În România se întâmplă și lucruri bune, iar unul dintre ele se numește SSIMA, adică Școala Internațională de Imagistică Medicală. Timp de cinci zile, la începutul lunii iunie, cea de-a patra ediție a acestei inițiative salutare a adus în fața cursanților 15 profesori de la universități de prestigiu și reprezentanți din industria de echipamente medicale și din sfera de business, care au ținut prelegeri și workshop-uri pentru cei 70 de participanți veniți la Sibiu din peste zece țări, între care Canada, SUA, Franța, Spania, Marea Britanie, Finlanda și Elveția. Printre invitații acestei ediții au fost Michael Lustig (Universitatea Berekeley), unul dintre cele mai sonore nume din tehnologiile bazate pe rezonanță magnetică nucleară, Ovidiu Andronesi (Școala Medicală Harvard), specialist în oncologia de precizie și în radiogenomică și Kim Mouridsen (Universitatea Aarhus, Danemarca), specializat în detectarea timpurie a bolilor cu ajutorul inteligenței artificiale. I-am luat la întrebări pe toți trei. Iată ce a ieșit!
Michael Lustig – Universitatea Berkley
Cum ați defini imagistica medicală și ce înseamnă „detecția comprimată”, în care v-ați specializat?
Imagistica medicală este revoluționară pentru diagnosticarea medicală, prin faptul că îi permite medicului să privească din exterior în interiorul unei persoane, lucru devenit posibil la începutul secolului trecut cu ajutorul razelor X. În ceea ce privește detecția comprimată, haideți să privim imagistica prin rezonanță magnetică. Colectarea datelor prin acest mijloc, pentru a se crea o imagine completă a ceea ce dorim să vedem, necesită timp. Iar asta este o limitare, RMN-ul este foarte lent, ceea ce devine o problemă dacă vrei să surprinzi „scene dinamice”, cum ar fi inima care bate, respirația în plămâni sau pacienții copii. Este foarte dificil.
Dar, astăzi, spre exemplu, atunci când faci o poză sau o filmare cu o cameră digitală, dispozitivul stochează fișierul în memoria sa la o dimensiune mult mai mică decât ar trebui să aibă, dat fiind numărul de pixeli surprinși. Iar acest lucru este posibil prin procesul de compresie/comprimare, care păstrează fără pierderi informația unui cadru, adică nu există o pierdere a datelor la nivel de percepție asupra a ceea ce se află în imagine. Și atunci te întrebi de ce să acumulezi toți pixelii doar pentru a arunca o bună parte dintre ei, în urma computației. Ca atare, detecția comprimată, care are multă matematică în spate și care a fost dezvoltată acum zece ani, presupune acumularea de date cu ajutorul a mai puține măsurători și reconstruirea ulterioară a imaginii dorite, chiar dacă nu ai colectat în întregime datele. RMN-ul se pliază foarte bine pe această abordare.
Și această tehnologie permite surprinderea mai eficientă a proceselor mai dinamice, despre care vorbeați?
Da, se poate folosi în mai multe moduri. Se poate scana mai rapid, de exemplu o citire care dura în mod normal 4-5 minute poate dura acum o jumătate de minut. Sau examinările în cadrul cărora un pacient trebuia să inspire și să expire de multe ori pot fi realizate acum chiar și printr-o singură respirație adâncă. Ba chiar este posibilă scanarea unui copil care se mișcă, respiră accelerat și nu este atât de liniștit pe cât ar fi necesar în cadrul unui examen RMN clasic.
Care este locul învățării automate/inteligenței artificiale în imagistica medicală? Și cum afectează rolul medicilor?
Prin învățarea automată, i se permite AI-ului să descifreze și să folosească informațiile importante ascunse în date. I se oferă multe seturi de date, pentru a învăța cum să diagnosticheze anumite boli sau cum să caracterizeze un anumit tip de imagini. Astăzi, colectăm cantități uriașe de informații și cred că avantajul pe care ni-l oferă cu adevărat inteligența artificială este capacitatea de a înțelege esența acestor informații și de a o folosi pentru grăbirea anumitor procese, pentru a descoperi lucruri noi. Sunt multe mici chei ascunse în date, nu tocmai evidente, pe care omul le poate neglija, dar o mașinărie le poate detecta dacă este antrenată corespunzător.
