În 2023, când Will Studholme, în vârstă de 58 de ani, a ajuns la urgență la un spital NHS din Oxford cu simptome gastrointestinale, nu se aștepta la un diagnostic de osteoporoză, scrie BBC. Boala, puternic asociată cu vârsta, face ca oasele să devină slabe și fragile, crescând riscul de fractură.
Au urmat teste suplimentare, iar Studholme a primit nu numai diagnosticul, ci și un tratament simplu: o perfuzie anuală cu un medicament împotriva osteoporozei care ar trebui să îi îmbunătățească densitatea osoasă.
„Mă simt foarte norocos”, spune Studholme, „nu cred că acest lucru ar fi fost detectat fără tehnologia AI”.
Nu este neobișnuit ca un radiolog să observe ceva întâmplător în imagistica unui pacient – o tumoare nedetectată, o problemă cu un anumit țesut sau organ – în afara a ceea ce a verificat inițial. Însă aplicarea inteligenței artificiale în fundal pentru a trece sistematic prin scanări și a identifica automat semnele timpurii ale unor boli cronice comune care pot fi prevenite și care ar putea fi în curs de apariție – indiferent de motivul pentru care scanarea a fost solicitată inițial – este ceva nou.
Este considerată oportunistă deoarece profită de imagistica care a fost deja efectuată în alt scop clinic – fie că este vorba de suspiciune de cancer, infecție toracică, apendicită sau dureri de burtă.
Ea are potențialul de a depista bolile nediagnosticate anterior în stadiile incipiente, înainte de apariția simptomelor, când acestea sunt mai ușor de tratat sau de împiedicat să progreseze. „Putem evita o mare parte din lipsa de prevenire pe care am ratat-o anterior”, spune profesorul Pickhardt.
Există o mulțime de date în scanările CT legate de țesuturile și organele corpului pe care nu le folosim cu adevărat, observă Miriam Bredella, radiolog la NYU Langone, care dezvoltă, de asemenea, algoritmi în domeniu. Și, deși analiza acesteia ar putea fi făcută teoretic fără AI de către radiologi care fac măsurători – ar consuma mult timp.
O boală precum osteoporoza, de exemplu, este considerată ca afectând în principal femeile albe, slabe și în vârstă, astfel încât medicii nu se gândesc întotdeauna să caute în afara acestei populații. Imagistica oportunistă, pe de altă parte, nu face această discriminare.
Cazul lui Studholme este un bun exemplu. Fiind relativ tânăr pentru osteoporoză, bărbat și fără antecedente de oase rupte, este puțin probabil că ar fi fost diagnosticat fără AI.
Pe lângă osteoporoză, inteligența artificială este antrenată pentru a ajuta la identificarea oportună a bolilor de inimă, a bolilor de ficat gras, a pierderii musculare legate de vârstă și a diabetului.
Deși accentul se pune în principal pe tomografii computerizate, de exemplu ale abdomenului sau ale toracelui, se lucrează la colectarea oportunistă de informații și din alte tipuri de imagistică, inclusiv radiografii toracice și mamografii. Algoritmii sunt antrenați pe mai multe mii de scanări anterioare etichetate și este important ca datele de antrenament să includă scanări de la o gamă largă de grupuri etnice pentru ca tehnologia să fie utilizată pe o gamă diversă de persoane, subliniază experții.
