Rado būdą, kaip spręsti medikų trūkumą: sunkiausias ligas diagnozuos ne tik gydytojai

Trumpesnės eilės poliklinikoje, lengvesnis darbas gydytojams, greitesnė ir tikslesnė diagnostika, visa tai bus įmanoma, sako įmonės „Oxipit.AI“ komanda. Tai pasiekti esą padės technologija, kurią mes naudojame kiekvieną dieną, pavyzdžiui, per „Snapchat“ programėlę.

Trumpesnės eilės ir tikslesnė diagnozė

„Prieš metus įkūrėme įmonę. Vystome krūtinės ląstos rentgenogramų analizavimo sprendimą. Jis remiasi dirbtiniu intelektu (DI). Jo tikslas yra sugeneruoti raportą apie krūtinės rentgenogramoje matomas patologijas. Tai daroma itin aukštu tikslumu“, – pasakoja „Oxipit.AI“ vadovas ir vienas iš įkūrėjų Gediminas Pekšys.

Dirbtinis intelektas - tai algoritmas, kuris sukurtas spręsti konkrečias problemas, šiuo atveju esą jis atlieka radiologo darbą. Didžiausias tokio algoritmo privalumas – jis suprogramuotas taip, kad visą laiką pats mokytųsi ir tobulėtų.

„Problema yra ta, kad kompiuterinė tomografija ar magnetinis rezonansas yra pakankamai nauji sprendimai ir atima siaubingai daug laiko. Pavyzdžiui, kad išsinagrinėtum kepenų magnetinio rezonanso vaizdą ir jei ten yra kažkokie vėžiniai pakitimai, reikia per visą tą trimatį vaizdą rankytėmis slankioti, žiūrėti, kokie pokyčiai įvyko nuo praeito karto. Tai gali užtrukti ir pusvalandį, ir valandą. Tokie metodai yra labai naudingi sekti žmogaus būklę ir tai reikia daryti. Bet radiologų tiek nepadaugėja, kad jie galėtų skirti tiek laiko, kiek reikia“, – teigia G. Pekšys.

Esą būtent jų sukurtas produktas „ChestEye“ padės radiologams sutaupyti laiko ir nuveikti daug kitų svarbių darbų.

Visi, kurie mano, kad radiologų dėl tokių inovacijų ateityje nebereikės, G. Pekšio nuomone, klysta. Esą jų poreikis ateityje turėtų augti, tačiau inovatorius įsitikinęs, kad jei kažką galima automatizuoti, tai ir reikia automatizuoti.

„Apie mūsų produktą pacientas turėtų žinoti, kad jis gali padidinti tikslumą. Pavyzdžiui, yra didesnė tikimybė, kad jei žmogui yra plaučių vėžys, mes jį surasim. Iš kitos pusės tai didina ir prieinamumą. Radiologų paslaugos yra brangios, jie turi daug laiko skirti kiekvienai nuotraukai, o mes galime tą laiką patrumpinti, todėl viskas greitėja” – apie produktą pasakoja kitas komandas narys ir įkūrėjas Jogundas Armaitis.

Kol kas produktas dar nėra patekęs į rinką, esą dar komanda laukia reikiamo sertifikato, kuris leistų produktą naudoti ligoninėse. Tačiau ir Lietuvoje, ir JAV jau galima rasti ligoninių, kurios testuoja šią programą.

Meškos paslaugą daro IT paslaugų centrai

Vaikinai pastebi, kad Lietuvoje galėtų būti ir daugiau tokių inovacijų, tačiau daugybė žmonių neišnaudoja savo potencialo šioje srityje.

„Mano asmeninė nuomonė yra, kad paslaugų centrai, kurie atsidarė Vilniuje ar Kaune, padarė meškos paslaugą. Tie protai, kurie galėtų daryti tokius darbus kaip mes, neturėjo kur eiti. Vienintelis jų pasirinkimas buvo paslaugų centrai, kuriuose galima kažką nelabai įdomiai, bet produktyviai kurti. Arba važiuoti į užsienį“, – pastebi trečiasis įmonės įkūrėjas Darius Barušauskas.

Jam antrina ir G. Pekšys, kuris baigęs matematikos studijas Kembridžo universitete, grįžo į Lietuvą ir nerado įdomaus darbo. „Perėjau tuos sunkumus ir nusprendžiau padaryti kažką Lietuvoje, kad kitiems žmonėms, kurie panašūs į mane, būtų daugiau vietų, kur jie galėtų įdomiai dirbti. Tai liečia visas dirbtinio intelekto bendruomenes”, – sako G. Pekšys.

Anot jo, Lietuvoje yra daug žmonių, kurie domisi dirbtiniu intelektu. Kiekvieną mėnesį į susitikimus atvyksta apie du šimtai žmonių. Komanda tikina, kad Lietuvos dirbtinio intelekto bendruomenė yra didesnė nei Niujorko miesto ir čia kuriamos inovacijos yra pasaulinio lygio.

Padėjo žaidimų industrija

Pasak D. Barušausko, jų produktą sukurti leido ganėtinai naujos dirbtinių neuroninių tinklų technologijos. Žinių, kurių reikia įgyvendinti tokį projektą, pasakoja D. Barušauskas, vargiai gausite Lietuvos universitetuose. Esą visi žmonės, kurie yra įvaldę dirbtinių neuroninių tinklų technologijas, yra savamoksliai. Komanda teigia, kad dabar šios technologijos yra labai populiarios. Tačiau D. Barušauskas dar save juokais pavadina šios srities hipsteriu.

