Dokáže umělá inteligence rozpoznat Alzheimerovu nemoc ještě dřív, než si člověk všimne prvních problémů? Podle bioinženýrky Kamily Dvořák ano. Se svým týmem vyvíjí technologie, které pomocí analýzy mozkových snímků nebo lidského hlasu pomáhají lékařům odhalovat neurologická onemocnění rychleji, přesněji a v ranějších fázích než dosud.
Třicetiletá Kamila Dvořák patří k nejvýraznějším českým osobnostem na pomezí medicíny a umělé inteligence. Ve společnosti Neurona Lab vede výzkum a vývoj projektů, které pomocí pokročilých algoritmů pomáhají zpřesnit diagnostiku neurologických onemocnění mozku a také zkoumají, zda lze Alzheimerovu nemoc odhalit pomocí analýzy lidského hlasu ještě v době, kdy pacient nepociťuje žádné výrazné potíže. V čem může lidem i lékařům AI pomoci a proč se jí nebát, prozradila v rozhovoru pro Marianne.cz.
Myslím, že největší rozdíl je právě v odvaze riskovat. Riziko v zahraniční je vnímané jako běžná součást inovace. Když se něco nepovede, tak to není konec. Je to informace, která posouvá projekt dál. Tady u nás vidím spíše větší opatrnost, ale taky méně zdrojů, někdy menší toleranci k nějakému neúspěchu.
Neúspěšné pokusy ve výzkumu, ve vědě, v technologiích, ale i v byznysu, jsou nesmírně důležité, protože se z nich můžeme poučit a posouvají nás o kousek dál. Příště to můžeme udělat o něco lépe. Nic se nestalo přes noc na první pokus. To je tedy důležité. Nebát se riskovat a nebát se chybovat, protože chybami se člověk učí.
Umělá inteligence obecně pomáhá nejvíc tam, kde je potřeba zpracovávat velké množství dat rychle a přesně. Typicky se jedná o zobrazovací metody, protože můžeme umělou inteligenci učit na různých obrázcích, jako je magnetická rezonance, pozitronová emise, tomografie, rentgeny, ultrazvuky a tak dále. Můžou to být ale i signály, které naše tělo vysílá, jako například srdeční, což je EKG aktivita, mozková aktivita, EEG a podobně.
Jsou to i genetická data, která může zpracovat, nebo i elektronická dokumentace pacienta či administrativa nemocnice. Působnost, kde umělá inteligence může lékařům pomoci, je obrovská. Pro lékaře je AI nástroj, který může upozornit na něco podezřelého pomocí různých měření, může porovnávat nálezy v čase, ušetřit čas a taky zpřesnit jejich rozhodnutí, podle kterého se pak můžou rozhodnout o dané diagnóze nebo léčbě.
Že třeba dostane šanci na dřívější léčbu, protože se bude přesněji a rychleji diagnostikovat. Lékaři budou pacienta lépe sledovat v průběhu léčby. Nebo když bude na operačním lůžku, tak ho bude operovat třeba robot, který je přesnější než lékař. Znamená to i personalizovanou léčbu. Už teď se snažíme dívat na pacienta jako na unikátního člověka a snažíme se mu „vyrobit“ nejlepší léčbu, protože každý člověk je jiný a reaguje jinak i na léčbu. Já ještě vidím jednu změnu, medicína se stává méně reaktivní a více preventivní. Už nečekáme, až se objeví nějaký nález, ale snažíme se jít více do prevence, do screeningu a lidem aktivně říct, běžte tam, vyšetří vás.
U mozku je zásadní, že jedna metoda nebo vyšetření často neřeknou celý příběh. Kombinujeme víc vyšetření. Například pozitronovaná emisní tomografie, nám ukazuje metabolické nebo molekulární změny.
Magnetická rezonance, což je strukturální vyšetření, nám ukazuje strukturu mozku, případně cévní nebo funkční charakteristiky mozku. A když tyhle informace propojíme, tak získáme daleko bohatší obraz ohledně daného člověka, daného orgánu. AI v tom pomáhá tak, že dokáže vyhodnocovat různé jemné vzorce v datech, která nejsou na první pohled patrné.
Když máte magnetickou rezonanci, doktor musí projít třeba 150 snímků mozku, což znamená 150 obrázků. To je opravdu hodně. Záleží i na tom, jaké má k dispozici rozlišení, takže někdy hledat konkrétní změny v mozku je pro lékaře obtížné, protože ty změny můžou být úplně maličké. Ale algoritmus dokáže vidět i drobné změny, vztahy mezi různými oblastmi mozku v čase. Je to tedy super pomocník.
To bych úplně neřekla, protože lékaři jsou zase velmi zkušení a vidí pacienta celkově, není to jen o jednom vyšetření. Ale algoritmus se může dívat různými směry. Právě u našeho produktu Neurona PET kombinujeme dvě vyšetření - magnetickou rezonanci a pozitronovou emisní tomografii. Díky tomu můžeme určit, jak moc je Alzheimerova nemoc přítomná, anebo není.
