Jump to content
Forum Kopalni Wiedzy

Recommended Posts

Rak prostaty to obecnie jeden z dwóch najczęściej rozpoznawanych nowotworów złośliwych u mężczyzn. Zapadalność na raka gruczołu krokowego rośnie z wiekiem. To poważna choroba, jednak wcześnie wykryta jest uleczalna. Szybka, właściwa diagnostyka pozwala odpowiednio dobrać terapię i zwiększyć szansę pacjenta na przeżycie.

Najdokładniej zmiany nowotworowe powala zobrazować rezonans magnetyczny (MRI). Niestety, badanie raka prostaty za pomocą tej metody jest skomplikowane. Niezbędne jest badanie wielu cech nowotworu, co utrudnia i znacznie wydłuża interpretację wyniku. Każdy otrzymany obraz musi być przeanalizowany osobno. Diagnostyka ta jest skomplikowana i trudniejsza niż w przypadku większości nowotworów złośliwych. Otrzymane wyniki są oceniane według skali PI-RADS (Prostate Imaging-Reporting and Data System), która umożliwia rozróżnienie zmian istotnych klinicznie. Analiza ta wymaga specjalistycznej wiedzy radiologów, którzy stanowią w Polsce zaledwie ok. 2 proc. lekarzy, co dodatkowo wydłuża czas oczekiwania na badanie i właściwą diagnozę. Interpretacja wyników jest subiektywna i zauważalne są różnice pomiędzy specjalistami doświadczonymi a początkującymi. Badania wykazały, że radiolodzy różnie interpretują, czy potencjalna zmiana nowotworowa jest inwazyjna.

W Ośrodku Przetwarzania Informacji – Państwowym Instytucie Badawczym (OPI PIB) prowadzimy interdyscyplinarne badania, których wyniki mają praktyczne zastosowanie w wielu dziedzinach. Jednym z obszarów jest wykorzystanie najnowszych technologii IT w medycynie i ochronie zdrowia. Z naszych badań wynika, że sztuczna inteligencja może skutecznie usprawnić pracę lekarzy. Rezultaty są bardzo obiecujące i jestem przekonany, że także pomogą one innym naukowcom opracować nowoczesne narzędzia technologiczne, mające zastosowanie w diagnostyce nie tylko raka prostaty, ale także i innych chorób – mówi dr inż. Jarosław Protasiewicz, dyrektor Ośrodka Przetwarzania Informacji – Państwowego Instytutu Badawczego (OPI PIB).

Ograniczenie liczby bolesnych biopsji

Naukowcy z Laboratorium Stosowanej Sztucznej Inteligencji w OPI PIB opracowali platformę badawczą eRADS, która służy do standaryzacji opisów raportów medycznych. Narzędzie to pozwala obiektywnie ocenić istotność kliniczną zmiany na podstawie pięciostopniowej skali PI-RADS. Platforma umożliwia także zbieranie danych z badań, co w przyszłości pomoże stworzyć rozwiązania, które automatycznie będą szacowały cechy istotne klinicznie. W tym przypadku sztuczną inteligencję zastosowano do wspomagania procesów decyzyjnych.

Badacze OPI PIB przeprowadzili badania pilotażowe z udziałem 16 pacjentów, diagnozowanych przez dwóch radiologów podczas ich dyżuru w Centralnym Szpitalu Klinicznym MSWiA w Warszawie. Specjaliści ci różnili się stażem pracy w zawodzie. Ich celem była ocena rzetelności oraz wstępnej użyteczności klinicznej systemu eRADS. Wyniki badania pilotażowego są obiecujące. Oceny istotności klinicznej zmiany przez radiologów z wykorzystaniem narzędzia opracowanego przez naukowców OPI PIB są bardziej zgodne, niż gdy dokonują oni analizy bez użycia platformy. Zastosowanie eRADS pomaga zmniejszyć różnice między jakością diagnozy lekarzy doświadczonych i niedoświadczonych. Precyzyjna ocena zmian pozwoli znacznie ograniczyć liczbę pacjentów, którzy są wysyłani na biopsję. W przypadku badania prostaty wiąże się ona z dyskomfortem pacjenta. Polega na pobraniu materiału z kilku do kilkunastu wkłuć.

