Sztuczna inteligencja i bazy danych? Medycyna zna takie przypadki

Przyrastająca w zawrotnym tempie liczba danych medycznych to - zdaniem naukowców - wspaniała baza wiedzy dla sztucznej inteligencji i zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego. Zarówno uczenie maszynowe, jak i sztuczna inteligencja stwarzają takie możliwości, które w wielu zakresach potrafią przekroczyć możliwości człowieka.

Uniwersyteckie Centrum Kliniczne w Gdańsku to olbrzymi szpital. Rocznie notuje ok. 170 tysięcy hospitalizacji oraz blisko 600 tysięcy wizyt diagnostycznych i ambulatoryjnych. Instytucja posiada dane zapisane w historiach choroby ok. 2 mln pacjentów. Dane te pozwalają grupować informacje o różnych rodzajach chorób czy śledzić losy pacjentów z różnymi schorzeniami na przestrzeni wielu lat.

- Na tej podstawie można wyciągać różne wnioski, jednak nie mieliśmy do tej pory narzędzi, które pozwoliłyby te dane w bardzo prosty i szybki sposób pozyskać - tłumaczy Jakub Kraszewski, dyrektor naczelny Uniwersyteckiego Centrum Klinicznego w Gdańsku. - W tej chwili to się zmieni. Będziemy mogli szukać rozwiązań dla pacjentów, którzy jeszcze nie zachorowali albo zachorują wkrótce na schorzenie, które dzisiaj leczymy. Będziemy mogli poprawiać skuteczność naszego leczenia. To jest pewna szansa dla szpitala, ale przede wszystkim dla naszych pacjentów.

Z kolei prof. Marcin Gruchała, rektor Gdańskiego Uniwersytetu Medycznego podkreśla, że pozyskane w sposób bezpieczny z zasobów szpitalnych dane pacjentów, wykorzystane do analiz informatycznych i naukowych, to kolejny krok na drodze postępu medycyny i prowadzonych przez GUMed badań.

- W niedalekiej perspektywie przełoży się to na poprawę skuteczności leczenia pacjentów i ich dostępu do innowacyjnych terapii, umożliwiając m.in. identyfikację nowych, nieznanych wzorców i trendów, automatyczną segmentację przypadków (badawczych i diagnostycznych), automatyczne rozpoznawanie wzorców (np. miejsc patologicznych, guzów itp.) na obrazach i inne, nieosiągalne dotychczas efekty - mówi profesor Gruchała.

- Zaczęło się od tego, że w Zakładzie Radiologii, w którym przechowujemy bardzo dużo badań, zwłaszcza TK i rezonansu, chcieliśmy zobaczyć, jak różnie może wyglądać covid w badaniach obrazowych - wspomina prof. dr hab. med. Edyta Szurowska, prorektor GUMed ds. klinicznych, kierownik II Zakładu Radiologii. - Zależało nam na tym, by sprawdzić, jak ta choroba przebiegała u naszych pacjentów i czy obraz wczesnego przebiegu zawsze korelował z dużymi zmianami, które oglądaliśmy w tomografii komputerowej. Chcieliśmy też porównać inne wykładniki, na przykład stanu zapalnego, badania laboratoryjne itp. Okazało się, że zebranie takich danych wymaga obejrzenia na przykład dwóch tysięcy badań tomografii komputerowej. Zaznaczenie w plikach w Excelu, kto ma jakie zmiany, dodatkowo wpisanie tych informacji z badań laboratoryjnych, wywiadu, danych epidemiologicznych zajmowało bardzo dużo czasu.

W związku z czym doszliśmy do wniosku, że musimy stworzyć tzw. szynę danych, która będzie nam te informacje wyciągała automatycznie.

Gromadzeniem tych danych, przetwarzaniem, a następnie udostępnianiem naukowcom na całym świecie z zachowaniem pełnej anonimowości chorych, zajmie się konsorcjum, którego liderem jest Gdański Uniwersytet Medyczny, a partnerami Uniwersyteckie Centrum Kliniczne w Gdańsku, Politechnika Śląska i Uniwersytet Gdański. Na utworzenie Interdyscyplinarnego Pomorskiego Centrum Medycyny Cyfrowej Agencja Badań Medycznych przeznaczyła ponad 24 mln zł. Głównym celem projektu jest stworzenie infrastruktury (hurtownia danych ustrukturyzowanych, obrazowych, sekwencyjnych, tekstowych; infrastruktura teleinformatyczna), narzędzi (systemy informatyczne) i organizacji (kadra, struktura organizacyjna, procesy, procedury, standardy, zaplecze lokalowe) wspierającej realizację badań naukowych w obszarze medycyny cyfrowej w GUMed i we współpracy z innymi jednostkami badawczymi.

