Nowe rekomendacje dotyczące zastosowania sztucznej inteligencji w diagnostyce, monitorowaniu i leczeniu pacjentów z rakiem mózgu
Zespół międzynarodowych, interdyscyplinarnych badaczy i klinicystów neuroonkologicznych opublikował nowe wytyczne dotyczące dobrych praktyk klinicznych, mające na celu poprawę dokładności diagnozowania, monitorowania i leczenia pacjentów z rakiem mózgu. W szczególności skupiono się na stosowaniu sztucznej inteligencji (AI), która ma potencjał, aby znacząco wpłynąć na te procesy.
Wytyczne, które zostały opublikowane w dwóch artykułach przeglądowych w prestiżowym czasopiśmie „The Lancet Oncology”, są owocem współpracy grupy Response Assessment in Neuro-Oncology (RANO). Jest to międzynarodowa inicjatywa zrzeszająca ekspertów, mająca na celu wypracowanie ujednoliconych kryteriów oceny odpowiedzi na leczenie w badaniach klinicznych dotyczących raka mózgu.
Potrzeba standaryzacji w neuroonkologii
Spyridon Bakas z Indiana University School of Medicine, będący głównym autorem drugiego przeglądu politycznego, podkreśla znaczenie nowych wytycznych. Obecny standard opiera się na ocenie obrazów nowotworów przez radiologów, co często prowadzi do subiektywnych wyników. Każdy radiolog może interpretować skany obrazowe inaczej, co skutkuje zróżnicowanymi strategiami leczenia w zależności od osoby oceniającej.
„AI pozwala na bardziej obiektywne podejście do analizy obrazów nowotworowych. Programy oparte na sztucznej inteligencji mogą nie tylko szybko i dokładnie określić, z jakim typem choroby mamy do czynienia, ale także śledzić postęp zmian patologicznych w trakcie trwania leczenia” – tłumaczy Bakas, pełniący funkcję profesora patologii oraz kierownika działu patologii obliczeniowej w IU School of Medicine.
Nowe wytyczne obejmują standardy dotyczące standaryzacji, walidacji oraz dobrych praktyk klinicznych związanych z AI w neuroonkologii. Istotnym celem jest ujednolicenie procesu analizy obrazów, co pozwoli na precyzyjniejszą identyfikację rodzaju i stadium nowotworu oraz lepsze monitorowanie jego rozwoju.
Wyzwania związane z wdrażaniem AI w praktyce klinicznej
Podczas gdy sztuczna inteligencja oferuje ogromny potencjał w diagnostyce i leczeniu nowotworów mózgu, rzeczywiste jej zastosowanie może się różnić w zależności od placówki zdrowotnej. Jak zauważa Raymond Y. Huang, profesor nadzwyczajny z Harvard Medical School, „choć technologia już istnieje, potrzebujemy standaryzowanego podejścia do jej wykorzystania, aby diagnozy i terapie były jak najbardziej precyzyjne i znormalizowane”.
W odpowiedzi na te wyzwania, zespół badawczy przeprowadził przegląd literatury naukowej dotyczącej najnowszych osiągnięć w dziedzinie AI. Wyniki tego przeglądu posłużyły do stworzenia wytycznych, które zaprezentowano podczas tegorocznych spotkań Amerykańskiego Towarzystwa Onkologii Klinicznej w Chicago oraz Europejskiego Stowarzyszenia Neuro-Onkologii w Glasgow.
Kluczowe zasady dotyczące AI w neuroonkologii
Wytyczne opracowane przez zespół ekspertów obejmują kilka kluczowych aspektów, które mają zapewnić skuteczność i bezpieczeństwo stosowania sztucznej inteligencji w klinicznej opiece nad pacjentami z rakiem mózgu:
1. Wykorzystanie oprogramowania opracowanego na podstawie dużych i zróżnicowanych baz danych pacjentów – aby modele predykcyjne były jak najbardziej wiarygodne.
2. Zgodność modeli AI z kryteriami Światowej Organizacji Zdrowia (WHO) – AI musi spełniać standardy określone przez WHO w kontekście klasyfikacji nowotworów.
3. Zastosowanie odpowiednich metod obrazowania, analizy i segmentacji nowotworów – przed przystąpieniem do analizy muszą być spełnione określone kryteria dotyczące jakości i przetwarzania obrazów.
Jak podkreśla Thomas Booth z King’s College London, „te wytyczne są kluczowe dla zapewnienia, że narzędzia AI, rozwijane nie tylko w Wielkiej Brytanii, ale także na całym świecie, spełniają rygorystyczne standardy i przyczyniają się do poprawy wyników leczenia pacjentów”.
Przyszłość zastosowania AI w onkologii
Chociaż sztuczna inteligencja wciąż jest relatywnie nowa w kontekście opieki onkologicznej, te rekomendacje stanowią jeden z pierwszych kroków na świecie w kierunku uregulowania jej właściwego zastosowania. Jednak, jak zaznacza Bakas, niezbędne są dalsze badania nad tymi modelami, zwłaszcza z uwzględnieniem dużych i zróżnicowanych grup pacjentów.
„Musimy nadal badać modele AI, aby lepiej zrozumieć choroby i udoskonalać metody ich wykorzystania” – dodaje Bakas.
W badaniach tych uczestniczyli również inni wybitni naukowcy z wiodących ośrodków badawczych, w tym uniwersytetów takich jak Harvard, University of Bonn, Technical University of Munich, czy Ludwig-Maximilians-University of Munich. Projekt był wspierany przez szereg instytucji, takich jak National Institutes of Health, European Research Council i inne organizacje naukowe, co podkreśla jego międzynarodowy i multidyscyplinarny charakter.
Sztuczna inteligencja ma potencjał, by zrewolucjonizować opiekę nad pacjentami z rakiem mózgu, a nowe wytyczne stanowią istotny krok ku bardziej precyzyjnym, znormalizowanym i obiektywnym metodom leczenia.
