W medycynie nuklearnej sztuczna inteligencja wkroczyła już na III i IV poziom w pięciostopniowej skali. Oznacza ona oszczędność czasu, szansę uniknięcia błędów ludzkich i skuteczniejsze terapie dla pacjentów.

- ocenia prof. Janusz Braziewicz z Polskiego Towarzystwa Medycyny Nuklearnej.


Prof. Janusz Braziewicz - kierownik Zakładu Medycyny Nuklearnej z Ośrodkiem PET w Świętokrzyskim Centrum Onkologii twierdzi, że zaawansowanie automatyzacji i sztucznej inteligencji w medycynie nuklearnej jest już na tyle duże, że wkroczyło na III i IV poziom w pięciostopniowej skali.
Pierwszy poziom oznacza jedynie działania manualne, drugi - maszynowo-manualne, a trzeci - zautomatyzowane działania maszynowo-manualne. Na czwartym poziomie pojawia się automatyzacja, ale „z ludzką ręką”, piąty oznacza pełną automatyzację. 

W diagnostyce obrazowej wygląda to w ten sposób, że na poziomie III (warunkowej automatyzacji) skaner czy system opisowy pod wpływem operatora dostosowuje się do narzucanych mu warunków i wykonuje zlecone zadanie. 

Odbywa się to z użyciem automatycznie dostosowanych parametrów akwizycji, z minimum wymaganej dawki promieniowania ze strony tomografu komputerowego. Algorytm po stronie PET ustala: szybkość przesuwu łóżka podczas płynnego skanowania różnych części ciała pacjenta, zastosowanie różnych matryc rekonstrukcyjnych, zastosowanie bramkowania oddechowego dla odpowiedniego obszaru klatki piersiowej i tułowia.

Według prof. Braziewicza bezzasadne są zatem obawy, że komputery zastąpią lekarzy. W przypadku diagnostyki obrazowej stają się one wręcz niezbędne. Powodem jest choćby lawinowy wzrost diagnostycznych badań obrazowych, w tym również z zakresu medycyny nuklearnej. Jedynie w latach 2000-2010 liczba badań tomografii komputerowej i rezonansu magnetycznego wzrosła dziesięciokrotnie. Z kolei w medycynie nuklearnej taki gwałtowny wzrost liczby badań SPECT i PET przypada na okres po 2010 r. 

Sztuczna inteligencja określa proces, w którym maszyna, czyli komputer, uczy się i naśladuje funkcje poznawcze specyficzne dla człowieka, aby wykonywać zadania, jakie zwyczajowo wykonywane są przez ludzki umysł: rozpoznawanie obrazów, identyfikacja różnic czy stawianie logicznych wniosków i prognozowanie. W procesie deep learning komputer już nie organizuje danych i nie wykonuje wcześniej zdefiniowanych ciągów równań, ale zbiera podstawowe parametry dotyczące tych danych i jest tak zaprogramowany, że przygotowuje się do samodzielnego uczenia się przez rozpoznawanie wzorców przy użyciu wielu kolejnych warstw przetwarzania.

Szanse zastosowania sztucznej inteligencji w medycynie to przede wszystkim digitalizacja wszystkich danych dotyczących konkretnego pacjenta, z uwzględnieniem takich aspektów, jak miejsce zamieszkania, historia chorób w rodzinie, dotychczasowe hospitalizacje, podejmowane wcześniej terapie lekowe i obecnie przyjmowane leki, styl życia, rodzaj wykonywanej pracy, kondycja psychofizyczna.