Τεχνητή νοημοσύνη στην ουρολογία

Τεχνητή νοημοσύνη στην ουρολογία (Artificial intelligence in urology)

Η τεχνητή νοημοσύνη (ΤΝ) αναφέρεται στην υπολογιστική ικανότητα μιας μηχανής να μιμείται και να εκτελεί ανθρώπινες γνωστικές εργασίες.

Η ΤΝ δίνει έμφαση στην κατασκευή ενός αυτόνομου υπολογιστή που θα εκτελεί αποτελεσματικά δραστηριότητες που γίνονται από ανθρώπους, χρησιμοποιώντας εξελιγμένα μη γραμμικά συστήματα μαθηματικής προσομοίωσης με απλά δομικά στοιχεία που αναπαράγουν ανθρώπινους νευρώνες. Ξεκινά με την αναζήτηση τρόπων με τους οποίους ένα ανθρώπινο μυαλό αντιλαμβάνεται, κατανοεί και εκτελεί γνωστικές λειτουργίες. Ο ανθρώπινος νους είναι ικανός για νοημοσύνη, δημιουργικότητα, γλωσσική αναγνώριση, μνήμη, αναγνώριση προτύπων, όραμα, συλλογιστική και δημιουργία δεσμών μεταξύ των γεγονότων. Η τεχνητή νοημοσύνη στοχεύει στην αναπαραγωγή των προαναφερθεισών δεξιοτήτων για την εκτέλεση λειτουργιών ευρέος φάσματος, από μικρές, διαχειρίσιμες εργασίες όπως η αναγνώριση αντικειμένων έως πολύπλοκες εργασίες όπως η πρόβλεψη.

Οι στρατηγικές τεχνητής νοημοσύνης περιλαμβάνουν τη μάθηση από γνωστά δεδομένα χωρίς προκατάληψη, εξαρτώμενα μόνο από στατιστικά μοντέλα, και την εκτίμηση άγνωστων δεδομένων για το μέλλον, καθιστώντας έτσι το έργο της λήψης αποφάσεων εξυπνότερο και ευκολότερο. Ο απώτερος στόχος της τεχνητής νοημοσύνης είναι να κατασκευάσει μια μηχανή που μπορεί να αντιληφθεί το περιβάλλον της και να εκτελέσει εργασίες για να μεγιστοποιήσει την πιθανότητα επιτυχίας της.

Η πρόοδος που έχει σημειωθεί στις ψηφιακές τεχνολογίες, τα ηλεκτρονικά μητρώα υγείας παράγουν τεράστιες ποσότητες δεδομένων στον ιατρικό τομέα. Με διευρυμένα κανάλια, ποσότητα και ποιότητα δεδομένων, οι γιατροί αντιμετωπίζουν νέα εμπόδια κατά την ανάλυση δεδομένων για την καθιέρωση αξιόπιστης διάγνωσης, τον προγραμματισμό εξατομικευμένης φροντίδας και την πρόβλεψη του μέλλοντος. Έτσι, οι γιατροί βασίζονται τώρα στην τεχνητή νοημοσύνη για τη δημιουργία αυτοματοποιημένων μοντέλων για την ενίσχυση της θεραπείας των ασθενών σε όλες τις πτυχές της υγειονομικής περίθαλψης.

Στον κλάδο της υγειονομικής περίθαλψης, η τεχνητή νοημοσύνη αναφέρεται σε όλες τις εφαρμογές, τα συστήματα, τους αλγόριθμους και τις συσκευές που βοηθούν τους γιατρούς στην παροχή υγειονομικής περίθαλψης με βάση συστήματα υπολογιστών και μεγάλα δεδομένα. Τα ιατρικά δεδομένα χρησιμοποιούνται ιδανικά για την παροχή συμβουλών σε γιατρούς και ασθενείς κατά τη διάρκεια της διαδικασίας λήψης αποφάσεων και τον προσδιορισμό της καταλληλότερης θεραπείας.