- Centrum Medycyny Cyfrowej to nowa jednostka w Gdańskim Uniwersytecie Medycznym - informuje dr inż. Wojciech Kiedrowski, zastępca kanclerza GUMed ds. cyfryzacji i procesów.

- Jej sercem będzie rozwiązanie informatyczne, którego najważniejszą częścią jest hurtownia danych albo, mówiąc szerzej, tak zwany data lake, w którym będą gromadzone dane kliniczne pacjentów, obrazujące całą historię ich choroby, leczenia oraz zastosowane terapie. Pozyskane z zasobów szpitalnych dane medyczne pacjentów wykorzystywane będą między innymi do analiz biostatystycznych i bioinformatycznych, służąc w ten sposób rozwojowi nauk medycznych. Są wśród nich: dane tekstowe i obrazowe pozyskane z różnych urządzeń przy okazji wykonywania badań obrazowych - tłumaczy. - Hurtownia danych klinicznych w postaci niezanonimizowanej będzie się mieścić na terenie Uniwersyteckiego Centrum Klinicznego. Do Gdańskiego Uniwersytetu Medycznego będą trafiały wyłącznie dane zanonimizowane, a więc takie, z których zostały wyeliminowane dane umożliwiające identyfikację osoby, której dotyczą.

Docelowa siedziba Interdyscyplinarnego Pomorskiego Centrum Medycyny Cyfrowej zostanie przygotowana w trakcie realizacji projektu. Projekt wystartuje w budynku Centrum Medycyny Inwazyjnej na terenie Uniwersyteckiego Centrum Klinicznego. Są tam pomieszczenia z gotową infrastrukturą teleinformatyczną, dzięki czemu będzie możliwa praca zespołu zajmującego się rozwojem i utrzymaniem systemów informatycznych.

- Co ciekawe, będzie to zespół złożony zarówno z przedstawicieli Gdańskiego Uniwersytetu Medycznego, jak i Uniwersyteckiego Centrum Klinicznego - dodaje Wojciech Kiedrowski. - Będą z nami kooperowały również dwie uczelnie (Uniwersytet Gdański i Politechnika Śląska), które dostarczą nam know-how informatyczne do przeprowadzania analizy danych, uczenia maszynowego, testowania algorytmów sztucznej inteligencji i innych zaawansowanych metod przetwarzania danych.

Po stronie Gdańskiego Uniwersytetu Medycznego będzie gromadzenie danych w chmurze obliczeniowej. Dostęp do nich będzie reglamentowany. Dla zainteresowanych badaczy po autoryzacji (każdy beneficjent jest identyfikowany i weryfikowany pod kątem prowadzonego projektu badawczego) dane te będą łatwo dostępne. W praktyce np. młody naukowiec pozytywnie zweryfikowany, który będzie chciał robić doktorat czy przygotować jakąś publikację, będzie mógł korzystać z hurtowni danych.

Oprócz hurtowni danych (kluczowy element technologiczny w Interdyscyplinarnym Pomorskim Centrum Medycyny Cyfrowej) powstanie kilka wirtualnych laboratoriów badawczych. Dlaczego kilka, a nie jedno?

- Każde z tych laboratoriów będzie specjalizowało się w wybranych metodach obliczeniowych - tłumaczy Wojciech Kiedrowski. - W inny sposób analizuje się obrazy, rozpoznaje się różnego rodzaju obiekty na tych obrazach, na przykład guzy nowotworowe, ocenia się stopień złośliwości guza. Czymś innym będzie laboratorium analiz genetycznych, w którym zajmujemy się sekwencjonowaniem, gdzie analizuje się genom ludzki, a jeszcze inne będzie laboratorium, które skoncentruje się na analizach biostatystycznych i bioinformatycznych. Te laboratoria będą zatrudniały bardzo interdyscyplinarne zespoły.

W ich skład wejdą: medycy, lekarze, statystycy, matematycy oraz informatycy. Dopiero taki zespół będzie w stanie wykorzystać w pełni narzędzia, które tam się znajdą. Jest to specyficzny obszar wiedzy, bardzo ciekawy, ale wymagający takiego interdyscyplinarnego podejścia. Uniwersytet Gdański również zbuduje w ramach Centrum swoje laboratorium (laboratorium technik sztucznej inteligencji w zastosowaniach medycznych), podobnie jak Uniwersyteckie Centrum Kliniczne stworzy laboratorium, które będzie służyło w kontekście oceny efektywności i skuteczności procesów leczniczych, usprawniania tego procesu, czy kontroli efektywności pracy poszczególnych klinik.

Przy realizacji tego projektu pracować będzie interdyscyplinarny zespół. Zbudowanie samej bazy danych to zadanie głównie dla informatyków, inżynierów w zakresie przetwarzania, analizy danych, czyszczenia tych danych, takiej „obróbki” danych, która pozwoli je odpowiednio uporządkować i następnie w łatwy sposób udostępnić. To będzie praca na około półtora roku na początku projektu.

Natomiast później, w ramach laboratoriów, będą realizowane projekty badawcze, w których będą działały interdyscyplinarne zespoły naukowe i inżynierskie. Zarówno informatycy, statystycy, matematycy, jak i badacze z obszaru nauk medycznych.

Oprócz gdańskiego Interdyscyplinarnego Pomorskiego Centrum Medycyny Cyfrowej na terenie kraju powstanie jeszcze 17 podobnych ośrodków. Każde centrum będzie miało swoją nazwę.

- Natomiast ważne w tym wszystkim jest to, że gromadzone dane i metody dostępu do nich będą ujednolicone potencjalnie we wszystkich 18 ośrodkach - dodaje Wojciech Kiedrowski. - Dane powinny być gromadzone w standardzie FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources). W praktyce oznacza to, że postać tych danych i metody dostępu do nich będą zrozumiałe praktycznie dla całego świata. Jeżeli będziemy chcieli uczestniczyć w różnych projektach badawczych, również międzynarodowych czy krajowych, i to z wieloma partnerami - możemy być pewni, że dobrze się zrozumiemy. We wszystkich ośrodkach dane będą zapisywane w takim samym standardzie, będzie więc można je agregować z wielu ośrodków, one będą do siebie pasowały.

Powstające w Gdańsku IPCMC to pierwsze tego typu przedsięwzięcie na skalę ogólnopolską.

- Rzeczywiście, tutaj Agencja Badań Medycznych stanęła na wysokości zadania i odpowiedziała na zapotrzebowanie szeroko pojętej medycyny czy nauki medycznej - uważa zastępca kanclerza GUMed Wojciech Kiedrowski.

Na świecie tego typu rozwiązania już funkcjonują, szczególnie w Stanach Zjednoczonych i w Europie Zachodniej. Naukowcy z GUMedu, uczestnicząc w projektach międzynarodowych, obserwują również to, w jaki sposób tego typu inicjatywy realizowane są na świecie. Podobne rozwiązania stosują też uczelnie, z którymi GUMed od lat współpracuje, jak Uniwersytet w Bergen czy Uniwersytet w Utrechcie w Holandii, gdzie gdańscy lekarze mieli okazję podejrzeć, jak ich zachodnioeuropejscy partnerzy sobie z tym radzą.

- Oni są kilka kroków przed nami, natomiast my podążamy tą samą drogą - cieszy się wicekanclerz. - Myśleliśmy o tym na naszym uniwersytecie już wcześniej. Ta koncepcja w jakiś sposób się budowała w naszych głowach. Natomiast rzeczywiście Agencja Badań Medycznych odpowiedziała na to bardzo pozytywnie i udostępniła nam środki, które umożliwią nam zbudowanie tego typu rozwiązania na wysokim poziomie jakości. Partnerem numer jeden dla GUMed jest Uniwersyteckie Centrum Kliniczne, ale istotny będzie też Uniwersytet Gdański i - Politechnika Śląska, z którą łączy gdańską uczelnię medyczną długofalowa współpraca i wspólne doświadczenia. Naukowcy z tych uczelni znają się, uczestniczyli wcześniej w podobnych projektach badawczych, jakie będą również realizowane w ramach Centrum, co dobrze rokuje na przyszłość.

