Update: 27.10.2020, Lovre Pešut je u grupi “MLAIHrvatska” primijetio nekonzistentnost u brojevima koje sam ekstrapolirao. Računica je popravljena, te mu zahvaljujem.

 Ova aplikacija uzela mi je većinu vremena u zadnjih nekoliko mjeseci, zato i nismo imali ostalih članaka.

Napravili smo aplikaciju koja može detektirati rak dojke na mamografskim snimkama… Zašto je to zanimljivo?
Zato što uz pomoć ovog programa možemo spasiti ljudske živote.

U suradnji s dr. Srđanom Jerkovićem (i njegovom firmom Medicus) i Općom Bolnicom Pula, EXACT BYTE d.o.o. izradio je aplikaciju koju će koristiti radiolozi kako bi im pomogla pronaći dobroćudne i zloćudne izrasline na dojci. Zloćudne izrasline su ono što bi mi laici nazvali rakom. Sama aplikacija preciznija je nego prosječni radiolog, te uz pomoć istraživanja za umjetnu inteligenciju koje su razvijali ljudi po cijelom svijetu, možemo vidjeti koliko su radiolozi precizniji uz pomoć ovakvog programa.

Ako prosječni radiolog koristi ovaj program za pomoć, pronaći ćemo dodatnih 6 žena na 1000 pregleda koje inače ne bi točno pronašli – u prosjeku, na 1000 pregleda spasit ćemo jedan ljudski život.

 

Gruba količina pregleda samo u OB Pula je 500 pregleda na mjesec, tako da će, uz pretpostavku da su svi radiolozi prosječni (u usporedbi sa svijetom) i da svi radiolozi koriste ovaj program, dodatnih 6 žena godišnje samo u Puli preživjeti i “preboljeti” rak.

Možda se 6 ljudi u Puli, gradu sa 60.000 stanovnika ne čini tako veliki broj. Dok netko iz vaše obitelji nije među njima. Dok to nije vaša baka, vaša majka ili vaša sestra.

Ovi podatci ekstrapolirani su iz postojećih studija, te treba imati na umu da je potrebno napraviti pravu studiju sa ovakvim programom kako bi došli do preciznih podataka.

Bolju primjenu umjetne inteligencije ne mogu niti zamisliti. Spašavanje ljudskih života i pomoć onima koji je trebaju imperativ je u današnjem svijetu, neovisno o politici, novcu i moći.

Politika, novac i moć su stvari koje bi trebale biti sekundarne kada pričamo o ljudskim životima!

Prokleta bolest

Kod osoba mlađih od 65 godina, rak je najčešći uzrok smrti, te uzrokuje skoro pola smrti. 

U Hrvatskoj je prema posljednjim dostupnim podacima u 2018. godini od invazivnog raka umrlo ukupno 13.809 osoba, od čega 8.049 muškaraca i 5.760 žena. To je samo jedna godina!

Najčešći maligni uzroci smrti kod muškaraca bili su rak pluća (2.097 umrlih), rak debelog i završnog crijeva (1.321), te rak prostate (772), a kod žena rak debelog i završnog crijeva (919), rak pluća (860), te rak dojke (789). Broj umrlih od raka je u porastu, kao i udio umrlih od raka (od svih umrlih) je u porastu.

Podaci o preživljenju pokazuju da je Hrvatska, za većinu zloćudnih bolesti pri dnu europskih zemalja uključenih u istraživanje, uz bolje rezultate za preživljenje kod zloćudnih bolesti u djece. Vidljivo je jasno poboljšanje u preživljenju od raka, no međutim, slično kao za mortalitet, preživljenje u većini drugih usporedivih europskih zemalja se poboljšava brže.

Referenca – Hrvatski zavod za javno zdravstvo

Umjetna inteligencija koristi se na mnogo polja, sve više i više, te se počela koristiti i u medicini. Slušamo o autima koji voze sami i maštamo o danu kada više nećemo morati voziti. 

Sada imamo i te mogućnosti da pomažemo ljudima u medicini, koristeći je.

Umjetna inteligencija u praksi

EXACT BYTE se poigrao sa idejom auta koji sami voze te čekamo da se malo smiri situacija sa COVID-om kako bi prezentirali Mini Teslu

Ja osobno ne bih sjeo u takav auto (premali je to auto za mene) još nekih 5 – 10 godina jer znam da postoje problemi sa takvim programima i da ti programi nemaju “zdrav razum”. Programi su generalno, kao i kompjuteri, prilično “glupi”. Metafizičke rasprave oko toga da li je Svijest samo dovoljna količina računanja u našim mozgovima ostavljam za kafiće uz koje pivo, ali činjenica je da ljudi mogu jako puno toga “računati” i uzimamo to zdravo za gotovo, kao i naš “zdrav razum”.

Nešto više o tome smo spomenuli i ovdje, u članku o prepoznavanju ljudi pomoću umjetne inteligencije.

U konkretnom primjeru ovog programa koji prepoznaje rak dojke, on može reći koja je vjerojatnost da na slici mamografije postoji zloćudna ili dobroćudna izraslina, te je može označiti na slici.

Ako mu umjesto slike mamografija za analizu ubacite slike mački ili pasa, on će uredno nastaviti tražiti rak dojke, iako je svakom čovjeku očito da slika pasa ili dojke nije jedno te isto.

Ne želim ulaziti u detalje kako se to može riješiti, ali bitno je reći da je potrebno imati zaseban program koji prepoznaje samo slike dojki kako bi to mogao “razumiti”.

