Revolucija u medicinskoj dijagnostici i kliničkim istraživanjima kuca na vrata, a pokreće je napredak umjetne inteligencije. Jedan od najvećih izazova koji usporava medicinski napredak jest proces analize medicinskih snimaka, ključan za praćenje bolesti, testiranje novih terapija i razumijevanje ljudskog tijela. Znanstvenici s Massachusetts Institute of Technology (MIT) razvili su revolucionarni sustav umjetne inteligencije koji obećava drastično ubrzati ovaj mukotrpan proces, otvarajući vrata za istraživanja koja su do sada bila nezamisliva zbog vremenskih i financijskih ograničenja.

Problem zvan segmentacija: usko grlo medicinskih istraživanja

U središtu problema nalazi se proces poznat kao segmentacija. Riječ je o preciznom označavanju ili ocrtavanju specifičnih područja od interesa na medicinskim snimkama. Zamislite, primjerice, studiju koja istražuje kako se veličina hipokampusa u mozgu mijenja s napredovanjem Alzheimerove bolesti. Da bi to utvrdili, istraživači moraju na stotinama ili čak tisućama magnetskih rezonancija (MR) mozga ručno ocrtati granice hipokampusa. Ovaj zadatak nije samo iznimno spor, već zahtijeva i visoku razinu stručnosti i koncentracije, jer su anatomske strukture često složene i teško ih je razgraničiti.

Ovaj manualni rad predstavlja ogromno usko grlo. Jedan znanstvenik može provesti sate, pa i dane, na segmentaciji samo nekoliko snimaka. Kada se to pomnoži s velikim brojem pacijenata potrebnih za valjanu kliničku studiju, proces se pretvara u višemjesečni ili čak višegodišnji napor. Posljedice su dalekosežne: usporava se razvoj novih lijekova, odgađa se razumijevanje mehanizama bolesti i značajno se povećavaju troškovi kliničkih ispitivanja, što u konačnici utječe na sve nas.

Postojeća rješenja i njihova ograničenja

Kako bi riješili ovaj problem, znanstvenici su se okrenuli umjetnoj inteligenciji, no dosadašnja rješenja imala su značajne nedostatke. Primarno su postojala dva pristupa. Prvi je interaktivna segmentacija, gdje korisnik unosi sliku u AI sustav i pomoću alata poput virtualnog "kista" ili označavanja točaka pomaže modelu da prepozna željeno područje. Iako brži od potpuno ručnog rada, ovaj pristup ima ključnu manu: proces se mora ponavljati iznova za svaku pojedinu sliku. Model ne uči iz prethodnih interakcija, pa trud uložen u jednu sliku ne olakšava rad na sljedećoj.

Drugi pristup je razvoj visoko specijaliziranih AI modela. U ovom slučaju, potrebno je prvo ručno segmentirati stotine slika kako bi se stvorio set podataka za obuku. Zatim se na temelju tih podataka trenira model strojnog učenja koji može automatski segmentirati nove slike. Međutim, ovaj proces je izuzetno složen, zahtijeva dubinsko znanje o strojnom učenju i značajne računalne resurse. Što je još važnije, model je "zaključan" za jedan specifičan zadatak. Ako istraživač želi segmentirati drugu vrstu tkiva ili koristiti drugačiju vrstu snimaka, cijeli skup i naporan proces mora započeti ispočetka. Također, ne postoji jednostavan način za ispravljanje pogrešaka koje model napravi.

MultiverSeg: Inteligentni sustav koji uči s korisnikom

Suočeni s ovim izazovima, istraživači s MIT-jevog Laboratorija za računalne znanosti i umjetnu inteligenciju (CSAIL) razvili su sustav nazvan MultiverSeg, koji inteligentno spaja najbolje od oba svijeta. Ovaj sustav omogućuje istraživaču da brzo segmentira nove setove biomedicinskih podataka jednostavnim interakcijama – klikovima, povlačenjem linija ili crtanjem okvira na slikama. No, tu nastupa ključna inovacija.

