Πώς η τεχνητή νοημοσύνη συμβάλλει στην έγκαιρη διάγνωση του καρκίνου του μαστού

Γράφει η Κατερίνα Γκαϊντατζή

Η τεχνητή νοημοσύνη (ΤΝ) παίζει έναν ολοένα και πιο κρίσιμο ρόλο στη διάγνωση του καρκίνου του μαστού, προσφέροντας προηγμένες τεχνολογικές λύσεις που ενισχύουν την ακρίβεια και την αποτελεσματικότητα της διάγνωσης. Μέσω της χρήσης τεχνολογιών όπως η μηχανική μάθηση και η βαθιά μάθηση, η ΤΝ συμβάλλει ουσιαστικά στη βελτίωση των διαδικασιών διάγνωσης.

Διάγνωση με την βοήθεια του υπολογιστή

Η διάγνωση καρκίνου του μαστού με την βοήθεια του υπολογιστή (Computer-Aided Diagnosis, CAD) αναφέρεται στη χρήση προηγμένων τεχνολογιών για την ανάλυση ιατρικών εικόνων και στη ευκολία των ιατρών να πραγματοποιήσουν ευκολότερα την διάγνωση.  Οι εφαρμογές CAD, που αξιοποιούν τις τεχνικές της τεχνητής νοημοσύνης (ΤΝ), έχουν επιφέρει σημαντικές βελτιώσεις στην ακρίβεια και την αποτελεσματικότητα της διάγνωσης του καρκίνου του μαστού. Τέτοιες πτυχές  CAD μπορεί να είναι Απεικονιστικές Τεχνολογίες, Αλγόριθμοι Μηχανικής Μάθησης, Βαθιά Μάθηση και Νευρωνικά Δίκτυα. Συγκεκριμένα,

• Απεικονιστικές Τεχνολογίες: Το λογισμικό του υπολογιστή που χρησιμοποιείται για την διάγνωση μπορεί να αναλύει τις εικόνες και επισημαίνει τις ύποπτες περιοχές που μπορεί να αντιστοιχούν σε καρκινικές αλλοιώσεις.
• Αλγόριθμοι Μηχανικής Μάθησης: Αυτοί οι αλγόριθμοι εκπαιδεύονται χρησιμοποιώντας μεγάλες βάσεις δεδομένων από απεικονιστικά δεδομένα ασθενών. Μέσα από αυτή τη διαδικασία, οι αλγόριθμοι μαθαίνουν να αναγνωρίζουν πρότυπα που συνδέονται με καρκινικούς ιστούς, βελτιώνοντας την ικανότητα διάκρισης μεταξύ υγιούς και πάσχοντος ιστού.
• Βαθιά Μάθηση και Νευρωνικά Δίκτυα: Τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα είναι εξαιρετικά αποτελεσματικά στην ανάλυση ιατρικών εικόνων. Αυτά τα δίκτυα είναι σε θέση να εξάγουν χαρακτηριστικά από τις εικόνες με μεγαλύτερη ακρίβεια από τους παραδοσιακούς αλγόριθμους, επιτρέποντας την ανίχνευση λεπτών ανωμαλιών.

Τα πλεονεκτήματα της Τεχνητής Νοημοσύνης στη Διάγνωση

Η Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) φέρει σημαντικά πλεονεκτήματα στη διάγνωση βελτιώνοντας την ακρίβεια, την ταχύτητα και την αποτελεσματικότητα της διαδικασίας αυτής. Πιο συγκεκριμένα, μπορεί:

• να εντοπίσει καρκινικές αλλοιώσεις με υψηλή ακρίβεια, μειώνοντας τα ψευδώς θετικά και ψευδώς αρνητικά αποτελέσματα. Αυτό σημαίνει λιγότερες περιττές βιοψίες και μειωμένο άγχος για τους ασθενείς.
• να αναλύσει μεγάλες ποσότητες δεδομένων πολύ γρηγορότερα από τους ανθρώπους, επιτρέποντας γρήγορες διαγνώσεις και λήψη αποφάσεων.
• να εξατομικεύσει τη διάγνωση και τη θεραπεία με βάση τα μοναδικά χαρακτηριστικά κάθε ασθενούς, οδηγώντας σε πιο αποτελεσματικές θεραπείες και καλύτερα αποτελέσματα για τους ασθενείς.

Ένα παράδειγμα που εφαρμόζεται η Τεχνητή Νοημοσύνη για την διάγνωση είναι η Google Health,  όπου έχει αναπτύξει ένα σύστημα που ανιχνεύει τις καρκινικές αλλοιώσεις πιο γρήγορα και αποτελεσματικά από ανθρώπους ακτινολόγους, μειώνοντας έτσι οποιοδήποτε λάθος.

Η ΤΝ έχει σημαντικό ρόλο στην επιστήμη της υγείας και συμβάλλει στην έγκαιρη διάγνωση διάφορων ασθενειών, όπως ο καρκίνος του μαστού, μέσω τεχνολογικών εργαλείων. Με τη συνεχή ανάπτυξη και ενσωμάτωση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης, βαθιάς μάθησης και νευρωνικών δικτύων στην ιατρική πρακτική, τα οφέλη για τους ασθενείς και τους επαγγελματίες υγείας αναμένεται να αυξηθούν περαιτέρω. Η χρήση μεγάλων βάσεων δεδομένων και η αυτοβελτίωση των αλγορίθμων μέσω συνεχούς εκπαίδευσης καθιστούν την ΤΝ αναπόσπαστο κομμάτι της σύγχρονης ιατρικής, προσφέροντας εργαλεία ακριβείας και αποτελεσματικότητας που βελτιώνουν την ποιότητα της διάγνωσης.