Šias technologijas, pasakoja G. Pekšys, naudojame kiekvieną dieną. Esą net, kai koreguojate savo nuotrauką per programėlę ir jai uždedate paveikslo filtrą, visa tai padaroma būtent dirbtinių neuroninių tinklų pagalba. „Bepiločiai automobiliai irgi būtų neįmanomas dalykas be šių technologijų“, – priduria jis.

Dirbtiniai neuroniniai tinklai buvo naudojami jau nuo 1998 metų, pasakoja G. Pekšys, tačiau pirmieji rimti bandymai prasidėjo 2012 metais. Esą dalis jų komandos jau tada dirbo su šiomis technologijomis.

„Šis proveržis užtruko, nes algoritmai mokosi iš duomenų bazių. Reikėjo žymiai didesnių bazių. Ir apdorojamam informacijos kiekiui reikėjo žymiai didesnių resursų. Tas proveržis įvyko iš dalies dėl to, kad vystėsi žaidimų industrija. Buvo sukurtos pakankami efektyvios vaizdo plokštės. Tai leido mokslininkams gauti pasakiškus rezultatus kompiuterinės regos užduotyje: duombazėje buvo vienas milijonas nuotraukų ir vienas tūkstantis objektų klasių kaip puodelis, šuniukas, kačiukas. Algoritmo tikslas buvo išmokti tas nuotraukas ir ant kitos duomenų aibės, kuo tiksliau suklasifikuoti kur šuniukas, kur kačiukas“, – sako G. Pekšys.

Būtent tokiu principu dabar jie gali atpažinti ir klasifikuoti krūtinės ląstos patologijas. „Medicinoje yra labai daug vaizdinių duomenų: magnetinis rezonansas, tomografija, rentgenogramos. Krūva vaizdinės informacijos, o radiologų skaičius sparčiai neauga. Turime itin daug dalykų, kurie būtų naudingi diagnostikoje, bet jų negalime fiziškai padaryti, nes trūksta žmonių, kurie galėtų peržiūrėti ir analizuoti tą medžiagą. Nes radiologo eksperto išugdymas užtrunka 8-10 metų“, – teigia G. Pekšys. Esą dirbtinis intelektas dabar gali objektą, ar šiuo atveju patologiją, nustatyti tiksliau nei žmogus.

Teks įtikinti ligonines

Pasiteiravus, kokios žinios jiems padeda kurti tokias inovacijas, D. Barušauskas nusijuokia, kad viskas dėl jų daugiametės patirties. „Mes nesame medikai, bet mokomės, kaip dirba radiologai“, – pabrėžia jis.

„Mums padeda žinios iš STEAM sričių. Jogundas baigęs fiziką, aš matematiką, Darius ekonometriką. Naglis Ramanauskas yra medikas, o Jonas Bialopetravičius kompiuterinių vaizdų ekspertas“, – apie įmonės įkūrėjus pasakoja G. Pekšys.

Jie tikisi, kad produktą ligoninės galės naudoti jau po 4-5 metų. Tačiau esą ir tada teks pakovoti. „Turės praeiti nemažas laiko tarpas, kol ligoninės pradės pasitikėti dirbtiniu intelektu. Tai nėra dviejų metų klausimas, to tikriausiai teks laukti dešimtmetį“, – atvirauja D. Barušauskas.

Tačiau J. Armaitis tikina, kad ne viskas yra taip sudėtinga. „Keista, bet smagu, kad Lietuvoje reakcija į mūsų produktą tikrai labai gera. Galvotum, kad medicina yra konservatyvi sritis, ten dirba pagyvenę žmonės. Bet kai parodai žmonėms, tai jie iš tikrųjų sako, kad oho čia kažkas naudingo. Jie nori tai naudoti”, – sako fizikas.

Bendrauti su investuotojais, sako G. Pekšys, sekasi sunkiau. „Medicina, skirtingai nuo kokių programėlių ar verslo, turi ilgesnį ciklą. Ilgiau užtrunki. Be sertifikato negali pardavinėti sprendimo. Tai manau nėra labai patogu didžiajai daliai investuotojų. Lietuvoje nėra labai daug žmonių, kurie investuoja į sveikatą”, – pastebi G. Pekšys.

Neišnaudotas Lietuvos potencialas

Pasiteiravus, kodėl jie nusprendė įmonę steigti Lietuvoje, J. Armaitis rimtai atsako, kad Lietuvoje yra per daug protingų žmonių, kurie dirba neįdomius darbus arba nesukuria tiek pridėtinės vertės, kiek gali. „Taip pat Lietuva yra viena iš daugiausiai radiologų tūkstančiui gyventojų turinti šalis Europos Sąjungoje. Pakalbėti Lietuvoje su radiologu tikrai įmanoma. Tai yra privalumas, kuriant radiologinių vaizdų įmonę Lietuvoje. Dėl šitų dviejų dalykų, mes labai gerai laikomės”, – šypsosi jis.

„Aš manau, kad jei galiu sukurti kažką Lietuvoje turėdamas resursus ir man nereikia išvažiuoti, tai kodėl turėčiau išvažiuoti?” – šypsosi D. Barušauskas. Jis dažnai sulaukia darbo pasiūlymų iš užsienio, nes yra ketvirtas mokslininkas pasaulyje duomenų sistemų (angl. Machine learning) platformoje „Kaggle“.

Komandos nariai sutinka, kad dirbtinis intelektas – ateities technologijos, kurios kuria milžinišką vertę. „Jei jos bus kuriamos Lietuvoje, tai mes net turėdami didelių demografinių problemų, kurios jau matomos dabar, galėsime gerai gyventi. Į dirbtinį intelektą valstybiniu mastu investuoja Suomija, Prancūzija. Būtų sveika ir Lietuvai tai daryti“, – ragina J. Armaitis.