Za razliku od drugih alata, MultiverSeg pamti svaku interakciju i svaku segmentiranu sliku. Svaki put kada korisnik označi novu sliku, sustav tu informaciju dodaje u svoj "kontekstualni set". Kada se učita sljedeća slika, model se ne oslanja samo na trenutne upute korisnika, već pretražuje i cijeli kontekstualni set kako bi pronašao slične primjere i na temelju njih dao precizniji prijedlog segmentacije. Drugim riječima, sustav uči u hodu, zajedno s korisnikom.

Rezultat je fascinantan: sa svakom novom obrađenom slikom, količina potrebnih korisničkih interakcija drastično se smanjuje. U konačnici, nakon dovoljnog broja primjera, model postaje toliko precizan da može samostalno segmentirati nove slike bez ikakve pomoći, postižući potpunu automatizaciju.

Revolucionarne prednosti i mjerljivi rezultati

Prednosti koje MultiverSeg donosi su višestruke. Prvo, korisnici ne moraju biti stručnjaci za strojno učenje niti im trebaju skupi računalni resursi. Sustav je dizajniran tako da se može koristiti "iz kutije", bez potrebe za prethodnim treniranjem ili prilagodbom modela. Dovoljno je učitati prvu sliku i započeti s označavanjem. Fleksibilnost je također ključna; arhitektura modela je osmišljena da radi s kontekstualnim setom bilo koje veličine, što ga čini primjenjivim u širokom spektru istraživačkih projekata.

Usporedni testovi pokazali su nadmoć MultiverSega u odnosu na najmodernije alate za interaktivnu segmentaciju. Dok drugi alati zahtijevaju konstantan napor za svaku sliku, MultiverSeg pokazuje eksponencijalno poboljšanje. Primjerice, već kod devete nove slike u nizu, sustavu su bila potrebna samo dva klika korisnika da bi generirao segmentaciju precizniju od one koju bi proizveo specijalizirani model treniran isključivo za taj zadatak. Za neke vrste snimaka, poput rendgenskih zraka, korisnik možda treba ručno obraditi samo jednu ili dvije slike prije nego što model postane dovoljno autonoman.

U usporedbi s prethodnom generacijom alata istog tima, MultiverSeg postiže 90% točnosti s otprilike dvije trećine manje crtanja i tri četvrtine manje klikova. "S MultiverSegom, korisnici uvijek mogu pružiti dodatne interakcije kako bi poboljšali predviđanja umjetne inteligencije. To i dalje dramatično ubrzava proces jer je obično brže ispraviti nešto što već postoji nego početi od nule," objašnjava Hallee Wong, vodeća autorica studije.

Budućnost medicine: Brža istraživanja i bolja skrb za pacijente

Potencijalni utjecaj ovog alata je ogroman. Ubrzavanjem segmentacije, MultiverSeg može izravno ubrzati studije novih metoda liječenja i smanjiti troškove kliničkih ispitivanja. Istraživači će moći provoditi studije na većim skupinama pacijenata, što dovodi do pouzdanijih rezultata. To bi moglo značiti brži dolazak novih lijekova na tržište za bolesti poput raka, neurodegenerativnih poremećaja ili kardiovaskularnih bolesti.

Osim u istraživanju, primjena se proteže i na kliničku praksu. Liječnici bi mogli koristiti ovaj alat za poboljšanje učinkovitosti svakodnevnih zadataka, kao što je planiranje radioterapije, gdje je precizno ocrtavanje tumora i okolnih zdravih organa od presudne važnosti za uspjeh liječenja. Brzina i interaktivnost sustava omogućuju prilagodbe u stvarnom vremenu, što podiže kvalitetu skrbi za pacijente.

Tim istraživača sada planira testirati alat u stvarnim kliničkim uvjetima u suradnji s liječnicima kako bi ga dodatno poboljšali na temelju povratnih informacija. Sljedeći korak u razvoju je proširenje funkcionalnosti MultiverSega na segmentaciju složenih trodimenzionalnih (3D) biomedicinskih snimaka, što će otvoriti potpuno nove horizonte u medicinskoj analizi.