Choroba, która czeka w cieniu
Akromegalia należy do rzadkich zaburzeń hormonalnych. Rozwija się, gdy przysadka mózgowa produkuje nadmierne ilości hormonu wzrostu i najczęściej ujawnia się u osób w średnim wieku. Nieleczona prowadzi do powikłań zagrażających życiu i skraca oczekiwaną długość życia średnio o około dekadę. Na każde 100 000 osób w populacji akromegalia dotyka około 8 do 24 osób.
Problem polega na tym, że choroba jest wyjątkowo trudna do uchwycenia na wczesnym etapie. Typowe objawy – obrzęki kończyn, bóle głowy, zmiany w obrębie twarzy czy powiększenie dłoni i stóp – rozwijają się powoli i stopniowo, przez co łatwo je zbagatelizować lub przypisać innemu schorzeniu. W przypadku około jednej czwartej pacjentów postawienie diagnozy zajmuje dziesięć lub więcej lat.
Wyniki, które zaskoczyły nawet autorów
Zespół naukowców z Japonii postanowił poszukać ratunku w narzędziach AI. Badacze skupili się na dłoniach, które obok stóp są pierwszymi częściami ciała manifestującymi objawy choroby. Do badania zrekrutowano 725 uczestników z 15 placówek medycznych. Wykorzystując ponad 11 000 zdjęć grzbietów dłoni i zaciśniętych pięści, wyszkolono model AI, który wykazał się niezwykłą skutecznością.
Jak podkreślają badacze, model osiągnął imponujące rezultaty. Dodatnia wartość predykcyjna wyniosła 0,88 – oznacza to, że jeśli wynik testu był pozytywny, istniało 88-procentowe prawdopodobieństwo, że dana osoba rzeczywiście cierpiała na akromegalię.
Ujemna wartość predykcyjna sięgnęła 0,93 – jeśli wynik był negatywny, prawdopodobieństwo braku choroby wynosiło 93 procent. Co więcej, model sztucznej inteligencji osiągnął lepsze wyniki nawet od endokrynologów, którym pokazano te same zdjęcia.
Główna autorka badania, Yuka Ohmachi z Uniwersytetu w Kobe, nie kryje zaskoczenia: „Szczerze mówiąc, byłam zaskoczona, że dokładność diagnostyczna osiągnęła tak wysoki poziom, wykorzystując jedynie zdjęcia grzbietu dłoni i zaciśniętej pięści". Dodaje: „Szczególnie istotne wydało mi się osiągnięcie tego poziomu skuteczności bez konieczności uwzględniania cech twarzy, co sprawia, że podejście to jest o wiele bardziej praktyczne w przypadku badań przesiewowych".
Jak piszą badacze: „Badanie to potwierdza naszą hipotezę, że akromegalię można diagnozować, wykorzystując wyłącznie obrazy dłoni, z dokładnością porównywalną z tą, jaką uzyskuje się w przypadku diagnostyki opartej na sztucznej inteligencji na podstawie obrazu twarzy".
Narzędzie wspierające, nie zastępujące lekarza
Mimo sukcesu technologicznego, naukowcy studzą emocje: AI nie zastąpi lekarza, ale stanie się jego najpotężniejszym sprzymierzeńcem. Pełna diagnoza akromegalii wciąż wymaga analizy markerów biochemicznych, zmian głosu oraz szczegółowej historii choroby.
Twórcy narzędzia widzą w nim szansę na wyrównanie szans w dostępie do opieki medycznej, zwłaszcza tam, gdzie brakuje wysokiej klasy specjalistów. „Możliwość wspomagania przez taki model pracowników służby zdrowia, którzy nie mają specjalistycznego przeszkolenia, stanowi znaczący krok naprzód w zakresie dokładności diagnozy i promowania równego dostępu do opieki zdrowotnej” – podsumowują autorzy.
W przyszłości podobne modele mogą pomagać w wykrywaniu anemii, reumatoidalnego zapalenia stawów czy tzw. palców pałeczkowatych, co mogłoby zrewolucjonizować badania profilaktyczne, które każdy z nas mógłby wykonać przy użyciu własnego smartfona.