Automatizarea operațiunilor este un pas important în diagnoza medicală, AI-ul poate extrage informații foarte prețioase despre un pacient analizând tipare care privesc sănătatea acestuia. Cât despre felul în care afectează asta rolul medicilor, eu cred că inteligența artificială va veni în sprijinul lor ca un instrument excelent de monitorizare ce le va prelua din presiunea unor activități obositoare de analiză, mai adecvate până la urmă unui robot, și le va permite să se concentreze mai mult pe zone ale îngrijirii medicale unde este mai necesară gândirea critică și creativă. Cu siguranță AI-ul va îmbunătăți mult capacitatea de prevenție a sistemelor medicale și va permite detectarea timpurie a unor predispoziții sau simptome incipiente pe care încă nu le deslușim.
Credeți că avansul tehnologic le va permite oamenilor să devină, într-o oarecare măsură, propriii lor medici?
Se poate observa din ce în ce mai mult o astfel de tendință, pentru că oamenii se folosesc de dispozitive mobile pentru a-și măsura pulsul, tensiunea, numărul de pași pe care îi fac, ciclurile de somn etc.. În același timp, pot trage niște concluzii pripite, care nu sunt neapărat susținute științific și medical, ceea ce este un motiv de îngrijorare. O direcție medicală în care tehnologia se dovedește într-adevăr utilă este capacitarea oamenilor din zone izolate, care duc lipsă de mijloace de diagnosticare, să aibă acces la astfel de servicii, prin telemedicină – recoltarea datelor într-un loc și analiza lor de către un expert la o altă locație. Din ce în ce mai mulți oameni vor beneficia de asta.
La ce lucrați acum și ce mare progres ați vrea să înregistreze medicina în viitorul nu foarte îndepărtat?
În ultimii opt ani, am lucrat alături de mai mulți colegi la Spitalul Pediatric Stanford, cu scopul de a elimina necesitatea anestezierii pacienților copii care trebuie examinați cu ajutorul aparatelor cu rezonanță magnetică. Prin acest proiect, care este și pasiunea mea, am încercat să dezvoltăm echipamente dedicate copiilor, mai potrivite pentru ei și care pot extrage imagini mai clare, am încercat să dezvoltăm mijloace de scanare mai rapidă, metode prin care să depășim problema mișcării pacienților și să obținem siguranța diagnosticului în aceste condiții, astfel încât medicul să nu aibă nevoie să adoarmă copilul pentru a-l scana corespunzător. Pentru că, dacă trebuie să pui într-un RMN un copil cu vârsta de 1-3 ani, el nu înțelege noțiunea de a sta nemișcat sau de a-și ține respirația.
De aceea, pentru că examinarea este sortită eșecului, se impune folosirea anestezicului, dar asta vine cu riscuri și complicații la un pacient atât de tânăr, există posibile efecte secundare cunoscute la nivel neurologic. În plus, CT-ul (tomografia computerizată), de exemplu, presupune radiație ionizantă care, pentru că un copil trebuie scanat de mai multe ori, vine cu efecte adverse cauzatoare de cancer. Este o situație delicată. De aceea, vrem să ne asigurăm că tehnologia RMN pe care o producem este destul de rapidă și de robustă încât să îl convingă pe medic că poate furniza o citire corectă și fără anestezierea copilului. La asta lucrez și asta mi-ar plăcea să văd că se întâmplă: dispozitive de imagistică dedicate copiilor, dispozitive mai mici care să fie în același timp performante, pentru că inclusiv reducerea dimensiunilor permite o citire mai rapidă. De asemenea, nici senzorii și antenele utilizate la aceste proceduri nu li se potrivesc prea bine copiilor și lucrăm la o adaptare și în acest sens.
Ovidiu Andronesi – Harvard Medical School
Ce înseamnă, pe înțelesul omului obișnuit, radiogenomica?
