Holuby sú prekvapivo dobré v odhaľovaní rakovinových stôp. Na CT snímkach zachytia detaily, ktoré môžu uniknúť aj lekárom
Lekár môže pri CT snímke prehliadnuť pľúcny uzlík, hoci jeho oči už zachytili problém. Výskum s holubmi ukazuje, ako by podobné signály mohla využiť AI pri diagnostike.
Keď rádiológ prehliadne podozrivý útvar na CT snímke, nemusí to znamenať, že bol nepozorný alebo neskúsený. Jeho oči sa na problematické miesto môžu pozrieť, pohľad sa tam zdrží o niečo dlhšie, zreničky sa rozšíria, no vedomé rozhodnutie aj tak skončí záverom, že snímka vyzerá normálne. Práve tento rozpor medzi tým, čo zachytí zrakový systém, a tým, čo si človek napokon uvedomí, sa stal základom nezvyčajného výskumu. Do príbehu sa totiž dostali holuby. Na tému upozornil server popsci.com.
Výskumníci na čele s doktorom Gregorym DiGirolamom z College of the Holy Cross vo Worcesteri v štáte Massachusetts sa najskôr pozreli na samotných rádiológov. V podpornej štúdii sledovalo šesť skúsených rádiológov CT snímky hrudníka a hľadalo pľúcne uzlíky, teda malé útvary v pľúcach, ktoré môžu v niektorých prípadoch súvisieť s rakovinou pľúc. V tejto experimentálnej úlohe prehliadli v priemere 59 percent uzlíkov.
Takéto číslo pôsobí hrozivo, no samo osebe nehovorí, ako vyzerá bežná práca rádiológa v nemocnici. Nešlo o obraz bežnej nemocničnej praxe, ale o výskumný test s malými a ťažko rozpoznateľnými nálezmi. Práve preto bol pre vedcov dôležitý. Keď použili sledovanie pohybu očí, ukázalo sa, že rádiológovia sa na miestach s prehliadnutým uzlíkom zdržali dlhšie než na porovnateľnom zdravom tkanive. Ich zreničky boli zároveň väčšie. Oči a telo teda reagovali, hoci vedomé rozhodnutie problém nepotvrdilo.
Holuby pomohli vedcom oddeliť zrak od vedomého rozhodovania
DiGirolamo chcel pochopiť, ako funguje vizuálne spracovanie bez ľudského vysvetľovania a vedomej analýzy. U človeka sa tieto vrstvy oddeľujú ťažko. Lekár sa pozerá, porovnáva, premýšľa, rozhoduje sa a do celého procesu vstupuje jeho prax aj opatrnosť.
Holuby nemajú analytické myslenie v ľudskom zmysle, no majú veľmi schopný zrakový systém. Vedci ich preto použili ako biologický model. Ich úloha nebola diagnostikovať pacientov, ale ukázať, či sa dá v CT snímkach zachytiť vzor, ktorý človek nemusí vedieť vedome pomenovať.
Neprehliadni
Výsledky boli výrazné. Šesť holubov sa naučilo rozlišovať krátke CT videá s pevnými pľúcnymi uzlíkmi od normálnych snímok. Ešte dôležitejšie bolo, že túto schopnosť preniesli aj na iné typy pľúcnych abnormalít. Po tréningu na pevných uzlíkoch dokázali bez ďalšieho špecifického tréningu reagovať aj na emfyzém a uzlíky typu mliečneho skla. Pre ľudské oko pritom tieto nálezy vyzerajú odlišne.
To ale neznamená, že holuby diagnostikovali rakovinu. Naznačuje to skôr niečo jemnejšie: v rôznych pľúcnych nálezoch môže existovať spoločný vizuálny podpis. Akási širšia stopa nezdravého tkaniva, ktorú holubí zrak zachytil implicitne. Podobný typ signálu môže podľa výskumníkov zachytávať aj trénovaný ľudský mozog, hoci sa nie vždy dostane až do vedomého rozhodnutia.
