Skuteczna i precyzyjna diagnostyka endometriozy oparta na sztucznej inteligencji
Endometrioza - schorzenie, które powoduje rozwój tkanki podobnej do wyściółki macicy poza macicą - dotyka około 190 milionów kobiet na całym świecie, a jednocześnie diagnozowanie tej choroby często nastręcza wielu problemów. Lekarze często lekceważą objawy, a postawienie trafnej diagnozy może trwać od 4 do 11 lat. Zespół finansowanego ze środków Unii Europejskiej projektu FEMaLe(odnośnik otworzy się w nowym oknie) miał na celu sprostanie temu wyzwaniu poprzez stworzenie narzędzi wspomagania decyzji klinicznych opartych na sztucznej inteligencji (SI). Celem była pomoc lekarzom we wcześniejszej i bardziej precyzyjnej identyfikacji endometriozy poprzez analizę szerokiego zakresu danych pacjentek, od dokumentacji klinicznej i zgłaszanych przez nie objawów po genetykę i historię chorobową.
Wykrywanie wczesnych wskaźników endometriozy
„Musieliśmy sprawić, by niewidzialne stało się widzialne”, wyjaśnia Ulrik Bak Kirk, główny konsultant Uniwersytetu w Aarhus(odnośnik otworzy się w nowym oknie) i koordynator projektu FEMaLe. „Wykorzystaliśmy więc technologię w obszarze, który był pomijany od dziesięcioleci”. Zespół projektu FEMaLe wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizy ogromnych ilości danych na temat pacjentek, począwszy od dokumentacji klinicznej i kwestionariuszy, aż po dane genetyczne. Celem jest badanie subtelnych prawidłowości, które często wymykają się tradycyjnej diagnostyce. Endometrioza nie jest chorobą, która przebiega tak samo u każdej pacjentki. Objawy bywają mocno zróżnicowane, a dane złożone. Zamiast skupiać się na pojedynczych objawach lub wynikach konkretnych badań, sztuczna inteligencja pozwala na kompleksową analizę setek tysięcy punktów danych, wskazując wczesne wskaźniki endometriozy. „Zastosowaliśmy sztuczną inteligencję i algorytmy uczenia maszynowego, aby zidentyfikować wczesne objawy, które mogą nie być od razu widoczne”, dodaje Kirk. „Wcześniejsze wykrycie choroby pozwala na jej skuteczniejsze leczenie, a nawet zapobieganie jej rozwojowi”.
Pomoc pacjentkom dzięki danym
W ramach projektu zespół opracował(odnośnik otworzy się w nowym oknie) dwa kluczowe rozwiązania - system wspomagania decyzji klinicznych dla pracowników systemu ochrony zdrowia oraz aplikację dla pacjentek. Oba te rozwiązania zostały następnie połączone dzięki infrastrukturze danych, która umożliwia przekazywanie informacji zwrotnych na bieżąco oraz dalsze uczenie maszynowe. Zespół projektu FEMaLe zastosował holistyczne podejście. Badacze uwzględnili głosy pacjentek w procesie rozwoju rozwiązań i pilotażowych wdrożeń w Danii, na Węgrzech i w Szwecji, dzięki czemu stały się nie tylko podmiotami, ale także współtwórczyniami. Organizacje pacjentów i panele ekspertów były częścią konsorcjum od samego początku prac, zapewniając w ten sposób praktyczność oraz etyczny charakter narzędzi, a także dbając o włączenie doświadczeń pacjentek. „Pacjentki uczestniczyły w pracach od pierwszego dnia”, zauważa Kirk. „Ich opinie wpływały na proces na każdym etapie”. Jednym z głównych celów projektu było skrócenie czasu diagnostyki choroby. Narzędzie wspierające decyzje oferowało lekarzom pomoc w ocenie prawdopodobieństwa wystąpienia endometriozy poprzez oznaczanie powiązań objawów i historii chorób, które mogły zostać przez nich przeoczone. Jednocześnie aplikacja zapewniała pacjentkom większą kontrolę nad ich stanem zdrowia. Dzięki niej mogły śledzić objawy, przebieg leczenia i poziom bólu w czasie. Zgromadzone w ten sposób dane zostały zanonimizowane, a następnie wprowadzone do modelu sztucznej inteligencji, dzięki czemu mógł być rozwijany i oferować lepsze sugestie diagnostyczne dotyczące przyszłych pacjentek.
Nowe metody diagnostyki
Skutki projektu FEMaLe wykraczają poza jego pierwotne założenia. Rezultaty prac pomogły w opracowaniu nowych metod diagnostycznych, takich jak oparty na ślinie Ziwig Endotest(odnośnik otworzy się w nowym oknie), podczas gdy w Niemczech zespoły projektów MIRACUM i GECCO badają zintegrowane dane zdrowotne i diagnostykę opartą na sztucznej inteligencji, opierając się na doświadczeniach zespołu FEMaLe. Wraz z oficjalnym zakończeniem prac, badacze skupiają się na dalszych działaniach. Interesariusze analizują, w jaki sposób opracowane narzędzia można połączyć z krajowymi systemami opieki zdrowotnej, wypromować je poza granicami Europy i dostosować do innych złożonych schorzeń charakteryzujących się równie skomplikowanym procesem diagnostycznym. Projekt FEMaLe był wspólnym wysiłkiem, którego celem było zapewnienie, by ból kobiet był nie tylko słyszany, ale także rozumiany, mierzony i leczony. „Tu nie chodzi tylko o technologię”, podsumowuje Kirk. „Chodzi o próbę przerwania milczenia i stygmatyzacji choroby, która dotyka tak wiele milionów kobiet”.