Așa cum o spune și denumirea, radiogenomica este o combinație între radiologie și testele genetice, cu aplicabilitate în oncologie. Prin combinarea datelor imagistice cu datele genetice sau moleculare, se pot clasifica mult mai precis pacienții în categorii decât era posibil anterior folosirii markerilor moleculari, când pacienții erau clasificați mai mult în baza aspectului anatomo-patologic. Folosirea radiogenomicii este superioară pentru că există diferențe mari între pacienți în funcție de cum răspund la tratamente, de rata de supraviețuire, de tipul de tratament efectuat etc.
Multe cancere care erau anterior clasificate în grupe mari sunt acum subclasificate în grupe mult mai mici pe baza unor markeri moleculari – prin prezența anumitor proteine sau mutații genetice care au importanță din punct de vedere al tratamentului și al prognosticului. Asta se combină cu dezvoltarea anumitor tratamente, în special pe bază de chimioterapie sau imunoterapie, care țintesc foarte specific mutațiile genetice, cu scopul de a produce cât mai puține efecte colaterale. Numai că tratamentele astea sunt foarte scumpe și câteodată, chiar dacă se încearcă minimizarea efectelor secundare, ele apar. Și atunci vrei să le aplici tratamentele strict pacienților care beneficiază de pe urma lor. Radiogenomica face parte dintr-o „sfântă treime” a tratării cancerului, alături de oncologia personalizată și de oncologia de precizie, cu care se întrepătrunde adesea.
Va lua prevenția locul tratării în lupta anti-cancer?
Este destul de complicat cu prevenția în acest moment, pentru că, în momentul în care ai detectat mutația sau markerul molecular, este deja puțin cam târziu. Pentru prevenție, este necesară detectarea cât mai timpurie a cancerului – de exemplu, atunci când există numai câteva celule tumorale în organism, pentru că ai șanse mult mai mari să poți lua măsuri astfel încât pacientul să supraviețuiască pentru încă 20 de ani, ca și când nu ar fi suferit niciodată de această boală. Prin metodele imagistice disponibile, se detectează cancerul la nivelul a mii de celule minimum, ceea ce este deja cam mult, adică la nivelul respectiv este vorba despre o tumoră deja destul de bine formată. Dar, odată cu avansul tehnologic, limita asta se tot reduce, astfel că, dacă trecem de la capacitatea de a detecta 1.000 de celule tumorale la performanța de a detecta 100, deja se îmbunătățește considerabil ceea ce putem face pentru pacient.
Cancerul, descris foarte minimalist, este un ciclu în care sunt interconectate mutații genetice, alterații metabolice și modificări epigenetice – la nivelul împachetării ADN-ului, împachetare care este expusă la mediul extern sau la expozom. Iar prevenția mai mult în zona asta se poate face, pe baza limitării expunerii la ceea ce știm că e nociv. Este adevărat, și pe baza arborelui genealogic se poate face prevenție, pentru că există predispoziții genetice față de care, atunci când sunt detectate, se pot lua măsuri. Doar că ele sunt uneori neplăcute, chiar mutilante, cum ar fi cazul mastectomiei preventive.
Cât de avansată este tehnologia de citire a creierului și cam în ce măsură înțelegem în momentul de față acest organ?
Dacă ne referim la metodele imagistice, există acum în SUA și în UE două inițiative ale agențiilor de cercetare, care vor să împingă limitele cunoașterii creierului uman ca organ înspre nivelul de observare a neuronului individual. Totuși, ceea ce este fezabil acum cu tehnicile imagistice, RMN, PET sau altele, este să se tindă către o cunoaștere la nivel de mezoscopie a creierului, adică o scală intermediară, nici macroscopică, nici microscopică. La nivel mezoscopic vorbim de observarea a câteva sute de neuroni, iar lucrurile sunt destul de interesante aici, pentru că funcțiile cognitive și funcționarea creierului sunt date nu de cum funcționează un singur neuron, ci de activitatea de grup a unei rețele de neuroni.
