Xərçəngin diaqnostikasında kompüterlər - süni intellekt həkimlərlə yarışır

Yalnız görüntü təhlili ilə dəri xərçənginin diaqnostikası və təsnifatı üçün öyrədilmiş kompüter hazırda həmin xərçəngin növünü həkim kimi müəyyən edə bilir.

1960-cı illərdə elmi-fantastik Star Trek serialında Dr Leonard McCoy “tricorder” kimi tanınan daşınan cihazla James Kirkün və digər Enterprise üzvlərinin tibbi vəziyyətini yoxlayırdı. Daha sonra xəstəliklərdə qeyri-invaziv (müdaxiləsiz) diaqnoz təmin edən, insan dərisini görüntüləyərək bəzi xərçəng növlərini aşkarlaya bilən mobil cihazlar kimi bu maşınlar gerçəyə çevrilməyə başladı. Naturejurnalında dərc olunan tədqiqata görə qabaqcıl görüntü qavrama texnologiyası ilə süni intellekt ən azı dəri xərçəngi mütəxəssisi qədər yaxşı səviyyədə dəri ocaqlarını təsnif edə biləcək.

Dəri xəstəlikləri 3 əsas qrupda araşdırılır:

1. Qeyri-proliferativ ocaqlar, məsələn akne / sızanaq kimi;
2. Benign (xoşxassəli = selim) ocaqlar, bunlar sağlamlığı təhdid etməyən hüceyrə çoxalmalarıdır; və
3. Malign (bədxassəli = habis) ocaqlar, nəzarətsiz çoxalan və bədənin başqa orqanlarına yayılma potensialı olan metastatik xərçəng hüceyrələri.

Dəri xərçəngləri digər xərçənglərdən fərqli olaraq gözlə diaqnoz edilə bilər. Bunun üçün dermatoloqlar dermatoskop adlandırılan (dermoskopiya, epilüminessensiya mikroskopu və ya səth mikroskopu kimi də tanınır) cihazla dəridəki ləkələri və ya xalları yaxından araşdırırlar. Dermatoloq araşdırılan dəri ocağından şübhələnirsə, biopsiya götürür, götürülən toxuma patologiya laboratoriyasına göndərilir və patoloq dəqiq diaqnozu qoyur.

Tədqiqat

Tədqiqatçılar, dərin öyrənmə kimi tanınan alqoritm üsulundan istifadə edərək kompüterin görüntüləri təhlil etməsini və xəstəliyi diaqnoz etməsini təmin etdilər (süni intellekt). Həkimin və kompüterin xəstəliyin diaqnostikasında istifadə etdiyi görüntü təhlillərində fərqlər var. Məsələn, melanoma kimi tanınan dəri xərçənginin diaqnostikasında dermatoloq ABCDE (hər hərf qiymətləndirmənin xüsusiyyətini göstərir, məsələn A asimmetrik ocaq forması kimi) adlandırılan meyarlar qrupundan istifadə edir və bu, əvvəlki təcrübəsinə əsaslanır. Kompüter bu yanaşmanı təqlid etməyə məcbur deyil. Bunun əvəzinə kompüter xəstəliklə əlaqəli nümunəni özü müəyyən edir və insan qaydalarından asılı olmayaraq öz məlumatlarını öyrədə bilər. Kompüter həmçinin insan gözünün qavraya bilmədiyi görüntüləri də qiymətləndirə bilər.

Kompüterin təlimi üçün tədqiqatçılar diaqnoz qoyulmuş 2032 dəri xərçəngindən 129450 dəri ocağı görüntüsünü və hər görüntüyə təyin edilmiş əlamətləri istifadə ediblər. İstinad diaqnozları dermatoloqlar tərəfindən qoyulub.

Daha sonra tədqiqat komandası əvvəllər diaqnoz qoyulmamış bir qrup dəri ocağı görüntüsünü öyrədilmiş kompüterə və 21 həkimə təqdim etdi. Bu görüntülər biopsiya testi ilə təsdiqləndi. Kompüter görüntülərə həkimlərə bənzər və ya daha yaxşı səviyyədə diaqnoz qoydu.

Tədqiqatda istifadə edilən görüntülərin standart görüntülərdən böyük olması süni intellektin daha uğurlu olmasını izah edən səbəblərdən biri ola bilər. Həmçinin sistemə daxil edilən yeni məlumatlarla süni intellektin bacarığı artmağa davam edir. Tədqiqatçılar bu tədqiqatın səhiyyə xidmətlərində informasiya texnologiyalarının zirvəsi deyil, yalnız bir nöqtəsi olduğunu bildiriblər. Tədqiqatda “Inception v3” kimi tanınan alqoritm istifadə edilib və indi daha qısa vaxtda, daha yüksək dəqiqliklə proqnoz verə biləcək yeni proqramlar və alqoritmlər də mövcuddur.

Gələcəkdə süni intellekt mütləq diaqnostika texnologiyalarında yerini tutacaq və bu, səhiyyə xidmətinə keyfiyyət gətirəcək. Ağıllı telefon tətbiqi bunu təsirli, asan və aşağı xərclə təmin edə bilər. Lakin süni intellektlə yönləndirilən diaqnozların arzuolunmaz nəticələrə də səbəb ola biləcəyi düşünülür.

İnformasiya texnologiyalarının köməyi ilə bir çox xərçəngin daha erkən mərhələlərdə və daha az zəhmətlə diaqnoz edilməsi mümkün görünür. Bununla yanaşı, süni intellektin olduqca mürəkkəb proses olan klinik, yəni müalicə ilə bağlı qərarlar verməsi üçün daha bir çox sahədə uğur göstərməsi lazımdır; lakin o vaxta qədər getdikcə artan nisbətdə səhiyyə xidmətinin dəstəkçisi olacaq.