Kolm asja, mida tehisintellekt meditsiinis muudab. Pöördumatult

Kauged tulevikustsenaariumid spekuleerivad selle üle, kas inimesest targemaks saav tehisintellekt hävitab meid, ignoreerib või hakkab meie sõbraks. See aga inimkonda praegu veel ei puuduta, kuna kontrollitav ja meie suunatav tehismõtlemine ikka pigem aitab inimesi ja eriti abiks on selle võimed moodsas meditsiinis, kirjutab Kaido Einama (am.ee).

Siin on kolm kõige olulisemat asja, mida tehisintellekt meditsiinis kohe praegu muutma hakkab. Esimesed tulemused on juba kirjas, aga need näitavad, et tulevikus võib infotehnoloogiast, tehislikest neurovõrkudest ja kunstlikust intelligentsist (AI) väga palju abi olla.

Vähiravi – igaühele oma

Selleks, et igaühe personaalset ravi määrata, on kohati vaja nii suurt analüüside ja andmete mahtu, mida ükski arst ei suuda enam töödelda. Immunoloogiline vähiravi on üks neist valdkondadest, kus erinevaid raviliike on tohutult ja peaaegu igale patsiendile tuleb määrata mingi väikese nüansiga personaalne ravi. Aga milline täpselt?

Immunoteraapia uurib täpselt inimese organismi ja leiab seda tabanud vähiliigi jaoks parima ravi, mis aitab organismi enda immuunsussüsteemil haigusega võidelda. Praegu on saavutatud immunoteraapiaga edu ligi 20 protsendil patsientidel, kuid ülejäänute puhul pole see positiivset mõju avaldanud. USA päritolu idufirma Gritstone Oncology, mis on saanud investeeringuid ka Alphabeti gruppi (Google) kuuluvalt Google Ventures´ilt, kavatseb tehisintellekti ja neurovõrkude abil tehtud andmeanalüüsiga saada tunduvalt paremad tulemused.

Tehisintellekt analüüsib kasvajaid molekulaartasandil ja kitsendab selleks sobivate immunoteraapiate valikut, kuni on leitud see õige ja kõige efektiivsem lähenemine raviks.

Samuti on ravimigigant Pfizer asunud koostööd tegema IBM-iga, et kasutada kognitiivse tehisintellektiga superarvutit Watson uute personaalsete ravimite väljatöötamiseks.

Watson analüüsib muuhulgas ka teadustekste ja analüüse. Läbi on töötatud üle 25 miljoni meditsiinilise kirjelduse ja üle miljoni teadusartikli, analüüsitud nelja miljoni patsiendi terviseandmeid ja haiguslugusid, samuti ravimipatente ja ravimikirjeldusi alates aastast 1861. See tähendab, et uusimate ravimite loomisel on Watsonil olemas alati kõige uuem info ja võrdluseks suur andmebaas senistest teadmistest meditsiinis.

Kuid me ei pea selles valdkonnas ainult IT maailma suurnimedele tuginema, ka siinsamas Eestis tegeletakse tehisintellekti abiga ravi väljatöötamisega.

Tartu Ülikooli arvutiteaduste instituut uurib koos ettevõttega PerkinElmer vähirakke ja kasutab analüüsiks tehisintellekti. PerkinElmer on küll maailma juhtiv mikroskoopide valmistaja, kuid juba ammu ei piirdu see töö ainult optika ja mehaanikaga. Mikroskoobid on instrumendid, mis peavad suutma nähtut ka analüüsida ja meditsiinipersonalile soovitusi anda.

Arvutiteaduste instituut tegelebki tehisintellekti põhjal rakupiltide analüüsi süsteemi väljatöötamisega. Tehisnärvivõrgud suudavad analüüsida tohutut hulka erinevaid rakke ja leida ka seda, kuidas miljonitele rakkudele hakkavad mõjuma erinevad ravimeetodid.

Diagnostika ja piltide analüüs – AI oskab üldistada

Eelmise näitega Tartu Ülikooli arvutiteaduste instituudist haakub ideaalselt ka järgmine väga perspektiivikas tehisintellekti kasutusala – seda saab rakendada pildiliste meditsiiniandmete täpseks analüüsiks.

