматривают ИИ как возможное решение, позволяющее упростить длительную и неприлично дорогостоящую процедуру открытия лекарств. Биотехнологическая компания BenchSci, базирующаяся в Торонто, на сегодняшний день насчитала 28 фармацевтических компаний и 97 стартапов, которые в настоящее время используют ИИ для своих процессов открытия лекарств.
В случае использования искусственного интеллекта для разработки методов лечения лучевой терапией Бабье говорит, что его конкретный инструмент является скорее расширением того, что в настоящее время доступно для медицинских работников, чем революцией.
«По сути, это довольно простой плагин, помогающий с тем, что в настоящее время есть в клинических условиях, но с использованием более интеллектуальных параметров, чем это доступно в настоящее время», - сказал Бабье.
Команда Университета Торонто - не единственная, кто работает над оптимизацией лучевой терапии с помощью ИИ.