Drugim riječima, takvi programi su jako ograničeni i rade samo jednu stvar dobro. Nužno je imati doktora koji te slike interpretira i koji donosi finalne zaključke!

Umjetna inteligencija je tema o kojoj se puno piše i o kojoj se stvara ta neka grandiozna slika, dok su njeni temelji relativno jednostavni. To su programi koji na temelju primjera “sami uče”.

Programi koji sami uče

Na koji način to “učenje” funkcionira? U ovom slučaju algoritmu, što možemo smatrati malim programom, dajemo slike mamografije i kažemo mu na kojoj slici se nalazi “rak”.

Slika mamografije sastoji se od 4 “pogleda”. Možemo zamisliti da kroz jedno slikanje dobijemo 4 zasebne slike. Standardni slike koje dobijemo iz mamografije su “bilateral craniocaudal” (CC) i “mediolateral oblique” (MLO). 

Uzmemo jednu sliku za CC sa lijeve strane – L-CC i jednu sa desne strane – R-CC.

Isto tako, uzmemo jednu sliku za MLO sa lijeve strane – L-MLO i jednu sa desne strane – R-MLO.

Slike možemo vidjeti sljedeće i postoji jedan relativno jednostavan način da vidimo razliku između CC i MLO – na MLO slikama često vidimo dio ruke (pazuh) na rubu slike.

L-CC

R-CC

L-MLO

R-MLO

Nakon jako puno primjera (govorimo o tisućama slika), program sam sebe korigira i nauči prepoznati dobroćudne i zloćudne tumore.

Nakon što takav program dobije te iste 4 slike, on može vratiti vjerojatnost da je pronašao dobroćudnu i/ili zloćudnu tvorevinu te može pokazati gdje je tu istu tvorevinu pronašao na svakom od “pogleda”. Primjer za R-CC na slici.

R-CC

Vidljivi zloćudni tumor koji bi možda i nestručnom oku izgledao sumnjivo – zelena i narančasta boja rezultat su programa, slika je originalno crno/bijela

Programi koji spašavaju živote

Program je baziran na postojećoj arhitekturi koja se dokazala u istraživanju. Neke sitne razlike mreže i detalji oko njene implementacije moći će se otkriti kada se sam program stabilizira i pokaže kao pouzdan, ali želim da ljudi razumiju da je temelj ovog programa rezultat istraživanja ljudi na polju umjetne inteligencije po cijelom svijetu, a ne ideja nekog tipa iz Pule.

Zahvaljujući suradnji sa dr. Jerkovićem i OB Pula, došli smo do anonimiziranih slika pacijenta mamografije. To su slike pacijenata o kojima ne znamo ništa, već vidimo samo slike mamografije pacijenta, kako ne bi došlo do povrede privatnosti.

Na temelju tih slika, kako smo objasnili prije, programu dajemo 4 slike mamografije i pošaljemo ih na analizu. Rezultati analize pomažu doktorima da donesu bolje odluke i da možda razmisle o pojedinim dijelovima slika koje nisu odmah vidjeli kao značajne. 

Moramo imati na umu da se ljudi umaraju i da nakon sati i sati pregledavanja slika, umor može igrati ulogu, gdje jedan program ne pozna umor i radi jednako dobro nakon 10 dana, kao i prvih sat vremena gledanja slika.

Zaključak

Programi koji spašavaju ljudske živote i pomažu ljudima da bolje i kvalitetnije žive trebali bi biti programi na koje razvijamo svakodnevno. To bi trebali biti programi u koje se ulažu najveće svote novaca, te bi trebali konstanto tražiti ideje za druge programe koji bi pomogli ljudima.

Program koje je izrađen jako je precizan u analizi slika mamografije, ali za rad sa tim programom je potreban doktor koji će uzeti u obzir ponuđenu analizu i donijeti konačnu odluku na temelju puno više faktora od same slike.

Ovaj program razvijen je i dat na korištenje potpuno besplatno.

Program je rezultat suradnje sa dr. Srđanom Jerkovićem OB Pula bez kojih ovo ne bi bilo moguće. Ovom prilikom im se zahvaljujem.

Doktori koje sam upoznao, kao i doktori generalno su ljudi koji rade kroz duge dane i noći kako bi ljudi imali priliku pobijediti bolesti i živjeti boljim životom. Ti isti doktori su ljudi su od krvi i mesa, često na rubu umora.

Često ih uzimamo zdravo za gotovo jer smo se navikli da su uvijek tu.

Ljudi ne razmišljaju da su stvari bile jako drugačije prije 100 godina, kamoli prije par stotina godina i kako bi stvari bile da tih istih doktora nemamo.

Ljudi često pričaju o tome kako se nešto treba promijeniti. Kako nam je država loša i kako nam zdravstvo ne funkcionira. Ali rijetko tko da nešto poduzme i to pokuša popraviti. Pustimo priče. Ako mi sami ne uzmemo stvari u svoje ruke i pokušamo ovaj svijet napraviti boljim mjestom, nitko neće to napraviti umjesto nas.

Iskreno se nadam da će se još bolnica i zainteresiranih ustanova po Hrvatskoj pridružiti u korištenju ovog besplatnog programa kako bi ga zajedno unaprijedili i imali priliku pomoći što većem broju ljudi.

U budućnosti objaviti ćemo stručniji članak koji će sadržavati malo više tehničkih podataka i u kojem će ljudi koje interesiraju detalji moći pronaći svoje odgovore.

Ukoliko vas nešto od tih detalja zanima, javite se kako bismo odgovorili ne samo vama, već i drugim čitatelja koje vaše pitanje zanima.