Sieci neuronowe zastąpią lekarzy?

W naszym laboratorium badaliśmy także wykorzystanie w diagnostyce raka prostaty innych obszarów sztucznej inteligencji. Analizowaliśmy zastosowanie narzędzi wykorzystujących uczenie maszynowe i głębokie. Naszym celem było porównanie otrzymanych wyników z diagnozami postawionymi przez doświadczonych i niedoświadczonych radiologów. Model predykcyjny istotności klinicznej zmian, oparty o narzędzia uczenia maszynowego, bazował na cechach obrazu (np. jednorodności) w badanych komórkach i ich otoczeniu. Uzyskaliśmy model trafnie klasyfikujący istotne klinicznie zmiany z prawdopodobieństwem 75 proc., co można porównać do diagnozy niedoświadczonego lekarza. Najbardziej obiecujące rezultaty otrzymaliśmy jednak z zastosowania wiedzy domenowej w architekturze sieci neuronowych. Opracowane modele dają lepszą jakość diagnozy zmian nowotworowych w porównaniu z ocenami niedoświadczonych i doświadczonych radiologów, stawiając trafną diagnozę z prawdopodobieństwem 84 proc. – mówi Piotr Sobecki, kierownik Laboratorium Stosowanej Sztucznej Inteligencji w OPI PIB.

Podsumowując, zastosowanie wiedzy domenowej w architekturze sieci neuronowych wpływa na szybkość uczenia modelu w przypadku diagnostyki raka prostaty. Analizowano efekt lokalizacji zmiany w prostacie i niezależnie od tego czynnika, wyniki otrzymane za pomocą modeli wykorzystujących sieci neuronowe były takie same lub lepsze od diagnozy postawionej przez doświadczonych radiologów. Potwierdziły to wyniki badania OPI PIB z użyciem danych historycznych od 6 radiologów oceniających 32 zmiany nowotworowe.

Sztuczna inteligencja wykorzystująca uczenie głębokie nie zastąpi jednak lekarzy, ale ułatwi im pracę i przyspieszy rozpoczęcie leczenia pacjenta. Wciąż jednak mało jest otwartych zbiorów baz danych, które można wykorzystać do usprawnienia algorytmów sztucznej inteligencji. Należy pamiętać, że modele te są tak dobre, jak dane, na których zostały wyuczone. Chodzi zarówno o ich liczebność, jak i o jakość.

1) W Polsce z powodu raka prostaty codziennie umiera około 15 pacjentów, a choroba ta jest diagnozowana u co 8. mężczyzny
2) Ważne jest szybkie wykrycie choroby i podjęcie odpowiedniego leczenia.
3) Niestety, diagnostyka raka prostaty jest skomplikowana i trudna w porównaniu do metod wykrywania innych nowotworów.
4) Badacze z Laboratorium Stosowanej Sztucznej Inteligencji w Ośrodku Przetwarzania Informacji – Państwowym Instytucie Badawczym (OPI PIB) wykorzystali sztuczną inteligencję (SI) do usprawnienia diagnostyki obrazowej raka prostaty.
5) Najlepsze rezultaty uzyskali z zastosowaniem sieci neuronowych. Jakość otrzymanej diagnozy była na poziomie doświadczonego lekarza specjalisty lub wyższa.

 


« powrót do artykułu

Share this post


Link to post
Share on other sites

Create an account or sign in to comment

You need to be a member in order to leave a comment

Create an account

Sign up for a new account in our community. It's easy!

Register a new account

Sign in

Already have an account? Sign in here.

