Sztuczna inteligencja może jednoznacznie zdiagnozować schizofrenię. Ważne badania w Lublinie
Sztuczna inteligencja może jednoznacznie zdiagnozować schizofrenię. Ważne badania w Lublinie
Sztuczna inteligencja może jednoznacznie zdiagnozować schizofrenię, czyli chorobę, której nie jesteśmy dziś w stanie stwierdzić za pomocą badań. Na Politechnice Lubelskiej trwają prace, które umożliwią lekarzom postawienie rozpoznania… zaglądając pacjentom w oczy.
Pixabay
lublin112.pl
Schizofrenia to zaburzenie psychiczne zaliczane do grupy psychoz. Światowa Organizacja Zdrowia szacuje, że choroba ta dotyka ok. 21 milionów ludzi na świecie. W Polsce może być ich ok. milion. Do tej pory nie określono jednoznacznej przyczyny występowania zaburzenia. Nie ma też jednoznacznych sposobów jego diagnozowania. Rozpoznanie opiera się przede wszystkim na rozmowie lekarza z pacjentem i jego rodziną oraz na podstawie obserwacji. Nie ma natomiast badań laboratoryjnych potwierdzających lub wykluczających schizofrenię.
Jest jednak szansa, że się to zmieni. Zespół naukowców pod kierownictwem dr. hab. Pawła Karczmarka, prof. uczelni, kierownika Katedry Inteligencji Obliczeniowej Politechniki Lubelskiej we współpracy z naukowcami z Uniwersytetu Medycznego w Lublinie, Katolickiego Uniwersytetu Lubelskiego oraz University of Rochester (USA) sprawdza, czy możliwe jest postawienie diagnozy za pomocą skanowania siatkówki.
Świadek podniósł alarm. Spójrzcie na nagranie ze Śląska
– Siatkówka jest ściśle powiązana z ośrodkowym układem nerwowym, można powiedzieć, że jest uproszczonym modelem tego, co dzieje się w mózgu – mówi dr. hab. Paweł Karczmarek.
Do skanowania używany jest tomograf optyczny wykorzystywany dziś, m.in. w kardiologii, dermatologii i okulistyce. Urządzenie pozwala badać strukturę siatkówki warstwa po warstwie, a jej obrazy mają równie wysoką rozdzielczość jak obrazy histologiczne.
– Takie badanie może być wykonane w znacznie krótszym czasie (około minuty) niż badanie MRI, co zmniejsza czasochłonność, jak również kosztochłonność badań – dodaje dr hab. Paweł Karczmarek.
– Dane pochodzące z siatkówki mogą być dobrym materiałem na klasyfikowanie pacjentów do grupy osób zdrowych bądź chorych – uważa naukowiec z Politechniki Lubelskiej. – Dotychczasowe badania potwierdzają istnienie w schizofrenii cieńszych warstw siatkówki. Spowodowane mogą być one jednak także innymi schorzeniami, dlatego tak potrzebna jest wyjątkowo dokładna analiza.
Zespół dr. hab. Pawła Karczmarka przeprowadził analizy badań 59 pacjentów ze schizofrenią oraz 61 osób zdrowych. Wyniki opublikowano w grudniu ub. roku w czasopiśmie Scientific Reports. Autorami z Politechniki Lubelskiej, oprócz dra hab. Pawła Karczmarka, są dr hab. inż. Kamil Jonak, prof. uczelni, dr inż. Małgorzata Plechawska-Wójcik i dr Adam Kiersztyn.
– Zdjęcia z tomografu optycznego interpretowaliśmy z udziałem zaawansowanych algorytmów sztucznej inteligencji. Wykorzystaliśmy różnorodne modele analizy, które zwiększyły precyzję wykrywania różnic między zdrowymi osobami a pacjentami ze schizofrenią – mówi naukowiec. – Okazało się, że połączenie obrazowania siatkówki z technikami głębokiego uczenia opartymi na sieciach neuronowych może istotnie usprawnić diagnostykę schizofrenii.
To ważne odkrycie, które udowadnia, że cieńsze warstwy siatkówki mogą być biomarkerami schizofrenii. Pozwoli to na szybsze i dokładniejsze diagnozowanie choroby, a co za tym idzie także szybsze rozpoczęcia leczenia i poprawę jakości życia pacjentów.
– Warto podkreślić, że w pracy wykorzystano nowe algorytmy klasyfikacji, służące do agregacji wyników uzyskanych przez wiele klasyfikatorów, czyli np. sieci neuronowych. Zastosowane techniki, tzw. inspirowane kwadraturami numerycznymi rozszerzenia całki Choqueta, mają korzenie w logice rozmytej. Dzięki nim można podnieść miarę dokładności (skuteczności) klasyfikacji nawet o kilka punktów procentowych względem najlepszego z indywidualnych klasyfikatorów. Jest to szczególnie ważne, jeśli dodamy, że bazy na których można trenować poszczególne modele, są wciąż relatywnie niewielkich rozmiarów i zawierają niewiele próbek z uwagi na trudność w ich pozyskiwaniu, zwłaszcza w przypadku relatywnie rzadkich schorzeń – dodaje lubelski naukowiec.
– Naszą ambicją jest działanie na styku badań podstawowych i stosowanych. Te pierwsze realizujemy, tworząc nowe modele uczenia maszynowego. Jednak ich prawdziwa weryfikacja następuje w zastosowaniu do rzeczywistych problemów, których przykładem są badania nad schizofrenią.
Współpraca naukowców z Politechniki Lubelskiej z badaczami z UMwL oraz University of Rochester jest kontynuowana. W USA został złożony wniosek grantowy na wspólne badania. W przygotowaniu są kolejne prace dotyczące analizy siatkówki z wykorzystaniem uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji.
– Podkreślmy, że naukowcy z Politechniki Lubelskiej biorą aktywny udział również w badaniach aplikacyjnych w zakresie diagnostyki oraz monitorowania innych chorób, np. progresji zwyrodnienia barwnikowego siatkówki, czego przykładem jest realizowany grant „Lubelska Unia Cyfrowa – Wykorzystanie rozwiązań cyfrowych i sztucznej inteligencji w medycynie – projekt badawczy”.
– Nowoczesne technologie obrazowania wspierane przez sztuczną inteligencję mogą zrewolucjonizować diagnostykę nie tylko w okulistyce, ale także w neuropsychiatrii, umożliwiając bardziej precyzyjne monitorowanie schorzeń, takich jak schizofrenia – podsumowuje dr. hab. Paweł Karczmarek.
Pixabay
