Výzkumníci z Fakulty elektrotechniky a informatiky VŠB – Technické univerzity Ostrava – vyvinuli s pomocí umělé inteligence software, který má sloužit pacientům s idiopatickou skoliózou.
Nejen nemocní, ale i lékaři budou moci online získat druhý názor na diagnózu i prognózu pravděpodobného vývoje nemoci při dodržení léčby.
„Výzkumníci systém vytvořili na základě velkého množství dat od pacientů, se zpracováním údajů jim pomohla mimo jiné i umělá inteligence. Podle autorů může systém přispět k efektivnějšímu rozhodování v lékařské komunitě, včasnému stanovení diagnózy a nastavení účinné léčby,“ řekla mluvčí univerzity Petra Halíková.
Idiopatická skolióza je nejběžnější forma skoliózy, která se projevuje bočním zakřivením páteře. Onemocnění se obvykle vyvíjí u dětí a dospívajících během růstu, ale může postihnout lidi v jakémkoli věku.
Léčba závisí na závažnosti a růstovém stadiu nemoci. Mírné zakřivení může vyžadovat pravidelné sledování a fyzioterapii, zatímco pokročilejší případy pak nošení korzetu a v extrémních případech i chirurgické řešení.
Webová aplikace přístupná lékařům i veřejnosti má zvýšit u pacientů jejich informovanost o průběhu a prognóze choroby.
„Po zadání všech základních údajů, které daného člověka identifikují, případně i doplňujících informací z chorobopisů, lze získat ověření diagnózy, informace o tom, jak může vypadat léčba, a dokonce i následný stav pacienta za pět let při dodržení zadaných léčebných postupů – ať už jde o cvičení, medikamenty, korzety, či případnou operaci. Naším úkolem nebylo suplovat práci lékařů, ale doplnit proces diagnostiky o druhý názor na diagnózu,“ uvedl vedoucí výzkumného týmu Marek Penhaker z Katedry kybernetiky a biomedicínského inženýrství.
Biomedicínskému inženýrství a zpracování dat v medicíně se výzkumníci věnují dlouhodobě. Na projektu za zhruba 12,3 milionu korun pracovali dva roky.
„Zaměřili se na velmi úzkou oblast ortopedie a na onemocnění, u nějž poptávka po konzultacích není v tuzemsku podle odborníků dostatečně pokryta. Pro zpracování dat vědci využili kombinace více metod včetně umělé inteligence,“ doplnila mluvčí.
Právě získávání dat bylo nejsložitější součástí projektu a trvalo zhruba rok a půl.
„Byla potřeba řada konzultací s různými zdravotnickými pracovišti. Pracovali jsme s papírovými pacientskými záznamy a anonymizovanými daty tak, abychom mohli vytvořit reprezentativní vzorek pro učící se systémy. Zbývající práce, tedy návrh predikčního modelu, už byla inženýrská rutina. Museli jsme model sestavit tak, aby měl co nejvyšší spolehlivost, což se nám velmi dobře podařilo. V testech jsme dosáhli spolehlivosti až devadesát procent,“ doplnil Penhaker.
Umělá inteligence upozorní na skutečnost získanou z podobných nebo stejných diagnóz, kterou může odborník zohlednit při svém rozhodování. Výzkumníci by obdobný postup rádi využili i u dalších onemocnění.
