AI će pomagati u otkrivanju raka dojke u Srbiji – naučnici će do kraja godine razviti rešenje

Veštačka inteligencija mogla bi uskoro da pomogne u dijagnostici raka dojke i retkih bolesti u Srbiji, ali i razvoju novih lekova.

Naime, istraživači Instituta za veštačku inteligenciju trenutno realizuju više projekata u oblasti zdravstva, a jedan od značajnijih projekata primene AI u srpskom zdravstvu je vezan za dijagnostiku raka dojke, odnosno mamografiju.

Ideja je da se omogući brži skrining, odnosno brža i jednostavnija detekcija karcinoma dojke.

Predviđeno je da AI obavlja analizu mamografskih snimaka sa ciljem da se rastereti zdravstveni sistem.

Kada je reč o AI alatima i njihovoj primeni u medicini radiologija je jedna od grana gde se najpre može primeniti, kaže za Forbes Srbija dr Branka Rakić, naučni saradnik i pomoćnik direktora za biotehnologiju i team lead istraživačke grupe “AI in Lifescience & Healthcare”.

“Postoje razni AI alati za analizu snimaka mozga, pluća, kolonoskopiju i drugih, a mamografija je jedna od važnih tehnika. Institut za veštačku inteligenciju Srbije je potpisao ugovor sa Ministarstvom zdravlja i trojni sporazum sa Ministarstvom zdravlja i Ministarstvom odbrane za razvoj AI alata i primene za sve naše medicinske osiguranike, kako civilne, tako i vojne. Ideja je da se ovaj alat razvije za brzo rangiranje mamografskih snimaka”, priča Rakić.

Kako će funkcionisati?

Sagovornica objašnjava da kada se radi skrining raka dojke, u ranom skriningu neki snimci budu u redu i nema potreba za daljim praćenjem, a neki se moraju slati na dalje analze.

Ideja tima koji radi na razvoju ovog alata je da se snimci rangiraju po važnosti gde će se na prvom mestu kada radiolog dođe na posao javiti oni kojima su odmah potrebna neka pažnja, čitanje, analiza ili pacijentima kojima je eventualno potrebna biopsija, a na poslednjem mestu će biti oni koji mogu da dođu na pregled kasnije toga dana ili neki drugi dan i koji su, najverovatnije, u redu.

Svakako, radiolog je taj koji donosi krajnju odluku, a ovaj AI alat bi trebalo da pomogne u jednostavnijoj organizaciji dana i optimizaciji vremena lekara, ističe sagovornica.

Saradnja sa Institutom za onkologiju i radiologiju

Centar sa kojim predstavnici Instituta sarađuju na ovoj temi je Institut za onkologiju i radiologiju Srbije, a ideja je da vide šta bi njima bilo najznačajnije i kako im olakšati rad.

“Ideja našeg rada je da razvijamo alat koji će biti značajan lekarima i ovo se pojavilo kao jedna od mogućih jednostavnih primena za njih. Ukoliko lepo zaživi i primena se pokaže dobrom, mi taj alat dalje možemo razvijati, a i želimo dalje da razvijamo”, kaže Rakić.

Ovaj projekat, kako navodi, trebalo bi relativno brzo da bude završen, verovatno do kraja godine.

Međutim, to nije jedini projekat na polju korišćenja i primene AI u zdravstvu.

Jedan od projekata koji je institut počeo da radi sa zdravstvenim sistemom i samim tim je i najdalje otišao je otkrivanje retkih bolesti. Realizuje ga u saradnji sa Univerzitetskim kliničkim centrom Srbije i Kliničko-bolničkim centrom Zemun.

Jedan od najvećih problema u retkim bolestima je što mnogo vremena prođe od trenutka kada pacijent dobije prve simptome do dobijanja dijagnoze.

Pomoć u otkrivanju retkih bolesti

U saradnji sa japanskom farmaceutskom kompanijom Takeda kroz upotrebu savremenih tehnika veštačke inteligencije ideja je da se utiče na smanjenje kompleksnosti dijagnostike Fabrijeve bolesti, skrati vreme do postavljanja tačne dijagnoze, smanji pritisak na zdravstveni sistem, a posledično troškovi lečenja preusmere na adekvatnu inovativnu terapiju.

Taj put u celom svetu nekada traje u proseku između osam i 10 godina.

“Više je razloga za to”, kaže sagovornica. “Jedan je taj što su u porastu izuzetno retke bolesti i što se lekari ne sreću često sa pacijentom koji je oboleo od neke retke bolesti, a drugi je multisistemski jer pacijenti imaju veoma različite simptome, tako da je teško otkriti pravog pacijenta”, pojašnjava.

Domaći stručnjaci sada rade na detekciji Fabrijeve bolesti zato što i dalje imamo veliki broj pacijenata koji nisu otkriveni kod nas iako u Srbiji postoji inovativna terapija.

Istraživači Instituta su zahvaljujući NLP (Natural Language Processing) modelima pregledali velike količine medicinskih podataka.

Njihov sistem je pregledao 50.000 pacijenata u oba zdravstvena centra i napravljen je određeni rang koji su pacijenti potencijalni „kandidati“ za Fabrijevu bolest.

Rang lista je nastala na osnovu kriterijuma koji su našim istraživačima dali lekari specijalisti koji su već iskusni u otkrivanju ove bolesti, pa su naveli i neke skorove, odnosno koji su najznačajniji simptomi, manje značajni simptomi i to sve na osnovu i literature i iskustava koje su oni pokupili iz inostranstva, objašnjava Rakić.