Τον τελευταίο καιρό, η τεχνητή νοημοσύνη έχει δει μια έκρηξη επενδύσεων και εφαρμογών στον τομέα της ιατρικής, καθώς υπάρχουν σωρευτικά στοιχεία ότι μπορεί να ενισχύσει την παροχή υγειονομικής περίθαλψης. Μέχρι το 2025, ο ρυθμός ανάπτυξης των εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη αναμένεται να είναι 29,3% και τα παγκόσμια έσοδα εκτιμάται ότι θα αυξηθούν κατά 40%. Με τα διαθέσιμα δεδομένα ασθενών, το μελλοντικό σύστημα υγειονομικής περίθαλψης είναι πιθανό να κινηθεί προς τις κλινικές εξωτερικών ασθενών τεχνητής νοημοσύνης και την προληπτική ιατρική. Η ΤΝ παρέχει μεγαλύτερη ακρίβεια και αξιόπιστες κλινικές αποφάσεις. Ως εκ τούτου, πρόκειται ενδεχομένως να αποτελέσει αναπόσπαστο μέρος του συστήματος υγειονομικής περίθαλψης.

Οι πρόσφατες εξελίξεις στην τεχνητή νοημοσύνη είχαν σίγουρα σημαντικό αντίκτυπο στον κλάδο της υγειονομικής περίθαλψης. Στην ουρολογία, η τεχνητή νοημοσύνη έχει υιοθετηθεί ευρέως για την αντιμετώπιση πολλών διαταραχών, ανεξάρτητα από τη σοβαρότητά τους, που εκτείνονται από καταστάσεις όπως η καλοήθης υπερπλασία του προστάτη έως κρίσιμες ασθένειες όπως ο ουροθηλιακός καρκίνος και ο καρκίνος του προστάτη.

Οι αλγόριθμοι και οι τεχνικές της τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιούνται σήμερα στον τομέα της ουρολογίας για την ανίχνευση, θεραπεία και εκτίμηση των θεραπευτικών αποτελεσμάτων των ουρολογικών παθήσεων.

Η ΤΝ χρησιμοποιείται σε διάφορες ουρολογικές παθήσεις όπως:

• η ουρολιθίαση
• η παιδιατρική ουρολογία
• η ουρογυναικολογία
• η καλοήθης υπερπλασία του προστάτη
• η ουρογεννητική ογκολογία

 Σε όλες τις καλοήθεις παθήσεις η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιήθηκε για την πρόβλεψη των αποτελεσμάτων της χειρουργικής επέμβασης. Στην ουρολιθίαση, χρησιμοποιήθηκε για την πρόβλεψη της σύστασης λίθων, ενώ στην παιδιατρική ουρολογία και την καλοήθη υπερπλασία του προστάτη, εφαρμόστηκε για να προβλέψει τη σοβαρότητα της κατάστασης.

Σε περιπτώσεις με κακοήθεις καταστάσεις, εφαρμόστηκε για την πρόβλεψη της ανταπόκρισης στη θεραπεία, της επιβίωσης και της πρόγνωσης. Τα αποτελέσματα βρέθηκαν στατιστικά καλύτερα από τις συνήθεις προσεγγίσεις. Η κυστεοσκοπική διάγνωση των καρκίνων της ουροδόχου κύστης, η πρόβλεψη της βαθμολογίας Gleason και η απεικόνιση μαγνητικού συντονισμού για καρκίνους του προστάτη (mpMRI) είναι λίγες εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης που έχουν μελετηθεί εκτενώς.

Η τεχνητή νοημοσύνη εφαρμόζεται όλο και περισσότερο όχι μόνο στη διάγνωση ουρολογικών παθήσεων αλλά και στη διαχείριση και την προγνωστική ανάλυσή τους.

Εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης σε καλοήθεις ουρολογικές παθήσεις

Ουρολιθίαση

Τις τελευταίες δεκαετίες, υπήρξε μια ταχεία μετάβαση στην ανάλυση, θεραπεία και παρακολούθηση περιπτώσεων με ουρολιθίαση. Σήμερα υπάρχουν εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης για την ταυτοποίηση του λίθου από εικόνες υπολογιστικής τομογραφίας (CT) και υπερήχων (US), ανίχνευση της σύστασης του λίθου, πρόβλεψη της αυθόρμητης διέλευσης λίθων και ακόμη των αποτελεσμάτων ενδοουρολογικών επεμβάσεων.

Καλοήθης υπερπλασία του προστάτη

Πολλά ερωτηματολόγια είναι διαθέσιμα για την κλινική πρόβλεψη της καλοήθους υπερπλασίας του προστάτη (BPH), αλλά τα αποτελέσματα είναι ανακριβή. Έχουν χρησιμοποιηθεί διάφορες τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης και μοντέλα με τεχνητά νευρωνικά δίκτυα, για την πρόβλεψη της σοβαρότητας της απόφραξης βάσει μη επεμβατικών εξετάσεων. Μελετητές εφάρμοσαν συστήματα ΤΝ στην πρόβλεψη της σοβαρότητας της ΚΥΠ και συνέστησαν επίσης τη θεραπεία που απαιτείται για αυτήν. Η μελέτη αποτελούνταν από δύο μοντέλα. Το πρώτο μοντέλο προέβλεψε τη σοβαρότητα της νόσου, ενώ το δεύτερο μοντέλο βοήθησε στη λήψη μιας θεραπευτικής απόφασης. Στη συνέχεια, τα αποτελέσματα συγκρίθηκαν ως προς την ακρίβεια και την επικύρωση με μια ομάδα εμπειρογνωμόνων. Η ακρίβεια που επιτεύχθηκε ήταν σχεδόν 90%.

Ουρογυναικολογία

Με βάση τα δεδομένα ακράτειας ούρων που ελήφθησαν από τις φορητές συσκευές, εφαρμόστηκαν τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης για την πρόβλεψη του χρόνου και του αριθμού των επεισοδίων ακράτειας και της έκβασης της συντηρητικής ή χειρουργικής αντιμετώπισης της ακράτειας ούρων από προσπάθεια. Μελετήθηκαν επίσης μοντέλα για την πρόβλεψη της εμφάνισης επιπλοκών όπως ακράτεια προσπαθείας μετά από χειρουργική επέμβαση πρόπτωσης. Στο εγγύς μέλλον, οι εφαρμογές ΤΝ μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την παροχή εξατομικευμένης φροντίδας με βάση τα δημογραφικά στοιχεία των ασθενών και τα κλινικά χαρακτηριστικά κάθε ατόμου.

Οι εξελίξεις στις ιατρικές τεχνολογίες που χρησιμοποιούνται στην υγειονομική περίθαλψη, όπως τα ηλεκτρονικά ιατρικά αρχεία παρέχουν τεράστιες ποσότητες δεδομένων. Αυτός ο μεγάλος όγκος δεδομένων επιτρέπει τη λήψη προβλέψεων και αποφάσεων μέσω υπολογιστή για την καλύτερη φροντίδα των ασθενών.

• Στο εγγύς μέλλον, θα δούμε μια αλλαγή στην κλινική πράξη, καθώς οι εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης θα βρουν τη θέση τους στις κατευθυντήριες γραμμές και θα φέρουν επανάσταση στη διαδικασία λήψης αποφάσεων.

Οι ανθρώπινες ιδιότητες της νοημοσύνης, της προσαρμογής και της αίσθησης του καθήκοντος θα αποδειχθούν σημαντικοί παράγοντες για την περαιτέρω ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης.

