Statisztikák szerint minden nyolc nő közül egynek szembesülnie kell a mellrákkal élete során. Ez a rettentően magas arány jól illusztrálja, mennyire fontos a betegség gyors és pontos felismerése, hogy a kezelést a lehető leghamarabb meg lehessen kezdeni. Ebben hozhat jelentős segítséget a Google kutatói által fejlesztett, mesterséges intelligenciára támaszkodó algoritmus.

Nem ideális állapot

A mellrák diagnosztizálására az orvostudomány hosszú ideje bevetett eszköze a mammográfiai vizsgálat. És bár a módszer viszonylag gyors és hatékony, messze vagyunk az ideális állapottól. A vizsgálatok során akár minden ötödik rákos megbetegedés átcsúszhat a szűrőn, miközben egy sor esetben fals pozitív eredményekkel ijesztenek rá az egyébként egészséges alanyokra.

A Google egészségügyi részlege több éve igyekszik valamiféle segítséget találni a problémára, és úgy tűnik, mostanra olyan fázisba jutott a projekt, hogy a gyakorlati bevezetéséről lehet gondolkodni. A Nature tudományos magazinban tegnap megjelent szakcikk szerint az MI több mint 28 ezer valódi felvételt értékelt ki, és az eredmények alapján lényegesen kevesebb fals pozitív diagnózist állított fel, mint a kontrollcsoportként működő, hat radiológusból álló emberi csapat. Ami ennél is fontosabb, hogy a gépi intelligencia több olyan esetet is helyesen ítélt kórosnak, amelyeket a specialisták mindegyike egészségesnek minősített. 

Az előzetesen valós felvételek sokaságával tanított algoritmus több mint 5 százalékkal kevesebb fals pozitív eredményt tudott felmutatni, miközben 9 százalékkal jobb arányban fedezte fel a rákos elváltozásokat az orvosi csapathoz képes. 

Együtt többre mehetnek

A fenti eredmények több mint biztatóak, de a programnak még számos teszten és fejlesztésen kell átesnie az éles bevetés előtt. A kutatók végső célja ebben a projektben azonban nem az orvosok teljes leváltása, hanem utóbbiak tehermentesítése, támogatása a gépi intelligencia által.

Az állásukat már csak azért sem kell féltenie a radiológusoknak, mert az elvégzett tesztek alatt kiderült az is, hogy bár összességében hatékonyabb az algoritmus, több olyan eset is előfordult, ahol a gép tévedett, miközben a kísérletbe bevont hat szakorvos mindegyike helyesen értékelte az adott felvételt.

Itt is tehát fennáll az az MI-vel kapcsolatban gyakran meglévő helyzet, hogy a gép nem kiváltani fogja az emberi elme képességeit, hanem "csak" egy magasabb szintre emeli a hatékonyságot a közös munkával.