O altă tehnică utilă pentru înțelegerea modului în care sunt organizate conexiunile din creier se numește „diffusion tensor imaging”, cu ajutorul căreia se poate stabili cum sunt conectate două regiuni din creier aflate la distanță foarte mare, pe baza difuziei moleculelor de apă de-a lungul axonilor (teci neuronale). De asemenea, prin intermediul RMN-ului funcțional, este posibilă monitorizarea activității specifice a unei anumite regiuni din creier prin oferirea unui feedback instantaneu de către dispozitiv, ceea ce verifică buna funcționare a diverselor zone cerebrale. Nu ne aflăm încă la punctul în care să folosim un scaner pentru a citi gândurile unei persoane, dar există cercetători și laboratoare care lucrează în acest sens.
Cu ce provocări vă confruntați în sfera de activitate pe care o aveți?
În domeniul meu, este important să faci studii pe subiecți umani, iar asta poate fi foarte costisitor și complicat. Pentru că este necesar un eșantion foarte mare de subiecți, a căror cooptare presupune deopotrivă resurse financiare, logistice și umane consistente. Dar, până la urmă, totul se rezumă la efortul financiar. În SUA, spre exemplu, agenția federală din domeniul sănătății are un buget anual de aproximativ 30 miliarde $ pentru toată America, bani pentru care aplică cu diverse proiecte o mulțime de grupuri de cercetare, proiecte dintre care doar aproximativ 10% primesc finanțare. De aceea, șansa de a primi bani este foarte mică și ori aplici cu măcar zece proiecte convenționale diferite, ori cu un proiect foarte bun, cu adevărat revoluționar. În acesta trebuie să combini o idee tehnică excepțională cu partea practică, prin care aduci un beneficiu clar societății, cum ar fi, de exemplu, să revoluționezi modul în care tratăm cancerul sau cum ajutăm persoanele cu depresie. Este o zonă foarte competitivă, în care este greu să găsești mereu combinația optimă de elemente care să îți atragă finanțare. Cam asta este cea mai mare provocare.
Putem privi neuroplasticitatea ca pe un mecanism prin care orice individ poate să devină mai inteligent?
Neuroplasticitatea este mai degrabă acceptată ca mecanism de adaptare a creierului în cazul unor leziuni, provocate în special de accidentele vasculare cerebrale, când o anumită zonă din creier a murit și pacientul își pierde temporar funcția de care era responsabilă regiunea afectată. Dar, după o perioadă de câteva luni și în urma unei recuperări adecvate, se poate observa că individul revine ușor la parametri normali, nu pentru că regiunea din creier lezată se repară, ci pentru că alte zone cerebrale preiau sarcinile de care era responsabilă aceea, suplinindu-i funcția. De regulă, prin neuroplasticitate se înțelege modelarea creierului. Practic, creierul se automodelează ca o plastilină, dar putem privi ca formă de plasticitate orice proces de învățare al minții, prin această capacitate a lui de a crea funcții noi sau de a recupera funcții pierdute.
Considerați că fiziologia creierului explică în întregime conștiința?
Conștiința este un domeniu destul de dificil de cercetat, pentru că este greu de cuantificat, nu se poată măsura ca o forță sau ca un obiect. Încă nu există un acord între psihologi, neurologi, specialiști în computere, matematicieni etc. cu privire la acest subiect. Dar conștiența este în mod clar un fenomen emergent al activității neuronale, fiind rezultatul unor activități coerente și sincronizate ale unor grupuri sau rețele de neuroni. Domeniul conștiinței devine foarte relevant acum, în relație cu inteligența artificială, ale cărei definiții variază, dar una dintre ele include și ideea ca AI-ul să devină un sistem conștient de sine. În momentul în care se creează un sistem inteligent în care va apărea acest fenomen al conștienței, acela va fi un punct marcant de cotitură, pentru că deocamdată nimeni nu știe exact cum vor evolua sistemele din domeniul inteligenței artificiale – dacă se vor îndrepta înspre o zonă ostilă față de umanitate, scăpând supravegherii și controlului nostru, sau dacă interesele lor vor fi aliniate intereselor noastre. Încă nu suntem în acel punct, dar specialiștii care contribuie la progresul AI-ului încearcă să facă pași preventivi în a se asigura că această tehnologie este benefică și sigură și că va avea mereu ca prioritate interesul omului.
