hirdetés
2021. augusztus. 02., hétfő - Lehel.
hirdetés

Mély tanulás és digitális diagnózis

Az elektronikus orvosi feljegyzések és a gépi tanulás használata forradalmasítja az egészséggel és betegségekkel kapcsolatos kutatásokat. A digitális diagnózis egyes esetekben már ma is pontosabb, mint amit a humán orvos képes nyújtani.

 

Az American Medical Informatics Association folyóiratának áttekintő közleménye (Ford és munkatársai: Extracting information from the text of electronic medical records to improve case detection: a systematic review) szerint ma még az elektronikus orvosi feljegyzéseken végzett kutatómunka zöme az Egyesült Államokban, az USA kórházaiban ápolt betegekkel kapcsolatos adatokon folyik. Az elektronikus orvosi feljegyzésekből kinyert információ számtalan célra felhasználható; az idézett tanulmány a különböző események, betegségek detektálásának pontosságával foglalkozva kifejti: a különböző eset-detektáló algoritmusok használhatók pl. arra, hogy azonosítsák azokat a betegeket, akik alkalmasak klinikai vizsgálatokra vagy segítsenek a különböző szolgáltatásokkal kapcsolatos igények megbecslésében.

Az áttekintő közlemény megállapítja: ha a betegségkódokon kívül a szöveges orvosi feljegyzéseket is felhasználjuk, szignifikánsan javítható a különböző események, betegségek detektálása (78% vs. 62%), még akkor is, ha a gépi tanulást is alkalmazó detektáló rendszereknek nincs könnyű dolga, mivel az orvosi feljegyzések (pl. kórszövettani leletek) távirati stílusban, különböző rövidítéseket használva, a nyelvtan szabályait figyelmen kívül hagyva íródnak. A standard nyelvtani struktúrákat alkalmazó zárójelentések elemzése egyszerűbb, ebből a célból a nem-orvosi szövegekre kifejlesztett algoritmusok is használhatók.

Gunnar Rätsch és munkatársai (Memorial Sloan Kettering Cancer Center) egy olyan mesterséges intelligenciát fejlesztettek, ami 200.000 rákos beteg anonimizált elektronikus orvosi feljegyzései és klinikai, valamint genetikai leletei alapján rejtett összefüggéseket keres, amelyek elkerülhették az orvosok figyelmét, és amelyek alapján előrejelezhető, hogyan fog a betegség progrediálni. Mint Rätsch kifejti: a feltárt összefüggések révén új hipotézisek állíthatók fel, amelyek a továbbiakban tesztelhetők.

A gépi tanulás (a mesterséges intelligencia egy ága, olyan rendszerekkel foglalkozik, amelyek képesek tanulni, azaz tapasztalatokból tudást generálni, példa-adatok, minták alapján képesek önállóan vagy emberi segítséggel szabályszerűségeket felismerni) számos orvosi felhasználásban bizonyított már, írja a New Scientistben a témáról beszámoló cikkében Aviva Rutkin, így számítógépeket megtanítottak röntgenfelvételek és MRI-képek alapján diagnosztizálni vagy előrejelezni, melyik betegnél valószínű a közeljövőben szívinfarktus kialakulása. Ez utóbbi feladatban olyan jó a gépi tanulás révén kiképzett mesterséges intelligencia, hogy az orvosokhoz képest esetenként négy órával hamarabb képes felhívni rá a figyelmet, hogy egy adott betegnél szívroham várható (Sriram Somanchi és munkatársai, a Carnegie Mellon University kutatói 133.000 beteg adatait felhasználva, betegenként 72 paramétert értékelve tanították meg a gépet a szívroham-előrejelzésre). Azért van még hova fejlődni: az előrejelzés csak az esetek kétharmadában pontos.

A gépi tanulás következő lépcsője a magas szintű absztrakciók modellezésére képes deep learning (gépi mély tanulás), ami alapjaiban fogja megváltoztatni az orvoslást, írja szintén a New Scientistben Hal Hodson, mivel a segítségével orvosok nélkül is diagnosztizálhatók lesznek a betegségek. A gépi mély tanulást alkalmazó szoftverek automatikusan megtalálják a különböző adatforrások információtartalma közötti összefüggéseket, képesek akkor is következtetéseket levonni, ha az adatforrások különböző koncepciók alapján épülnek fel. Ezen rendszerek használata azonban problémát is jelenthet az emberek számára, mivel következtetéseiket indoklás nélkül tárják elénk, azaz olyanok, mint egy fekete doboz. Mindenestre a személyre szabott orvoslás, a genetikai tesztelés és a gyógyszerfejlesztés már a közeljövőben át fog alakulni a deep learning révén, mivel az ilyen rendszerek képesek összekötni az adatokat a betegségkimenetellel.

