Līdz pat 92% precizitāte – tādu rezultātu spēj sasniegt mākslīgā intelekta (MI) modelis, kuru apmācījuši Latvijas zinātnieki. Darbs pie šī MI modeļa pilnveidošanas turpinās, lai nākotnē tas kļūtu vēl labāks un precīzāks, informē Latvijas Universitātes Klīniskās un profilaktiskās medicīnas institūts (LU KPMI).
LU KPMI ir viens no zinātniskajiem institūtiem, kas Eiropas Savienības mērogā strādā pie tā, lai MI rīkus arvien efektīvāk varētu izmantot vēža skrīninga programmās. Viens no šādiem projektiem ir AIDA – uz mākslīgo intelektu balstīts diagnostikas asistents kuņģa iekaisumu noteikšanai, kas varētu palīdzēt atklāt kuņģa vēzi vai dažādus priekšvēža stāvokļus. Projektā bez Latvijas piedalās arī Francija, Spānija, Lietuva un Portugāle.
Aptuveni gadu tika vākti dati – audu attēli ar dažādiem priekšvēža vai vēža stāvokļiem, kuros patologi atzīmējuši vietas, kur redzamas vēža vai priekšvēža stāvokļa šūnas. Attēlus tālāk izmanto, lai apmācītu mākslīgā intelekta modeļus un lai tie pēc tam spētu atpazīt šīs patoloģijas jaunos paraugos. Apmācītus MI modeļus varēs izmantot projekta kopējā vēža agrīnas atklāšanas platformā vai atsevišķā programmā, kas sniegs informāciju patologam par attēlā esošajām patoloģijām un raksturotu to smaguma pakāpi.
"Pirmie rezultāti jau ir – pēc gadu ilgas veiksmīgas sadarbības starp LU MDZF KPMI un Elektronikas un Datorzinātņu institūta pētniekiem vienkāršā uzdevumā MI atpazīst audzēju skartās šūnas ar 92% precizitāti. Bet mēs turpināsim strādāt, lai sasniegtu vēl labāku rezultātu," stāsta LU KPMI institūta vadošā pētniece Inese Poļaka.
Ar zaļu krāsu atzīmētas vēža šūnas. Šīs audzēja struktūras atzīmējis patologs.
Savukārt šajos attēlos redzamas jau mākslīgā intelekta algoritma atzīmētas audzēja struktūras.
"Izejmateriāls ir LU MDZF KPMI biobankas paraugs ar patoloģisku kuņģa gļotādas fragmentu, kas krāsots hematoksilīnā un eozīnā – visbiežāk praksē izmantotajā krāsojumā. Ar īpašu skeneri šo preparātu ieskenē, iegūstot aptuveni piecus līdz sešus gigabaitus lielu digitālo failu, kurā vēža šūnas redzamas dažādos palielinājumos. Tālāk šo failu apstrādājam, iezīmējot audzēja robežu kontūras," stāsta Rīgas Austrumu klīniskās universitātes slimnīcas ārsts-rezidents patologa specialitātē Jānis Ziemelis.
Pēc tam šos failus analizē MI, kurš mācās, salīdzinot attēlus, kuros ir audzējs un kuros tā nav. Pamatojoties uz apstrādāto informāciju, tiek veidots modelis, kuru MI turpmāk izmantos, lai atpazītu vēža šūnas. Jo vairāk paraugu tiks savākti, jo labāks kļūs MI. Nākamajā projekta posmā tiks veikta priekšvēža stāvokļu analīze.
"Patologiem vislielākais izaicinājums ir atzīmēt audzēja kompleksus tajos preparātos, kuros ir šaubas par to, vai atsevišķi izkaisītās šūnas atbilst audzēja kompleksiem vai kam citam, piemēram, iekaisuma infiltrātam. Lai to noskaidrotu, tiek veikti papildus izmeklējumi, piemēram, imūnhistoķīmiskā izmeklēšana, kas precizē audzēja kontūras un lokalizāciju kuņģa sieniņas slāņos," skaidro Ziemelis.
"Projektā AIDA uzsākot mākslīgā intelekta sistēmas izstrādes, īpašu izmanību pievēršam arī ētiskai, godprātīgai un pārbaudāmai mākslīgā intelekta izstrādei, balstoties uz ES pieņemtām vadlīnijām," stāsta Poļaka un piebilst – MI medicīnā ir ļoti aktuāla tēma. Tiek prognozēts, ka MI medicīnas risinājumu pasaules tirgus katru gadu palielināsies par 40%, līdz 2029. gadam sasniedzot 173 miljardus ASV dolāru.
Seko "Delfi" arī Instagram vai YouTube profilā – pievienojies, lai uzzinātu svarīgāko un interesantāko pirmais!