Oči lekára si problém všimli, no vedomie ho pustilo ďalej
Štúdia so sledovaním pohybu očí tento problém ukazuje na konkrétnych číslach. Skúsení rádiológovia s priemernou praxou vyše deväť rokov sa pri prehliadnutých uzlíkoch pozreli na dané miesto v priemere 228 milisekúnd. Pri porovnateľnom normálnom tkanive to bolo 175 milisekúnd. Rozdiel je malý, ale štatisticky významný. Väčšie boli aj ich zreničky.
Kontrolná skupina ľudí bez medicínskeho vzdelania tieto rozdiely nevykazovala. To je dôležité, pretože nejde len o náhodné blúdenie očí po obrazovke. Vyzerá to skôr ako stopa tréningu, ktorý sa rokmi zapíše do zrakového systému rádiológa, no časť tejto schopnosti zostáva mimo vedomého pomenovania.
Pri malých pľúcnych uzlíkoch sa v odbornej literatúre opisuje vysoká miera prehliadnutia a pri najťažších prípadoch môže dosahovať približne 50 percent. Neznamená to, že lekári bežne nevidia polovicu nálezov. Znamená to, že malé uzlíky patria medzi vizuálne náročné nálezy, pri ktorých sa limity vedomého rozpoznávania ukazujú veľmi jasne.
AI sa nemusí učiť len z verdiktu lekára, ale aj z jeho očí
DiGirolamo nechce poslať holuby do nemocníc. Zaujíma ho praktickejšia vec: použiť dáta o pohybe očí a fyziologických reakciách rádiológov pri vývoji nových AI nástrojov. Takáto AI by sa neučila iba z toho, čo lekár vedome označil, ale aj z toho, čo jeho oči a telo prezradili ešte pred vedomým rozhodnutím.
To je rozdiel oproti časti súčasných diagnostických systémov, ktoré sa spoliehajú najmä na snímky s hotovými označeniami. Takéto dáta sú cenné, no stále vychádzajú z ľudského verdiktu. Ak človek niečo prehliadol, model môže zdediť aj časť jeho slepých miest.
Nový prístup by sledoval aj samotný proces rozhodovania. Kam sa expert pozrel. Kde sa zdržal. Kedy jeho telo zareagovalo, hoci on sám snímku označil za čistú. Nie je to náhrada rádiológa, ale pokus vytvoriť nástroj, ktorý zachytí aj tú časť expertízy, ktorú odborník nevie vždy vysloviť.
Rovnaký princíp môže pomôcť aj mimo CT snímok pľúc
Podľa DiGirolama by sa sledovanie pohybu očí a fyziologických reakcií odborníkov mohlo využiť aj inde. Spomína kardiológov čítajúcich EKG pri podozrení na infarkt, bezpečnostných pracovníkov na letiskách pri kontrole batožiny alebo historikov umenia pri rozlišovaní pravých diel od falzifikátov.
„Teraz sa sústredím čisto na medicínske omyly, pretože tie sú pre mňa prakticky najdôležitejšie,“ povedal DiGirolamo. „No dúfam, že sa trochu pozriem aj na to, či vieme rozlíšiť, ktoré Caravaggia sú skutočné a ktoré falzifikáty.“
Pointa teda nie je v tom, že holuby sú lepší diagnostici než ľudia. Ukazujú skôr na slabé miesto ľudského rozhodovania. Odborník môže zachytiť varovný vzor skôr, než ho vie pomenovať. Jeho oči a telo môžu zareagovať skôr, než vedomie vytvorí jasný záver.
Pre pacienta čakajúceho na výsledky CT vyšetrenia to môže mať raz veľmi praktický význam. Lekár by mohol dostať nástroj, ktorý ho upozorní na miesto, kde jeho vlastný zrakový systém možno už zareagoval, no vedomé rozhodnutie ho pustilo ďalej. Nie vďaka holubom v ordinácii, ale vďaka lepšiemu pochopeniu toho, čo sa v mozgu odborníka deje ešte predtým, než vysloví diagnózu.