Dr. Kazai Anita
a szerző cikkei

(forrás: MedicalOnline)
hirdetés

Könyveink

  • learn more Sürgősségi kardiológia

    A Kadix Press Kiadó új könyve az Oxford University Press méltán népszerű kézikönyv sorozatában nagy sikert aratott, akut kardiológiai eseteket...

  • learn more Orbán Viktor és te

    Orbán Viktorra égető szükségünk van. Vagy talán nem is rá, hanem arra az Orbán Viktor-képre, amit a stábjával együtt professzionálisan alkotott meg,...

  • learn more Híres magyar orvosok IV.

    A szerzők az 1500-as évektől napjainkig közel 30 kiválóságot mutatnak be életútjukon, munkásságukon és társadalmi szerepükön keresztül. Az...

  • learn more Misce fiat...

    Dr. Szabó Sándor, a Magyar Gyógyszerészi Kamara örökös, tiszteletbeli elnöke a 70. születésnapjára állította össze a kamara elmúlt 20 évének történetét...

  • learn more HOUSE A SEBZETT GYÓGYÍTÓ A TELEVÍZIÓBAN

    A Dr. House egy világszerte ismert, régóta sikeres orvosi dráma. A House – A sebzett gyógyító a televízióban Jungiánus...

  • learn more Élettörténetek a pszichoterápiában

    A pszichoanalízisről  egy kliens megjegyzése alapján a kezdetektől tudjuk, hogy beszélgető kúra. Mégis, fél évszázadon keresztül...

  • learn more Patikai reklámtárgyak

    A kiadó tovább folytatja az 1999-ben elkezdett, nagy sikert aratott reprezentatív gyógyszerészettörténeti albumsorozatát ezen könyvével. A reklám a...

  • learn more Transzfúzió

    A könyv a hazai palettáról évek óta hiányzó munkát pótol. A vérátömlesztés a mindennapi klinikai/kórházi munka során napjainkban is gyakori (olykor...

  • learn more Létezik-e jó halál?

    Vajon aki nagyon beteg, tudja-e, hogy meg fog halni? Mitől fél elsősorban? Miről szeretne beszélni velünk, családtagokkal, ápolókkal, orvosokkal? Hogyan...

  • learn more Az antimicrobás kezelés alapelvei 2008

    Tisztelt Olvasó! Infektológusnak lenni jó. A kórképek túlnyomó többsége tisztázott: megismerhető a kórokozó, az okozott...

  • learn more SCID-5-CV (Strukturált klinikai interjú a DSM-5® zavarok felmérésére)

    A SCID-5-CV lépésről lépésre segít a klinikusoknak a DSM-5 diagnózisainak...

  • learn more Pszichiátriai gondozási kézikönyv

    A könyv a krónikus pszichiátriai betegségek hosszú távú, akár évtizedekig tartó ambuláns ellátási formáját mutatja be. Ez a...

  • learn more Onkológiai kézikönyv

    Ez a könyv szakvizsgára készülő fiatal orvosok ötleteként született meg, akik azt kérdezgették maguktól: hogyan is tudhatnánk a választ az...

  • learn more A csontritkulásról - Patika Magazin könyvek

    Hogyan működik a csontszövet? Mik a csontritkulás rizikófaktorai? Mennyire meghatározó a gyermekkor, és mire kell...

  • learn more A neuronműködés alapjai

    A 20. század legvégén váltak hozzáférhetővé azok a módszerek, amelyekkel láthatóvá lehetett tenni és azonosítani az idegsejteket felépítő...

  • learn more Kreativitás - Az elme kerekei

    A kiadó most új köntösben, „Az elme kerekei" címmel induló sorozat első tagjaként ajánlja a világszerte nagy sikerű Kreativitást az...

  • learn more Sorsdöntő génjeink

    Az USA-ban már nagy sikert aratott könyv Európában először magyarul jelent meg. A szerző a könyvében leírja, hogy milyen előnyökkel jár, ha valaki...

  • learn more A maffia pszichéje - Klinikai esetleírások és az igazságüggyel együttműködők történetei

    A Cosa Nostra a fundamentalizmus világához tartozik: legyen az...

  • learn more A hasnyálmirigy daganatai

    A hasnyálmirigy daganatai az elmúlt négy évtizedben gyakoribbá váltak, és a hasnyálmirigyrák ma már a vastagbél- és a gyomorrák után az...

  • learn more Adonisztól Schwarzeneggerig - Férfiideálok és civilizáció

    Ha divatról, szépségideálokról van szó, automatikusan a nők jutnak eszünkbe. A férfiakról nem is...