„Praktično, napravili smo rang pacijenata i sada lekari proveravaju da li ima smisla to što sistem rangira i zatim pozivaju neke od pacijenata na testiranje. Mi ćemo u sledećoj fazi, na osnovu ovih iskustava sa lekarima i sa testiranjima malo promeniti algoritam i pokušati da ga učinimo još pametnijim. Nećemo se oslanjati samo na kriterijume lekara nego ćemo prepustiti mašinskom učenju da prepozna šta je Fabrijev pacijent”.

Ideja da razviju ovakav sistem razvila se zbog toga što se dešava da pacijenti dugo budu u zdravstvenom sistemu, a to znači da se vremenom i godinama njihova stanja sve više i više pogoršavaju i vrlo često ne dobiju dijagnozu, a umru od neke retke bolesti.

Osim što bi rano otkrivanje retke bolesti značajno produžilo i promenilo kvalitet života pacijenata, pa čak i sprečilo smrtni ishod, razvijanje AI alati doprineće i znatnoj uštedi u zdravstvenom sistemu, kaže Rakić .

Osim što sa partnerima iz zdravstvenog sektora rade na projektima koji uključuju razvoj AI alata za dijagnostiku, personalizovanu medicinu i unapređenje efikasnosti zdravstvenih usluga, ovo nisu jedini poduhvati u oblasti medicine što se tiče primene AI.

Dizajn novih lekova uz pomoć AI

Naučni saradnik, šef beogradske kancelarije Instituta za veštačku inteligenciju Srbije, dr Ivan Tanasijević kaže da institut radi na projektima primene vestačke inteligencije u saradnji sa farmaceutskom industrijom na dizajnu novih lekova.

Cilj je da se ubrza proces otkrivanja i razvoja lekova, smanje troškovi istraživanja i poveća efikasnost u identifikaciji potencijalno efikasnih terapeutskih molekula.

Naprednim tehnikama mašinskog učenja i veštačke inteligencije analiziraju se veliki setovi podataka iz biomedicinskih istraživanja. Tako obučeni AI sistemi zatim prepoznaju obrasce i veze između različitih bioloških entiteta i molekula što dalje omogućava evaluaciju efikasnosti molekula kao potencijalnih lekova, pojašnjava za Forbes Srbija.

Takođe je veliki akcenat na razvoju generativnih AI modela koji za zadatak imaju kreiranje molekula koji nisu prisutni u standardnim bibliotekama poznatih molekula korišćenih u terapeutske svrhe.

Ovakvi modeli drastično proširuju hemijski prostor pretrage za novim lekovima i time olakšavaju tretiranje do sada nepristupačnih oboljenja. Reč je o veoma složenim projektima, jer se radi o integraciji i analizi ogromnih količina biomedicinskih podataka, kao i o razvoju generativnih AI modela koji zahtevaju laboratorijsku potvrdu potencijalnih molekula kandidata radi evaluacije kvaliteta modela. Stoga su ovi projekti realizovani u saradnji sa startap kompanijama koje imaju pristup velikim količinama kvalitetnih podataka i laboratorijskim resursima, objašnjava Tanasijević.

Kaže i da osim toga Institut sarađuje sa kompanijama iz različitih sektora na brojnim projektima koji obuhvataju razvoj i primenu veštačke inteligencije (AI) i mašinskog učenja (ML) kako bi se unapredili poslovni procesi i stvorile nove mogućnosti za stvaranje inovacija.

Cilj im je kako objašnjava da podrže transfer tehnologije u industriji i da pomognu kompanijama da iskoriste prednosti AI tehnologija za razvoj svog poslovanja.

U saradnji sa proizvodnim kompanijama razvijaju AI rešenja koja pomažu u optimizaciji lanca snabdevanja, od predviđanja potražnje do automatizacije upravljanja zalihama.

“Takođe, istražujemo primenu elektronskog nosa u industriji hrane i pića radi kontrole kvaliteta proizvoda i praćenja biohemijskih procesa. Kao stariji istraživač radim u okviru grupe “AI in Healthcare & Lifescience” i trenutno u saradnji sa jednim japanskim startapom istražujemo i razvijamo inovativnu platformu za dizajn malih molekula, a sa startapom iz SAD-a razvijamo platformu baziranu na generativnoj veštačkoj inteligenciji za dizajn peptida u svrhu vezivanja za željeni protein”, kaže Tanasijević.

Institut u saradnji sa farmaceutskom kućom MSD bi uskoro trebalo da počne projekat na recidivu melanoma, odnosno AI bi iz kliničko-patološke slike pacijenata predviđala koje su šanse da se melanom vrati, kakva je reakcija na terapiju i slično, rečeno je nedavno na neformalnom skupu o digitalnim inovacijama u organizaciji Programa Ujedinjenih nacija (UNDP) u Beogradu.

Srbija je pre četiri godine usvojila Strategiju razvoja veštačke inteligencije do 2025, a u toku je rad na Nacrtu Strategije za period do 2030. godine, rekao je tom prilikom Stefan Badža, savetnik u Kabinetu predsednice Vlade Srbije.

On je najavio i da država planira da uloži pet miliona evra u VC (venture capital) fond koji će ulagati u startapove iz oblasti veštačke inteligencije. Inače, ranije na predstavljanju investicionog plana „Skok u budućnost – Srbija EXPO 2027“, najavljeno je ulaganje od 70 miliona evra u oblast veštačke inteligencije.

Badža je takođe ponovio da bi do kraja godine trebalo da počne da se primenjuje softver koji će obezbediti brži skrining i detekciju karcinoma dojke.