האתגר הגדול של רדיולוגים – ואיך הבינה המלאכותית משנה את הכללים
בזמן שתחום הרדיולוגיה מתקדם לכיוון של ניתוחים אוטומטיים ומדויקים יותר של סריקות רפואיות, אחת הבעיות המרכזיות נותרה ללא פתרון: הצורך בכמויות אדירות של נתונים מתויגים לצורך אימון מודלים של בינה מלאכותית. עד היום, תהליך זה חייב מעורבות אנושית מסיבית, כאשר רדיולוגים מומחים היו צריכים לסמן כל איבר וגידול ידנית – משימה שגוזלת אינספור שעות עבודה.
כאן נכנסת לתמונה AbdomenAtlas, פרויקט חדשני שפותח על ידי צוות חוקרים מאוניברסיטת ג'ונס הופקינס, בראשות הפרופסור אלן יואל. מדובר במאגר הדמיות CT הגדול ביותר שנוצר אי פעם, הכולל מעל 45,000 סריקות של 142 מבנים אנטומיים שונים שנאספו מ-145 בתי חולים ברחבי העולם. בהשוואה למאגר הנתונים הקודם בתחום (TotalSegmentator V2), AbdomenAtlas גדול יותר פי 36 ומאפשר דיוק חסר תקדים בזיהוי מבנים בבטן.
שתי סדרות של חתכי סריקות CT של הבטן – הסטנדרטית משמאל וסגמנטציית האיברים של AbdomenAtlas מימין.
איך AI הצליחה לקצר עבודה של אלפי שנים לשנתיים בלבד?
בעוד שסימון ידני של 45,000 סריקות רפואיות היה לוקח לאדם יחיד יותר מ-2,000 שנה להשלמה, צוות המחקר הצליח לעשות זאת בפחות משנתיים – הודות לשימוש בבינה מלאכותית.
החוקרים שילבו שלושה מודלים שונים של AI, אשר אומנו מראש על נתונים ציבוריים מסומנים של סריקות בטן. מודלים אלו חזו את המיקום והמבנה של איברים בסריקות לא מסומנות, ולאחר מכן השתמשו במפות צבעוניות להדגשת אזורים שבהם נדרש תיקון אנושי. בשיטה זו, הצוות השיג האצה של פי 500 בתהליך הסימון של איברים, ופי 10 בזיהוי גידולים.
"הפרויקט שלנו מאפשר למודלים ללמוד על מבנים אנטומיים מורכבים לפני שהם מתמקדים בזיהוי גידולים, מה שהפך את ה-AI שלנו לדומה לרדיולוג ממוצע במשימות מסוימות של זיהוי גידולים," אומר וונשואן לי, סטודנט לתואר שני למדעי המחשב בג'ונס הופקינס ומחבר ראשי של המחקר.
לא רק סרטן – פוטנציאל עצום לזיהוי מוקדם של מחלות נוספות
מעבר לאבחון גידולים סרטניים, מאגר הנתונים AbdomenAtlas יוכל לשמש גם ככלי לשיפור דיוק המודלים המשמשים לזיהוי מחלות אחרות, כמו מחלות כבד, כליות, לבלב, ובעיות עיכול. בנוסף, המדענים מתכננים לשלב סריקות של גידולים אמיתיים ומלאכותיים, במטרה לאמן מערכות בינה מלאכותית שתהיינה מסוגלות לזהות גם מקרי סרטן נדירים ומורכבים יותר.
הצעד הבא: שיתוף הנתונים עם העולם
הצוות מאוניברסיטת ג'ונס הופקינס התחייב לשחרר בעתיד את מאגר הנתונים החדש לשימוש ציבורי, במטרה לאפשר למוסדות מחקר נוספים ברחבי העולם לשפר את האלגוריתמים שלהם ולבצע ניסויים קליניים בהיקפים רחבים יותר.
כחלק מהמאמץ להרחיב את השימושים במאגר הנתונים, נערך באוקטובר האחרון כנס בינלאומי בו חוקרים נדרשו להעמיד את מודלי ה-AI שלהם למבחן על סמך הנתונים החדשים.
למרות ההצלחה הגדולה, החוקרים מדגישים כי AbdomenAtlas מהווה רק 0.05% מסך סריקות ה-CT הנערכות מדי שנה בארה"ב, וקוראים למוסדות רפואיים נוספים להצטרף למיזם ולתרום מידע נוסף.
סיכום: העתיד של הרדיולוגיה כבר כאן
השימוש בבינה מלאכותית בתהליך האבחון הרפואי הופך למציאות יותר מאי פעם, והפרויקט החדש של ג'ונס הופקינס עשוי לשנות לחלוטין את האופן שבו רדיולוגים מזהים מחלות. עם מאגר הנתונים העצום שהוקם, המומחים יוכלו לאמן את מודלי ה-AI במהירות גבוהה יותר ולשפר את דיוקם – ובכך לסייע בזיהוי מוקדם ומדויק יותר של מחלות מסכנות חיים.
נכון להיום, ההבטחה הגדולה ביותר של הפרויקט היא האפשרות לזהות סרטן בשלבים מוקדמים הרבה יותר מאי פעם – בשאיפה להציל חיים רבים בעתיד הקרוב.