Bioléčba Alzheimerovy nemoci je nová věc, která je tady asi dva roky. Když se nasadí, vznikají různé komplikace, jako jsou otoky mozku a mikrokrvácení. My díky algoritmu detekujeme tyto komplikace rychle a přesně. Opět platí, že doktor by musel projít mnoho snímků mozku, což je časově náročné. My mu ušetříme spoustu času. A zároveň by nemusel nežádoucí účinek zachytit. Například mikrokrvácení v mozku jsou úplně miniaturní kuličky. Právě ty by mohl lékař přehlédnout, ale my je rozpoznáme a řekneme: Podívej se na tenhle snímek, tady je nějaká abnormalita. Hodně mu tím zjednodušíme práci. Neznamená to, že by abnormality lékař nenašel, ale algoritmus je najde rychleji za pár sekund.
Řeč je velmi citlivý odraz fungování mozku, protože nejde jen o to, co člověk říká, ale i jak to říká. AI může sledovat například tempo řeči, pauzy, plynulost, ale i výslovnost, intonaci, složitosti vět, nebo jak člověk tu větu skládá. A co je důležité, sledovat i tyto změny v čase. Protože každý má hranici někde jinde. U Alzheimerovy nemoci se můžou některé změny objevit velmi nenápadně, často ještě předtím, než si jich všimne sám pacient a jeho okolí. Člověk může častěji hledat slova, mluvit méně plynule, používat jednodušší jazyk. Náš produkt Neurona VOX není diagnostický nástroj, ale měl by uživatele upozornit, že něco není v pořádku a že pacient by měl navštívit specialistu. Vždy je lepší, když se pacient dostane do péče co nejdříve.
Tvoříme mobilní aplikaci, kterou si člověk může stáhnout do mobilu. V aplikaci nahrajete několik testů, které vám zaberou pár minut a aplikace vám ukáže výsledek. Je ale potřeba aplikaci používat v čase. Hlas může hodně věcí ovlivnit, třeba že se někdo špatně vyspal, nebo že požil alkohol. Je tedy potřeba sledovat vývoj v čase.
Chceme, aby uživatel každý měsíc nahrál dva hlasové testy a na základě toho my vše vyhodnotíme. Když to bude dělat uživatel delší dobu, budeme o pacientovi více vědět a výsledek bude lepší.
Zatím není. Chceme mít na konci tohoto roku beta verzi, pro rodinu a kamarády, a pak ostrou verzi na začátku příštího roku. Bude to aplikace, kterou si bude moct kdokoli stáhnout. Něco málo možná bude muset člověk zaplatit, ale ne moc. Chceme, aby to bylo opravdu dostupné pro všechny. Řekněme, bude to třeba částka ve výši šálku espressa.
Překvapilo mě, že pomocí tak jednoduchého a dostupného datasetu se dá opravdu hodně vyčíst. Hlas nebo způsob řeči mohou odrážet jak únavu, tak kognitivní úbytek nebo počínající neurologické změny. My nechceme zůstat jen u kognitivních změn, chceme jít dál a měřit i další věci. Zároveň je důležité být opatrný, protože když AI najde nějaký vzorec, ještě to neznamená, že je klinicky použitelný. Musíme tedy důkladně ověřovat i v reálném prostředí.
Je to těžká cesta, protože v laboratoři může algoritmus fungovat dobře, ale v nemocnici nebo ordinaci je mnohem složitější prostředí. Jsou tam různí lidé, data jsou různorodá, liší se přístroje. Může se tedy stát, že algoritmus potom není tak dobrý, jako byl třeba u nás. My ale vždy prokazujeme v rámci certifikace produktu, že náš produkt je bezpečný, spolehlivý, přesný a použitelný i v běžné klinické praxi, že šetří lékařům čas a zlepšuje péči o pacienta. Zakládáme si na tom, aby data byla chráněná. I proto je ten proces z laboratoře do nemocnice zdlouhavý. Ale ve zdravotnictví je to správně, protože AI může ovlivnit diagnostiku i léčbu.
Myslím, že je to lékař od lékaře. Setkáváme se s lékaři, kteří jsou fakt nadšení, a chtějí vše hned aplikovat k sobě do ordinací. Někteří jsou ale odmítaví a říkají, já jsem to takhle dělal x let… Takže obavy existují a jsou pochopitelné. AI je nová věc, se kterou se musí lékaři nějakým způsobem musí sžít. Pacienti se zase třeba obávají toho, kdo pracuje s jejich daty, jestli jim algoritmus nebo robot nemůže uškodit, nebo jestli to vyhodnotí AI správně.
A důvěra se buduje hlavně transparentností. Je potřeba jak lékařům, tak pacientům jasně říct, k čemu nástroj slouží. Jaké má limity, protože každý nástroj je má a modely umělé inteligence nikdy nejsou stoprocentní. Ale chyby dělají i lidi. Pomáhá taky prezentovat, že umělá inteligence není náhrada lékaře, ale jeho asistent. Pořád tu bude lékař, který musí rozumět tomu, proč mu systém něco doporučuje, a pacient by měl vědět, že konečné rozhodnutí zůstává v rukách lékaře, a ne v algoritmu.
Zdroj. Autorský rozhovor s Kamilou Dvořák
Rozhovor s bioinženýrkou Kamilou Dvořák
84 Kč
84 Kč
89 Kč