Sign In Now
Sign in to follow this  

  • Similar Content

    • By KopalniaWiedzy.pl
      Dermatolog Harald Kittler z Uniwersytetu Medycznego w Wiedniu stanął na czele austriacko-australijskiego zespołu, który porównał trafność diagnozy i zaleceń dotyczących postępowania z przebarwieniami na skórze stawianych przez lekarzy oraz przez dwa algorytmy sztucznej inteligencji pracujące na smartfonach. Okazało się, że algorytmy równie skutecznie co lekarze diagnozują przebarwienia. Natomiast lekarze podejmują znacznie lepsze decyzje dotyczące leczenia.
      Testy przeprowadzono na prawdziwych przypadkach pacjentów, którzy zgłosili się na Wydział Dermatologii Uniwersytetu Medycznego w Wiedniu oraz do Centrum Diagnozy Czerniaka w Sydney w Australii.
      Testowane były dwa scenariusze. W scenariuszu A porównywano 172 podejrzane przebarwienia na skórze (z których 84 były nowotworami), jakie wystąpiły u 124 pacjentów. W drugim (scenariuszu B) porównano 5696 przebarwień – niekoniecznie podejrzanych – u 66 pacjentów. Wśród nich było 18 przebarwień spowodowanych rozwojem nowotworu. Testowano skuteczność dwóch algorytmów. Jeden z nich był nowym zaawansowanym programem, drugi zaś to starszy algorytm ISIC (International Skin Imaging Collaboration), używany od pewnego czasu do badań retrospektywnych.
      W scenariuszu A nowy algorytm stawiał diagnozę równie dobrze jak eksperci i był wyraźnie lepszy od mniej doświadczonych lekarzy. Z kolei algorytm ISIC był znacząco gorszy od ekspertów, ale lepszy od niedoświadczonych lekarzy.
      Jeśli zaś chodzi o zalecenia odnośnie leczenia, nowoczesny algorytm sprawował się gorzej niż eksperci, ale lepiej niż niedoświadczeni lekarze. Aplikacja ma tendencję do usuwania łagodnych zmian skórnych z zaleceń leczenia, mówi Kittler.
      Algorytmy sztucznej inteligencji są więc już na tyle rozwinięte, że mogą służyć pomocą w diagnozowaniu nowotworów skóry, a szczególnie cenne będą tam, gdzie brak jest dostępu do doświadczonych lekarzy. Ze szczegółami badań można zapoznać się na łamach The Lancet.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      W Journal of Medical Internet Research ukazał się opis eksperymentu, w ramach którego ChatGPT miał stawiać diagnozy medyczne i proponować dalsze działania na podstawie opisanych objawów. Algorytm poradził sobie naprawdę nieźle. Udzielił prawidłowych odpowiedzi w 71,7% przypadków. Najlepiej wypadł przy ostatecznych diagnozach, gdzie trafność wyniosła 76,9%, najgorzej poradził sobie z diagnozą różnicową. Tutaj jego trafność spadła do 60,3%.
      Autorzy eksperymentu wykorzystali 36 fikcyjnych przypadków klinicznych opisanych w Merck Manual. Przypadki te są wykorzystywane podczas szkoleń lekarzy i innego personelu medycznego. Naukowcy z Harvard Medical School, Brigham and Women'a Hospital oraz Mass General Brigham wprowadzili do ChataGPT opisy tych przypadków, a następnie zadawali maszynie pytanie, dołączone w podręczniku do każdego z przypadków. Wykluczyli z badań pytania dotyczące analizy obrazów, gdyż ChatGPT bazuje na tekście.
      Najpierw sztuczna inteligencja miała za zadanie wymienić wszystkie możliwe diagnozy, jakie można postawić na podstawie każdego z opisów. Następnie poproszono ją, by stwierdziła, jaki dodatkowe badania należy przeprowadzić, później zaś ChatGPT miał postawić ostateczną diagnozę. Na koniec zadaniem komputera było opisanie metod leczenia.