Credeți că va putea fi amplificată capacitatea creierelor noastre cu ajutorul implanturilor, prin biohacking?
Aici deja vorbim de cyborg, de hibridul om-mașină. În Anglia, specialiștii au dezvoltat o retină artificială pe care cred că deja au ajuns să o implanteze persoanelor fără vedere. Cu ajutorul ei, acești pacienți pot deja să distingă elemente din mediu, contururi, lumină etc. Există acum destul de multe metode pentru tratarea afecțiunilor neurologice, Parkinson spre exemplu, cu ajutorul unor electrozi implantați și controlați la nivel de proteze neuromusculare. Sunt lucruri care se întâmplă și care în mod cert se vor întâmpla tot mai mult.
Cât de accesibilă va fi această tehnologie și care va fi scopul sau intenția ei, de a crea supraoameni sau de a ajuta persoanele cu deficiențe să aibă o viață normală, asta rămâne de văzut. Dacă ne uităm la filme, se pune accent mai degrabă pe ideea de super-oameni și, într-adevăr, probabil că nu ar deranja pe nimeni să aibă o memorie în care să rețină toate cărțile pe care le citește. Dar până se va ajunge acolo cred că va mai dura și, în plus, dacă pentru moment putem repara deficiențele oamenilor cu handicap, atunci cred că acesta este un lucru extraordinar și mai mult decât util.
Se vor putea descărca informațiile din creier pe un mediu de stocare, la un moment dat?
Din punctul meu de vedere, această idee este în continuare ceva ce ține de domeniul științifico-fantastic. În viitor, peste 50 de ani sau peste 100 de ani, este posibil să se întâmple. Acum 20 de ani nu aveam noțiunea de smartphone, abia își făceau intrarea timid telefoanele mobile. Dar, la felul în care au evoluat lucrurile din punct de vedere tehnic și la cum se accelerează ciclurile de inovare, un anumit salt tehnologic poate să îl accelereze pe următorul și, dacă ne-a luat 30 de ani să ajungem la smartphone, poate că ne va lua numai 10 ani să ajungem la următoarea revoluție tehnologică. Cred că progresul a devenit destul de imprevizibil și, oricât de SF ar suna acum o idee, ea nu trebuie din start respinsă ca ceva ce nu va fi vreodată posibil.
Kim Mouridsen – Universitatea Aarhus, Danemarca
Cum va optimiza învățarea automată modul de tratare a pacienților și cum va preveni dezvoltarea bolilor prin detectarea lor timpurie?
Cred că lucrurile vor începe treptat, fizicienii primind din ce în ce mai mult suport din partea inteligenței artificiale, care va deveni tot mai capabilă să execute sarcinile de rutină ale medicilor, nu însă fără existența unei marje de eroare. De aceea, nu cred că în viitorul apropiat ne vom putea bizui complet pe AI, așa că ea va rămâne un instrument de susținere a deciziilor medicale. Cred că cea mai bună paralelă în acest sens este cea cu avioanele de linie, care sunt în mare parte pilotate de sisteme automate, dar pilotul uman este întotdeauna prezent pentru manevrele cu adevărat complexe.
Un alt lucru care cred că se va întâmpla este că, în loc să încerce să facă lucrurile la fel ca un fiziolog, adică să citească imaginile în același mod și să le dea aceeași interpretare, inteligența artificială va avea o abordare diferită, prin care va putea prezice viitorul medical al unui pacient, dacă va dispune de suficiente date în cadrul studiului clinic. Asta va fi cu siguranță util pentru detecția timpurie a bolii. Spre exemplu, se întâmplă ca pacienți bolnavi de cancer să ajungă la control cu un anumit disconfort caracterizat de simptome foarte slabe, astfel încât medicului să îi fie foarte greu să stabilească diagnosticul corect, ajungând astfel să îi direcționeze spre tratamente greșite.
