Umjetna inteligencija u službi medicine: Hrvati razvili sustav koji će pomagati milijunima

S manje pozitivne strane, pod pritiskom COVID-a, u zdravstvenom se sustavu ukazao i niz problema koji su godinama stajali mirno pod tepihom. Najprije tu mislimo na prezaposlenost liječnika. 

Bi li situacija bila išta drugačija da postoji sustav koji bi liječnike rasteretio nepotrebnog rada i dopustio im mogućnost da više vremena posvete pacijentima kojima je njihova skrb najpotrebnija? Zasigurno. Dobra je vijest da se takva tehnologija ubrzano razvija i da je samo pitanje vremena kad će dio standardne procedure medicinske prakse podrazumijevati da pacijent prije liječnika dio dijagnostičkog pregleda odradi s računalom. 

Pritom ne mislimo na neko izvanzemaljsko računalo neslućenih mogućnosti, već na pametnu tehnologiju koja uz pomoć specijalizirane umjetne inteligencije odrađuje rovovski dio doktorskog posla, koji im često oduzima dragocjeno vrijeme koje bi mogli uložiti u kvalitetniju skrb za pacijente. 

„Tehnologija nudi ogromne mogućnosti za liječničku struku. Jako se puno vremena troši na neke procese koji se mogu ubrzati pomoću umjetne inteligencije i time učiniti efikasnijim. Umjetna inteligencija može nadzirati pacijente i odgovarati na pitanja te na taj način spriječiti nepotrebne posjete bolnicama ili tijekom pregleda omogućiti liječniku da više vremena provodi s pacijentom onda kada je stvarno potrebno“, ističe doktor Goran Krakar, doktor neuropedijatar zaposlen pri Poliklinici za dječje bolesti dr. Sabol. 

Revolucionarna tehnologija već mijenja medicinu 

AI u medicini nije nikakva znanstvena fantastika, štoviše. Različiti AI sustavi se diljem svijeta već i u ovom trenutku uspješno koriste. Među poznatije primjere takve vrste ubraja se i DLAD (Deep Learning based Automatic Detection). Riječ je o AI sustavu koji na radiografskim snimkama pronalazi potencijalne tumorske stanice. DLAD-ov algoritam je toliko pametan da tumorske stanice detektira bolje nego specijalisti. A Google je 2018. razvio sustav koji je još i uspješniji. LYNA je AI algoritam koji histološke nalaze očitava sa 99% vjerojatnošću. Nakon što je postala dostupna liječnicima, vrijeme koje provode tražeći potencijalne tumore dojki se prepolovilo. 

Pa ipak, strahu da će umjetna inteligencija tako skoro zamijeniti liječnike nema mjesta. AI sustavi, poput ovih koje smo upravo spomenuli, se koriste kao nadopuna liječničkoj praksi te dodatna polica sigurnosti da će neki zdravstveno sumnjivi uzorak biti doista i zamijećen. 

„AI algoritmi nisu svemoguća računala koja sve znaju, ali mogu naučiti razlikovati sve ono što može razlikovati ljudsko oko i za što su istrenirani. Neuronske mreže umjetne inteligencije rade slično kao i ljudski mozak. Što se bolje i više istreniraju na raznovrsnijem skupu podataka, brže će automatizmom riješiti neki zadatak. Osim za slikovnu obradu, kao što su to snimke ultrazvuka, AI rješenja je moguće primijeniti i u drugim funkcijama poput analize moždane aktivnosti EEG ili u analizi kretanja kralježnice kod detekcije skolioze“, objašnjava nam Tomislav Strgar, AI stručnjak koji upravo završava revolucionarni AI projekt koji bi uskoro mogao promijeniti živote milijuna beba diljem svijeta. 

Hrvatski AI sustav u medicini 

TIS je među prvim tvrtkama koja je krenula primjenjivati umjetnu inteligenciju kod malih beba, dojenčadi od 2 do 3 mjeseca starosti. Radi se o digitalnom sustavu SENDD (System for Early Neurological Deviation Detection) za rano otkrivanje potencijalnih neurorazvojnih odstupanja koje se temelji na tehnologiji umjetne inteligencije, točnije računalnom vidu za prepoznavanje dječjih poza, te istreniranim neuronskim mrežama za zaključivanje kvalitete pokreta, a sam postupak je temeljen na medicinski dokazanoj metodi procjene kvalitete spontanih pokreta prema nizozemskoj neuropedijatrici M. Hadders-Algra. 

