CZTrend1_23 AI v léčbě rakoviny 3

Využití síly 
AI v léčbě rakoviny: 
Role umělé inteligence 
v boji s rakovinou
Rakovina – skrytá pandemie. Každoročně je diagnostikováno více než 18 milionů lidí a do roku 2040 se předpokládá, že tento počet vzroste na 
30 milionů1. Zároveň lze očekávat výrazný nedostatek zdravotnických pracovníků. Umělá inteligence může při řešení těchto problémů sehrát důležitou roli a již dnes je v boji proti rakovině důležitým pomocníkem – podílí se na včasné detekci, pomáhá s rozhodováním a plánováním léčby až po terapii a následnou léčbu.  

Autor: Kathrin Palder

Ve srovnání s lidmi se umělá inteligence neunaví. Vždy poskytuje stejnou standardizovanou kvalitu, a to i po dlouhém pracovním dni. Proto lze některé úkony, které v klinické rutině zabírají mnoho času, automatizovat 
a standardizovat, aby se lékaři zbavili únavných a opakujících se úkonů 
a zároveň poskytli pacientům přesnou diagnózu a léčbu. To má zásadní význam v péči o onkologicky nemocné, protože čím dříve a přesněji je rakovina diagnostikována, tím větší je šance na vyléčení.

V oblasti její včasné detekce a diagnostiky vyvinula společnost Siemens Healthineers celou řadu „automatizovaných pomocníků“, kteří urychlují pracovní postupy – přičemž někteří z nich se zaměřují speciálně na rakovinu. Tato rodina aplikací „AI-Rad Companion“ je založena na algoritmech hlubokého učení a je schopna podporovat řadu funkcí, jako je zvýraznění abnormalit, segmentace anatomie a porovnávání výsledků s referenčními hodnotami. Díky automatizaci některých kroků ze strany umělé inteligence lze věnovat více času jednotlivým pacientům, kteří pak mohou mít prospěch 
z včasné diagnózy a případně i léčby. Nedávné studie prokázaly, že podpora AI při čtení CT snímků hrudníku dokáže zlepšit pracovní procesy a zkrátit průměrnou interpretační dobu radiologa o zhruba 22 procent2.

CZTrend1_23 AI v léčbě rakoviny 4

Rakovina plic představuje nejčastější typ rakoviny u mužů po celém světě 
a také nejsmrtelnější typ rakoviny3. Při diagnostice a čtení lékařských snímků může AI radiologovi pomoci automatickou detekcí a označováním plicních nodulů na CT snímcích. Po segmentaci modulů aplikace AI-Rad Companion Chest CT automaticky vypočítá jejich objem a maximální dvoj- a trojrozměrný průměr. To radiologům pomáhá zaměřit se na tyto podezřelé oblasti. Pokud se prokáže, že jde o zhoubné nádory, může léčba začít dříve. „Umělá inteligence má možnost zkrátit dobu vyšetření a zvýšit nákladovou efektivitu screeningu rakoviny plic,“ vysvětluje profesor Philippe Grenier z francouzské nemocnice Hôpital Foch.

V případě, že dojde k nálezu a pacient zahájí léčbu, lze tento software použít 
i v navazující péči. Sledování nádoru a jeho porovnávání v čase je velmi náročné na pracovní sílu, a proto nákladné. Při následné péči lze pacienty nasnímat podle specifických mřížek a získat tak srovnatelné snímky. Algoritmus CT hrudníku založeného na umělé inteligenci má i další výhody. Při použití ve specializovaných programech pro určité rizikové skupiny, např. kuřáky, může přinést nálezy i v jiné oblasti, které jsou zahrnuty do snímacího pole – např. zvětšené průměry aorty. Algoritmus umělé inteligence totiž automaticky analyzuje kompletní CT snímek hrudníku a nezaměřuje se pouze na plíce, jak to běžně dělá radiolog.

V oblasti rakoviny prostaty, kde je preferovanou modalitou magnetická rezonance, byla speciálně pro ni vyvinuta aplikace AI-Rad Companion Prostate MR, která radiologům nabízí podporu při biopsiích. Software provede automatizovanou segmentaci a automatizovaný odhad objemu prostaty. Je-li známa hodnota prostatického specifického antigenu (PSA), 
AI může na jejím základě vypočítat hustotu PSA. Radiolog může manuálně označit a charakterizovat léze a další cíle a přidat komentář. Segmentace, nalezené cíle a vyznačené kontury lze exportovat pro urologa a sloučit je se snímky z ultrazvuku pro navádění při biopsii.

MUDr. Manuel Algara López 

Ke zvýšení přesnosti a urychlení včasné detekce rakoviny prsu integrovala společnost Siemens Healthineers do svého mamografického čtecího softwaru speciální algoritmus s využitím AI. Ten pomáhá na dvou frontách. Zaprvé tento AI nástroj, vyškolený na více než miliónu dat od vícero výrobců z celého světa, pomáhá radiologům prioritizovat případy s vyšší pravděpodobností zhoubnosti tak, že jim přidělí hodnotu na škále od 1 do 10. Díky tomu mohou suspektnější případy získat diagnózu a následně možnou léčbu dříve.

Zadruhé software nabízí lokální analýzu v dedikovaných oblastech a funguje interaktivním způsobem, který radiologům pomáhá s přesnějším čtením. Pokud radiologové na mamogramu nebo tomosyntéze uvidí anomálii, mohou kliknout na podezřelou oblast a poté na základě skóre od 1 do 95 získat odhad, jak vysoká je pravděpodobnost, že se jedná o malignitu. „Protože se screening zpřesňuje, musí se do nemocnice na další analýzu dostavit méně žen, a to při zachování stejné senzitivity,“ říká MUDr. Ritse Mann, radiolog Zdravotnického centra Radboudovy univerzity v nizozemském Nijmegenu.

Musí-li pacient podstoupit radioterapii, je klíčově důležitý podrobný plán léčby, neboť cílem je zničit rakovinné buňky a zároveň zachovat zdravou tkáň a funkci orgánů. Před zahájením radioterapie potřebují radioonkologové na základě CT snímků konturovat ohrožené orgány (OAR), aby zajistili preciznější distribuci dávky a optimalizaci radioterapeutické léčby, a tím ochránili zdravé OAR v blízkosti nádoru před zbytečným ozářením. Pro automatizaci bez obtížné manuální práce nabízí společnost Siemens Healthineers různá řešení pro automatickou konturaci na bázi AI, například AI-Rad Companion Organs RT. „Standardizované algoritmy poskytují stejnou přesnost jako zkušený odborník na radioterapii – vždy nabízejí konzistentní výsledky. Manuální konturování se může dle uživatele lišit, což ovlivňuje léčbu,“ vysvětluje 
MUDr. Manuel Algara López ze španělské Hospital del Mar v Barceloně.


Poznámky:

1) https://www.cancerresearchuk.org/health-professional/cancer-statistics/worldwide-cancer/incidence#heading-One 
(accessed Feb 7, 2023)

2) https://www.ajronline.org/doi/10.2214/AJR.22.27598 
(accessed Feb 24, 2023)

3) https://www.wcrf.org/cancer-trends/worldwide-cancer-data/ 
(accessed Mar 10, 2023)

4) https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.2018181371 
(accessed Feb 8, 2023)

Text je redakčně krácen. Originál článku si můžete přečíst na https://www.siemens-healthineers.com/perspectives/AI-cancer-care