Näiteks oskab Google´i DeepMind´i platvorm aidata Suurbritannia rahvuslikku terviseteenistust terviseriskide avastamisel rutiinsete kontrollide käigus ja isegi läbi mobiilirakenduse saabunud andmete põhjal. Meditsiiniliste piltide analüüsitarkvara edasiarendus aitab tehisintellekti abiga luua nn kompuuternägemist, mis patsientide röntgen- või kompuutertomograafia kolmemõõtmeliste piltide pealt suudaks panna diagnoosi. Täpsemalt väljendudes aga siiski annab AI arstile soovitusi diagnoosi panemiseks, sest masinate hooleks praegu veel kuskil diagnoosimist ei usaldata.

Üheks heaks näiteks, kuhu areneb meditsiinipiltide andmete töötlemine, on järgmisel aastal müügile tulev Butterfly Networki mobiili-ultraheliskanner. See on nutitelefoni USB-pessa käiv väike lisaseade, millega saab kohapeal kiiresti teha ultraheliskaneerimist inimese kehast. Kui varem pidi selle töö ära tegema suur meditsiiniline aparaat, mis kiirabitöötajate jaoks oli vähendatud kohvri mõõtudeni, siis nüüd piisab taskusse mahtuvast lisaseadmest.

Seadme on välja mõelnud ettevõtja ja insener Jonathan Rothberg, kes sai tuntuks sellega, et paigutas DNA sekventseri mikrokiibile. Lahendus lubas DNA analüüse hakata tegema väikeste ja odavate kaasaskantavate seadmetega, mis on toonud geenianalüüsid tavalise teenusena massidesse ja avanud tuhandeid võimalusi nende kasutamiseks meditsiinis.

Butterfly Networki 2000-dollarine mobiiliga ühendatav ultraheliskanner on nii pisike tänu sellele, et edastab pildi pilveteenusesse, kus seda analüüsib andmeid suurte andmebaasidega võrdlev tehisintellekt. Arstidel on kohapeal seega kättesaadav kogu maailma kogemus, millest aitab olulisi järeldusi teha tehisnärvivõrk. Tarkus aga ei pea olema suure aparaadina kaasas, vaid võib asuda pilves, ühendades omavahel serverikeskusi ja andmeid üle maailma.

Personaalmeditsiin, mis arvestab inimese geenidega

Geenipõhine ravi sai võimalikuks tänu sellele, et geenianalüüsid muutusid laialt kättesaadavaks. Oma osa oli sellel eespool mainitud geenianalüüsi riist- ja tarkvaralise osa lihtsustamisel ja mahutamisel mikroskeemile.

Kuna tehisintellekt suudab analüüsida miljoneid näiteid korraga, on vajalikud geeniandmebaasid, mille kogumisega on tegeletud ka Eestis edukalt juba aastakümneid. Nüüd kuluvad need andmed lõpuks meditsiinis ära ja on väga väärtuslikud.

Suurbritannias alustasid organisatsioon Cancer Research UK, ravimifirmad ja valitsus personaalse meditsiini programmiga, et hakata vähihaigeid geneetiliselt testima. Prantsuse rahvuslik vähiinstituut aga uurib kopsu- ning soolevähi ja halvaloomuliste nahakasvajate biomarkereid. Nende jaoks on vaja suuri andmekogusid, tuhandeid või veel parem, sadu tuhandeid geeniproove.

Eestis on samuti esimesi geenianalüüsifirmasid, millest ka Inseneeria on kirjutanud. Näiteks tuntud endise suusataja Jaak Mae biotehnoloogiafirma Sports Gene teeb tasulisi geeniteste, mille tulemusel võib leida noorele sportlasele geneetiliselt kõige paremini sobiva spordiala või aidata geeniandmetest lähtuvalt leida kaalu langetamiseks õige dieedi. Võimalusi, mis avanevad tehisintellekti poolt geeniandmete analüüsil, on kindlasti juurde tulemas tohutult.

Tehisintellekti poolt täiendatavad ravimeetodid on kõik oma arengus veel alles üsna alguses, kuid võimalused tulevikus on piiramatud. Nii suured tehnoloogiafirmad kui ravimifirmad ja meditsiiniorganisatsioonid on kõik otsustanud alanud aastal sellesse valdkonda panustada – väga palju ravimeetodeid on juba avastatud, kuid nende täiustamine tehisintellekti antud soovitustega ja uute seostega aitab ravi iga inimese jaoks eraldi veel paremaks kohandada.