O altă zonă care va beneficia de pe urma învățării automate este robotica, în special chirurgia robotică pe care o văd evoluând în termeni de inteligență artificială, mai ales pentru că este vorba despre o piață uriașă, aflată în dezvoltare. Și în optimizarea workflow ului, adică a fluxului de muncă, de care mulți clinicieni sunt interesați, AI-ul va contribui adaptându-se la maniera de lucru a medicilor și îmbunătățind-o prin interfețe și programe care să eficientizeze activitățile și ritmul de lucru.
Care este efortul interdisciplinar necesar implementării inteligenței artificiale în
medicină?
În mod evident, este necesară crearea unei punți între știința computerelor, inginerie și medicină. Această întrepătrundere s-a dovedit a nu fi una prea ușor de făcut, iar unii specialiștii sunt de părere că medicina este un domeniu cu inovare lentă, ceea ce ar reprezenta un obstacol, însă tot ei își dau seama că există valoare adăugată a AI-ului în schimbarea acestui lucru prin deschiderea unor canale noi.
De aceea, probabil că cel mai mare obstacol nu este interdisciplinaritatea, pentru că asta este ceva gestionabil, ci disponibilitatea datelor. În spitale, de exemplu, datele sunt organizate în „data swamps” (bazine de date) diferite și nimeni nu înțelege exact cum pot fi ele intercalate, e nevoie de resurse uriașe pentru a combina cu sens baze de date diferite.
Lucrați la o tehnică AI capabilă să prezică dezvoltarea adicției prin monitorizarea comportamentului online al gamerilor. Cum funcționează ea și cum gestionați aspectul respectării intimității?
Această tehnică presupune culegerea de date de la un operator de internet, de la care se obțin informații de identificare ale unei persoane pentru a avea acces la istoricul acesteia și apoi sunt implicați experți care interpretează grafice și statistici referitoare la activitatea unui gamer, informații care codează anumite traiectorii și tendințe comportamentale, în funcție de momentul din zi, de miza unui joc etc. Experții pot, prin cunoștințele și experiența lor clinică, să identifice eventuale tipare cu care s-au mai întâlnit în studiul clinic și să le evidențieze.
Astfel, odată ce dispunem de toate datele necesare și de interpretarea experților pe marginea lor, putem dezvolta și antrena o AI care să facă evaluări la nivelul unui expert. Iar modelul acesta sa poate aplica la un spectru foarte larg de domenii, nu numai în gaming.
În ce privește clauzele de respectare a intimității, în cazul operatorului cu care am lucrat noi, a fost necesară o schimbare a condițiilor contractuale pentru clienți, astfel încât aceștia să-și exprime acordul ca datele lor să fie folosite în scopuri de monitorizare și evaluare. Dar oricum, Înainte de instalarea acestei tehnologii, s-a efectuat un chestionar din care a reieșit că majoritatea clienților respectivului operator erau de acord ca activitatea lor să fie monitorizată.
Știu că aveți două companii medicale. Ce ne puteți spune despre ele?
Sunt profesor asociat la universitate, dar am făcut și două startup-uri, unul este Mindway AI, care marketează tehnologia de analizare a comportamentului gamerilor, iar celălalt este Cercare, prin care facem predicții despre existența bolilor pe baza imagisticii RMN. În cazul Mindawy, pentru că guvernele doresc sporirea atenției și a responsabilității vizavi de fenomenul gaming și în general față de consumul de internet și tehnologie în rândul copiilor și tinerilor, am sesizat interes atât de la operatori privați cât și de la politicieni. Cu Cercare suntem deja prezenți în unele spitale și avem totodată și foarte multe colaborări cu universități și clinici.
Începând de anul acesta, SSIMA a devenit primul și singurul eveniment din Europa Centrală și de Sud-Est susținut de societatea MICCAI – cea mai prestigioasă societate de imagistică medicală și chirurgie asistată de roboți, cu peste 100.000 de membri în întreaga lume. Tot anul acesta, au fost introduse în cadrul SSIMA două evenimente-satelit: unul dedicat medicilor și studenților la medicină, iar celălalt dedicat startup-urilor și inițiativelor din acest domeniu. Nu mai durează mult și încep pregătirile pentru SSIMA 2019.
