Ali so orodja umetne inteligence za analizo medicinskih slik (že) uporabna v klinični praksi?

Poljudnoznanstvena predavanja ASEF mladi umi so se vrnila v živo z izvedbo v sodelovanju s Študentskim klubom Kamnik. Septembrsko predavanje v prostorih Mladinskega centra Kotlovnica Kamnik je tokrat pripravil Gašper Podobnik, štipendist ASEF generacije 2020, mladi raziskovalec v Laboratoriju za slikovne tehnologije in UL FE. 

Gašper je predavanje začel z predstavitvijo svoje izkušnje v okviru raziskovalnega obiska Univerze v Cambridgeu v Združenem kraljestvu, kjer je sodeloval z mentorico ASEF prof. dr. Matejo Jamnik na projektu segmentacije tumorjev iz mamogramov. Poleg raziskovalnega dela je Gašper predstavil tudi zelo zanimiv raziskovalno-turistični del svojega raziskovalnega obiska.

Predavanje je nadaljeval s predstavitvijo projekta Umetna inteligenca za interagivno medicino raka. Glavni namen projekta je razviti model zdravja, ki temelji na številnih vhodnih podatkih vključno z rezultati kliničnih, radioloških in patoloških preiskav. Izdelan model na podlagi teh podatkov nato zdravniku omogoči boljšo in bolj pacientu prilagojeno izbiro zdravljenja. Poleg tega pa omogoči tudi oceno odziva pacienta na zdravljenje.

V nadaljevanju predavanja je Gašper predstavil konkreten primer takšnega modela na primeru trojno negativnega raka dojke, kjer za izdelavo modela uporabimo mamograme oziroma rentgenske slike dojke. Sam model temelji na razvoju umetne inteligence oziroma bolj natančno na strojnem učenju. Cilj je, da program naučimo kako iz vhodnih podatkov (mamogram) loči izhodne podatke (v tem primeru lokacija tumorja na sliki).

V pomoč učenja programa so tudi t. i. konvolucijsko nevronske mreže. Konvolucija je operacija, ki je sestavljena iz množenja in seštevanja oziroma slike in filtra. Rezultat konvolucije je nova slika, ki ima isti rezultat, vendar izločene robove. Če znamo ugotoviti robove slike, pa bomo posledično sposobni tudi postopoma graditi vedno kompleksnejše vzorce. Gašper je poleg teoretskega dela predstavil tudi uporabo konvolucije na dveh konkretnih primerih (multipla skleroza in anevrizem). 

V zaključnem delu predavanja se je predavatelj dotaknil tudi vprašanja, ali je umetna inteligenca res že uporabna v klinični praksi. Po njegovem mnenju lahko orodja umetne inteligence v specifičnih primerih že dobro pomagajo v klinični praksi, vendar jih spremljajo še številne omejitve. Te omejitve vključujejo neodvisnost od človeške komponente, ne-samostojnost programa in pomanjkanje enotnega strežnika za zbiranje podatkov. Poleg tega pa je umetna inteligenca sposobna trenutno le dobre interpolacije, vendar slabše ekstrapolacije rezultatov.

Na dogodku je mladinske aktivnosti Študentskega kluba Kamnik predstavila Maja Toni, predsednica kluba, celoten dogodek pa je povezoval Denis Štepihar, štipendist ASEF generacije 2022.

Projekt podpirata Urad RS za mladino in Urad Vlade RS za Slovence v zamejstvu in po svetu.