      Średnia trafność odpowiedzi wynosiła 72%, jednak różniła się w zależności od zadania. Sztuczna inteligencja najlepiej wypadła podczas podawania ostatecznej diagnozy, którą stawiała na podstawie początkowego opisu przypadku oraz wyników dodatkowych badań. Trafność odpowiedzi wyniosła tutaj 76,9%. Podobnie, bo z 76-procentową trafnością, ChatGPT podawał dodatkowe informacje medyczne na temat każdego z przypadków. W zadaniach dotyczących zlecenia dodatkowych badań oraz metod leczenia czy opieki, trafność spadała do 69%. Najgorzej maszyna wypadła w diagnozie różnicowej (60,3% trafnych odpowiedzi). Autorzy badań mówią, że nie są tym zaskoczeni, gdyż diagnoza różnicowa jest bardzo trudnym zadaniem. O nią tak naprawdę chodzi podczas nauki w akademiach medycznych i podczas rezydentury, by na podstawie niewielkiej ilości informacji dokonać dobrego rozróżnienia i postawić diagnozę, mówi Marc Succi z Harvard Medical School.
      Być może w przyszłości podobne programy będą pomagały lekarzom. Zapewne nie będzie to ChatGPT, ale rozwijane już systemy wyspecjalizowane właśnie w kwestiach medycznych. Zanim jednak trafią do służby zdrowia powinny przejść standardowe procedury dopuszczenia do użytku, w tym testy kliniczne. Przed nimi zatem jeszcze długa droga.
      Autorzy opisanych badań przyznają, że miały one ograniczenia. Jednym z nich było wykorzystanie fikcyjnych opisów przypadków, a nie rzeczywistych. Innym, niewielka próbka na której testowano ChatGPT. Kolejnym zaś ograniczeniem jest brak informacji o sposobie działania i treningu ChataGPT.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Inżynierowie z Politechniki Federalnej w Lozannie (EPFL) wykorzystali ChatGPT-3 do zaprojektowania robotycznego ramienia do zbierania pomidorów. To pierwszy przykład użycia sztucznej inteligencji do pomocy w projektowaniu robotów. Eksperyment przeprowadzony przez Josie Hughes, dyrektor Laboratorium Obliczeniowego Projektowania i Wytwarzania Robotów na Wydziale Inżynierii EPFL, doktoranta Francesco Stellę i Cosimo Della Santinę z Uniwersytetu Technicznego w Delfcie, został opisany na łamach Nature Machine Intelligence.
      Naukowcy opisali korzyści i ryzyka związane z wykorzystaniem systemów sztucznej inteligencji (SI) do projektowania robotów. Mimo tego, że ChatGPT to model językowy i generuje tekst, to dostarczył nam on istotnych wskazówek odnośnie fizycznego projektu i wykazał się wielkim potencjałem pobudzania ludzkiej kreatywności, mówi Hughes.
      Naukowcy najpierw „przedyskutowali” z ChatGPT samą ideę robota, określili, czemu ma on służyć, opisali jego parametry i specyfikację. Na tym etapie rozmawiali z SI na temat przyszłych wyzwań stojących przed ludzkością oraz robotów-ogrodników, które mogą rozwiązać problem niedoborów siły roboczej przy uprawie roślin. Następnie, korzystając z faktu, że ChatGPT ma dostęp do danych naukowych, podręczników i innych źródeł, zadawali mu pytania o to na przykład, jakimi cechami powinien charakteryzować się przyszły robot-ogrodnik.
      Gdy już cechy te zostały opisane i zdecydowano, że chodzi o robotyczne ramię zbierające pomidory, przyszedł czas na zapytanie się sztucznej inteligencji o takie szczegóły jak np. kształt chwytaka oraz poproszenie jej o dane techniczne ramienia oraz kod, za pomocą którego byłoby ono kontrolowane. Przeprowadzone przez SI obliczenia posłużyły nam głównie do pomocy inżynierom w implementacji rozwiązań technicznych. Jednak po raz pierwszy sztuczna inteligencja sformułowała tutaj nowe pomysły, mamy tutaj zatem do czynienia ze zautomatyzowaniem procesów wyższych poziomów poznawczych. Rola człowieka w całym procesie przesunęła się bardziej w stronę techniczną, mówi Stella.