• Η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται ευρέως στη διάγνωση, τη θεραπεία και την πρόβλεψη αποτελεσμάτων σε διάφορες ουρολογικές παθήσεις.
• Στην ουρολιθίαση, η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται για την ανίχνευση της σύνθεσης των λίθων και για την πρόβλεψη της αυθόρμητης διέλευσης της πέτρας.
• Οι εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης στον καρκίνο του προστάτη χρησιμοποιούνται για τη διάγνωση-βαθμολόγηση του Gleason, τη λήψη αποφάσεων θεραπείας και την πρόβλεψη της επιβίωσης χωρίς νόσο.

 

Τέσσερις υποτομείς της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη

Οι τέσσερις υποτομείς της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη είναι οι εξής:

Μηχανική μάθηση (Machine learning, ML):

Η μηχανική μάθηση είναι στατιστικός προγραμματισμός βασισμένος σε τεχνικές που επιτρέπει σε ένα σύστημα υπολογιστή να μαθαίνει και να αναγνωρίζει μοτίβα για μοντελοποίηση χωρίς ρητές οδηγίες. Χρησιμοποιεί προγράμματα υπολογιστών όπου οι μηχανές εκπαιδεύονται για να μάθουν, να ανιχνεύσουν μοτίβα δεδομένων, να υπολογίσουν και να συμπεράνουν από τα παρεχόμενα σύνολα δεδομένων. Παρατηρείται ότι οι μηχανές είναι σε θέση να παράγουν αποτελέσματα παρόμοια με αυτά που παράγονται από την ανθρώπινη νοημοσύνη.

Επεξεργασία φυσικής γλώσσας (Natural language processing, NLP):

Απεικονίζει την ικανότητα ενός υπολογιστή να κατανοεί τη γραπτή και προφορική γλώσσα. Ορισμένες εφαρμογές που είναι δυνατές μέσω NLP περιλαμβάνουν μετάφραση γλώσσας, επεξεργασία κειμένου και αναγνώριση ομιλίας. Προκειμένου να εξαχθούν χρήσιμες πληροφορίες και αξιόπιστες λεπτομέρειες από τις υπηρεσίες ασθενών και να παρασχεθεί «εικονική βοήθεια» στους γιατρούς, μπορεί επίσης να αναλυθεί μια ολοκληρωμένη έρευνα δεδομένων, όπως ο ηλεκτρονικός ιατρικός φάκελος (electronic medical record, EMR), οι σημειώσεις του γιατρού, τα φαρμακευτικά προϊόντα και η ιατρική απεικόνιση.

Βαθιά μάθηση (Deep learning, DL) και τεχνητά νευρωνικά δίκτυα (Artificial neural networks, ANNs):

Στα αρχιτεκτονικά επίπεδα του δικτύου, τα ANN αποτελούνται από μεμονωμένες μονάδες που λειτουργούν σαν τεχνητοί νευρώνες προγραμματισμένοι να ολοκληρώνουν εργασίες υπολογιστή και να αναγνωρίζουν πολύπλοκα μοτίβα. Η βαθιά μάθηση απαιτεί εκπαίδευση τεράστιων συνόλων δεδομένων πολυεπίπεδων νευρωνικών δικτύων.

Υπολογιστική όραση (Computer vision, CV)

Η τεχνολογία υπολογιστικής όρασης χρησιμοποιείται για οπτική αναζήτηση, πρόβλεψη τάσεων, επαυξημένη πραγματικότητα και εικονική πραγματικότητα. Οι ακτινολογικές και παθολογικές εικόνες και τα απλά και σύνθετα ενδοσκοπικά videos μπορούν να χρησιμοποιηθούν από μηχανήματα για την κατανόηση των λεπτομερειών και των μοτίβων στις εικόνες προκειμένου να εντοπιστούν οι όγκοι που υπάρχουν στις διαγνωστικές εικόνες. Η τελευταία εμπειρία σε ανθρώπινο επίπεδο στη διαγνωστική απεικόνιση έχει ήδη δείξει ότι η τεχνητή νοημοσύνη έχει εκτεταμένη «γνώση» για τον εντοπισμό όγκων.