Tehisintellekti arendavad ettevõtted on esitanud julgeid väiteid, et tehnoloogia võib aidata vähi ravida järgmise kümnendi jooksul või isegi meie eluajal. Samal ajal näitavad onkoloogide ja teadlaste kogemused, et tegelikkus on ettevaatlikum: AI võib muuta vähidiagnostikat ja ravi täpsemaks, kuid see ei lahenda iseenesest haiguse bioloogilist keerukust.

The Guardiani käsitluse järgi on tehisintellekt juba jõudnud mitmesse vähiuuringute ja -ravi etappi. Selle abil uuritakse meditsiinipilte, otsitakse uusi ravimikandidaate, kavandatakse raviskeeme ning püütakse muuta patsiendi raviteekonda sujuvamaks.

Vähk ei ole üksainus haigus

Arutelu „vähi ravimisest” jätab sageli mulje, et tegemist on ühe probleemiga. Tegelikult tähistab vähk suurt hulka erinevaid haigusi, mille puhul võivad erineda nii mõjutatud rakud, geneetilised muutused, kasvaja käitumine kui ka sobiv ravi.

Seetõttu peavad eksperdid üht universaalset vähiravi väga ebatõenäoliseks. Eriti keeruline on olukord ajukasvajate puhul, mida võib olla ühes elundis väga erinevaid. Meditsiinilised otsused sõltuvad haiguse alatüübist, patsiendi bioloogiast ja olemasolevatest ravivõimalustest.

AI suurim võimalus võib olla varasem avastamine

Üks paljulubavamaid valdkondi on meditsiiniline pildianalüüs. Masinõppemudeleid saab treenida suure hulga kompuutertomograafia-, röntgeni- ja koeproovide põhjal, et leida mustreid, mida inimene ei pruugi palja silmaga märgata.

Mayo kliiniku spetsialist Ajit Goenka on uurinud, kas masinõpe suudab leida kõhunäärmevähi varaseid märke uuringutelt, mida on esialgu peetud normaalseteks. Tema töörühma varasemad tulemused viitasid, et mudel võib tuvastada muutusi enne kliinilist diagnoosi. Järgnevates uuringutes on tähelepanu pööratud sellele, kui järjepidevalt ja eri asutustes selline meetod toimib.

Varasem avastamine ei tähenda siiski automaatselt paremat tulemust. AI loodud signaal tuleb kinnitada meditsiiniliste uuringute ja arstliku otsusega.

Ravimite otsing kiireneb, kuid katsed jäävad vajalikuks

AI-d kasutatakse ka ravimikandidaatide ja võimalike ravisihtmärkide leidmisel. Ajukasvajate uurimises katsetatakse lahendusi, mis seovad pildid, koeproovid, geneetilise info ja ravivõimalused üheks järjestikuseks töövooguks. Eesmärk on vähendada patsiendi ebakindluse aega ning anda ravimeeskonnale kiiremini kohandatud infot.

Teadlased rõhutavad aga, et AI loodud hüpotees ei ole veel toimiv ravim. Iga kandidaat tuleb laboris ja kliinilistes uuringutes üle kontrollida, läbida regulatiivne hindamine ning jõuda praktikas arstide ja patsientideni. Future of Life Institute’i arsti ja teadlase Emilia Javorsky hinnangul ei ole AI-põhise ravimite arendamise senine areng veel toonud turule ravimit, mis oleks läbinud kogu heakskiidu, hüvitamise ja kliinilise kasutuse tee.

Mida see tähendab AI kasutajatele ja ettevõtetele?

Vähiuuringute näide näitab laiemalt, et AI väärtus võib peituda protsesside parandamises, mitte ainult lõpptulemuse lubamises. Tervishoius võivad võidud tulla kiirematest analüüsidest, paremini järjestatud infost ja personaalsematest otsustest. Samuti võib tehnoloogia aidata piirkondades, kus spetsialiste või diagnostilisi vahendeid on vähem.

Samas sõltub tulemus andmete kvaliteedist, bioloogia mõistmisest, regulatsioonist ja inimestest, kes mudelite soovitusi kontrollivad. Onkoloog Sherene Loi sõnul võib AI genereerida väga palju hüpoteese, kuid inimesed peavad endiselt välja selgitama, millised neist tegelikult paika peavad.

Mida edasi jälgida?

Jälgida tasub AI-põhiste diagnostikavahendite täpsust eri haiglates, kliiniliste uuringute tulemusi, regulatiivsete reeglite kujunemist ning seda, kui paljud tehnoloogiad jõuavad katsetest igapäevasesse ravipraktikasse.

Algallikas: The Guardian AI