Katsuhito Fujiu, Tokyo Ülikooli Haigla dotsendi ettekanne ActivateNow 2021 konverentsil keskendus tehisintellekti kasutamise väljavaadetele südamehaiguste ravis ja ennetamises. Kuidas saab AI arstidele otsuste tegemisel abiks olla?
30 aasta pärast võidakse tervise- ja meditsiiniteavet koguda väikeste, õhukeste ja kontaktivabade seadmetega igapäevaelu käigus. Need suurandmed loovad inimeste sügava fenotüübi, kus sisaldub ka teave elustiili ja tervishoiuandmete kohta.
Rajatakse tehisintellektil põhinev virtuaalhaigla, kus AI avastab varakult ebanormaalsed näidud ja annab tagasisidet, kuidas elustiili muuta. Lisaks võivad paljud madaltehnoloogilised elustiili toetavad seadmed aidata inimestel oma tervist taastada. Suure osa diagnostilisi ja raviprotseduure saab läbi viia kodus. Praegune haiglavorm oleks vajalik ainult siis, kui vaja on intensiivset sekkumist, näiteks operatsiooni.
Olen ise kardioloog ja tegelen paljude eluiga lühendavate ja akuutsete haigustega, nagu müokardiaalne infarkt ja raske arütmia. Varajane avastamine ja täpne diagnoos on nende puhul väga olulised. Need haiguste ravimisel on aga vaja palju teadmisi, andmete analüüsimise tehnikaid ja kogemusi.
See pilt kujutab praegust patsiendi andmete voogu. Elektroonilistesse haiguslugudesse on kogunenud digitaalsed patsiendiandmed nagu elektrokardiogramm, ultraheli, vereuuringud ja röntgen. Ülejäänud andmeid, mida meditsiinitöötajad oma kogemuste või teadmiste kohaselt koguvad, kirjeldatakse aga analoogandmetena. Neid analoogandmeid on AI-põhise meditsiini jaoks raske kasutada. See on üks praegustest probleemidest.
Hakkasime analoogteavet digitaliseerima, et seda kasutada tehisintellektis. Eeldasime, et tehisintellekti tuleks sisestada praegu erinevas vormis olevad patsiendiandmed. See teave võiks meditsiinitöötajaid toetada praegusest palju rohkem, täiendades nende teadmisi, tehnikaid ja kogemusi.
Toon näite südamehaiguste sõeluuringu praegusest süsteemist.
Vaadates elektrokardiogrammi, peame otsustama, kas patsient vajab täiendavaid uuringuid või mitte.
Kui patsiendile määratakse täiendav kontroll, võib osadel neist küll olla südamehaigus, ent enam kui pooled neist patsientidest on terved. Nii et see protsess on teatud mõttes vigane.
Teisest küljest, kui sõeluuringus tuvastatakse, et patsient ei vaja täiendavat uuringut, võibki enamik patsiente olla terved, kuid kahjuks on mõnel neist siiski südamepuudulikkus.
Pseudo-positiivsed ja pseudo-negatiivsed vastused sõltuvad meditsiinipersonali oskustest. Kui tehisintellektil põhinev meditsiin saab selles toetada, oleks see väga kasulik.
Siin näitame Tokyo ülikooli ja Fujitsu meeskonna praegust lähenemist. Oleme ühendanud elektrokardiogrammi ja mitmed multimodaalsed andmed ning hinnanud neid tehisintellektiga. Meie haigla varasemate ulatuslike patsiendiandmete põhjal soovitab AI vajadusel täiendavaid uuringuid, näiteks ehhokardiogrammi.
Loodame, et tehisintellekt aitab meditsiinitöötajate koormat kergendada. Südame- ja veresoonkonna haiguste valdkonnas on sageli vaja varast diagnoosimist ja kiiret reageerimist. Nii näiteks edastatakse meie süsteemis elektrokardiogrammi andmed kiiresti tehisintellektile ja see võimaldab meil saada reaalajas tuge. Tehisintellektiga koos saab rakendada Fujitsu elektroonilist tervisekaartide süsteemi.
Oleme näidanud, et see multimodaalne ja reaalajas toimiv AI-algoritm võib saada haigla standardtööriistaks. Kõige kriitilisem asjaolu on selle tõhusus. Meie AI on läbi käinud 630 000 elektrokardiogrammi ja 140 000 ehhokardiogrammi või patsienti, seetõttu suudab mudel suure täpsusega ennustada südamehaigusi.
Praeguse seisuga eeldame, et see AI-süsteem on piisaval tasemel, et jätkata kliiniliste uuringutega. Seega alustame sel aastal oma haiglas kliinilist uuringut.
Fujitsu AI tehnoloogia eripäraks on see, et see on eriti sobiv aegridade andmete jaoks ja oskab nende iseloomulikke jooni eristada. Nagu teate, on enamik patsientide andmeid aegridade andmed. Eelkõige on elektrokardiogrammid tüüpilised aegridade andmed. Loodame, et tehnoloogiad võimaldavad parandada tehisintellekti tõhusust ka teistsuguste meditsiiniliste andmete puhul.