- Uczenie maszynowe służy temu, aby wytrenować algorytm do realizowania sztucznej inteligencji, czego przykładem może być np. rozpoznawanie obrazu - wyjaśnia wicekanclerz. - Człowiek intuicyjnie rozpoznaje na obrazach różne obiekty, potrafi zdiagnozować występujący tam guz, natomiast maszyna musi się tego nauczyć w odpowiedni sposób. Tak, by w oparciu o dużą ilość danych i weryfikację odpowiedzi na te dane przez algorytm - w pewnym momencie, gdy osiągnie wysokie prawdopodobieństwo prawidłowego rozpoznawania, moglibyśmy uznać, że ten algorytm uczenia maszynowego został wytrenowany. Innym przykładem może być proces diagnostyczny, gdzie na podstawie różnych symptomów objawów chorobowych charakterystycznych dla człowieka algorytm może podpowiadać lekarzowi, które badania warto wykonać, w którym kierunku powinna iść diagnostyka, albo wręcz sugerować jednostki chorobowe, które występują u pacjenta, i wspierać proces terapeutyczny.

- Przykładem, z którym spotkaliśmy się w Utrechcie, i który również chcemy u nas wykorzystać, jest na przykład wczesne diagnozowanie sepsy u noworodków - wspomina nasz rozmówca. - To będzie jedno z zadań dla Centrum. Koledzy w Utrechcie biorą pod uwagę takie parametry życiowe noworodka, jak saturacja, puls i temperatura ciała. Okazuje się, że my w UCK posiadamy więcej parametrów życiowych, które mierzymy u noworodka w inkubatorze, w związku z tym nawet możemy potencjalnie lepiej to zrobić.

- Bardzo ważna jest ochrona danych pacjenta - zastrzega prof. Edyta Szurowska. - Z uwagi na to, że są to informacje wrażliwe, muszą podlegać największym rygorom. Trzeba je ukryć, żeby nie można było ich zidentyfikować. Żeby nie można było się zorientować, że publikowane przez nas informacje dotyczą konkretnego pacjenta. Na podstawie badania obrazowego płuc byłoby to bardzo trudne, ale dla przykładu na podstawie TK czy rezonansu głowy, gdzie można zrobić rekonstrukcję twarzy, łatwiej tego dokonać. Rekonstrukcje 3D mogłyby ułatwić rozpoznanie. Są więc już specjalnie wytworzone algorytmy, które to uniemożliwiają. Mając dużo danych, możemy rozwijać medycynę i tworzyć spersonalizowane terapie. Rzadko bowiem zdarza się, że wynajdowany jest lek, który pomaga wszystkim pacjentom z daną chorobą. Te leki muszą być bardziej ukierunkowane, ale żeby ukierunkować leczenie, musimy wiedzieć, jak dany lek zadziała i dla jakiej grupy chorych.

W chorobach nowotworowych przeprowadza się np. badania histopatologiczne, genetyczne, molekularne itp., a z kolei w przypadku covidu bada się genotyp immunologiczny, ale tego nie da się dowiedzieć, gdy będziemy mieć np. tylko 10 chorych. Musimy mieć jak najwięcej danych dotyczących konkretnej jednostki chorobowej, w tym także obraz radiologiczny. Uważamy, że tak zwana radiomika, czyli na przykład obraz guza w tomografii komputerowej czy w rezonansie, jego rozległość i wygląd mogą wpływać na to, jak będziemy leczyć pacjenta i czy dany pacjent zareaguje na ten rodzaj terapii. Albo nie tylko samej terapii lekowej, ale połączonej z zabiegiem operacyjnym czy radioterapią.

ZOBACZ TEŻ: TAK dla JAJ - akcja profilaktyczna w trosce o zdrowie mężczyzn

Prof. Szurowska podkreśla, że leczenie staje się coraz bardziej skomplikowane, m.in. dlatego, że coraz częściej łączy się różne terapie i leki. Żeby jednak wiedzieć, jak łączyć je bezpiecznie i skutecznie, potrzeba jak najwięcej danych. UCK ma dane ponad 2 milionów chorych.

- Takich Centrów Medycyny Cyfrowej w Polsce będzie 18 - przypomina. - Niektóre mają dane np. pięciuset pacjentów, a inne dwustu tysięcy osób. Duże ośrodki mogły zgromadzić dane nawet 6 milionów osób. Jeśli w przyszłości będziemy w stanie połączyć nasze dane, będziemy naprawdę potęgą, musimy tylko gromadzone informacje we właściwy sposób wykorzystywać.