      Naukowcy zwracają też uwagę na problemy związane z wykorzystaniem podobnych systemów. Są to zarówno podnoszone już wątpliwości dotyczące plagiatów czy praw autorskich, jak i np. pytanie o to, na ile innowacyjna jest sztuczna inteligencja i na ile ulega schematom. ChatGPT zaproponował ramię do zbierania pomidorów, gdyż uznał pomidory za najbardziej wartościową uprawę, dla której warto zaprojektować robota. To zaś może po prostu oznaczać, że wybrał tą roślinę, która jest najczęściej opisywana, a nie tę, która jest najbardziej potrzebna.
      Pomimo różnych zastrzeżeń uczeni uważają, że podobne do ChatGPT modele językowe mogą spełniać niezwykle użyteczną rolę. Specjaliści od robotyki muszą się zastanowić, jak wykorzystać te narzędzia w sposób etyczny i przynoszący korzyść społeczeństwu, mówi Hughes.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Wraz z rozwojem coraz doskonalszych generatorów tekstu, takich jak ChatGPT, coraz częściej pojawiają się głosy o potrzebie opracowania metod wykrywania tekstów stworzonych przez sztuczną inteligencję. Metody takie przydałyby się nauczycielom czy wykładowcom akademickim, którzy mogliby identyfikować prace pisemne przyniesione przez nieuczciwych uczniów i studentów, przedstawiających wygenerowany przez komputer tekst jako własne dzieło. Mówi się o kursach z wykrywania oszustw i o tworzeniu odpowiednich narzędzi. Takie narzędzia – bazujące na sztucznej inteligencji – już powstają. Problem w tym, że nie są one zbyt wiarygodne.
      Naukowcy z Uniwersytetu Stanforda przyjrzeli się kilku algorytmom sztucznej inteligencji, które mają określać, czy zaprezentowany tekst został stworzony przez człowieka czy też przez inną sztuczną inteligencję. O ile jednak takie algorytmy sprawdzają się „niemal doskonale” podczas analizy tekstów pisanych przez 13-14-latków urodzonych w USA, to już zawodzą tam, gdzie mają do czynienia z angielskim tekstem napisanym przez osobę, dla której angielski nie jest językiem ojczystym. Okazało się bowiem, że gdy systemy te miały ocenić, kto jest autorem tekstu napisanego w ramach egzaminu TOEFL (Test of English as a Foreign Language), w aż 61,22% uznały, że to SI stworzyła tekst, który został napisany przez człowieka. W rzeczywistości jest jednak jeszcze gorzej. Aż 19% prac napisanych przez nastolatków, dla których angielski nie jest językiem ojczystym, zostało uznanych za stworzone przez SI przez wszystkie 7 badanych narzędzi do wykrywania fałszywek. A aż 97% napisanych przez ludzi prac zostało uznane za fałszywe przez co najmniej jeden z systemów.
      Problem tkwi tutaj w sposobie pracy systemów wykrywających tekst napisany przez Si. Opierają się one bowiem na złożoności użytego języka. Oczywistym jest, że przeciętna osoba, która nie jest rodzimym użytkownikiem języka angielskiego ma mniejszy zasób słownictwa, a tworzone przez nią zdania są prostsze pod względem gramatycznym i składniowym od zdań rodzimego użytkownika angielskiego. Sztuczna inteligencja, próbując wykryć fałszywki, uznaje ten niższy poziom złożoności za znak, że tekst został stworzony przez sztuczną inteligencję. To poważny problem, gdyż uczeń czy student, który urodził się poza USA, może w ten sposób zostać uznany przez nauczyciela za oszusta, mimo że sam napisał pracę.
      Co więcej, naukowcy ze Stanforda zauważyli, że takie systemy łatwo jest oszukać nawet rodzimemu użytkownikowi angielskiego. Okazuje się bowiem, że wystarczy wygenerować tekst za pomocą ChataGPT, a następnie wydać maszynie polecenie, by poprawiła ten tekst dodając doń słownictwo literackie.
      Obecne wykrywacze są niewiarygodne i łatwo je oszukać, dlatego też należy używać ich bardzo ostrożnie w roli remedium na oszukiwanie za pomocą sztucznej inteligencji, mówi jeden z autorów badań, profesor James Zou.
