Co potrafi sztuczna inteligencja w diagnostyce chorób nerek?

Zespół naukowców z Uniwersytetu Medycznego we Wrocławiu przeanalizował najnowsze zastosowania sztucznej inteligencji w nefrologii i sprawdził, w jaki sposób zmienia ona sposób rozpoznawania i leczenia chorób nerek.

Choroby nerek rozwijają się powoli i przez długi czas mogą nie dawać żadnych wyraźnych objawów. Organizm potrafi je kompensować tak skutecznie, że pacjent przez lata nie ma świadomości problemu. Dopiero w bardziej zaawansowanym stadium pojawiają się symptomy – często niespecyficzne, takie jak zmęczenie bądź obrzęki. Dlatego współczesna nefrologia coraz częściej nie ogranicza się do rozpoznania choroby, ale koncentruje się też na przewidywaniu jej przebiegu. W klasycznej medycynie lekarz interpretuje wyniki badań, opierając się na doświadczeniu i wytycznych. Problem polega na tym, że każdy pacjent jest inny, a choroby – szczególnie przewlekłe – rozwijają się w sposób złożony. I tu pojawia się sztuczna inteligencja – narzędzie, które pozwala analizować dane w sposób znacznie bardziej złożony niż tradycyjne metody.

Łączenie danych

– Jednym z kluczowych zastosowań sztucznej inteligencji jest zdolność do łączenia wielu danych jednocześnie i przewidywania ich znaczenia klinicznego. W praktyce oznacza to, że modele definiują punkty końcowe na podstawie danych z obserwacji, na przykład pomagając ocenić, czy u konkretnego pacjenta choroba osiągnie remisję – wyjaśnia lek. Jakub Stojanowski z Katedry i Kliniki Nefrologii i Medycyny Transplantacyjnej i Chorób Wewnętrznych UMW.

Pozwala to spojrzeć na chorobę nie jako na zbiór pojedynczych parametrów, ale proces, który można modelować i przewidywać.

– W przypadku danych medycznych zapisanych w formie tabel (takich jak wyniki badań, wiek, parametry kliniczne) bardzo dobrze sprawdzają się modele takie jak regresja logistyczna, random forest czy XGBoost, które potrafią skutecznie porządkować informacje i wskazywać ryzyko określonych zdarzeń – tłumaczy lek. Jakub Stojanowski.

Istnieją też rozwiązania pośrednie, jak perceptron wielowarstwowy, czyli uproszczone sieci neuronowe, które łączą zalety klasycznych modeli i bardziej złożonych metod.

Z kolei najbardziej zaawansowane modele, czyli głębokie sieci neuronowe, znajdują zastosowanie tam, gdzie dane mają bardziej złożony charakter, na przykład w analizie obrazów medycznych. Potrafią one rozpoznawać struktury i wzorce niezależnie od ich ułożenia, co ma szczególne znaczenie w diagnostyce histopatologicznej.

– W praktyce najważniejsze jest to, czy model pomaga odpowiedzieć na pytanie dotyczące pacjenta i czy jego wynik można wykorzystać w decyzji terapeutycznej. Zbyt skomplikowane rozwiązania nie zawsze są lepsze, ponieważ czasem utrudniają interpretację i wdrożenie w praktyce – zauważa dr hab. Tomasz Gołębiowski, prof. UMW z Katedry i Kliniki Nefrologii, Medycyny Transplantacyjnej i Chorób Wewnętrznych.

Wczesne wykrywanie

Najbardziej innowacyjny kierunek dotyczy jednak połączenia sztucznej inteligencji z nowoczesną analizą biologiczną, taką jak proteomika lub metabolomika. To podejście pozwala wykrywać bardzo wczesne sygnały choroby – zanim pojawią się objawy lub zmiany widoczne w standardowych badaniach.

– Największy potencjał tych metod polega na tym, że pozwalają one analizować ogromne zbiory danych biologicznych i identyfikować wzorce, które są niewidoczne w klasycznej diagnostyce. W praktyce oznacza to możliwość wcześniejszego wykrycia choroby oraz lepszego przewidywania jej przebiegu, zanim dojdzie do nieodwracalnych uszkodzeń nerek – podkreśla prof. dr hab. Kinga Musiał z Katedry i Kliniki Nefrologii Pediatrycznej UMW.

Dla pacjenta rozwój sztucznej inteligencji w nefrologii oznacza przede wszystkim zmianę jakościową: choroba może być wykryta wcześniej, jej przebieg lepiej przewidziany, a leczenie bardziej dopasowane. Jednocześnie, co podkreślają autorzy, sztuczna inteligencja pozostaje narzędziem wspierającym lekarza. To człowiek podejmuje decyzje, a technologia pomaga je podejmować bardziej świadomie.

Materiał powstał na podstawie artykułu: International Journal of Molecular Sciences, Artificial Intelligence in Nephrology—State of the Art on Theoretical Background, Molecular Applications, and Clinical Interpretation | MDPI, Jakub Stojanowski, Tomasz Gołębiowski, Kinga Musiał