Sustav trenutačno „uči“ procijeniti kvalitetu spontanih pokreta (vrpoljenja) kod dojenčadi, na temelju klasificiranih video snimki od strane najmanje 2 neuropedijatra iz Poliklinike za dječje bolesti Sabol, a sve s ciljem otkrivanja dojenčadi s visokim rizikom od neurorazvojnih odstupanja. 

“Prednost je što dijete skupa s roditeljima ne treba odlaziti u bolnice ili druge poliklinike. Dovoljno je da roditelj mobitelom snimi dijete kada se vrpolji doma, djetetu u prirodnom okruženju, u bilo koje doba dana i pošalje snimku u SENDD sustav. Nakon provjere medicinskih i dječjih uvjeta video snimke, liječnici neuropedijatari pristupaju analiziranju kvaliteti vrpoljenja. Roditelj po završetku procesa na mail dobiva službeni nalaz s procjenom neurorizičnosti i daljnjim preporukama što činiti”, objašnjava nam doktor Krakar te dodaje da je ovaj pregled trenutačno besplatan za sve koji mu pristupe putem web (www.sendd.eu) ili mobilne aplikacije (Andorid,iOS), koje se također mogu besplatno skinuti na mobilne uređaje.  

Takva kategorizirana snimka se u AI djelu SENDD sustava koristi za učenje i treniranje raznih modela strojnog učenja i dubokih neuronskih mreža. „Naš cilj je na završetku SENDD projekta imati razvijen digitalni AI sustav koji će samostalno moći odraditi probir dojenčadi s potencijalnim neurorizičnim vrpoljenjem. SENDD trenutačno neurorizičnosti prepoznaje s gotovo jednakom točnošću kao i specijalisti neuropedijatrije, a naš će AI, daljnjim učenjem, postati još precizniji“, ističe Tomislav Strgar.  

„Na taj način se unaprjeđuje cijeli proces ranog otkrivanja neurorazvojnih odstupanja, doktori dobivaju više vremena za posvetiti se djeci s poteškoćama, dok je roditeljima omogućen pravovremeni preventivni pregled njihove djece pomoću neinvazivnih medicinsko-tehnoloških metoda“, dodaje doktor Krakar. 

Zašto je vrpoljenje bitno? 

„Kada beba pomiče ručice, miče nožicama, okreće glavicu, tada zapravo uči. Nama se ti pokreti mogu činiti jako nespretnima, ali u pozadini mozak vrlo intenzivno uči i neumorno ispituje sve kombinacije kretanja. I sve što mozak u tom razdoblju nauči postaje kasnije temelj za kretanje. Što je vrpoljenje raznolikije i složenije, to je bolje, a što je manje varijabilno, pa i jednoliko ili stereotipno, možemo očekivati odstupanja u motornom razvoju. Zdrav mozak kontinuirano u vremenu i prostoru proizvodi nove spontane pokrete (vrpoljenje), koje se manifestira razdoblju starosti bebe od mjesec i pol do tri i pol mjeseca. I upravo je to nevjerojatno kratko razdoblje osnova za sustav kretanja kojim ćemo se služiti tijekom ostatka života“, ističe doktor Krakar. 

Ova se metoda, inače, počela istraživati prije 30 godina i od tada je ponavljano dokazana kao jedna od najpouzdanijih metoda procjene ishoda, pogotovo u skupini neurorizične djece. „Kako bismo dodatno razvili sustav, koji prepoznaje različite stupnjeve neurorizičnosti (od nespretnosti do, u najtežem slučaju, cerebralne paralize) potrebno nam je sudjelovanje što većeg broja roditelja dojenčadi u dobi između 2 i 3 mjeseca. Stoga ovim putem pozivamo sve roditelje da se uključe u projekt. Metoda je neinvazivna, jednostavna i precizna, a pregled je besplatan“, zaključuju naši sugovornici te sve zainteresirane roditelje pozivaju da iskoriste priliku i besplatno preuzmu web ili mobilnu aplikaciju SENDD.