V nekaj besedah opišite svoje področje raziskovanja.
Sicer je moje področje raziskovanja predvsem nevrologija in klinična nevrofiziologija perifernega živčevja. Zadevna raziskava (Diagnosing brain tumours by routine blood tests using machine learning; op. ur.) pa obravnava področje uporabe umetne inteligence v diagnostiki nevroloških bolezni. Zdravniki lahko iz izvidov krvnih preiskav razberemo predvsem odstopanja posameznih parametrov ter iz teh razberemo nekatere vzorce, ki nas usmerijo k določeni diagnozi. Na področju nevrologije ta pristop ni posebej produktiven, saj večina nevroloških bolezni ne povzroča pomembnih sprememb v parametrih krvnih preiskav. Nasprotno pa je strojno učenje zelo uspešno pri prepoznavi subtilnih vzorcev, ki jih z ustreznim učenjem lahko poveže z diagnozami. To smo uspeli dokazati tudi v naši raziskavi, v kateri smo z veliko učinkovitostjo povezali parametre krvnih preiskav z diagnozo možganskega tumorja.
Kako vas je pot pripeljala do točke, na kateri ste zdaj?
Moje sodelovanje v raziskavi je bilo posledica poznanstva z dr. Notarjem, ki je prišel na odlično idejo, da bi se iz parametrov krvnih preiskav nemara lahko postavljalo diagnoze bolezni. Ustanovil je zagonsko podjetje SBA Swiss in k delu pritegnil več sodelavcev z različnih področij znanosti. Ob pomoči podatkov iz UKC Ljubljana so razvili algoritem, ki mi ga je predstavil in ponudil v preizkus. Ob preverjanju uporabnosti tega algoritma mi je takoj padlo v oči, kako neverjetno je ta algoritem učinkovit v diagnostiki možganskih tumorjev. Nikoli si nisem mislil, da je kaj takega mogoče. Predlagal sem dr. Notarju, da izvedemo raziskavo na tem področju. In smo jo!
Ali se umetna inteligenca (oz. algoritmi) že uporabljajo za diagnostiko v vsakdanji klinični praksi? Če da, v katerih primerih (na katerih področjih) se že uporablja?
Umetna inteligenca je v svetu tudi na področju medicine v polnem razcvetu. Zelo veliko se že uporablja kot pomoč pri analizi različnih slikovnih preiskav, slik očesnega ozadja, slik kože v diagnostiki kožnih sprememb. Uporablja se v prepoznavi ogroženih pacientov obravnavanih na urgenci. Potencialno uporabna je povsod, kjer imamo na voljo veliko količino podatkov na eni in jasno določene diagnoze in izhodna stanja na drugi strani.
Kateri film/knjigo/podcast/spletno stran bi priporočali za nadaljnje izobraževanje o vašem strokovnem področju?
Morda knjigo Eric Topol: Deep medicine.
