Analüüs: masinad panevad juba praegu radioloogidest paremaid diagnoose ({{commentsTotal}})

Masinad paneksid tänu masinõppele haigetele paremaid diagnoose kui arstid.
Masinad paneksid tänu masinõppele haigetele paremaid diagnoose kui arstid. Autor/allikas: Owen Beard/Unsplash

Arvuti algoritmid suudavad teha inimradioloogidest järjepidevalt paremaid otsuseid, selgub värskest analüüsist. Inimeste töö senine sisu võib muutuda seega piltlikult vaid ühe tarkvarauuendusega, järeldab R2 tehnikakommentaaris Kristjan Port.

Mõnda muutust võib jälgida nagu aegluubis filmi. Protsess meenutab liivakella. Teised juhtuvad pikema hoiatuseta. Öeldakse, et sündmus saabus kui välk selgest taevast. Kolmandad algavad aegluubis filmi moodi, kuid siis ühel hetkel, vastupidiselt senisele on kõik läbi. Umbes nii tühjeneb telefoni aku. Ja võib-olla muutub mõne arsti amet, avades tuleviku teiselegi konservatiivselt püsivateks peetud erialadele.

Radioloog on paljudele patsientidele esmaseks abiliseks. Radioloog on arst, kes spetsialiseerub haiguste ja vigastuste diagnoosimisele, kasutades kudedest ning struktuuridest tehtud pildimaterjalil olevat informatsiooni. Kehas peituva maailma nägemiseks kasutatakse mitmesuguseid tehnikaid alates röntgenivõtetest ja magnetresonantstomograafiast, positronemissioontomograafia, tuumameditsiini ja ultrahelini.

Radioloogi õpingud kestavad vähemalt 12 aastat, millest viimase osa moodustab kogemuste saamiseks nelja-viie aastane residentuur. Radioloogile esitatavad nõudmised on väga kõrged. Leidub arvamusi, et väga hea radioloogia saamiseks lisandub õpitule järgnevalt veel kümme aastat tööpraktikat.

Lisaks arstlikele erialase teadmistele eeldatakse radioloogilt head silma ning kogemust, millega tunda erinevate füüsikaliste tehnoloogiatega loodud pildimaterjalilt ära normist erinevaid tunnusmärke ajust varvasteni.

Diagnoosi panemisel on võimalikke vigu kahte tüüpi: jätta midagi märkamata ja kuulutada haige terveks või tõlgendada mõnd täpikest, punktikest või värvimuutust haiguse tunnuseks, kuigi tegelikult haigus puudub. Nende vigade vähendamine eeldabki pikaajalist praktilist kogemust ja suurt tööd.

Ühesõnaga on radioloogia inimkonna jaoks väga väärtuslik ja suure vastutusega amet, mis esitab selle pidajale ülimalt kõrgeid nõudmisi. Kandidaatide rohkusest hoolimata jõuavad radioloogidiplomini vähesed.

Oodatavalt toimub bioloogilise materjali visualiseerimise alal keha sisse kaemiseks ja uute mitte-invasiivsete diagnostiliste meetodite loomiseks intensiivne arendustöö. Arendustegevustest moodustab olulise osa innovaatiliste meetodite ja tehnoloogiate uurimine ning rakendamine, mitmesuguse füüsikalise päritoluga signaalide töötlemine ja neist inimesele arusaadava pildimaterjali koostamine. Lõpptulemina loodava meditsiinilise seadme toimimises kannab keskset rolli andmeid töötlev arvuti.

Tänu edusammudele masinõppes ja tehisintellektis laiemalt püütakse toetada radioloogi tööd omapoolse pildianalüüsi võimekusega. Erinevalt inimesest suudab õppida masin valet õigest eristama, analüüsides miljoneid radioloogilisi pilte.

Meditsiinivälises maailmas on avalikkusele tutvustatud arvukaid näiteid masina omandatud võimest pildimaterjalil isikute tuvastamisest, asjade ja loomade eristamisest jne. Hoolimata naljakamatest ja tõsisematest vigadest ollakse masina kasvavast suutlikkusest piltides peituva informatsiooni analüüsimisel optimistlikud.

Elu ja surmaga seotud otsuste radioloogi asemel masina hoolde usaldamisse on suhtutud seni suurema ettevaatlikkusega. Valdkonna värskeid saavutusi koondavas ajakirjas The Lancet ilmunud analüüsis tõdetakse nüüd, et masinast pildivaataja saavutanud radioloogia vallas inimesega võrdse taseme.

Kokku 14 heal tasemel masinõppe tulemusi võrdlevas uuringus jõudsid teadlased järeldusele, et masinad suutsid õigesti tuvastada haiguse 87 protsendil juhtudest. Kogemustega spetsialistide puhul oli vastav keskmine näitaja oli 86 protsenti. Tulemus kajastab, et umbes 13 protsendil juhtudest jäi haigus leidmata, kuigi see oli olemas. See on tänane tase.

Teise vea risk, milles tuleks eristada terved haigetest, oli masinate tulemus korrektne 93 protsendil juhtudest inimeste 91 protsendi vastu. Seega on tänane tase suhteliselt hea. Tervet inimest võidakse allutada ravile alla 10 protsendil juhtudest. Kirjeldatud kvalifikatsiooni saavutamiseks peab inimene õppima ja töötama umbes paarkümmend aastat.

Loo moraal peidab end järgmises nn tarkvara uuenduses. Väga must-valges käsitluses võib see muuta radioloogi ameti üleöö mitte-vajalikuks. Tegelik elu on nüansirohkem, kuid antud näide valgustab tulevikku, milles räägitakse mõne eriala vajaduse vähenemisest pikemat aega, nagu eest ära liikuvast horisondist. Üühe sammuga astutakse siis järsku kuristikku. Ootamatuse käivitajaks võib olla pildianalüüsi tarkvara uuendus.

Esmaspäevast neljapäevani võib Kristjan Porti tehnoloogiakommentaari kuulda Raadio 2 saates "Portaal".

Toimetaja: Jaan-Juhan Oidermaa

Allikas: "Portaal"



Hea lugeja, näeme et kasutate vanemat brauseri versiooni või vähelevinud brauserit.

Parema ja terviklikuma kasutajakogemuse tagamiseks soovitame alla laadida uusim versioon mõnest meie toetatud brauserist: