Kako umjetna inteligencija unaprjeđuje medicinu

Umjetna inteligencija uvelike je unaprijedila i unaprjeđuje medicinu. Jedan od primjera je i OnkoAI softver i platforma koja će omogućiti pacijentima i klinikama individualne predikativne testove na odaziv kemoterapija, smanjujući pritom troškove u zdravstvu i nudeći pacijentima kvalitetniju skrb. 

Medicina se sve više oslanja na inženjerski orijentiranu umjetnu inteligenciju. Jedna od najpoznatijih primjena svakako je korištenje robota za minimalno invazivne kirurške zahvate. U području onkologije revoluciju bi mogla napraviti i Onko Artificial Intelligence softver i platforma.

- OnkoAI je upravo zamišljen kao takav jedan softver u domeni onkologije koji će prediktivno djelovati i određivati da li pacijent ima potrebu za kemoterapijom, hoće li ta kemoterapija funkcionirati na njemu ili neće, objašnjava Dalibor Hrg, Stručnjak za umjetnu inteligenciju, osnivač OnkoAI.

Ovim softverom i platformom, laički rečeno, na pacijentu se može testirati je li kemoterapija uopće potrebna ili je potrebno pronaći drugo terapijsko rješenje u procesu liječenja. Unatrag četiri godine i brojna istraživanja, tim osnivača Hrga došao je do podataka za učinkovitost kemoterapija ponajprije u tri vrste karcinoma – dojke, kolorektalnog karcinoma i karcinoma pluća.

- Kroz sve karcinome, kroz sve kemoterapije u pacijentima i kroz sve stadije tumora pokazalo se da su one zapravo 7% učinkovite u smislu da tumori nestanu, 13% u smislu da se tumori smanje, a ostatak, otprilike 80% ispada da pacijenti nemaju korist, što znači da tumori napreduju, karcinom napreduje ili zapravo uopće nema odaziva. Riječ je otprilike o 80% neučinkovitosti ili bolje rečeno neodaziva na kemoterapije trenutno. To je jasno jer kemoterapije su zapravo neselektivni mehanizam targetiranja kancerogenih stanica i mislimo da je OnkoAI upravo jedna od rješenje kako bismo zapravo povisili učinkovitost kemoterapije budući da to nitko prije nije ni radio, dodao je.

Istražuje se tako genom, odnosno ukupan genski materijal, ali i druge informacije ključne za dobivanje preciznih podataka o potrebama i učinkovitosti kemoterapije za pojedinog pacijenta.

- Pokazalo se da ako uključimo još neke dodatne informacije, pogotovo imunitet, kao i neka druga slikovna obilježja tumora, da zapravo možemo postići vrlo visoke preciznosti i točnosti za te potrebe, pa prema tome zapravo radi se o genomu multimodalnim podacima, genomu i imunitetu kao i slikama tumora, rekao je Hrg.

Putem ove platforme dobrobiti za pacijenta i zdravstveni sustav mogle bi biti od neprocjenjive vrijednosti.

- Riječ je zapravo o više od nekoliko stotina milijuna eura samo u ovom dijelu Europe od ušteda samo na jednoj kemoterapiji, znači, u prvom redu radi se o mnogo novca koji bi se dalo uštedjeti, ali i vremena pacijentima, kao i suzbijanju toksičnih, jednostavno jelda, nuspojava u pacijentima, govori.

- Ideja ove vrste skupine podataka je da svaki izvor skupine podataka – od običnog pregleda pacijenta do bilo kakvog laboratorijskog nalaza, zapravo uvežemo u jednu veliku bazu podataka gdje uz pomoć umjetne inteligencije zapravo možemo izrudariti, odnosno pronaći one podatke koji vode do klinički relevantnih ishoda – znači, poboljšanja terapije, boljeg odabira vrste terapije za pacijenta i to sve u mnogo kraćem vremenskom intervalu, rekao je Andro Košec, specijalist otorinolaringologije.

Upoznavanje ljudskog genoma posljednjih je godina i potaknulo koncept personalizirane medicine kojoj i ova platforma i ispitivanje učinkovitosti kemoterapije teže.

- Poznato je, već su studije izašle da neke vrste zloćudnih bolesti odgovaraju na neke vrste terapija, ovisno o mutacijama, odnosno genetskim profilima, epigenetskim profilima, proteomskim profilima – to su sve informacije koje nam na kraju dozvoljavaju da možda proberemo jednu skupinu pacijenata i njima pružimo individualiziranu terapiju, znači to je ono što danas poznamo pod terminima precision medicine, individualized medicine, tailored made medicine, znači svaki pacijent dobije onaj oblik terapije koji je krojen prema njemu, a ne jednoobrazan prema tipu bolesti. Jer svi smo mi, doslovno i preneseno, genetski različiti, rekao je.

No za to je potrebno imati i učinkovitu i tehnološki naprednu opremu kadru sve te podatke analizirati, uz naravno čimbenik obrazovanih i sposobnih stručnjaka. Primjer toga je i Laboratorij KBC-a Sestre milosrdnice.

- U tu svrhu je Klinički zavod za kemiju nabavljao, u sklopu infrastrukturnog projekta koji je sufinanciran sredstvima europske Unije, odnosno sredstvima Europskog fonda za regionalni razvoj, informatičku opremu koja uključuje NAS server s pohranom od otprilike 160 terabajta i HPC server i tako zapravo nam je želja u suradnji s kliničarima i informatičarima iz KBC-a i izvan KBC-a postaviti temelje za buduće ovoga uključivanje u te moderne dosege prediktivne medicine i budući razvoj KBC-a, rekla je Ivana Ćelap, specijalistica medicinske biokemije i laboratorijske medicine.

- Svi mi nastojimo zajedno napraviti mnogo malih koraka da na kraju našim pacijentima pružimo ono što danas u svijetu poznamo kao standard i nadstandard skrbi, dodala je.

Sljedeći korak implementacije ovog softvera i platforme je validacija kroz kliničke studije da dobiveni rezultati funkcioniraju na većem broju pacijenata i u suradnji s više zemalja. Zainteresirani onkolozi i pacijenti mogu se javiti na mail adresu na [e-mail] ili pratiti OnkoAI Telegram kanal https://t.me/onkoai.