      Uczony uważa, że w najbliższej przyszłości nie należy ufać takim wykrywaczom, szczególnie w tych szkołach i uczelniach, gdzie mamy dużo uczniów, dla których angielski nie jest językiem macierzystym. Po drugie, twórcy narzędzi do wykrywania muszą zrezygnować ze złożoności jako głównego wyznacznika analizy tekstu i opracować bardziej zaawansowane techniki. Ponadto ich systemy powinny być bardziej odporne na obejście. Być może rozwiązanie problemu leży po stronie twórców takich systemów jak ChatGPT. Zou sugeruje, że tego typu generatory mogłyby dodawać do tekstu rodzaj znaku wodnego, którym byłyby subtelne sygnały, oczywiste dla systemów wykrywających, stanowiące niejako podpis generatora i wskazujące, że to on jest autorem.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Przed laty pisarze domagali się stworzenia systemu opłat czy rekompensat związanych z niezwykłą łatwością kopiowania i rozpowszechniania ich utworów w świecie cyfrowym. Wiele osób korzystało bowiem z ich pracy nie płacąc twórcom dzieł. Teraz twórcy znowu protestują, a jednym z powodów jest... sztuczna inteligencja.
      Gildia Pisarzy Ameryki (Writers Guild of America – WGA), związek zawodowy skupiający głównie osoby pracujące w przemyśle filmowym i telewizyjnym, rozpoczęła strajk po tym, jak nie doszła do porozumienia z reprezentującą amerykański przemysł rozrywkowy organizacją Alliance of Motion Picture and Television Producers. Jednym z elementów sporu jest istnienie narzędzi takich jak ChatGPT. WGA chce zakazu wykorzystywania tego typu algorytmów do tworzenia historii i scenariuszy do filmów i programów.
      Członkowie WGA obawiają się, że przemysł zacznie wykorzystywać algorytmy sztucznej inteligencji do tworzenia scenariuszy, które następnie będą jedynie „wygładzane” przez ludzi. A do tego potrzeba będzie znacznie mniej twórców niż obecnie, co negatywnie wpłynie na zatrudnienie i zarobki w tym dziale gospodarki. WGA proponuje również, by żaden skrypt filmowy czy telewizyjny, który jest objęty grupową umową związkowa, nie był być wykorzystywany do trenowania algorytmów SI. To zresztą echo szerszego sporu dotyczącego tego, czy koncerny stojące za takimi narzędziami jak ChatGPT mają prawo bez zgody właściciela praw autorskich wykorzystywać tekst do trenowania swoich algorytmów. W ten sposób bowiem nie płacą za cudzą pracę, a czerpią z niej zyski.
      Wielkie studia filmowe i telewizyjne oraz serwisy internetowe nie chcą przystać na powyższe żądania. Są przeciwne stawianiu twardych granic dotyczących wykorzystywania przez nie systemów sztucznej inteligencji.
      WGA to nie jedyny reprezentant pracowników przemysłu filmowego, który wyraża obawy związane z rozwojem SI. Także związki zawodowe reprezentujące aktorów obawiają się, że systemy SI mogą być w coraz większym stopniu wykorzystywane w rozrywce. I nie są to obawy pozbawione podstaw. WGA stawia tutaj bardzo ważne pytanie. Kto zyska, a kto straci na rozwoju takich systemów, mówi Sarah Myers West z AI Now Institute w Nowym Jorku.
      Coraz więcej grup zawodowych czuje się zagrożonych przez rozwój systemów sztucznej inteligencji. Maszyny w najbliższych latach będą mogły zastąpić ludzi w wykonywaniu coraz większej liczby czynności. Niedawno IBM poinformował, że z czasem przestanie rekrutować ludzi na stanowiska, na których mogą być zastąpieni przez sztuczną inteligencję. Jako, że rozwoju SI nie można powstrzymać, kluczową staje się odpowiedź na pytanie, kto będzie ten rozwój kontrolował i jak będzie on przebiegał.

      « powrót do artykułu
  • Recently Browsing   0 members

    No registered users viewing this page.

×
×
  • Create New...